Персонализированный ИИ-кэшбек Тинькова на основе распознавания чеков будет составлять список покупок и склонять к ЗОЖу
Банк Тинькофф тестирует технологию алгоритмического кэшбэка с рекомендательными моделями — Tinkoff RECO, называет её не имеющей аналогов в мире.
Tinkoff RECO — это "семейство современных ИИ-алгоритмов", которые два года анализировали покупки 8 млн клиентов банка и теперь умеют на основе истории транзакций предугадывать, что человек захочет купить, чтобы предложить персональный кэшбек.
Архитектура технологии позволяет рассчитать различные модели вероятности покупки для конкретного бренда, магазина или товара и решить, нужно ли давать кэшбэк на конкретный бренд или товар. Сейчас части клиентов уже доступны спецпредложения с кэшбэком до 30% на товары и бренды от нескольких десятков партнеров Тинькофф - производителей и мерчантов.
Эти партнёры, в свою очередь, смогут оценивать востребованность своих товаров и управлять их предложением покупателям.
Алгоритм способен автоматически собрать корзину покупок, проанализировав поведение и привычки клиента.
Регулярные, базовые товары могут быть добавлены в корзину автоматически, часть продуктов может быть добавлена в качестве рекомендации. Например, если клиент часто ест говядину — алгоритм может предложить заменить ее на курицу, чтобы расширить рацион. Также Tinkoff RECO может посоветовать человеку покупать больше фруктов и зелени, если эти продукты будут встречаться в его корзине очень редко.
Сообщается, что Tinkoff RECO выросла из технологии ReceiptNLP для расшифровки текстовой информации из торговых чеков с помощью нейросетей. "Сервис может найти в тексте чека название бренда, определить до 70 категорий товаров, расшифровать сокращенное название и распознать продукт".
| Подписаться на комментарии | Комментировать
Источник: Roem.ru
Похожие новости
- Wunder Digital: TikTok — 95% охвата, Youtube — №1 среди видеоресурсов. Мультиканальность как норма: тенденции в digital в Беларуси в 2025
- Подломить и закрепиться: как злоумышленники используют IoT в кибератаках и при чем здесь DNS-туннелирование
- Почему алгоритм плохо защищает от социальной инженерии: мысленный эксперимент в мире кантианцев-манипуляторов
- МТС Твой бизнес: Telegram первым из мессенджеров в России вышел на охват в 100 млн пользователей
- Spark_news: Спрос на книги вырос на 16% - исследование
- Raketa: Спрос на бизнес-поездки в страны Персидского залива увеличился вдвое
- [Перевод] От открытия до эксплуатации: Полное руководство по разведке S3 бакетов
- Атрибуция Exchange-кейлоггеров к группировке PhantomCore
- Используем Python и metasploit для автоматизации рутинных задач эксплуатации
- Новые штрафы за отсутствие сертификации средств защиты информации — как обойти риски