Автор: Покровский Олег

Как заставить ИИ перестать соглашаться и начать работать как умный собеседник, который не боится сказать тебе, что ты не прав

Полгода назад один знакомый скинул мне промт, который буквально перевернул мой способ работы с ChatGPT. С тех пор я его не убираю из закладок — использую перед каждым серьёзным обсуждением идей, стратегий или текстов.

Если коротко: он превращает ИИ из покладистого ассистента в интеллектуального оппонента. Не того, кто кивает на каждое слово, а того, кто реально проверяет логику, спорит по существу и помогает увидеть слабые места в аргументации.

Раньше ChatGPT просто добавлял детали к любой моей мысли. Удобно, но бесполезно, когда хочешь проверить, права ли сама идея. После этого промта всё стало иначе — ИИ перестал соглашаться и начал работать как умный собеседник, который не боится сказать тебе, что ты не прав. 

Вот сам промт: 

С этого момента не принимай мои выводы за истину. Твоя цель — быть интеллектуальным оппонентом, а не ассистентом, который со всем соглашается. Каждый раз, когда я говорю о своей идее, делай так: анализируй мои предположения, предоставляй контр-аргументы, проверяй мою логику, предлагай альтернативы и ставь истину выше согласия. Поддерживай конструктивный, строгий подход. Твоя роль — не спорить ради спора, а помочь мне добиваться большей ясности.

После этого ChatGPT начинает работать как собеседник уровня «жёсткий аналитик»: он раскладывает идею по полочкам, показывает, где вы притянули вывод за уши, и предлагает альтернативные объяснения.

Полезно, если вы работаете с идеями — предприниматель, аналитик, автор и тд. Он реально помогает добиваться ясности и проверять, насколько ваши тезисы устойчивы.

Совет: добавьте в конце фразу «будь мягким» или «будь строгим» — это регулирует тон общения. Первое подходит для мозгового штурма, второе — если нужна честная, почти безжалостная логическая чистка.

Я использую этот режим уже полгода — иногда он раздражает, но зато идеи которые казались беспроигрышными открылись мне совсем с иной стороны.

Если тестил — делись в комментах, что вышло.


Источник: https://vc.ru

OpenAI только что представила Atlas

Краткое изложение:

OpenAI только что представила Atlas, новый браузер с искусственным интеллектом, который встраивает ChatGPT в веб-интерфейс, позволяя помощнику видеть, что смотрят пользователи, запоминать сайты и использовать агентские возможности для выполнения задач в Интернете.

Подробности:

  • Atlas «построен на основе ChatGPT» и имеет помощника на боковой панели, а также интеграцию посредством поиска, персонализации и таких функций, как режим агента.
  • Браузер включает дополнительные «памяти», которые позволяют ChatGPT запоминать детали посещенных сайтов, чтобы персонализировать будущие ответы и автоматизировать рутинные задачи.
  • Режим агента позволяет ChatGPT автономно щелкать веб-задачи и выполнять их в Atlas, причем функциональность изначально ограничена подписчиками Plus и Pro.
  • OAI внедрило защитные ограждения, не позволяющие Atlas загружать, получать доступ к приложениям или выполнять действия на конфиденциальных сайтах без явного разрешения.
  • Atlas изначально доступен только для Mac в предварительной версии для уровней Plus, Pro и Business, что позволяет пользователям импортировать закладки, историю и другие данные из своих браузеров.

Почему это важно: слухи о браузерных амбициях OAI слышны уже год, и время наконец пришло. Atlas немедленно угрожает Comet, Dia и другим ранним новичкам браузеров с искусственным интеллектом, хотя он не похож на релиз с какими-либо новаторскими функциями (пока), которые заставят пользователей навсегда отказаться от традиционных вариантов.


Перевел статью для вас из источника: https://www.therundown.ai

Продвинутая аналитика в Fine BI: прогнозирование и оптимизация процессов для банков

Продвинутая аналитика в Fine BI: прогнозирование и оптимизация процессов для банков
Продвинутая аналитика в Fine BI: прогнозирование и оптимизация процессов для банков

Введение

В условиях высококонкурентного банковского сектора продвинутая аналитика и прогнозирование становятся важными инструментами для улучшения обслуживания клиентов, повышения прибыльности и оптимизации бизнес-процессов. Fine BI предоставляет банкам инструменты для продвинутой аналитики и прогнозирования, что особенно важно в рамках Agile-трансформации, когда необходимы гибкость и скорость в реагировании на изменения.

Роль прогнозирования и оптимизации в банковском секторе

Благодаря прогнозной аналитике банки могут оценивать будущие потребности клиентов, предсказывать поведенческие паттерны и управлять операционными рисками. Это позволяет банкам:

  • Оптимизировать стратегию взаимодействия с клиентами и улучшать их опыт.
  • Повышать точность принятия финансовых решений на основе данных.
  • Предотвращать возможные риски, улучшая управление операциями.

