Больше чем предложение: как Альфа-Банк создал ИИ-двигатель для работы с бизнесом

Объединили более 50 ИИ-моделей в интеллектуальную платформу, которая сама решает, что сейчас нужно клиентам.

У современного банка есть десятки различных продуктов, и каждый из них борется за внимание клиента. Обычно банки рассказывают о своих услугах с помощью стандартных инструментов: рассылок и рекламных кампаний, рассчитанных на широкую аудиторию. Но такой подход не всегда учитывает особенности бизнеса и актуальные потребности конкретного клиента. А персонализированные кампании требуют гораздо больше времени и ресурсов. В Альфа-Банке нашли решение: объединили все доступные инструменты в интеллектуальную систему CRM AI Sales Engine. Рассказываем, как устроен этот «двигатель цифровых продаж», который уже помог увеличить прибыль в полтора раза.

Раньше цифровые продажи Альфа-Банка для бизнеса строились на заранее заданных правилах. Например, банк определял, каким группам клиентов, когда и через какие каналы предлагать свои продукты. При этом уже использовались модели машинного обучения, которые оценивали вероятность покупки той или иной услуги. Они помогали выбирать потенциально заинтересованных клиентов, но сами предложения по-прежнему во многом зависели от принятых в банке механик.

К примеру, банк мог предложить торговый эквайринг клиентам из сферы розничной торговли, которых считал наиболее заинтересованными в этой услуге. Через определённое время они получали следующее предложение — тоже по заранее установленному сценарию.

Очевидно, у такого подхода были свои ограничения. Даже если кто-то интересовался предложением и переходил по ссылке, но так и не оформлял услугу, банк не всегда мог быстро отреагировать на эти действия. В других случаях предложение оставалось незамеченным вовсе: клиент мог редко пользовался выбранным каналом связи или уже привык игнорировать рекламные баннеры. В Альфа-Банке задумались над тем, как усовершенствовать систему и изменить подход к цифровым продажам, чтобы повысить их эффективность.

В течение 2025 года Альфа-Банк продолжал развивать инструменты цифровых продаж для бизнеса. В частности, механики, которые позволяли реагировать на действия клиентов в реальном времени. Когда пользователь приложения интересовался каким-то продуктом, эта информация сразу передавалась в контактный центр. Если в дальнейшем клиент звонил туда сам — по любому другому вопросу, — у оператора уже была вся необходимая информация о интересующих его продуктах или услугах.

Постепенно существующие и новые инструменты объединили в единую систему CRM AI Sales Engine. Это своего рода ИИ-двигатель, который самостоятельно принимает решения и помогает банку закрывать сразу несколько задач: какой продукт предложить конкретному клиенту, когда лучше с ним связаться, какой канал выбрать и как представить предложение.

В основе системы — более 50 моделей машинного обучения, включая большие языковые модели. Эта многокомпонентная CRM-система учитывает особенности корпоративных клиентов и помогает не только подбирать подходящие продукты, но и определять, когда от рекламы лучше отказаться, чтобы не перегружать людей лишними сообщениями. А ещё и сам генерирует качественный визуальный контент. Вот как это работает:

• Выбор продукта и клиента. Модели машинного обучения оценивают, насколько вероятно, что человек заинтересуется конкретным предложением. При этом система учитывает не только вероятность покупки, но и то, повлияет ли на решение сама коммуникация. Например, если клиент и так собирается воспользоваться услугой, лишняя реклама ему не нужна. На основе таких оценок система образует цепочку приоритетов: определяет, какие продукты предлагать в первую очередь и через какие каналы лучше обращаться к клиенту (или не обращаться вовсе).
• Частота предложений. Её тоже определяют данные, а не интуиция. Система следит за тем, чтобы реклама не становилась навязчивой. Для каждого продукта специалисты банка рассчитали количество показов, после которого дальнейшая реклама почти не влияет на продажи. Ориентир — минимальное число показов, обеспечивающее 80% продаж. Дополнительная модель помогает регулировать общую рекламную нагрузку, чтобы клиент не уставал от предложений и не переставал на них реагировать.
• Персональные аргументы. Чтобы предложение привлекло внимание, система дополняет его коротким объяснением, почему этот продукт может быть полезен именно этому потенциальному покупателю. Такие аргументы создаёт большая языковая модель на основе бизнес-гипотез и признаках клиентов.

У цифровых продаж для бизнеса есть ещё одна особенность. В отличие от частных клиентов, в компаниях решения о покупке тех или иных продуктов могут принимать разные сотрудники. Например, вопрос о подключении зарплатного проекта в одной организации решает главный бухгалтер, в другой — HR-директор, а в третьей — собственник бизнеса.

Поэтому важно не только выбрать подходящий продукт, но и найти человека, который отвечает за подобные решения. CRM AI Sales Engine использует модели искусственного интеллекта, чтобы безошибочно определить наиболее подходящего сотрудника и адресовать предложение именно ему.

CRM AI Sales Engine анализирует множество данных, чтобы определить, какие банковские продукты могут заинтересовать конкретную компанию. Система учитывает вероятность покупки, потенциальную доходность для банка и внешние факторы. Например, если компания обращается в бюро кредитных историй, для ИИ это может быть сигналом: возможно, стоит приоритезировать кредитные продукты в последующих предложениях. Но даже на это решение будут влиять и другие параметры.

Система помогает не только выбрать подходящий продукт, но и сделать рекламу более заметной. Для этого она может учитывать специфику компании и даже личные предпочтения сотрудника, которому адресовано предложение. Здесь в дело вступают ИИ-модели, обученные дизайнерами под дизайн-код Альфа-Банка. Например, если банк обращается к металлургической компании, на рекламном баннере может появиться изображение, связанное с её деятельностью.

Не менее важно выбрать, где и как показать предложение. В распоряжении банка более 50 рекламных площадок, форматов и способов взаимодействия с клиентами. Варьируя их, можно управлять вниманием пользователя: система помогает подобрать наиболее подходящий вариант, чтобы повысить вероятность отклика.

Иногда лучше работает яркая реклама, которую сложно пропустить, — например, полноэкранное видео или баннер с таймером обратного отсчёта. В других случаях эффективнее более сдержанный формат: небольшое объявление, которое органично вписывается в интерфейс мобильного приложения или интернет-банка.

А порой достаточно обычного пуш-уведомления, СМС или письма по электронной почте. Всё зависит от привычек и предпочтений конкретного адресата. Задача системы — выбрать подходящий способ связи и не перегружать человека лишней рекламой. За это тоже отвечают модели искусственного интеллекта, входящие в CRM AI Sales Engine.

На первый взгляд всё просто: банк объединил несколько десятков ИИ-моделей, обучил их и поручил им управлять цифровыми продажами. Но на практике создать такую систему оказалось гораздо сложнее. Пришлось учитывать особенности работы мобильных приложений и интернет-банка, а также технические ограничения, которые не всегда можно обойти.

За запуском CRM AI Sales Engine стоит большая аналитическая работа и множество A/B-тестов, которые помогли настроить взаимодействие отдельных моделей. При этом система продолжает развиваться: банк совершенствует способы анализа действий клиентов, добавляет новые модели и улучшает существующие.

Следующий шаг — гиперперсонализация, к которой постепенно движется весь рынок. Она позволит ещё точнее подбирать предложения для каждого клиента, в том числе с учётом индивидуальных ценовых условий.

От работы CRM AI Sales Engine выигрывает не только банк, который увеличивает продажи, но и сами клиенты. Они получают меньше лишней рекламы и чаще видят предложения, которые действительно отвечают потребностям их бизнеса.