В области генеративного искусственного интеллекта ведется разработка каскадных моделей для создания умного поиска по корпоративным базам знаний.
Помимо этого, отдельное внимание эксперты уделяют качеству исходных данных.
«Один из базовых подходов — фильтрация данных, при котором в обучающие выборки включаются только тексты с минимальным количеством недостоверной информации и источники, в достоверности которых можно быть уверенными. Такой процесс нередко включает проверку материалов экспертами, что повышает качество, но одновременно увеличивает стоимость обучения моделей», — добавил Алексей Пустынников.
Эксперты ВТБ подчеркивают, что использование искусственного интеллекта требует не только технологической зрелости, но и ответственного отношения к качеству данных, прозрачности алгоритмов и контролю за результатами. Такой подход позволяет внедрять ИИ‑инструменты, которые действительно помогают бизнесу, минимизируют ошибки и формируют устойчивое доверие со стороны клиентов.