Возможности Fine BI для продвинутой аналитики и прогнозирования

Fine BI предоставляет функции, которые помогают банкам выполнять сложные аналитические задачи, делая прогнозирование и оптимизацию доступными и наглядными:

  1. Прогнозная аналитика: С Fine BI банки могут использовать исторические данные для прогнозирования ключевых показателей, таких как объемы транзакций, спрос на кредитные продукты, вероятности оттока клиентов и уровень риска. Платформа поддерживает анализ временных рядов и позволяет строить прогнозы на основе тенденций.
  2. Оптимизация процессов: Fine BI помогает банкам находить оптимальные решения для управления ресурсами и улучшения бизнес-процессов, например, путем оптимизации графика обслуживания клиентов или управления ликвидностью.
  3. Анализ сценариев и моделирование: Платформа позволяет моделировать различные сценарии на основе текущих данных, помогая предсказать влияние тех или иных решений. Это особенно полезно при внедрении новых продуктов или стратегий.

Примеры дашбордов для прогнозирования и оптимизации

Fine BI предлагает широкие возможности для создания дашбордов, которые помогут в управлении процессами и прогнозировании. Примеры таких дашбордов включают:

  • Дашборд прогнозирования клиентского спроса: Помогает прогнозировать спрос на различные банковские продукты, такие как кредиты и депозиты, что позволяет банку своевременно адаптировать предложения.
  • Дашборд анализа оттока клиентов: Позволяет предсказать вероятность оттока клиентов на основе анализа поведения, что помогает банку своевременно предложить клиентам дополнительные услуги и снизить уровень оттока.
  • Дашборд управления ликвидностью: Поддерживает оценку и прогнозирование денежных потоков, что помогает банку планировать потребности в ликвидности и минимизировать финансовые риски.

Поддержка Agile-трансформации через прогнозирование и оптимизацию с Fine BI

Agile-подход требует гибкости и адаптивности, и продвинутая аналитика Fine BI отлично поддерживает эти принципы, помогая банкам оперативно адаптироваться к изменениям и эффективно управлять процессами.

  1. Быстрое тестирование гипотез и сценариев: Fine BI позволяет Agile-командам анализировать различные сценарии и проверять гипотезы в режиме реального времени. Это позволяет экспериментировать с решениями и быстро определять наиболее успешные подходы, повышая гибкость и эффективность работы.
  2. Гибкость в прогнозировании и планировании: Прогнозные дашборды Fine BI поддерживают гибкое планирование, что особенно важно для Agile-команд, работающих в условиях постоянных изменений. Команды могут корректировать прогнозы и планы на основе актуальных данных, адаптируясь к текущим условиям.
  3. Поддержка итеративного улучшения: Fine BI позволяет Agile-командам регулярно обновлять и улучшать прогнозные модели на основе данных, собранных в предыдущих итерациях. Это помогает банку накапливать знания и повышать точность прогнозов, что соответствует принципам Agile о постоянном улучшении.

Заключение

Fine BI предоставляет банкам мощные инструменты для продвинутой аналитики и прогнозирования, которые помогают адаптироваться к динамичным изменениям и быстро реагировать на рыночные потребности. В рамках Agile-трансформации Fine BI поддерживает Agile-команды, помогая принимать обоснованные решения, адаптировать процессы и прогнозировать ключевые показатели. Это позволяет банкам оптимизировать процессы и создавать более персонализированные клиентские решения.

Как видно, опыт и продуманный подход к созданию дашбордов на Fine BI могут сыграть важную роль в реализации этих задач. Правильно настроенные дашборды — это вклад в устойчивое развитие банка, что открывает отличные перспективы для тех, кто готов совершенствовать аналитические процессы и использовать Fine BI на полную мощь.

Надеюсь, данная статья позволила рассмотреть продвинутые аналитические возможности Fine BI для банков.

Также напомню, что в предыдущей статье мы поговорили о Fine BI для управления рисками и контроля соблюдения норм в банковской сфере.

Fine BI для управления рисками и контроля соблюдения норм в банковской сфере

Fine BI для управления рисками и контроля соблюдения норм в банковской сфере
Fine BI для управления рисками и контроля соблюдения норм в банковской сфере

Введение

В банковской сфере управление рисками и соблюдение нормативных требований являются критически важными задачами, от которых зависит финансовая устойчивость и репутация организации. Использование BI-инструментов, таких как Fine BI, помогает не только эффективно управлять рисками, но и способствует Agile-трансформации, позволяя командам быстро реагировать на изменения и постоянно улучшать процессы.

