Банковское обозрение

Сфера финансовых интересов

  • Наталия Парменова (SAP): Люди всегда будут доминировать над искусственным интеллектом
20.12.2017 Аналитика
Наталия Парменова (SAP): Люди всегда будут доминировать над искусственным интеллектом

Наталия Парменова, исполнительный директор SAP СНГ, рассказала «Б.О» о цифровом ядре современного банка, межотраслевой парадигме развития, а также о роли искусственного интеллекта в банкинге



— Наталия, как и для чего сегодня банки используют цифровые инструменты и зачем им цифровое ядро?

— Что мы в SAP понимаем под цифровым ядром? Это надежная, серьезная система, на которой строятся наиболее важные процессы банков. Ядро содержит в себе все необходимые инструменты и настройки, для того чтобы быстро выводить на рынок новые продукты и разрабатывать бизнес-приложения. Как результат — банк может стремительно реагировать на изменение внешних условий. Сегодня мы говорим рынку о том, что комплексная трансформация банкинга невозможна без серьезного фундамента, крепкой основы. Бесполезно надстраивать что-то над технологически устаревшими, за долгие годы накопившими много проблем системами — получится колосс на глиняных ногах.

— Как много таких цифровых счастливчиков?

— Мое мнение, что множество банков, которые 25 лет назад провели коренную модернизацию IT-инфраструктуры, сегодня стали заложниками своих устаревших систем. Например, промышленные компании в это же время еще архаично вели бизнес на «бумажках» и едва ли не «на лошади» ездили с ними, скажем, во Владивосток. Но за прошедшие годы мир радикально изменился. Промышленные предприятия становятся «цифровыми», а вот многие банки так и живут своей 25-летней историей. На мой взгляд, сегодня банкам необходимо приложить серьезные усилия, чтобы перейти на следующий виток бизнес-эволюции. Безусловно, я говорю не обо всех банках. Некоторые представители отрасли уже очень успешно осваивают, например, искусственный интеллект и машинное обучение. Эти инструменты эффективны для трудоемких и повторяющихся процессов, например поиска кандидатов или ошибок в документах, а также отслеживания мошеннических действий.

Но как одно из следствий, на мой взгляд: промышленность обгоняет банки по части открытости инновациям, облачным решениям, аутсорсингу. Иначе многие предприятия во всем мире просто не смогли бы выжить.

— Не проистекают ли многие проблемы банков из-за зарегулированности?

— Наш банковский сектор не более зарегулирован, чем в других странах. По крайней мере, в сравнении с «банковской державой» Швейцарией, чье законодательство мне знакомо. Кроме того, недостаток регулирования тоже может привести к проблемам.

В рамках Finopolis-2017 я встречалась с представителями ЦБ и могу сказать, что главный банк страны вполне мог бы стать пионером, например, в использовании облачных технологий или машинного обучения. Он к этому движется, на мой взгляд, даже быстрее, чем сами банки. Поэтому многие проб­лемы банкирам надо искать в них самих.

— Банк — это не только IT, но и клиенты. Как их объединить?

— Для меня работа с клиентами — это преж­де всего умение вовремя «ловить» и использовать тренды, которые есть на рынке. Банки относятся к клиентоориентированным отраслям, вместе с ретейлом, телекомом и транспортом. Если не будет развиваться банк, то постепенно его функции возьмет на себя, например, ретейлер. Есть и обратные примеры. Крупнейший банк Казахстана создал свой интернет-магазин, где продает непродовольственные товары в кредит, и эта бизнес-модель работает очень успешно, банк встал в один ряд с крупнейшими онлайн-ретейлерами страны.

Поэтому просто следить за тем, что происходит на рынке, уже недостаточно. Необходимо чувствовать своего клиента и вооружаться новыми инструментами, чтобы предлагать ему персонализированные продукты и сервисы. Как показал наш опыт работы с отраслью, для этого идеально подходят популярные сегодня Big Data и Business Intelligence.

— Какова же роль искусственного интеллекта?

