Клиенты Сбера, использующие сервис «Портфельная аналитика» в приложении «СберБанк Онлайн», за последний год получили доход по инвестиционным портфелям в среднем на 73 процента выше, чем те, кто не пользуется этим сервисом. Такие данные на офлайн-сессии форума «Т-Толк», который проходит в Москве с 1 по 4 апреля, привел старший вице-президент банка Руслан Вестеровский.
Сервис портфельной аналитики на базе искусственного интеллекта запустили в декабре 2024 года. «Портфельная аналитика» прогнозирует предстоящие выплаты, позволяет анализировать капитал в разрезе разных периодов по каждому активу или портфелю в целом и сравнивать доходность с рыночными показателями, например индексом Мосбиржи или инфляцией. Особенность сервиса — возможность получать индивидуальные портфельные рекомендации.
По данным кредитной организации, количество пользователей сервиса достигло 3,6 миллиона человек. Число запросов в приложении постепенно растет: если в ноябре рекомендации получали 66,5 тысячи пользователей, то в марте — 93,7 тысячи.
«Наши клиенты видят реальный и измеримый эффект от сервисов персонального финансового планирования», — сказал старший вице-президент Сбербанка Руслан Вестеровский.
Он отметил, что рекомендации работают на базе машинного обучения и учитывают доход человека, его обязательства, цели и текущее финансовое поведение, поэтому советы релевантны для каждого. «Портфельная аналитика» входит в широкий набор сервисов для персонального финансового менеджмента, доступных клиентам Сбера.
По словам Вестеровского, такие сервисы позволяют, например, получить налоговые вычеты, проанализировать свои траты и бюджет, получить практические рекомендации по управлению ими. Порядка 30 процентов людей, которые увидели такие рекомендации, пользуются ими, а совокупный объем выгоды клиентов, последовавших советам в сфере управления личными финансами, составил 6,5 миллиарда рублей.
Рост количества приложений для управления личными финансами и интереса к ним Вестеровский назвал одним из мировых трендов. При этом, отметил он, успешнее работают стратегии мягких подсказок, а не жестких ограничений, «поддержка, а не контроль». В таком случае подсказки работают иначе и аккуратно встраиваются в поведение человека, не конфликтуя с ним.