Задачи управления рисками и соблюдения норм для банков

В условиях жесткой конкуренции и строгих требований к соблюдению норм банки сталкиваются с рядом рисков:

  • Кредитные риски — риск невозврата кредитов и ссуд.
  • Операционные риски — потеря доходов из-за сбоев в бизнес-процессах или мошеннических действий.
  • Регуляторные риски — возможные штрафы и санкции за несоответствие нормативным требованиям.

Эффективное управление этими рисками и контроль за соблюдением норм требует гибкости и быстроты в работе с данными. Fine BI предлагает инструменты для мониторинга и анализа рисков, позволяя банкам минимизировать возможные убытки и соответствовать требованиям регуляторов.

Возможности Fine BI для управления рисками и соблюдения норм

Fine BI предоставляет аналитические возможности для банков, помогая контролировать риски и предотвращать потенциальные угрозы:

  1. Мониторинг кредитных рисков: Fine BI позволяет отслеживать статистику по кредитам, включая процент невозвратов, кредитные баллы и кредитную историю клиентов. Это помогает своевременно выявлять группы клиентов с высоким риском и адаптировать кредитную политику.
  2. Операционные риски и контроль: Fine BI поддерживает мониторинг и анализ операционных рисков, таких как сбои в системе и подозрительная активность. Дашборды помогают анализировать данные и выявлять отклонения от нормы, что позволяет оперативно реагировать на проблемы.
  3. Отчетность для регуляторов: Платформа упрощает процесс подготовки отчетов для регуляторов, создавая дашборды с данными, соответствующими требованиям законодательства и стандартам отчетности. Это помогает сократить временные затраты и избежать ошибок при подготовке отчетности.

Примеры дашбордов Fine BI для управления рисками и соблюдения норм

С помощью Fine BI банки могут создавать различные дашборды для управления рисками и контроля за соблюдением норм. Рассмотрим несколько примеров:

  • Дашборд кредитного риска: Отображает основные метрики кредитных рисков, такие как уровень просроченной задолженности, распределение кредитных баллов, количество высокорисковых кредитов.
  • Дашборд операционных рисков: Визуализирует данные о частоте и типах операционных сбоев, мошенничестве и подозрительных транзакциях. Это позволяет отслеживать тенденции и вовремя реагировать на потенциальные угрозы.
  • Дашборд для отчетности и комплаенса: Автоматизирует сбор данных для отчетности, необходимых для выполнения требований регуляторов. Это упрощает процесс подготовки отчетов и позволяет банкам фокусироваться на улучшении качества процессов.

Fine BI и Agile-подход в управлении рисками и контроле за соблюдением норм

Fine BI поддерживает Agile-подход в управлении рисками и нормативным контролем, позволяя банкам оставаться гибкими и быстрее адаптироваться к изменениям. Это достигается за счет возможности быстрой настройки дашбордов, частого обновления данных и адаптации под изменения законодательства. Fine BI помогает Agile-командам:

  1. Мониторить риски в реальном времени: Agile-команды могут использовать Fine BI для получения оперативной информации о текущих рисках, что позволяет быстрее реагировать на изменения и корректировать стратегию управления рисками в зависимости от ситуации.
  2. Частые итерации и корректировка подходов к рискам: В условиях Agile подхода Fine BI позволяет анализировать эффективность текущих мер управления рисками и изменять стратегию в рамках регулярных спринтов. Например, если выявлены новые тренды в операционных рисках, команда может пересмотреть и адаптировать свои методы управления.
  3. Гибкость в отчетности и соблюдении норм: Fine BI помогает Agile-командам эффективно справляться с изменениями в нормативных требованиях. Благодаря возможности быстрой настройки отчетности и дашбордов, команды могут оперативно вносить изменения, следуя новым требованиям и минимизируя регуляторные риски.

Заключение

Fine BI помогает банкам управлять кредитными, операционными и регуляторными рисками, создавая удобные дашборды и отчеты для отслеживания рисков и соблюдения норм. Инструмент позволяет банкам эффективно адаптироваться к изменениям в законодательстве и регуляторных требованиях, поддерживая Agile-подход в управлении рисками. Возможность быстрой настройки и гибкости отчетности помогает Agile-командам принимать обоснованные и оперативные решения, что обеспечивает банку надежность и соответствие стандартам даже в условиях быстрой трансформации.

Надеюсь, данная статья помогла раскрыть тему использования Fine BI для анализа и управления рисками.

А в следующий статье я расскажу вам о продвинутой аналитике в Fine BI: прогнозировании и оптимизации процессов для банков.

Также напомню, что в предыдущей статье мы поговорили про анализ клиентского поведения в банке с помощью Fine BI.