— Мы сейчас работаем над множеством сценариев применения искусственного интеллекта (ИИ). Какие практические советы можно дать? Во-первых, для первого применения ИИ надо выбирать понятные, четко очерченные и прагматичные задачи. Во-вторых, для работы с ИИ, как ни парадоксально, нужны люди. Вокруг себя мы начали строить экосистему из математиков и экспертов по данным (data scientists). В этой команде есть специалисты, которые разрабатывают новые алгоритмы, а также «математики-спортсмены», «заточенные» на решение экстремально сложных задач или на поиск ошибок в алгоритмах и системах.

Подобный подход позволяет экспериментировать. Параллельно с применением ИИ мы решаем те же задачи с помощью традиционных инструментов, после чего сравниваем результаты, полученные в том и другом случаях. В итоге мы понимаем, какие модели и алгоритмы лучше подходят к тому или иному кругу задач. Проблемы мы в результате решаем более простым путем, а у пользователей появляется доверие к искусственному интеллекту.

Почему важно правильно подбирать модель и инструменты для каждого случая? Объясню на примере. Если вы садитесь на стул и понимаете, что в 10% случаев можете с него упасть, вы все-таки на него сядете. А если прогноз с вероятностью 10% утверждает, что упадет самолет, на котором вы планируете путешествие, то вы наверняка на нем не полетите. Поэтому и модели, по которым работают нейронные сети, разные. Каждая применяется в своей сфере, рассчитывает вероятность для разных ситуаций. Для предсказания дефолта дебитора не нужно применять тот же алгоритм, который используется для предсказания падения самолета. В этом главная хитрость ИИ — знать, какой алгоритм для чего применять. На самом деле, ИИ — очень сложная наука.

— Сколько должно пройти времени, чтобы бизнес стал доверять ИИ?

— Люди привыкали к пластиковым банковским картам около 15 лет. Мне кажется, что в случае с ИИ все будет намного быстрее. В ряде ситуаций мы уже сейчас, не задумываясь, полагаемся на нейронные сети, например когда ищем что-то в поисковиках или строим маршрут поездки в навигаторе.

 

Наталия Парменова, SAP

Наталия Парменова, SAP

Сегодня ИИ предлагает некое решение, а человек его принимает. То, как это будет работать в будущем, зависит от прогресса и уровня доверия к технологии. Но одно можно сказать точно — люди всегда будут доминировать над искусственным интеллектом.

— Вернемся к цифровому ядру, предлагаемому SAP. Есть в нем место ИИ?

— Одна из ключевых задач SAP сегодня — найти конкретное применение ИИ в рамках наших решений. Например, несколько лет назад мы представили рынку платформу SAP HANA, в основе которой «in-memory» база данных. Архитектура решения позволяет быстро обрабатывать транзакции, работать со сложными аналитическими запросами и в режиме реального времени видеть, как работает бизнес. Модули для всех задач — как раз на базе единого ядра. В этом году мы расширили возможности платформы. Теперь на ней можно создавать решения с использованием технологий машинного обучения, искусственного интеллекта и блокчейна.

— Можно ли привести кейсы в финансовой сфере?

— Конечно. Практический кейс, о котором мы рассказываем, у нас есть в PayPal. Этот платежный сервис, а сейчас, по сути, банк, ведет бизнес в 203 странах мира. Особенностью работы является то, что в каждой стране главная книга должна вестись в соответствии с локальным законодательством. SAP HANA стала той единой платформой, на которой были запущены все 203 книги. Также на базе решения компания анализирует все финансовые процессы и видит, что происходит во всем мире.

Еще один яркий пример — недавно британская Lloyds Banking Group начала внедрение сразу нескольких решений на базе SAP HANA. Руководство Банка в режиме реального времени сможет работать с требованиями крупных коммерческих банков, небанковских финансовых учреждений и корпораций. То есть цифровое ядро объединит архитектуру и аналитику в режиме реального времени.

— Не могу не спросить у вас как представителя международного вендора, о каких путях развития говорят банкиры на Западе?

