Об организации
Направления
Аналитика и исследования
Регуляторное направление
Мониторинг и сопровождение
Поддержка, развитие и продвижение цифровых продуктов и платформ
Кадровый суверенитет
Центр технологического лидерства 2030
Искусственный интеллект
Безопасность цифровых технологий
Информационная инфраструктура
Цифровое развитие регионов
Международное сотрудничество
Проекты
Центр технологического лидерства
Белая книга цифровой экономики
Клуб ЦифрА
Карта образовательных проектов и сервисов
Урок цифры
День цифры
ИИ в отраслях
Цифровой ликбез
Цифробанк
Цифровые кафедры
Цифровая прокачка
Рейтинг вузов цифровой экономики
Каталог NGFW
Рабочие группы
Нормативное регулирование
Искусственный интеллект
Информационная безопасность
Информационная инфраструктура
Цифровое государственное управление
Цифровые технологии
Кадры для цифровой экономики
Новости
Аналитика
Календарь
+7 (495) 587-04-77
office@data-economy.ru
К новостям
МТС запустила ИИ-решение для фильтрации СМС-спама
31.03.2025

Платформа анализирует содержание сообщений на предмет спама и принимает решение о том, заблокировать их или довести до пользователя

Компания МТС объявила о запуске нового ИИ-решения с технологией распознавания навязчивой рекламы. Об этом сообщает пресс-служба компании.

«Встроенный в приложение Membrana «Умный СМС-фильтр» благодаря сочетанию двух факторов — семантического анализа текста c помощью ИИ, а также анализа адреса отправителя — отличает раздражающую и навязчивую рекламу от полезных сообщений, поступающих абоненту от компаний и ведомств. После поступления входящего сообщения фильтр направляет его на платформу Membrana, затем, если сообщение отправлено с короткого или буквенного номера, платформа анализирует его содержание на предмет спама, а потом принимает решение о том, заблокировать его или довести до пользователя», — говорится в сообщении.

Тренировкой ML-модели, лежащей в основе функции, занимались команда из дата-сайентиста и двух разметчиков продукта Membrana. Число ошибок в решении сведено к минимуму: доля ложноположительных ошибок, то есть ситуаций, при которых важное сообщение помечается как спам, составляет менее 1%, ложноотрицательных — 8%.

СМС — важный канал коммуникации для абонента. С помощью него он получает важные сообщения от банков, госучреждений, оператора. Но этот канал чаще всего забит раздражающими и бесполезными сообщениями, из-за которых абонент пропускает важную для него информацию. Например, напоминание от банка о необходимости оплатить взнос по ипотеке или информацию из поликлиники. Чтобы решить проблему мы натренировали для Membrana отличать важные СМС от раздражающих.

Павел Логинов

Директор продукта Membrana


Источник: https://www.bfm.ru/news/570458

Другие новости
23.05.2025
Эксперты обсудили перспективы развития «умных» городов в России
22.05.2025
Блокировка серых сим-карт и регистрация СМИ: дайджест новых возможностей Госуслуг за апрель 2025 года
22.05.2025
Определены финалисты конкурсного отбора в акселератор Спринт 2.0
© 2017-2025 Автономная
некоммерческая
организация
«Цифровая экономика»

ИНН: 7731384732
Устав АНО «Цифровая
экономика»
English version
Направления
Аналитика и исследования
Регуляторное направление
Мониторинг и сопровождение
Поддержка, развитие и продвижение цифровых продуктов и платформ
Кадровый суверенитет
Центр технологического лидерства 2030
Искусственный интеллект
Безопасность цифровых технологий
Информационная инфраструктура
Цифровое развитие регионов
Международное сотрудничество
Новости
Аналитика
Календарь
Архив
Проекты
Центр технологического лидерства
Белая книга цифровой экономики
Клуб ЦифрА
Урок цифры
День цифры
ИИ в отраслях
Цифровой ликбез
Цифробанк
Цифровые кафедры
Цифровая прокачка
Рейтинг вузов цифровой экономики
Каталог NGFW
Рабочие группы
Нормативное регулирование
Искусственный интеллект
Информационная безопасность
Информационная инфраструктура
Цифровое государственное управление
Цифровые технологии
Кадры для цифровой экономики
Новости
Аналитика
Календарь
Архив
Устав АНО «Цифровая
экономика»
Фактический адрес:
107078, г. Москва, пр-кт Академика Сахарова, д. 12, этаж 2
Юридический адрес:
123112, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Пресненский д. 10, этаж 10
Телефон, e-mail
+7 (495) 587-04-77
office@data-economy.ru
Пресс-служба
pr@data-economy.ru
Отдел подбора персонала
hr@data-economy.ru
Отдел подбора персонала
hr@data-economy.ru