Агентные LLM vs классический ML: где реальный бизнес-эффект?

Меня зовут Павел Смирнов, я лидер команды «Управление капиталом» в департаменте анализа данных и моделирования ВТБ. Мы уже несколько лет работаем над продуктом «Умный портфель» и хотим объединить наши classic ML-модели управления капиталом с agentic AI. Цель — достичь реального улучшения таких бизнес-метрик как воронки продаж, средства под управлением и комиссионный доход.

Как извлекать value для бизнеса из LLM?

1️⃣Не стоит внедрять agentic AI вне конкретных пользовательских use cases

2️⃣LLM неплохо понимает естественный язык — перевод запроса пользователя в цепочку действий и есть основной источник потенциального value

3️⃣LLM разумно использовать как классификатор намерения клиента

4️⃣Задача заказчика часто решается не одной моделью, а каскадом из нескольких classic ML-моделей — тогда agentic AI удобно использовать как оркестратор, а модели как tools

Подробнее буду рассказывать на Scoring Day 23 сентября.

Агентные LLM vs классический ML: где реальный бизнес-эффект? | Сетка — социальная сеть от hh.ru