Несколько команд и единая система

Речь шла не о доработке старой модели, а о создании новой архитектуры. Для этого были объединены несколько команд машинного обучения, аналитиков, дата инженеров, продуктовых и технических специалистов. Их задача заключалась в том, чтобы создать систему, которая сможет анализировать огромные массивы данных в онлайне и быстро адаптироваться к изменениям.

Платформа учитывает:

Фактически была создана единая система, где искусственный интеллект встроен в саму логику взаимодействия пользователя с маркетплейсом.

По словам Климентия, важно было не просто разработать модель, а сделать так, чтобы она стабильно работала в живой среде с высокой нагрузкой и миллионами пользователей.

Искусственный интеллект как основа решений

Новая система использует методы машинного обучения для анализа сотен параметров одновременно. Она выявляет закономерности, которые невозможно заметить при ручной оценке, и прогнозирует вероятность своевременного возврата средств. Учитывается даже модель мобильного телефона, с которого клиент взаимодействует с приложением.

Решения принимаются за секунды, но за этим стоит постоянная работа команд по обучению и улучшению алгоритмов.

Климентий Есенин

Система регулярно обновляется и переобучается. Это позволяет учитывать изменения поведения клиентов и быстро адаптироваться к новым продуктам

Такой подход отличается от традиционного банковского, где модели обновляются значительно реже.

Масштаб внедрения

В Ozon кредитное решение встроено прямо в процесс покупки как один из методов платежа. Это означает, что технология должна работать быстро и незаметно для пользователя, даже при высоких нагрузках.

Искусственный интеллект применяется при:

Интеграция в крупную торговую платформу потребовала особой точности. Ошибка в такой системе влияет не только на финансовый результат, но на клиентский опыт.

Рассрочка на авиабилеты как проверка системы

Запуск рассрочки на авиабилеты стал важным этапом. Путешествия отличаются высоким средним чеком и другим качеством входящего клиентского траффика.

Команды машинного обучения адаптировали алгоритмы под тревел-сценарии, пересчитали лимиты и протестировали различные варианты решений. Благодаря гибкости архитектуры запуск прошёл без роста рисков и с увеличением кол-ва средних одобренных сумм под более качественный поток клиентов.

Этот кейс показал, что платформа способна масштабироваться и работать в более сложных сегментах, чем классическая товарная рассрочка.

Независимость и скорость изменений

В ходе развития системы была проведена серия экспериментов по оценке влияния внешних источников данных. Оказалось, что внутренняя интеллектуальная модель способна сохранять высокое качество решений даже при снижении зависимости от сторонних сервисов.

Это позволило:

Скорость изменений стала отдельным преимуществом. Новые гипотезы тестируются быстрее, а обновления внедряются без длительных пауз.

Инновация для финтех-рынка

Внедрение собственной ML-системы в кредитные решения крупной платформы стало не просто технологическим обновлением, а полноценной инновацией для индустрии финтеха. В большинстве банков алгоритмы остаются инструментом скоринга. В Ozon Финтех искусственный интеллект стал основой всей системы принятия решений и встроен во все ключевые продуктовые направления.

Ozon одним из первых в российском финтехе начал развивать машинное обучение сразу во всех вертикалях: в маркетплейсе, в денежных продуктах, в тревел-направлении и в новых платежных сценариях. Это не пилотный проект и не отдельная модель, а системный подход, который охватывает всю группу компаний.

Когда продукт, данные и риск-модели развиваются синхронно, компания получает возможность быстро масштабироваться, сохранять устойчивость портфеля и одновременно улучшать клиентский опыт.

Интеллектуальная финансовая инфраструктура

Сегодня система оценки в Ozon Банке работает не только в момент одобрения. Она сопровождает клиента на протяжении всего взаимодействия с продуктами:

Фактически внутри крупного бизнеса сформирована интеллектуальная финансовая инфраструктура, где искусственный интеллект является фундаментальным элементом.

Подход, при котором продукт, данные и технологии развиваются синхронно, позволяет одновременно масштабировать портфель и сохранять устойчивость.