Сегодня в 11:00 по Москве поговорим о том, как банки поддерживают технологические проекты и помогают новым решениям находить путь в реальный бизнес.

В программе:

🔵Как банки участвуют в развитии технологического лидерства
⚪Какие решения сегодня находятся в фокусе Газпромбанка
🔵Как устроена работа с технологическими партнерами и стартапами
⚪На что эксперты обращают внимание при отборе проектов
🔵Как проходит путь от заявки до экспертной оценки
⚪Q&A с участниками вебинара

📌 А еще мы выступаем партнером премии GIA для стартапов и технологических компаний в номинациях для финтех-стартапов и партнеров технологического развития. Подавайте заявку, чтобы показать свой продукт профессиональному сообществу и получить обратную связь от экспертов!

▶️ Регистрация на вебинар

Мы в МАКС 🐱

Роботизация отлично справляется с повторяющимися операциями. Но что делать, если на входе не структурированная форма, а скан документа, из которого нужно извлечь смысл и данные? Мы объединили RPA, распознавание документов и языковые модели, чтобы автоматизировать и такие задачи.

Расскажем на примере официальных запросов на выписку по счету клиента. Запрос составляют на бланке, с подписью и печатью, и роботу он достается уже в виде скана. Из такого письма ему нужно извлечь ФИО, номер счета и период выписки. Сложность в том, что единого шаблона нет: каждое ведомство пишет по-своему, и нужная строчка может оказаться где угодно.

Что робот делает со сканом? 🔎
1️⃣ Распознает текст. Система интеллектуальной обработки документов превращает скан в обычный текст
2️⃣ Разбирает тему письма. Большая языковая модель (LLM) решает, просят ли тут выписку, потому что такие письма бывают про разное
3️⃣ Находит в тексте данные для выписки
4️⃣ Делает выписку. Классический RPA идет в банковские системы и нажимает кнопки вместо человека

Без проверки модель ничего не отправит 📋
LLM иногда ошибается. В нашем случае ошибка в одной цифре номера счета означает, что выписку получит не тот человек.

Поэтому перед каждым действием робота данные проходят формально-логический контроль (ФЛК): все ли поля на месте и корректны ли они. Если нет, запрос уходит к сотруднику.

Нам такой подход нравится: модель берет на себя чтение, выписку пропускает только проверка, а все спорное уходит к сотруднику 🐱

99% запросов обходятся без людей ✔️
🔵 Это доля запросов, которые робот провел целиком сам, ни разу не позвав человека.
🔵 Точность извлечения данных: насколько верно робот распознал ФИО, номер счёта и период в письме. Модель правильно извлекает данные в 95% случаев, а ошибки выявляет ФЛК. В итоге сотруднику передают только 1% запросов.

Подобных роботов у нас в банке может собрать любой сотрудник: пройти обучение и автоматизировать свою рутину при поддержке Центра роботизации процессов.

А какую рутинную задачу вы бы скинули на робота первой?

Мы в МАКС 🐱

Как хорошо вы знаете Газпромбанк? Самое время проверить! 🚀

Мы запустили интерактивную викторину в поддержку Газпромбанка в рейтинге лучших работодателей России на HeadHunter.

🎤 Вас ждут вопросы о банке, харизматичный ведущий и классические подсказки из телевизионных шоу: «звонок другу» и «помощь зала».

▶️ Проходите викторину, проверяйте себя и присоединяйтесь к голосованию за Газпромбанк в рейтинге работодателей.

Голосование открыто до 31 октября включительно.

Мы в МАКС 🐱

Что происходит за секунды, пока банк одобряет кредит?⏰

Раньше одобрение кредита могло занимать дни и требовало значительного объема ручной работы. Сегодня это вопрос нескольких минут в мобильном приложении. За видимой простотой стоит продуманная архитектура, сложные технологические процессы и современные инструменты, которые позволяют принимать решения быстро и безопасно.

▶️ Как именно это устроено внутри, в новом выпуске подкаста «Техно.Логично» рассказали Сергей Ромахин, Исполнительный Вице-Президент — начальник Департамента технологий розничных кредитных продуктов, и Юлия Григорьева, Лидер компетенций блока Системного анализа.

О чем поговорили:
🔵 Как архитектура поддерживает быстрые решения
🔵 Как изменился процесс одобрения кредитных продуктов: от ручных проверок к автоматизации
🔵 Ретроспектива перестройки кредитных стримов и внутренних процессов
🔵 Что важнее в работе — правильно написанный код или эффективно работающий инструмент
🔵 Вайбкодинг и будущее роли разработчиков в современных ИТ-командах
🔵 Секрет успешной работы команды и что помогает достигать результатов

💻 Смотрите на VK Видео и Rutube

📢 Или слушайте по ссылке

Мы в МАКС 🐱

💻 ВСЕМИРНЫЙ ДЕНЬ КЛАВИШИ CAPS LOCK

Caps Lock часто вспоминают в тот момент, когда случайно его нажали. А началась его история еще с механических печатных машинок — и с тех пор эта кнопка успела пережить несколько поколений технологий.

1. Caps Lock старше компьютеров

Его предок появился еще на механических печатных машинках и назывался Shift Lock. Задача была очень практичная: удерживать механизм в положении Shift, чтобы не приходилось постоянно давить тяжелую клавишу мизинцем.

Причем старый Shift Lock переключал не только регистр букв: цифры тоже превращались в специальные символы. Современный Caps Lock обычно влияет именно на буквы.

2. В ASCII регистр — буквально один бит

В классическом ASCII заглавная A имеет код 65, а строчная a — 97. Разница между ними — 32.
То же самое работает для остальных латинских букв: в двоичном представлении регистр можно различить по одному и тому же биту.

Поэтому на самом деле A и a — это разные символы с разными кодами. И да, поэтому password, Password и PASSWORD для системы— это три разные строки.

3. Caps Lock появился не сразу

Ранние компьютеры и терминалы вообще могли работать только с заглавными буквами. Например, некоторые популярные домашние компьютеры 1970-х не поддерживали строчные буквы вовсе.

Так что Caps Lock в современном смысле стал нужен только тогда, когда клавиатуры научились нормально работать с обоими регистрами.

Проверим, как вы ориентируетесь в регистрах: три вопроса про строки, сравнения и неожиданные превращения букв. Последний вопрос особенно понравится тем, кто уверен, что знает про toUpperCase() все 🔎

Мы в МАКС 🐱