#genai — посты и обсуждения
2 доступных поста
Зачем банки/финтех таргетируют стоимость токенов как одну из метрик эффективности технологических проектов?
А потому что этот показатель учитывается в планировании, наряду со стоимостью работы сотрудников и позволяет оценивать реальный эффект от генеративного ИИ на бизнес-процессы в долгосроке.
Когда тот или иной финтех, банк, рассчитывает фактическую стоимость токенов, параллельно оптимизируя работу собственных ИИ моделей, а внутренний показатель себестоимости уже оказывается «дешевле, чем на самых дешевых платформах в интернете», то такой подход снижает цену экспериментов и позволяет запускать больше проектов на основе GenAI.
Т.к., в отличии от классических ML-моделей, массово доказанная экономическая эффективность генеративного ИИ пока только формируется. В связи с чем, банки и финтех могут делать свою стратегическую ставку на качественную реализацию проектов и планировать свои и привлеченные инвестиции на горизонте нескольких лет.
#бизнес #банки #ИИ #технологии #GenAI #ML #финтех #fintech #AI
Прокомментировать
377
«Voice AI в финансах: $33,74 млрд к 2030 и 32,9% у BFSI» Четвёртый сигнал: рынок голосового искусственного интеллекта (Voice AI) к 2030 году достигнет $33,74 млрд. Банковский сектор (BFSI) захватывает 32,9% — это первое место среди всех отраслей. Для российского финтеха открывается окно возможностей, но и риски растут. Цифры, которые меняют финансовую индустрию · 48% американских банков уже планируют интегрировать генеративный AI (GenAI) в клиентские боты. · 157,1 млн пользователей голосовых ассистентов в США к 2026 году — почти половина страны. · Стоимость звонка через AI: $0,03–0,05 в минуту** против **$5–15 за живого оператора. Экономия — в сотни раз. Российский контекст: Алиса и фронтир В России голосовые интерфейсы также набирают обороты. Алиса от Яндекса уже занимает 14% рынка голосовых помощников. Банки и финтех-компании активно тестируют голосовые боты для: · проверки баланса по звонку, · оплаты счетов без приложения, · аутентификации по голосу. Голосовые интерфейсы — следующий фронтир после чат-ботов. Они снижают нагрузку на колл-центры, повышают доступность для пожилых клиентов и сокращают время обслуживания. Две стороны медали: экономия vs безопасность С одной стороны, Voice AI позволяет банкам сократить операционные расходы на 80–90%. С другой — как мы писали в третьем сигнале, deepfake-атаки выросли на 1400%. Голосовая биометрия становится уязвимой: клонировать голос можно по 3 секундам записи из соцсетей. Что делать российским банкам и финтех-компаниям? 1. Внедрять Voice AI, но с защитой от дипфейков — анализ спектрограммы, анти-спуфинг-модули. 2. Сочетать голос с другими факторами — подтверждение по push-уведомлению или одноразовый код. 3. Обучать клиентов — предупреждать, что банк никогда не запросит полный пароль или код из СМС голосом. Итог Voice AI — это $33,74 млрд и 32,9% в BFSI. Для российского рынка экономия на колл-центрах и удобство клиентов очевидны. Но без встроенной защиты от deepfake-угроз голосовой фронтир может стать «дырявым». Аудитории Финбазара, пора строить умные голосовые системы с кибербезопасностью в фундаменте. #VoiceAI #BFSI #ГолосовыеАссистенты #Финтех #Алиса #GenAI #Финбазара Статья была полезной? Поднимите репутацию автора — поставьте лайк и поделитесь с коллегами. Ваша поддержка даёт нам энергию для новых обзоров!
Прокомментировать
1.1K