О ДИВНЫЙ, НОВЫЙ МИР!

newImg
Главный редактор нашего журнала Эльчин Гулиев и генеральный директор компании СИНИМЕКС Андрей Сыкулев встретились, чтобы поговорить о перспективах развития Искусственного Интеллекта (ИИ) в банковской системе.

Э.Г.: Андрей, вы позиционируетесь как сервисная компания. Прежде чем перейти к ИИ, можете рассказать, что вкладывается в понятие сервисной компании?
 
А.С.: В ИТ-компаниях есть две модели бизнеса – продуктовая и сервисная. Продуктовые компании разрабатывают тиражные продукты, условно говоря, коробку. Например, 1С – это типичный представитель продуктовой компании с «коробкой», хотя сервисная составляющая у них тоже присутствует. Сервисные компании как наша адаптируют чужие продукты под потребности клиента, внедряют их и осуществляют сопровожде-ние либо ведут специальную разработку под потребности клиента. У нас коробки нет вообще. Это другой бизнес, другая организация и модель. У нас были попытки сделать коробку, но не получилось.
 
Э.Г.: Много компаний вы ведете?
 
А.С.: Больших компаний – порядка 20. И порядка 20 очень больших компаний, это в основном банки.
 
Э.Г.: Могу предположить, что ваши банковские клиенты – это по большей части крупные банки.
 
А.С.: Только крупные банки. В них, как правило, установлено более сотни различных систем, и вопрос их интеграции является острым и всегда актуальным. Это как раз то, чем мы исторически занимаемся.
 
Э.Г.: Как Вы смотрите на будущее Вашего бизнеса с учетом того, что крупные банки создают большие технологические подразделения, выделяют их в самостоятельные технологические компании?
 
А.С.: Этот тренд существует и развивается, все занимаются agile. С одной стороны, мы в этом видим угрозу своему сервисному бизнесу, постоянно прорабатываем возможные альтернативные варианты собственного развития, держим в голове возможное переключение на продуктовый бизнес. С другой стороны, наш 22‑летний опыт говорит о том, что этот процесс носит волнообразный характер: сегодня все идут в инсорсинг, завтра – в аутсорсинг. Для нас очевидно главное, банки никогда не станут ИТ-компаниями, потому что прежде всего это разные психологии и разные мотивации. Для ИТ-компании на карту поставлено все, и один провальный проект – это удар, от которого сложно оправиться. Для крупного банка это в большей степени игры в песочнице, провалился один проект – попробуем другой. И здесь возникает вопрос эффективности и рационального использования ресурсов: а стоит ли рисковать и отвлекать средства на то, что не является основным бизнесом и не приносит дополнительной стоимости. Наигравшись, банкиры начинают считать. В свое время популярным стало определение банка
как ИТ-компании с банковской лицензией, сейчас это уже реже звучит.
 
Э.Г.: Олег Тиньков активно использовал эту формулировку. У Тинькова, кстати, инсорсинг или аутсорсинг?
 
А.С.: Я думаю, что они используют смешанную модель. Заинсорсить все экономически нецелесообразно, да и невозможно. А вообще – он большой молодец! Создать банк с нуля, делать то, что они делают, – это круто. Я не со всем согласен, правда, но в целом – впечатляет.
 
Э.Г.: А с чем Вы не согласны в случае Тинькова?
 
А.С.: Некоторые вещи мне кажутся слишком рискованными. Например, выпуск собственной платформы Искусственного Интеллекта. Возьмем для примера «Алису». «Яндекс» вложил в нее колоссальные средства, а она по‑прежнему далека от совершенства, есть зарубежные лидеры, тот же «Гугл», «Алекса», есть собственные голосовые помощники у ведущих западных банков. Я не могу сказать, что там все безоблачно, не так просто научить «голосовое чучело» понимать, что от него хотят,чтобы это было практично и целесообразно для конечного пользователя. Запросить свой баланс, то, что все помощники умеют делать, это не сложно. Более сложные задачи требуют гораздо больших вложений, и не факт, что их стоит делать. Чтобы научить виртуального помощника понимать на слух, например, диктуемые реквизиты, нужно потратить значительные ресурсы. Пока ты будешь тратить средства на подобные функции, скорее всего, рынок предложит, а потребители научатся использовать другие способы выставлять и оплачивать счета, по QR-коду или как‑то по‑другому.
 
Э.Г.: Зачем тогда банки разрабатывают собственные платформы?
 
