В Сбербанке разработана модель прогнозирования выручки компаний, которую можно использовать для работы со всеми компаниями на российском рынке. В основе идеи лежат технологии машинного обучения.
Прогнозирование выручки
Специалисты Сбербанка разработали техническое решение для прогнозирования выручки компаний малого, среднего и крупного бизнеса. Особая модель прогнозирования, построенная с использованием алгоритмов машинного обучения, была создана сотрудниками корпоративно-инвестиционного блока банка.
Новая модель Сбербанка основана на алгоритме Random Forest, применяющемся для задач классификации, кластеризации и регрессии и использующем большое количество деревьев решений, каждое из которых дает невысокое качество классификации. Повышение качества итогового результата работы алгоритма достигается за счет работы именно с большим количеством деревьев.
Такое решение нередко используется банками для предсказания неплатежей и банкротств компаний и ИП. Для обучения искусственного интеллекта специалисты использовали транзакционные данные организаций.
Сроки и точность прогнозов
По словам директора дивизиона «Корпоративные клиенты 360» блока «Корпоративно-инвестиционный бизнес» Сбербанка Станислава Карташова, модель прогнозов о выручке предприятия создается в течение не менее трех месяцев. В процессе создания алгоритмы машинного обучения проводят исследование более 1000 признаков, по которым и выдается итоговый прогноз. «С помощью такой модели мы здесь и сейчас, не дожидаясь завершения календарного года и официальной бухгалтерской отчетности, видим потенциал клиента», – отметил Карташов.
Сбербанк планирует использовать новую ML-модель прогнозирования (Machine Learning, машинное обучение) одновременно с другими моделями банка. Как сказал Станислав Карташов, это позволит Сбербанку «предвосхищать ожидания и потребности клиентов банка».
Для кого и для чего
Модель прогнозирования была создана для предсказания выручки всех компаний, присутствующих на российском рынке, включая ИП и юрлица. В общей сложности, она может предоставить прогноз по выручке 8 млн предприятий.
С помощью данной модели специалисты Сбербанка смогут получать информацию о выручке компаний за текущий год. Преимущество разработки заключается в том, что прогноз будет поступать на девять месяцев раньше момента официальной публикации отчетности.
Подобного рода прогноз позволит банку заранее планировать работу с теми или иными компаниями, а также с индивидуальными предпринимателями. Суть в том, что при построении прогнозов по ИП модель может использовать даже ту информацию о них, которая на момент работы алгоритма не была представлена в открытом доступе.
Сбербанк и искусственный интеллект
Сбербанк использует ИИ и машинное обучение не только в вопросе прогнозирования выручки компаний. К примеру, в феврале 2019 г. банк сообщил о запуске чат-бота, в основу которого лег искусственный интеллект, в системе электронной торговли Sberbank Markets. В задачи бота вошли общение с пользователями площадки и ответы на их вопросы, а по мере своего развития он обучится консультировать их о ходе торгов и даже заключать сделки.
Чат-бот работает на базе платформы NLP (Natural Language Processing), созданной специалистами банка. Список ее возможностей включает обработку естественного языка и умение вести диалог с пользователем. В случае, когда вопрос оказывается вне базы знаний бота, он может попросить у пользователя уточнить его или перевести его на сотрудника банка.
В марте 2019 г. искусственный интеллект появился и в мобильном приложении «Сбербанк онлайн». Машинное обучение в данном случае призвано упростить взаимодействие пользователя с программой – самообучающиеся алгоритмы системы анализируют поведение клиента и предлагают наиболее вероятные запросы. В частности, нейросеть использует данные о предыдущей активности пользователя в приложении и предлагает ему выполнить те же действия в разделе рекомендованных операций. Точность работы алгоритмов ИИ в данном случае напрямую зависит от частоты использования клиентом приложения «Сбербанк Онлайн».
Однако, несмотря на очевидные преимущества использования банком искусственного интеллекта, у него есть определенные побочные эффекты. В ноябре 2018 г. глава Сбербанка Герман Греф сообщил о сокращениях в своем банке, причиной которых стал именно ИИ. Его внедрение позволило банку отказаться от 70% менеджеров.
Число сотрудников СБ сократилось на 14 тыс. человек с января 2018 г. в масштабах всей страны, и это приблизительно 4,6% от общего штата банка. По мнению Германа Грефа, в ближайшие шесть лет, к 2025 г., Сбербанк сократит штат еще на 50% – этих сотрудников заменят искусственный интеллект и средства автоматизации. В июле 2017 г. Греф заявил также, что современные организации не нуждаются в юристах без знаний в сфере искусственного интеллекта и понимания работы современных компьютерных технологий. Глава Сбербанка добавил, что банк перестает принимать на работу юристов, «не представляющих, что делать с нейронной сетью».
