Учёные Сбера разработали ИИ-метод для прогнозирования поведения людей

На международной конференции AI Journey ученые из Центра практического искусственного интеллекта Сбера презентовали новый фреймворк для обучения ИИ. По сравнению с традиционными методами обученная по новой методике нейросеть может строить гораздо более точные прогнозы поведения на основе последовательности событий.

В основе метода, получившего название LLM4ES (Learning User Embeddings from Event Sequences via Large Language Models), лежит использование больших языковых моделей. Вместо того чтобы работать с сухими цифрами, система преобразует последовательность действий пользователя — будь то клики на сайте, медицинские записи или учебные активности — в текстовый формат.

Главное отличие нового подхода от традиционных методов заключается в работе с семантикой. Обычные алгоритмы часто упускают контекст, тогда как фреймворк Сбера обогащает данные с помощью ИИ, учитывая смысл каждого действия перед созданием его векторного представления — эмбеддинга. Это позволяет создать глубокий и детализированный цифровой профиль пользователя.

Технология может найти применение во многих областях. Например, банки смогут использовать этот метод для более точной сегментации клиентской базы, оценки кредитоспособности, раннего обнаружения мошенничества и прогнозирования оттока клиентов.

В здравоохранении метод поможет врачам точнее предсказывать изменение состояния пациентов, анализируя историю клинических событий как связный текст. В сфере образования технология позволит выстраивать персонализированные траектории обучения, адаптированные под темп и стиль усвоения материала каждым студентом.