HabrКак научить языковую модель читать транзакции: превращаем историю платежей в базу знаний
Меня зовут Дмитрий Валов, я тимлид команды «Инструменты для банка (агенты)» в Sber AI Lab — Центре практического искусственного интеллекта Сбера. Большие языковые модели (LLM) научились отвечать на вопросы, писать код и анализировать документы. Логично спросить: «А может ли одна универсальная модель заменить зоопарк специализированных систем, которыми банк описывает своих клиентов?» Сегодня под каждую задачу — отток, кредитный риск, NBA — заводится отдельный пайплайн: свой набор фичей поверх истории транзакций, своё обучение, свои перетренировки при каждом изменении. Данные об одном и том же клиенте растаскиваются по разным системам и плохо переиспользуются. Сложнее всего — сопровождение и актуализация: стоит появиться новому источнику или фиче, как модель приходится переобучать, иначе она просто не умеет ими пользоваться. LLM выглядит идеальным кандидатом на роль единого интерфейса к этим данным: данные переводятся в текст, и новый источник достаточно дописать в промпт на инференсе, без переобучения. Но есть проблема: если просто скормить модели историю транзакций, она справляется заметно хуже специализированных моделей. В нашей работе FinTRACE мы разобрались, почему так происходит, и предложили способ это починить — не дообучая модель на огромных размеченных датасетах, а перестраивая то, что именно мы ей показываем. Статья принята на SIGIR 2026 .
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1049018/
#машинное_обучение_и_нейросети #llm #rag #retrievalaugmented_generation #транзакции #knowledge_base #антифрод #sber_ai_lab #эмбеддинги #finance
