Исследователи из «Сбера» разработали подход, позволяющий LLM лучше анализировать поведение человека на основе его цифрового следа

При оценке поведения с помощью подхода FinTRACE модель рассуждает на основе базы знаний, полученной из истории транзакций, а не пытается делать выводы на их основании напрямую.

За счет этого, отмечают разработчики, LLM лучше работают с длинными и нерегулярными последовательностями событий, а их выводы более понятны и объясняемы. Кроме того, по их мнению, использование FinTRACE позволит создавать более гибкие, экономичные и адаптируемые модели ИИ для работы с временными данными.

🔗 Источник 1: https://www.sberbank.ru/ru/sberpress/all/article?newsID=f836f786-3eba-499e-9f3e-0170187e0002&blockID=1303&regionID=77&lang=ru&type=NEWS
🔗 Источник 2: https://arxiv.org/html/2603.15459v1

***
📎 В апреле 2026 года исследователи из «Сбера» и «Сколтеха» представили архитектуру COTIC, позволяющую ИИ-моделям лучше учитывать временные промежутки между действиями пользователей при анализе поведения клиентов.