Анализ клиентского поведения в банке с помощью Fine BI

Анализ клиентского поведения в банке с помощью Fine BI
Анализ клиентского поведения в банке с помощью Fine BI

Введение

Понимание потребностей и поведения клиентов — ключевая задача для любого банка, стремящегося предложить актуальные и персонализированные услуги. Fine BI помогает банкам собирать и анализировать данные о поведении клиентов, позволяя точнее понимать их предпочтения, жизненный цикл и потребности. Это знание способствует созданию таргетированных предложений, повышению уровня удовлетворенности и укреплению лояльности клиентов.

Роль анализа клиентского поведения в банке

Анализ данных о поведении клиентов предоставляет банкам возможность:

  • Сегментировать клиентов по предпочтениям, финансовым потребностям и уровню вовлеченности.
  • Оценивать эффективность продуктов и услуг для различных категорий клиентов.
  • Прогнозировать потребности клиентов, предлагая им более персонализированные решения.
  • Повышать общую удовлетворенность и снижать отток клиентов.

Возможности Fine BI для анализа клиентского поведения

Fine BI предлагает функциональные инструменты, которые позволяют анализировать обширные массивы данных и консолидировать информацию о клиентах. Среди наиболее полезных функций для анализа поведения клиентов в Fine BI:

  1. Сегментация клиентов: Fine BI позволяет создавать различные сегменты клиентов на основе параметров, таких как частота транзакций, возраст, предпочтения и каналы взаимодействия. Это помогает банкам глубже понять потребности каждой группы и создавать целевые предложения.
  2. Анализ жизненного цикла клиента: Fine BI помогает банкам отслеживать, на каком этапе жизненного цикла находится клиент, например, привлечен ли он недавно, активно ли пользуется услугами или собирается покинуть банк.
  3. Оценка показателей удовлетворенности: Используя данные из опросов, обращений в службу поддержки и онлайн-каналов, Fine BI позволяет отслеживать уровень удовлетворенности клиентов и выявлять аспекты, нуждающиеся в улучшении.

Примеры дашбордов для анализа клиентского поведения

Анализ клиентского поведения позволяет создавать дашборды, которые помогают принимать более обоснованные и оперативные решения:

  • Дашборд клиентских сегментов: Визуализирует данные по различным сегментам клиентов, позволяя банкам выделять наиболее активные группы, оценивать их потребности и поведение.
  • Дашборд удержания клиентов: Отслеживает показатели оттока клиентов, а также причины, по которым они могут перестать пользоваться услугами банка. Это помогает выявлять риски потери клиентов и вовремя предпринимать необходимые меры.
  • Дашборд удовлетворенности и обратной связи: Содержит данные о взаимодействии клиентов с банком, включая анализ отзывов и оценок, что помогает банкам выявлять сильные и слабые стороны сервиса.

Поддержка анализа клиентского поведения в рамках Agile-трансформации

Анализ клиентского поведения в контексте Agile-подхода становится важным компонентом для банков, стремящихся к постоянной адаптации и улучшению. Fine BI позволяет быстро собирать и визуализировать данные, что делает процесс анализа гибким и соответствующим требованиям Agile:

  1. Быстрая адаптация предложений под запросы клиентов: Agile-команды могут использовать Fine BI для анализа клиентских данных и на основе них адаптировать продукты и услуги. Например, если наблюдается рост запросов на определенный продукт, команда может быстро реагировать, усиливая маркетинг в данном направлении или предлагая дополнительные услуги.
  2. Частая проверка гипотез: Fine BI поддерживает гибкость Agile-команд, позволяя проверять гипотезы об изменениях в клиентском поведении. Например, команда может протестировать, как клиенты реагируют на новый функционал приложения и в реальном времени видеть результаты, корректируя стратегию при необходимости.
  3. Оперативный сбор данных для ретроспектив и спринтов: Fine BI дает Agile-командам возможность проводить анализ данных по итогам спринтов и учитывать отзывы клиентов. Таким образом, команды могут принимать решения, направленные на улучшение сервиса и удовлетворенности клиентов, анализируя данные в рамках регулярных ретроспектив.

Заключение

Fine BI помогает банкам глубже понимать потребности и поведение клиентов, что становится особенно важным в рамках Agile-трансформации. Быстрая адаптация, гибкий анализ данных и возможность оперативного реагирования на изменения позволяют Agile-командам в банке оставаться гибкими и сфокусированными на клиенте. Fine BI облегчает анализ клиентских данных, поддерживает принятие обоснованных решений и помогает создавать более персонализированные предложения, что делает взаимодействие с клиентами более эффективным.

Надеюсь, данная статья помогла достичь цели углубиться в аналитику данных по клиентам и показать, как Fine BI помогает выявлять поведенческие паттерны.

А в следующий статье я расскажу вам о применении Fine BI для управления рисками и контроля соблюдения норм в банковской сфере.

Также напомню, что в предыдущей статье я раскрывал тему использования Fine BI для визуализации банковских данных.