Сбербанк и машинное обучение
«Мы считаем, что через 5 лет мы сможем принимать примерно 80% всех решений автоматически с помощью искусственного интеллекта», — заявил недавно глава Сбербанка Герман Греф. И действительно, компания давно работает с технологиями машинного обучения.
В последнее время, помимо традиционных для банков областей (это оценка кредитных рисков, безопасность и противодействие мошенничеству, вторичные и кросс-продажи), Сбербанк стремится применять машинное обучение в предиктивной аналитике, сквозной обработке (STP) и в области оптимизации бизнес-процессов.
Как сообщают в Сбербанке, в настоящее время компания работает над новой банковской платформой, частью которой станут и системы машинного обучения. Учитывая совершенно новый технологический стек платформы, а также многократно выросшие вычислительные мощности, стало возможным сделать системы машинного обучения ее неотъемлемой частью. Это позволит значительно расширить спектр применения технологий машинного обучения и упростить их использование в различных банковских системах.
Отдельно стоит отметить направление когнитивных вычислений, что позволит, по мнению банка, быстро развивать новые направления бизнеса. Помимо этого, в рамках R&D активно исследуется область глубокого обучения (deep learning).
В результате нескольких пилотных проектов Сбербанка машинное обучение позволило получить следующие показатели:
-
С 3-4 недель до 3-4 часов сократилось время разработки скоринговой карты
-
70% составила точность прогноза увольнения сотрудника в отделениях уже в первые 3 месяца работы системы
-
В 15-20 раз снизился объем потерь от фрода при подаче заявок на кредит в отделениях
Как посетить воркшоп
Мероприятие Сбербанка проходит в рамках форума FinMachine-2016. Посмотреть программу форума и зарегистрироваться в качестве участника можно тут.
