Размер кэшбэка определит искусственный интеллект

Группа «Тинькофф» запускает технологию алгоритмического кэшбэка RECO, которая будет формировать индивидуальные предложения по возврату средств за приобретение определенных товаров, а также выдавать клиентам рекомендации относительно покупки товаров. Об этом «Ведомостям» рассказали в «Тинькофф банке».

RECO – искусственный интеллект, в течение двух лет обучавшийся на покупках клиентов банка «Тинькофф» в различных категориях: FMCG, рестораны, техника и электроника, одежда и проч. Он способен, проанализировав покупки клиента (рацион, сумму, периодичность, частоту покупок и т. д.), определять, что на этой неделе необходимо купить – стиральный порошок или куриное филе. Выяснив это, RECO предложит потребителю вариант с кэшбэком именно на данный товар.

Более того, сервис возьмет на себя заботу о разнообразии и сбалансированности рациона клиента. Например, если пользователь часто покупает говядину, алгоритм может предложить заменить ее курицей – чтобы расширить рацион. Также клиент может получить совет покупать больше овощей и зелени, если эти важные для здоровья продукты встречаются в его корзине слишком редко. При этом базовые товары, такие как хлеб, добавятся в корзину автоматически.

«Задача алгоритма RECO – делать множество вещей за человека, решать его проблемы и подбирать товары, подходящие именно ему, – рассказывают в группе «Тинькофф». – Алгоритмы машинного обучения позволяют предсказывать покупательские предпочтения и намерения клиента – какие товары он захочет купить в будущем, каких брендов, как промоакции влияют на его выбор, о каких товарах ему нужно напомнить – и собирают корзину покупок без его участия. Чем больше человек покупает по карте, тем лучше алгоритм понимает потребительский профиль клиента и тем больше вероятность, что он предложит ему наиболее подходящие предложения и больший кэшбэк».

Эксперты отмечают, что отдельные элементы Tinkoff RECO, например напоминания и рекомендации, уже довольно давно применяют и рекламные сервисы, и интернет-магазины, и др. «Другое дело, что эти функции объединены под крышей банка, вот это достаточно ново», – указывает председатель совета Ассоциации участников рынка электронных денег и денежных переводов Виктор Достов.

Вместе с тем RECO, как и все подобные технологии, на его взгляд, имеет серьезный недостаток: банки и в целом коммерческие структуры начинают получать слишком много информации о клиенте. «Это давняя проблема, которая постоянно беспокоит как специалистов, так и общественность, и пока никаких сдвигов в ее решении не видно, – отмечает Достов. – Мы, конечно, постепенно привыкаем к тому, что коммерческие структуры нарушают нашу приватность, но, в конце концов, должна быть разумная грань».

Кроме того, постоянные советы и подсказки могут понравиться далеко не всем. «Если алгоритм, например, будет предлагать купить вместо курицы баранину, а клиент решил отказаться от баранины, то неудивительно, если это начнет раздражать человека, – указывает эксперт. – А часть аудитории столь глубокое погружение банковского сервиса в частную жизнь вообще может отпугнуть».

Владимир Канин, генеральный директор компании Pay-Me, отмечает, что набор таких словосочетаний, как «рекомендательная технология», «алгоритмический кэшбэк» и проч., «не добавляет продукту инновационности и дает крайне скудное представление о его сути». По его мнению, сервис может, например, посоветовать покупать больше овощей и зелени лишь по той простой причине, что клиент покупает все это на рынке, о чем банк, естественно, не в курсе.

«Нужно посмотреть RECO в реальной работе. Но вполне допускаю, что на тестовых данных этот сервис довольно ловко сумеет посоветовать «заменить говядину курицей», – говорит Канин. – Постараются ли другие банки освоить подобные технологии, сказать трудно. Но RECO – из класса сложноформализуемых продуктов, которые с трудом воспринимаются клиентами и в реальности очень долго внедряются и монетизируются».