Сбер использует рекомендательные системы для формирования миллиардов персональных предложений клиентам ежемесячно

Банкофф • Финансы @bankoffo Финансы и криптовалюты19 октября 2026, 14:21

На конференции AI Driver & RecSys поделились данными по рекомендательным системам Сбера: алгоритмы создают 13 млрд рекомендаций в месяц для 110 млн пользователей. Технологии подстраиваются под текущий контекст и долгосрочные цели клиентов, помогая делать выбор без лишних поисков. @bankoffo

Похожие посты

Банки, деньги, два офшора @bankrollo Политика и власть вчера

Сбер использует рекомендательные системы для формирования миллиардов персональных предложений клиентам ежемесячно

Каждая третья продажа в экосистеме Сбера совершается благодаря рекомендательным системам. На конференции AI Driver & RecSys сообщили, что алгоритмы выдают 13 млрд рекомендаций в месяц для 110 млн пользователей, подстраиваясь под их текущий контекст и долгосрочные цели. @bankrollo

Медийка @mediyca Юмор и развлечения вчера

Сбер использует рекомендательные системы для формирования миллиардов персональных предложений клиентам ежемесячно

Сбер формирует более 13 млрд персональных рекомендаций в месяц Рекомендательная система учитывает контекст, предпочтения клиентов и их долгосрочные цели — это позволяет предлагать продукты и сервисы до того, как пользователь начнёт искать их самостоятельно. Такие персонализированные предложения получают свыше 110 млн человек. Каждая третья продажа в экосистеме совершается благодаря рекомендациям, а персонализация помогает клиентам быстрее находить подходящие предложения, а бизнесу — повышать и...

Баррель черной икры @banki_oil Новости и СМИ вчера

Сбер использует рекомендательные системы для формирования миллиардов персональных предложений клиентам ежемесячно

На конференции AI Driver & RecSys рассказали, как работают рекомендательные системы Сбера. Алгоритмы ежемесячно формируют 13 млрд персональных рекомендаций для 110 млн человек, опираясь на долгосрочные цели и текущий контекст пользователей. Такой подход позволяет корректировать предложения с учётом реакции на контент — например, когда пользователь переключает трек. Персональные рекомендации обеспечивают каждую третью продажу в экосистеме банка. @banki_oil

Банкста @banksta Экономика и бизнес вчера

Сбер использует рекомендательные системы для формирования миллиардов персональных предложений клиентам ежемесячно

Сбер формирует 13 млрд рекомендаций в месяц — персональные предложения сервисов экосистемы получают более 110 млн человек. Как отметили на конференции AI Driver & RecSys, благодаря алгоритмам совершается каждая третья продажа в экосистеме. В основе рекомендаций — предпочтения клиента, текущий контекст и долгосрочные цели. Такая персонализация помогает экономить время на поиске, оставляя окончательный выбор за человеком. @banksta

The Экономист @economica Экономика и бизнес вчера

Сбер использует рекомендательные системы для формирования миллиардов персональных предложений клиентам ежемесячно

VK объединила рекламные и рекомендательные алгоритмы для повышения эффективности рекламы Discovery-платформа VK анализирует интересы и поведение пользователей в сервисах компании для более точного подбора рекламы. Объединение технологий позволило почти вдвое увеличить конверсии, а в электронной коммерции — на треть. После интеграции конверсия из показа в клик выросла на 27,5%, из показа в покупку — на 45%, а стоимость привлечения покупателя снизилась на 18,5%. По словам заместителя старшего ви...

193
155
128
127
70
16

The Экономист @economica Экономика и бизнес вчера

Сбер использует рекомендательные системы для формирования миллиардов персональных предложений клиентам ежемесячно

13 миллиардов рекомендаций в месяц: как работает персонализация в Сбере? Рекомендательные системы Сбера помогают клиентам находить нужные продукты и сервисы и, что важно, делают это ещё до того, как они начнут их искать. Алгоритмы учитывают контекст, предпочтения и долгосрочные цели клиентов. Масштаб технологии впечатляет: более 110 млн человек получают персональные предложения, а каждая третья продажа в экосистеме совершается благодаря рекомендациям. В итоге клиенты быстрее находят подходящи...

58
24
21
5

MarketTwits @markettwits Финансы и криптовалюты вчера

Сбер использует рекомендательные системы для формирования миллиардов персональных предложений клиентам ежемесячно

❗️🇷🇺#SBER #ии На конференции AI Driver & RecSys рассказали, как работают рекомендательные системы Сбера. Алгоритмы ежемесячно формируют 13 млрд персональных подборок для 110 млн человек. Технологии учитывают контекст и долгосрочные цели клиентов, обеспечивая каждую третью продажу при сохранении окончательного выбора за человеком.

Тренды моей ленты @trendu Юмор и развлечения вчера

Сбер использует рекомендательные системы для формирования миллиардов персональных предложений клиентам ежемесячно

Сбер умеет УГАДЫВАТЬ ЖЕЛАНИЯ клиентов — рекомендательные системы экосистемы ежемесячно формируют около 1️⃣3️⃣ миллиардов персональных предложений. Причём алгоритмы учитывают не только прошлые покупки, лайки и дизлайки, но и интересы, привычки и долгосрочные цели. Это помогает рекомендовать подходящие продукты и сервисы ещё до того, как человек начнёт их искать. Масштабы впечатляют: рекомендации от Сбера получают более 110 миллионов человек. Так что клиентам проще выбирать, а бизнесу — попадат...

27
24
10
2

ок, согласовано @notypicmarketing Культура и шоубиз вчера

Сбер использует рекомендательные системы для формирования миллиардов персональных предложений клиентам ежемесячно

Сбер формирует 13 миллиардов рекомендаций каждый месяц — и всё для того, чтобы клиентам не приходилось тратить время на поиски нужного. За этим стоят технологии, которые анализируют интересы, привычки и долгосрочные цели пользователей. В результате система может предложить подходящий продукт или сервис ещё до того, как человек начнёт искать самостоятельно. И цифры здесь впечатляют: персональные предложения получают более 110 миллионов человек, а каждая третья продажа в экосистеме происходит бл...

16
10
2

KuaiKH @trnd_x Дом, авто и покупки вчера

Сбер использует рекомендательные системы для формирования миллиардов персональных предложений клиентам ежемесячно

Сбер формирует 1️⃣3️⃣ МИЛЛИАРДОВ персональных рекомендаций в месяц — и каждая третья продажа в его экосистеме совершается благодаря таким предложениям. Алгоритмы анализируют предпочтения, привычки и долгосрочные цели клиентов, чтобы предлагать подходящие продукты и сервисы ещё до того, как человек начнёт их искать. И масштаб реально впечатляет: персональные предложения получают более 1️⃣1️⃣0️⃣ млн человек. По сути, Сбер превратил персонализацию в полноценный инструмент взаимодействия с клиента...

30
12
8
5