LLM-агенты — "Серебряная пуля" или просто один из инструментов для клиентского обслуживания?
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
Поговорим о том, что такое клиентское обслуживание в Т-Банке, какова его структура и что значит "отвечать ожиданиям клиентов". Посмотрим на примерах, какие стоят инженерные задачи перед нами и какое место занимают LLM-агенты для их решения. Поделюсь архитектурными паттернами, которые помогут разобраться, в каких кейсах лучше сработает RAG, в каких недетерминированные ("гибкие") LLM-агенты, а где слишком рискованно давать свободу AI-инструментам в принятии решений.
IT Lead кластера в Т-Банке, кандидат технических наук и архитектор. Отвечаю за несколько миллионов клиентских обращений по вопросам платежей, переводов, возврата денежных средств, а также за помощь клиентам, которые столкнулись с ограничениями и блокировками (AML, антифород и т.д). Управляю командами разработки, помогаю строить качественные масштабируемые системы для быстрого решения клиентских вопросов и лучшего банковского сервиса.
12 лет в IT, из которых последние 5 развиваюсь как IT менеджер и архитектор. В начале карьеры разрабатывала системы фото-видео фиксации, к примеру, АПК фиксации неоплаты проезда на платных участках дорог, системы безопасного города. Затем работала в американской компании как тимлид кросс-функциональной команды. С середины 2022 года работаю в финтех Enterprise компаниях, где отвечаю за поставку, техническое качество и архитектуру на уровне направлений\кластеров.
Видео
Другие доклады секции
GenAI и большие языковые модели (LLM)