А.С.: Мне кажется, это делается больше для рекламы либо это вообще не банковская история, а параллельный ИТ-проект. Создается платформа, которая потом может быть использована для других задач и в других сферах.
 
Э.Г.: Возможно. А вы по ИИ что‑нибудь разрабатываете?
 
А.С.: Мы, как сервисная компания, не ведем самостоятельную разработку ИИ. Мы берем технологии, которые уже зарекомендовали себя как экономически обоснованные, такие как компьютерное зрение, анализ текстов, и адаптируем их под нужды клиентов. Эти технологии уже применяются в ритейле и других отраслях и могут быть успешно применены и в банковской сфере.
 
Э.Г.: Вообще тема ИИ уже несколько лет является одним из главных трендов, и не только на банковском рынке. При этом встречаются самые разные трактовки ИИ, от простых алгоритмов до осознавших себя личностей. Что вы понимаете под ИИ?
 
А.С.: ИИ в нашем понимании, или Узкий ИИ, – это самообучающийся алгоритм. Представьте себе нейронную сетку, которой вы «скармливаете» размеченные данные, и она, пересчитав эти данные, далее начинает принимать правильные решения. Простой пример, вы предоставляете ИИ стопку фотографий с кошками и стопку – с собаками. Проанализировав эти фотографии, ИИ научится отличать кошек от собак и далее сможет безошибочно принимать решение точнее, чем человек.
 
Э.Г.: Сложно представить, что человек не может отличить кошку от собаки.
 
А.С.: Речь идет не только о том, чтобы определить, где кошка, а где собака, речь идет об определении, описании и классификации всех объектов на фотографии, во всех подробностях и с огромной скоростью. Вообще, Искусственный Интеллект – это достаточно широкое понятие, которое зародилось еще в XIX веке, если не раньше. Просто в последнее время рост технологий позволил оцифровать огромный массив данных, а компьютерные мощности дали возможность эти данные обсчитывать, обрабатывать, классифицировать и принимать по ним определенные решения. Именно по такому принципу работают голосовые помощники, компьютерное зрение, анализ речи. Это то, что относится к машинному обучению, самообучающимся алгоритмам. В различных футуристических исследованиях используется понятие Generic AI, Общий Искусственный Интеллект. Его также называют Сильный ИИ, или Полный ИИ. Но это пока еще из серии научной фантастики. Компьютер не может выбрать себе цель, поставить задачу, испытать эмоции. Это будет еще не скоро, и непонятно, будет ли вообще. Вообще, современная наука еще до конца не разобралась, как устроен человеческий мозг, поэтому все допущения и сходства ИИ и человеческого мозга носят условный характер.
 
Э.Г.: Каковы общие перспективы использования ИИ?
 
А.С.: По данным исследовательских компаний, эффект от внедрения ИИ в экономику в мировом масштабе может достичь 20% от мирового ВВП. ИИ уже сейчас по силам выполнять работу, связанную с монотонным физическим трудом, менеджментом качества, диагностикой. В сельском хозяйстве, например, с помощью ИИ уже сейчас может быть организован сбор фруктов. Программа может различить яблоко, определить, что это зрелое, не червивое яблоко. Далее нужно просто связать интерфейс с механической рукой, которая собирает яблоки. Компания, которая разработала технологию борьбы с сорняками с помощью ИИ, была недавно продана в США за 300 млн долл. Не так много по меркам Силиконовой долины, но это не соцсеть, это промышленная компания, что уже прецедент.
 
Э.Г.: А как дела обстоят в банках, что банки используют уже сегодня?
 
А.С.: Хороший пример приводил в своем годовом отчете Банк JP Morgan. Целая глава этого отчета посвящена использованию ИИ. По их данным, сегодня они применяют ИИ практически во всех направлениях работы – от общеофисных задач до бухгалтерии. В качестве замечательного примера приводится работа с кредитными договорами, на которую раньше должно было быть затрачено 360 тыс. человеко-часов в год, а теперь с помощью ИИ тратятся секунды.
 
Сегодня очень ценно то, что во многих операциях алгоритмы могут быть использованы без долгого предварительного обучения, что называется, «внедрены с колес».
 
Чат-боты уже вовсю применяются в банках, общеофисные механические административные задачи успешно решаются с помощью ИИ, комплаенс, рисковые модели все больше пополняются моделями, построенными на нейросетях, что значительно увеличивает их точность.
 
Э.Г.: Польза для банка очевидна и понятна: сокращение расходов, улучшение качества риск-менеджмента, антифрод и т.д. Насколько внедрение ИИ облегчает жизнь клиентам банка?
 
