Альфа-Банк: ИИ-модуль AI Product Insight сократил Discovery с 3 месяцев до 1

Для B2B-продуктов Альфа-Банка длинные циклы Discovery были нормой: сложные клиенты, долгие сделки, необходимость минимизировать риски. Для инновационных продуктов с высокой ценой ошибки, таких как «Альфа-Босс», ожидание по три месяца ради одной гипотезы банк счёл слишком дорогим. Информация о клиентском опыте была разбросана по десяткам источников — интервью, чаты, VoC, звонки контакт-центра, комментарии менеджеров. Рекрутинг респондентов и заказ исследований требовали отдельного бюджета и недель ожидания, и продуктовые команды успевали проверить лишь 1–3 гипотезы за квартал. Цель — проверять гипотезы на порядок быстрее.

AI Product Insight — ИИ-модуль для продуктового Discovery из четырёх блоков. Поиск по базе знаний даёт ответы на вопросы о клиенте со ссылками на первоисточники. Валидация гипотез проверяет гипотезу по имеющимся данным и оценивает процент её подтверждённости. Синтетический клиент — модель поведения клиента на базе методологии «Майндсеты» из сервис-дизайна, построенная на транскрибациях реальных интервью: с выбранным образом или ролью можно «поговорить». Блок проверки идеи прогоняет одну гипотезу сразу на нескольких сегментах. Команда ReML реализовала алгоритмы кластеризации болей и потребностей, модель поведения пользователей и интеграцию с системами сбора данных.

Модуль создан командой CPO Константина Климшина и специалистами ReML (R77.ai); при тестировании команда снижала типичные для ИИ-решений риски — галлюцинации и нестабильность ответов. О запуске банк сообщил в августе 2026 года. Модулем пользуются CPO и продуктовые менеджеры, дизайнеры, которые сверяют гипотезы о клиентских архетипах с базой реальных интервью, и подразделение цифровых продаж. Time-to-discovery сократился с 3 месяцев до 1 месяца, часть задач закрывается за один день. Часть исследований, которые раньше заказывали на стороне, выполняется внутри модуля. Time-to-market стартовал от 180 дней; ближайшая цель — 120 дней, стратегическая — 90 дней.