— Говорят о том, что банки не должны замыкаться на своей отрасли, а должны искать «мостики» к другим отраслям. Здесь мы говорим о поиске сценариев, которые стирают границы сервисных индустрий и позволяют банкам использовать накопленные данные для снижения рисков и зарабатывания денег.

Условный пример — у банка есть корпоративный заемщик, у которого возникли проблемы с возвратом кредита. Банк анализирует эту ситуацию и, понимая, что у этого заемщика могут быть проблемы с выплатой зарплаты персоналу, предлагает работникам компании кредит или рефинансирование. Или, например, другой жизненный пример. Когда я иду в банк за кредитом и показываю свою справку 2НДФЛ, мне могут одобрить одну сумму. Но одновременно банк может посмотреть, хорошо ли я оплачиваю счета, например, за электроэнергию. Может оказаться, что я имею приличный доход, а базовые счета оплачиваю нерегулярно. Хороший я заемщик или плохой? Если у банка есть информация только о моем доходе, то хороший, а если посмотреть еще и мои обязательства по платежам, то ситуация может оказаться далеко не радужной.

— В реальном секторе экономики схожие векторы?

— В промышленности компании работают над небольшими, но интересными «пилотами», которые позволяют решать очень конкретные проблемы. И мы им в этом помогаем.

— Но ведь крупные IT-компании «заточены» на крупные проекты?

— Мы на все «заточены», главное, чтобы проект был интересным. Технологии не стоят на месте, все постоянно развивается. Помимо собственных центров разработок мы сейчас открываем лаборатории совместных инноваций с компаниями из разных отраслей. На этих площадках мы придумываем и тестируем идеи, сравниваем методы и подходы. Так, в этом году мы открыли лабораторию с Новолипецким металлургическим комбинатом, где выступаем партнерами по созданию решений для горно-металлургической отрасли. Еще один вариант — собрать клиентов вместе и провести, например, сессию по дизайн-мышлению.

— Входит ли блокчейн в список того, что SAP интересно?

— Мы ко всем новым технологиям, включая блокчейн, относимся прагматично, всегда начинаем с какого-то конкретного сценария или проблемы нашего клиента. Яркий пример — канадский банк ATB Financial на базе технологий SAP совершил первый в истории международный банковский перевод с использованием блокчейна. И мы гордимся этим.

На блокчейн мы смотрим через призму конкретных бизнес-сценариев. В этом году мы представили рынку нашу инновационную систему SAP Leonardo, на базе которой можно создавать различные блокчейн-сценарии. Сейчас у нас уже есть первое созданное приложение — решение для проверки документов об образовании при найме персонала, которое позволяет проверить подлинность документа.

— Вы упомянули об участии в Finopolis-2017. Вы искали здесь гениев-самоучек или что-то другое?

— Мне кажется, сейчас правильно выстроенные процессы важнее, чем отдельные гении-самоучки. С другой стороны, такие сотрудники — двигатели любого бизнеса.

— Но дискуссия о будущем активных людей в эпоху ИИ, в которой вы участвовали, так и не дала ответа об их будущем?

— Соглашусь, мы не до конца «дожали» эту дискуссию в части того, что будет с людьми. Вначале мы говорили о массовом появлении творческих профессий из-за реструктуризации производственных сил в эпоху промышленной революции. На мой взгляд, в будущем еще больше людей будут открывать в себе творческий потенциал. Есть у одного японского философа теория, что на следующем витке развития у каждого человека будет две серьезных профессии. Плоды научного и технического прогресса будут позволять ему полдня, например, работать журналистом, а полдня быть первой скрипкой в Большом театре. У человека и на то, и на другое будет достаточно времени и энергии.

Это произойдет именно потому, что многие профессии, связанные с выполнением рутинных операций, перестанут существовать. Останутся только очень сложные, творческие задачи, а человек будет эволюционировать в сторону развития компетенций для их решения.

Я полагаю, людям с детства нужно стремиться к гибкости и открытости. Ничего нового, кроме того, что уже сказал Дарвин, я не придумала: если ты гибкий и адаптивный, ты сможешь приспособиться к любым изменениям. Если нет, есть пример динозавров.