диплом ChatFin FinTech-чатбот с использованием языковых моделей для клиентского сервиса

Актуальность темы

Внедрение FinTech-чатботов на основе современных языковых моделей становится критически важным в условиях роста цифровизации финансовых услуг и повышения ожиданий клиентов. Согласно исследованию Accenture (2024), 82% клиентов банков предпочитают использовать цифровые каналы для решения простых запросов, а 65% готовы перейти к другому банку из-за низкого качества цифрового сервиса. В то же время, традиционные чатботы на основе правил и простых NLP-моделей часто не справляются с сложными запросами и не обеспечивают персонализированный сервис, что снижает удовлетворенность клиентов.

Особую актуальность тема приобретает в контексте применения современных языковых моделей (LLM - Large Language Models), таких как GPT-4, Llama 3 и других, которые способны понимать и генерировать естественный язык на высоком уровне. В то же время, по данным Московской школы управления Сколково, внедрение FinTech-чатботов на основе LLM может повысить удовлетворенность клиентов на 35-40% и сократить нагрузку на операторов контакт-центра на 50-55%, что особенно важно в условиях высокой конкуренции на рынке финансовых услуг.

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru| MAX: +7 (987) 915-99-32

Разработка FinTech-чатбота с использованием языковых моделей представляет собой междисциплинарную задачу, объединяющую методы обработки естественного языка, машинного обучения, проектирования пользовательских интерфейсов и соблюдение строгих требований к безопасности финансовых данных. Это делает тему особенно подходящей для ВКР по направлению прикладной информатики, так как позволяет продемонстрировать комплексное применение полученных знаний и навыков в динамично развивающейся области FinTech. В условиях стремительного развития языковых моделей и роста ожиданий клиентов от цифрового сервиса, создание эффективных FinTech-чатботов становится важным направлением исследований для студентов технических специальностей.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка FinTech-чатбота на основе языковых моделей для клиентского сервиса банка "ЦифраБанк", обеспечивающая повышение удовлетворенности клиентов на 35-40% и сокращение нагрузки на операторов контакт-центра на 50-55% по сравнению с традиционными чатботами.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ существующих решений в области FinTech-чатботов и выявить их недостатки
• Исследовать современные языковые модели (LLM) и методы их адаптации для финансовой сферы
• Определить функциональные и нефункциональные требования к FinTech-чатботу для банка "ЦифраБанк"
• Разработать архитектуру FinTech-чатбота и схему интеграции с существующими банковскими системами
• Создать методику подготовки данных и дообучения языковых моделей на финансовой терминологии
• Реализовать алгоритмы обработки запросов, генерации ответов и интеграции с банковскими API
• Провести тестирование чатбота на реальных сценариях взаимодействия с клиентами
• Оценить эффективность чатбота по критериям: точность ответов, время ответа, удовлетворенность клиентов, нагрузка на операторов
• Разработать рекомендации по внедрению FinTech-чатбота в практику банка "ЦифраБанк"

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процессы клиентского сервиса в коммерческом банке "ЦифраБанк", включающие обработку запросов клиентов через цифровые каналы (мобильное приложение, веб-сайт, мессенджеры).

Предмет исследования: методы и технологии разработки FinTech-чатбота с использованием языковых моделей для клиентского сервиса в финансовой сфере.

Исследование фокусируется на создании FinTech-чатбота, который будет соответствовать специфике работы коммерческого банка "ЦифраБанк", учитывая особенности обработки финансовых запросов, требования к скорости ответа (менее 2 секунд) и необходимость интеграции с существующими банковскими системами (CRM, система расчетов, система информации о продуктах). Особое внимание уделяется решению проблемы адаптации языковых моделей к финансовой терминологии и обеспечению безопасности обработки конфиденциальной информации, что является одной из основных сложностей при разработке FinTech-чатботов.

В рамках исследования будет проведен сравнительный анализ различных подходов к обработке естественного языка (правила, классические NLP, крупные языковые модели) и выбран наиболее подходящий набор методов для реализации чатбота. Также будет исследована возможность применения методов RAG (Retrieval-Augmented Generation) для интеграции языковых моделей с внутренними знаниями банка и методов fine-tuning для адаптации моделей к финансовой терминологии. Особое внимание будет уделено вопросам интеграции с банковскими API и соблюдению требований к безопасности, что критически важно для внедрения решений в финансовую сферу.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки FinTech-чатбота. Вот примерный план работы по теме "FinTech-чатбот с использованием языковых моделей для клиентского сервиса":

Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи

• 1.1. Современное состояние цифрового клиентского сервиса в финансовой сфере
• 1.2. Анализ существующих решений в области FinTech-чатботов и их ограничений
• 1.3. Исследование процессов клиентского сервиса в коммерческом банке "ЦифраБанк"
• 1.4. Выявление проблем и ограничений текущих решений цифрового сервиса
• 1.5. Постановка задачи и определение критериев оценки эффективности

Глава 2. Результаты работ, выполняемые на этапах анализа, проектирования и разработки

• 2.1. Анализ требований к FinTech-чатботу на основе языковых моделей
• 2.2. Исследование и выбор методов и алгоритмов обработки естественного языка для финансовой сферы
• 2.3. Проектирование архитектуры FinTech-чатбота и схемы интеграции с банковскими системами
• 2.4. Разработка методики подготовки данных и адаптации языковых моделей к финансовой терминологии
• 2.5. Создание алгоритмов обработки запросов, генерации ответов и интеграции с банковскими API

Глава 3. Описание итоговой реализации и тестирование

• 3.1. Описание реализованного FinTech-чатбота на основе языковых моделей
• 3.2. Реализация модулей обработки запросов и генерации ответов
• 3.3. Интеграция чатбота с системами банка "ЦифраБанк"
• 3.4. Тестирование чатбота на реальных сценариях взаимодействия с клиентами
• 3.5. Анализ результатов тестирования и рекомендации по внедрению

Для более детального понимания структуры и содержания ВКР рекомендуем ознакомиться с Полным руководством по написанию ВКР по ИИ.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом исследования станет FinTech-чатбот на основе языковых моделей, позволяющий коммерческому банку "ЦифраБанк":

• Повысить удовлетворенность клиентов цифровым сервисом на 37-39%
• Сократить нагрузку на операторов контакт-центра на 52-54%
• Снизить время ответа на запросы клиентов до 1,8 секунд
• Обеспечить точность ответов на финансовые вопросы на уровне 93-95%
• Интегрировать чатбота с существующими банковскими системами без нарушения требований безопасности

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанный FinTech-чатбот может быть внедрен не только в коммерческий банк "ЦифраБанк", но и адаптирован для других финансовых учреждений, страховых компаний и FinTech-стартапов. Это особенно важно в свете роста доли цифровых каналов в обслуживании клиентов и повышения ожиданий от качества цифрового сервиса, что требует постоянного совершенствования решений в области клиентского сервиса.

Результаты исследования могут быть использованы банком "ЦифраБанк" для повышения качества клиентского сервиса и снижения операционных издержек, а также для создания методических рекомендаций по внедрению языковых моделей в процессы цифрового взаимодействия с клиентами. Это позволит не только оптимизировать процессы обслуживания, но и создать новые источники конкурентного преимущества за счет повышения лояльности клиентов и улучшения качества цифрового сервиса.

Кроме того, разработанная методика может быть использована в учебном процессе финансовых и технических вузов для подготовки специалистов в области обработки естественного языка и FinTech, что соответствует требованиям к современным образовательным программам в сфере финансов и информационных технологий.