«Тема работы с искусственным интеллектом раньше была просто модной, а сейчас это неотъемлемая часть функционирования любого процесса», – говорит директор департамента управления корпоративными данными Сбер Банка Алексей Карнаухов. Myfin.by выяснил у эксперта, как используется искусственный интеллект в банковской сфере, чем полезны и чем опасны новые технологии и как изменится рынок труда в ближайшем будущем.
Какие инструменты, основанные на ИИ, применяются в банковской сфере?
Алексей, расскажите, какие инструменты, основанные на ИИ, Сбер Банк запустил первыми и почему именно их? Была ли это необходимость оптимизировать какие-то процессы или просто желание внедрить что-то новое?
Одними из первых элементов были речевой чат-бот Алеся в центре клиентской поддержки и модели, применяемые в процессе кредитования клиентов банка. И те, и другие функционируют довольно давно, но с течением времени происходит эволюционное развитие, связанное с появлением новых технологий и инструментов.
Нельзя сказать, что Банк при внедрении новых инструментов в свои процессы действует на «хайпе»: мол, у кого-то уже есть, и нам тоже нужно. Любое внедрение инноваций проходит через призму практического применения, в том числе и через оценку возможности дальнейшей оптимизации деятельности.
В Банке выстроены четкие процессы оценки того, возможно ли внедрение нового инструмента, насколько оно необходимо и эффективно. Здесь в синергии работают и владельцы инструментов, и владельцы процессов, и финансовая служба банка (по необходимости подключаются остальные блоки). Можно сказать, что внедрение нового инструмента проходит через своеобразную «скорринговую» систему.
Альфа-Банк и Росбанк используют искусственный интеллект для выбора подходящих мест для открытия следующего отделения. Есть ли похожие технологии в Сбер Банке?
В рамках проведения пилотного проекта с одним из наших клиентов мы пытались определить наиболее приемлемые точки на карте для размещения его новых торговых площадей или перемещение неэффективных существующих. Изначально мы планировали реализовать все это в рамках обычной DS-модели (data science модели, основанные на обработке больших объемов данных – прим. ред.), которая будет запускаться специально обученными людьми. Однако мы пошли дальше и решили обернуть модель в веб-интерфейс и дополнить возможностями, чтобы данным инструментом мог пользоваться и рядовой аналитик, готовя информацию менеджменту компании для принятия соответствующего решения.
В рамках этого сервиса можно провести аналитику транспортного и пешеходного трафика, плотности населения, инфраструктуры и наличия конкурентов в определенной локации. Также есть функции прогнозирования объема продаж и плотности трафика, создания точной картины демографии и поведения потребителей в определенной локации и последующего выбора наилучшей из предложенных локаций для размещения новых торговых площадей.
В основе сервиса – программно-платформенная составляющая из Python, Flask, Bootstrap. Отображение производится на картах OpenStreetMap. С математической стороны используются модели, которые с помощью методов машинного обучения строят предсказания среднего чека и посещаемости магазина. Моделирование производится на основе градиентного бустинга и кросс-валидации на временных рядах. В дальнейшем эти данные используются для предсказания доходности магазина в определенной локации. При этом средняя абсолютная ошибка в процентах для предсказания среднего чека составляет 5%, для трафика – 6%. И да, эту технологию можно также использовать для определения наилучшей локации для размещения точки продаж Банка.
Мы быстро меняемся, очень много чего внедряем в работу банка, и я не исключаю, что такая технология будет использоваться и у нас.
Какие инструменты, основанные на ИИ, используются в Сбер Банке на данный момент?
Основная масса – это data science-модели различной степени сложности, от обычной логистической регрессии до моделей на базе нейронных сетей, которые применяются во многих направлениях деятельности банка:
- кредитование физических и юридических лиц;
- оптимизация работы устройств самообслуживания;
- работа с клиентами;
- инструменты распознавания финансовой отчетности;
- модели, которые определяют, какой продукт лучше предложить клиенту, и многое другое.
Развитие и контроль искусственного интеллекта в финансовой сфере
Некоторые российские банки делают ставку на развитие «эмоциональных» ИИ, которые смогут считывать впечатления клиентов от пользования услугами. Планирует ли Сбер Банк внедрять такую технологию? Насколько это приоритетное направление в развитии работы с ИИ?
