Прошедшая дискуссия о будущем искусственного интеллекта (AI) в финансовой сфере доказала две вещи. Во-первых, AI вступает в фазу перехода от стадии пилотных проектов к промышленному внедрению как в крупных, так и в небольших организациях. А во-вторых, появились данные, показывающие как убытки, так и прибыли от инвестиций в него.

Фото: Антон Арнаутов, «Финтех Лаб»

Что касается убытков, то красноречивей всех докладов оказалось одно единственное высказывание Германа Грефа о том, что Сбербанк в результате ошибок AI потерял миллиарды рублей. Об этом рассказал его глава во время своего выступления на «Уроке цифры» в частной школе в Москве (трансляция мероприятия опубликована на сайте корпоративного TV Сбербанка). Хотя известно и то, что отвечая на запрос издания РБК, в пресс-службе Сбербанка уточнили, что «речь идет не о прямых убытках, а скорее о недополученной прибыли». Поэтому мало кто из участников акцентировал внимание на этой теме.

А в фокусе оказались практические кейсы, о которых с энтузиазмом рассказывали в своих питчах участники дискуссии. Вячеслав Семенихин, основатель компании «ЭМПЛЕЙС», специализирующейся на Digital-маркетинге, рассказал о тонкостях реализации кейса «Плюс 600 тыс. премиальных карт за год в Казахстане». В основе «интеллекта» «ЭМПЛЕЙС» лежат многослойные перцептроны, которые, по сути, и обучать не требуется.

Оказалось, что не только нейронные сети входят в инструментарий разработчиков. О новом рождении дескрипционных логик (семейство языков представления знаний, позволяющих описывать понятия предметной области в недвусмысленном, формализованном виде) говорил Сергей Исаев, CEO компании DataFabric. «Мы хотим работать с информацией на принципиально ином уровне. Для этого мы обучаем машины понимать данные, с которыми они работают. Машины должны не просто работать с цифрами, а понимать смысл этих цифр. Это позволяет нашим системам работать с информацией на логических уровнях, самостоятельно собирать и анализировать данные из разных источников. За этим — будущее информационно-справочных и экспертных систем, будущее — за семантикой данных», — утверждают в компании и приводят в качестве примера кейсы в ФНС.

Другие докладчики презентовали достижения AI в областях робоэдвайзеров, информационной безопасности, образования и тестировании сотрудников, а также в смежных с финансовым сектором отраслях, например в риелтерской деятельности.

Но главной изюминкой дискуссии был доклад Алексея Минина, директора Института прикладного анализа компании «Делойт», в котором он с математической точностью раскрыл причины цифровизации экономики и смерти образовательной концепции Master of Business Administrations (MBA), начала серьезной трансформации финансового сектора как такового, а также рассказал, где в ближайшем будущем стоит искать счастья стартапам. Кроме того, спикер остановился на специфике отечественного венчурного рынка и роли на нем акселераторов и эксполераторов, чем заинтриговал уже и самих организаторов дискуссии. Обо всем этом и многом другом Алексей Минин в кулуарах мероприятия рассказал «Б.О» в подробном интервью, которое будет опубликовано в ближайшем номере.

Алексей Минин, директор института прикладного анализа «Делойт». Фото: Антон Арнаутов, «Финтех Лаб»

Что в итоге? Молодым предпринимателям еще раз было сказано, что любой финтех —это бизнес. Необходимы выверенная бизнес-модель и команда, которая сможет ее реализовать на практике. Бизнес-среда сегодня изменяется с огромной скоростью, многие подходы, применявшиеся ранее, часто дают сбои. Тем не менее уже виден некоторый вектор этих изменений. Как полагают в «Делойт», «революция экономических рынков будет произведена в три этапа за счет идентификации потенциальных цепочек спроса и предложения, идентификации препятствий для работы этих цепочек и финансирования необходимых проектов по их устранению, что позволит создавать эффективные рынки товаропотоков и капитала для бизнеса. Тот, кто первым преуспеет с AI, с работой с экосистемами, а не отдельными клиентами, получит шанс стать оператором единой платформы, когда банки исчезнут».