К 2027 году каждое третье онлайн-совещание будет в режиме реального времени преобразовываться в текстовую расшифровку при помощи алгоритмов искусственного интеллекта, прогнозируют аналитики ВТБ. В режиме записи будут преобразовываться из речи в текст более 95% всех онлайн-встреч, в которых принимают участие свыше трех человек.
«Сейчас из всех онлайн-совещаний в реальном времени расшифровывается не более 1% онлайн-конференций и до 10% в записи. Всю аудиторию сервисов видеоконференцсвязи (ВКС) мы оцениваем в 20 млн пользователей в РФ. Из них регулярно функцией преобразования речи в текст пользуется порядка 1% аудитории. К 2027 году, мы прогнозируем, этот показатель вырастет до 10% всех пользователей сервисов видеоконференций. Он может вырасти и до 20% — но в случае развития не только сервисов транскрибации, но в целом сегмента цифровых ассистентов», — отмечает Вадим Кулик, заместитель президента – председателя правления банка ВТБ.
Инструмент преобразования речи в текст (speech-to-text) работает на базе алгоритмов искусственного интеллекта, и сегодня доступен сотрудникам ВТБ при использовании видеохостинга DION Видео, элемента платформы унифицированных коммуникаций DION, которая используется в банке с 2022 года.
Вадим Кулик также отметил, что развитие алгоритмов генеративных моделей, их апробация в используемых в банке сервисах — это то, на что банк сейчас активно смотрит. В целом направлению искусственного интеллекта уделено отдельное внимание в стратегии развития банка до 2026 года. Кроме того, ВТБ ведет большую работу по совершенствованию внутренних сервисов, которыми пользуются сотрудники. Это также является одним из элементов стратегии.
По оценке аналитиков банка, компания со штатом в 10 тыс. человек может сэкономить до 7,5 тыс. часов в год, если вместо расшифровки онлайн-совещаний вручную будут использоваться нейросетевые алгоритмы.
ВТБ видит большой потенциал в использовании генеративных моделей для развития вспомогательных сервисов: голосовых помощников, цифровых ассистентов и др. Банк планирует и дальше изучать возможности их внедрения в своей инфраструктуре, тем более что и сами генеративные модели будут работать все результативнее при меньшем объеме затрачиваемых ресурсов.