Это перспективное направление. Технология позволяет лучше узнать потребителя в процессе его общения с банком. Например, в начале года мы внедрили технологию, которая конвертирует текст, озвученный клиентом в пользу менеджера или сотрудника центра поддержки, в набор слов. Этот набор впоследствии разбирается машиной на компоненты и позволяет точечно определить и эмоциональный окрас удовлетворенности клиента, и выявить «боли» клиента для последующего улучшения своих продуктов и сервисов.
Как быстро окупаются вложения в развитие ИИ?
Нельзя сказать, что вложения в разработку моделей окупаются в моменте. Это всегда вложения на перспективу: некоторые модели могут окупиться через пару месяцев после их внедрения, некоторые – через год и даже через два.
При внедрении элемента ИИ происходит оценка финансовой составляющей данного действия. Мы плотно работаем, как упоминалось выше, и с внутренним заказчиком, и с финансовой службой банка. Оцениваем необходимость, себестоимость и период окупаемости. Анализируем, где технология будет применяться, на какую массу клиентов она будет рассчитана, что она конкретно будет делать. Если это продажи новых продуктов, то сколько новых продуктов продастся, какая комиссионная составляющая будет у банка. Если модель призвана, наоборот, что-то экономить, то мы анализируем, через какой промежуток времени она начнет сокращать использование тех или иных ресурсов.
Использование искусственного интеллекта в любой сфере несет какие-то риски: сокращение рабочих мест, непредсказуемость алгоритмов, неустойчивость системы принятия решений и многие другие. Какие из них наиболее опасны? Как нивелировать их эффект?
Перед тем как быть внедренной на промышленные рельсы функционирования в процессах банка, каждая модель проходит специальную процедуру валидации, подтверждения того, что она работает корректно. В процессе функционирования каждая из моделей подвергается регулярной оценке ее качества, не менее 1 раза в год.
В случае если модель функционирует на очень сложном процессе либо если на эту модель оказывают сильное влияние сторонние факторы, то верификация происходит чаще, чем раз в год.
Мы не внедряем в эксплуатацию то, в чем мы не уверены.
Также за работой моделей всегда следят люди. Да, мы можем сократить некоторые функции работника, и это данность времени и внедрения новых технологий, но в любом случае за работой ИИ следит человек, периодически проверяя те результаты, которые показывает та или иная модель.
Что касается массовых сокращений людей: если использование ИИ и приведет к такому, то это случится очень нескоро. Сейчас скорее произойдет переобучение людей, то есть, применяя тот или иной элемент ИИ, можно будет сократить людей именно на данном процессе, но, чтобы внедрять еще больше автоматизированных инструментов, эти люди могут стать «на другую сторону» и заняться разработкой технологий. Это просто эволюция, которая говорит о том, что нужно осваивать новые профессии. Технологии будут вводить в общество все больше и больше новых специальностей, которых не было раньше.
Например, в прошлом все пользовались извозчиками, сейчас их вряд ли можно где-либо найти. В процессе эволюции их заменили двигатели внутреннего сгорания, сейчас ДВС замещаются электромоторами. Сокращение сотрудников в одной профессии и появление их в другой вместе с развитием технологий – это нормальный процесс.
Кодекс этики в сфере ИИ и нехватка специалистов
Сбер Банк первым в России принял свод принципов этики искусственного интеллекта. Распространяются ли они на Сбер Банк в Беларуси? Если да, то часто ли специалистам приходится к ним прибегать, чтобы решить вопрос этической дилеммы при работе с ИИ?
Да, этот свод правил распространяется на Сбер Банк в Беларуси. В октябре прошлого года компания подписала меморандум о присоединении к Кодексу этики в сфере ИИ, участником которого также является российский Сбербанк и много других именитых компаний рынка информационных технологий.
К нему приходится регулярно прибегать и напоминать себе о том, что мы работаем по принципу «Не навреди». По сути дела, эта короткая фраза – перевод большого кодекса этики в упрощенный вариант.
В одном из своих интервью топ-менеджер Сбер Банка приводил статистику: сейчас рынок требует в 6-7 раз больше дата-сайентистов, чем еще 3 года назад. Ощущается ли в компании нехватка специалистов по big data?
Да, в данный момент мы занимаемся поиском дата-сайентистов, их и правда не хватает. Это очень востребованная специализация на данный момент.
«Работа с данными, с искусственным интеллектом – неотъемлемая часть функционирования любого процесса. Кто-то может не понимать, что с этим делать, кто-то – как это правильно применять, но все двигаются вперед! ИИ из модной темы превратился в данность», – подвел итог Алексей.