Персонализированный ИИ-кэшбек Тинькова на основе распознавания чеков будет составлять список покупок и склонять к ЗОЖу

Банк Тинькофф тестирует технологию алгоритмического кэшбэка с рекомендательными моделями — Tinkoff RECO, называет её не имеющей аналогов в мире.

Tinkoff RECO — это «семейство современных ИИ-алгоритмов», которые два года анализировали покупки 8 млн клиентов банка и теперь умеют на основе истории транзакций предугадывать, что человек захочет купить, чтобы предложить персональный кэшбек ^[1].

Архитектура технологии позволяет рассчитать различные модели вероятности покупки для конкретного бренда, магазина или товара и решить, нужно ли давать кэшбэк ^[1] на конкретный бренд или товар. Сейчас части клиентов уже доступны спецпредложения с кэшбэком до 30% на товары и бренды от нескольких десятков партнеров Тинькофф — производителей и мерчантов.

Эти партнёры, в свою очередь, смогут оценивать востребованность своих товаров и управлять их предложением покупателям.

Алгоритм способен автоматически собрать корзину покупок, проанализировав поведение и привычки клиента.

Регулярные, базовые товары могут быть добавлены в корзину автоматически, часть продуктов может быть добавлена в качестве рекомендации. Например, если клиент часто ест говядину — алгоритм может предложить заменить ее на курицу, чтобы расширить рацион. Также Tinkoff RECO может посоветовать человеку покупать больше фруктов и зелени, если эти продукты будут встречаться в его корзине очень редко.

Сообщается, что Tinkoff RECO выросла из технологии ReceiptNLP для расшифровки текстовой информации из торговых чеков с помощью нейросетей. «Сервис может найти в тексте чека название бренда, определить до 70 категорий товаров, расшифровать сокращенное название и распознать продукт».