А.С.: С внедрением ИИ повышается скорость работы банка, а скорость – это очень важный для клиента критерий, одно из важных конкурентных преимуществ. Появляется целый ряд удобных возможностей, облегчающих взаимодействие с банком, возможность моментального получения ответа на вопрос или запрос, проведения быстрых платежей. ИИ позволяет преодолеть так называемый человеческий фактор, а следовательно, и уменьшить количество ошибок, в том числе в вопросах оценки кредитных заявок, определении фрода, что также очень важно для клиента. В целом же с развитием ИИ банк становится все менее заметным и все более незаменимым для клиента.
 
Э.Г.: Согласен. В то же самое время люди, выполняющие «механические» работы, будут заменяться ИИ, а это более половины всех ныне существующих профессий. Многие люди лишатся работы, и сам рынок труда претерпит сильные изменения.
 
А.С.: Когда появились экскаваторы, тоже возник вопрос, что будет с землекопами. Часть из них освоили профессию экскаваторщика, кто‑то стал проектировать экскаваторы, а кто‑то так и остался землекопом, где‑то еще нужен и такой труд. Общий тренд, наверное, такой, что рынок труда в монотонных отраслях не исчезает, а становится более гибким и подвижным.
 
Э.Г.: Есть такие профессии, где ИИ не заменит человека ни при каких условиях?
 
А.С.: Человек на долгие годы останется «царем природы» там, где нужна интеллектуальная работа.
 
Э.Г.: С развитием ИИ границы понятия «интеллектуальной работы» очень сильно размылись. Еще лет двадцать пять назад программирование или написание статей считались очень интеллектуальными видами деятельности.
 
А.С.: Написание статей – это и сейчас очень интеллектуальный процесс, особенно если это статьи аналитического характера с неожиданными выводами, а не просто статистический отчет или новостная статья. Там, где в работе присутствует творческая составляющая, ИИ еще очень долгие годы не сможет превзойти человека.
 
Э.Г.: Где окажется человечество с массовым развитием ИИ?
 
А.С.: Внедрение ИИ в жизнь человека будет происходить постепенно, и, скорее всего, мы этого замечать не будем, как не замечаем сейчас. Жизнь постепенно будет становиться все более удобной. Еще буквально десять лет назад незнание иностранного языка являлось серьезным препятствием к чтению текстов на иностранных языках, которых ты не знаешь. В лучшем случае можно было рассчитывать на подстрочный машинный перевод, где смысл искажался до неузнаваемости. Сегодня онлайн-переводчики ведущих компаний, разработанные на основе алгоритмов машинного обучения, позволяют моментально получать качественный перевод. Навигаторы в смартфоне дают возможность не думать о маршруте, можно давать
команды навигатору, получать подсказки. Процитирую мировых авторитетов в области развития и внедрения ИИ: «Искусственный Интеллект – это новое электричество».
 
Э.Г.: ИИ, как в свое время и электричество, высвободит человеку массу свободного времени. На что оно будет тратиться, чем будут заниматься люди?
 
А.С.: Я не считаю, что в человеческом обществе с развитием ИИ произойдут коренные изменения. Этого не произошло с внедрением электричества, не произойдет и сейчас. Часть работ, которые выполняет сейчас человек, будет выполнять ИИ. При всем при этом люди так же будут работать, творить, создавать новое, кто‑то будет ходить на службу, кто‑то будет заниматься творчеством, кто‑то сможет позволить себе не работать.
 
Э.Г.: Какой алгоритм на жизнь Вы бы посоветовали себе, если бы только заканчивали школу и стояли перед выбором профессии?
 
А.С.: Я бы пошел по тому пути, по которому пошел. А вообще, может быть, я бы обратил свое внимание на развитие навыков быстрочтения, приемов запоминания, краткого и точного изложения своих мыслей. Молодому человеку, который учится в школе, я бы посоветовал учиться учиться, тренировать мозг для получения новых знаний. Самое главное – не переставать
и уметь учиться, развиваться и двигаться вперед.
 
Э.Г.: Андрей, спасибо! Успехов нам всем в новом дивном мире!
 
А.С.: Эльчин, спасибо Вам!
Источник: The Retail Finance

Форма обратной связи

Предыдущая публикация
Качественный скачок
17 апреля 2020 | Публикация
Следующая публикация
Бизнес осознал потребность в зрелом управлении данными
2 декабря 2019 | Публикация