«Сбер» представил подход FinTRACE, при котором LLM анализирует поведение клиента банка на основе структурированной базы знаний, полученной из истории финансовых операций.

По мнению разработчиков, при использовании нового подхода ИИ сможет лучше работать с длинными и нерегулярными последовательностями событий. Это позволит крупным банкам и экосистемам, где множество сценариев опирается на одни и те же цифровые поведенческие следы клиентов, лучше персонализировать предложения и оценивать риски клиентов, а также создавать более гибкие, экономичные и адаптируемые ИИ-модели.

В апреле 2026 года исследователи из «Сбера» и «Сколтеха» создали архитектуру COTIC, позволяющую ИИ-моделям лучше учитывать временные промежутки между действиями пользователей.