Perseus من T-Bank: إطار عمل للتخصيص القائم على تعلّم الآلة عبر منظومة الخدمات بأكملها

كشف T-Bank في 23 يوليو 2026 عن Perseus، وهو إطار عمل للتخصيص الشامل يدمج جميع أفعال المستخدم في مختلف خدمات المنظومة ضمن تسلسل واحد من الأحداث، ويتيح رفع المؤشرات التجارية من 3% إلى 17%.

ما المشكلة التي يحلّها Perseus

يسدّ Perseus الفجوة بين بيانات عشرات خدمات T-Bank، بدءًا من المشتريات في السوبرماركت وصولًا إلى طلب الرهن العقاري. في السابق كان كل نموذج ML يتعلّم من بيانات الخدمة التي يُطبَّق فيها فقط، ولذلك كان «يرى» المستخدم أجزاءً متفرقة لا صورة كاملة.

وزاد من حدّة المشكلة عدم تجانس البيانات: فالفرق تجمع الأحداث بصورة مستقلة، ولكل خدمة مخططها الخاص، أما المنتجات الجديدة فلا تملك أي سجل للسلوك على الإطلاق، وهي حالة «البدء البارد» الكلاسيكية. ووفق وصف T-Bank، كان ذلك تحديدًا ما يعيق نقل التخصيص بين منتجات المنظومة ويُجبر كل فريق على بناء نموذجه من الصفر.

• المؤلف: أوليغ لاشينين، رئيس قسم أنظمة التوصية في T-Bank
• المشكلة: لكل خدمة مخطط أحداث خاص بها ونموذج معزول
• لا يوجد سجل للمستخدم في الخدمات الجديدة، أي «البدء البارد»
• الحل: تسلسل موحّد لجميع أفعال المستخدم
• نمو المؤشرات التجارية من 3% إلى 17% في مهام مختلفة

كيف يعمل تدفق الأحداث الموحّد

يدمج Perseus الأحداث غير المتجانسة القادمة من جميع الخدمات في تسلسل زمني واحد، ويبني على أساسه تمثيلًا متكاملًا للمستخدم. ويقول المطوّرون إن هذا النهج يجعل الإطار أداة مرنة للعمل مع بيانات المنظومة، ويتيح توسيع نطاق التخصيص القائم على تعلّم الآلة ليشمل منتجات الشركة المختلفة، بدلًا من إعادة تدريب نموذج منفصل لكل خدمة.

ويحلّ التسلسل الموحّد مهمتين في آن واحد: فهو يوحّد شكل الأحداث ذات المخططات المختلفة، وينقل إشارة السلوك من الخدمات الناضجة إلى الجديدة. وبفضل ذلك يحصل النموذج على سياق عن المستخدم قبل أن يُنفّذ أول إجراء له في المنتج المعيّن.

«عندما تضم المنظومة عشرات الخدمات، نريد أن يفهم النموذج المستخدم بصورة كاملة، لا أجزاءً متفرقة»، بحسب أوليغ لاشينين، رئيس قسم أنظمة التوصية في T-Bank، في مدونة الشركة على

Habr.

ما الذي يقدّمه ذلك للأعمال

النتيجة الرئيسية هي نمو المؤشرات حتى في المواضع التي لم ينجح فيها التخصيص سابقًا. ووفق بيانات T-Bank، ارتفعت المؤشرات التجارية في مهام مختلفة من 3% إلى 17%، وبقي الأثر قائمًا حتى لدى المستخدمين الذين لم يُجروا أي عملية شراء في الخدمة المعنية.

وهذا هو الفارق الجوهري عن نماذج التوصية الكلاسيكية، التي تعجز دون سجل للسلوك. أما Perseus فيعتمد على أفعال المستخدم في الخدمات الأخرى بالمنظومة، ويوفّر التخصيص منذ أول تفاعل مع المنتج الجديد. وبالنسبة لشركة تضم عشرات الخدمات، يعني ذلك أن إطلاق التخصيص في منتج جديد لم يعد مرهونًا بتراكم البيانات.

ماذا يعني ذلك

تتجه منظومات التكنولوجيا المالية الكبرى نحو «ملف سلوكي موحّد»: فبدل عشرات النماذج المعزولة، يوجد تدفق واحد من الأحداث تتعلّم منه جميع الخدمات. وبالنسبة لـ T-Bank، هذه وسيلة لتفعيل التخصيص بسرعة في المنتجات الجديدة التي لم يتراكم لها سجل بعد، ولتحقيق زيادة تصل إلى 17% في المؤشرات التجارية.

الأسئلة الشائعة

ما هو Perseus من T-Bank؟

Perseus هو إطار عمل للتخصيص الشامل يدمج أفعال المستخدم في جميع خدمات منظومة T-Bank ضمن تسلسل واحد من الأحداث. وعلى هذه البيانات المشتركة يُبنى التخصيص القائم على ML لمنتجات الشركة المختلفة في وقت واحد.

بكم يرفع Perseus المؤشرات؟

وفق بيانات T-Bank، ارتفعت المؤشرات التجارية في مهام مختلفة من 3% إلى 17%، بما في ذلك لدى المستخدمين الذين لم يُجروا عملية شراء واحدة، حيث لا تعمل النماذج المعتادة بسبب غياب السجل.