Российские ученые из T-Bank AI Research представили алгоритм, который увеличивает точность онлайн-рекомендаций на 50%, что может значительно повлиять на финтех-отрасль, пишет CNews. Это открытие не только улучшает пользовательский опыт, но и открывает новые возможности для бизнеса.
Проблема разрозненности
На рынке рекомендательных систем до сих пор отсутствует единый стандарт. Различные версии популярных алгоритмов, таких как BPR (Bayesian Personalized Ranking), создаются независимо и могут существенно различаться по эффективности. Ученые T-Bank адаптировали BPR, улучшив его компоненты и превзойдя даже модели, как Mult-VAE от Netflix.
Влияние на финтех
С повышением точности рекомендательных систем компании финтеха могут улучшить свои ключевые метрики: конверсию, средний чек и выручку. Это даст пользователям возможность быстрее находить нужные финансовые продукты и услуги, что, в свою очередь, укрепит доверие к финтех-платформам.
Оптимизация как ключ к успеху
Важно, что старые модели могут опережать новые при тщательной оптимизации. Процесс, потребовавший более 200 тыс. GPU-часов, подчеркивает, что глубокий анализ алгоритмов является залогом успеха.
Работа T-Bank AI Research показывает, что внимательное отношение к деталям и оптимизация алгоритмов способны принести достойные результаты. В финтехе, где точность и скорость имеют решающее значение, такие инициативы могут стать основой для более эффективных и адаптивных систем в будущем.
#IF_ИИ