Статья посвящена сравнению традиционного и нейросетевого подходов к анализу пользовательских отзывов на мобильные приложения банков. Авторы показывают недостатки традиционного подхода, основанного на числовых оценках, который часто не отражает истинное содержание отзывов. В противовес этому рассматриваются преимущества нейросетевого подхода, включающего анализ тональности, классификацию текстов, тематическое моделирование и др. Такой подход позволяет точнее классифицировать негативные отзывы и выявлять скрытые проблемы. Результаты исследования демонстрируют, что нейросетевой подход демонстрирует превосходство по всем ключевым параметрам: точности, глубине анализа, гибкости и скорости обработки. Результаты работы имеют практическую значимость для банков, стремящихся улучшить процесс обработки пользовательской обратной связи.