Вестник цифровой трансформации CIO.RU

Банк «Уралсиб»: от больших данных к большой ценности
Банк «Уралсиб»: от больших данных к большой ценности




10:45 26.12.2019 (обновлено: 14:31 26.12.2019)  |  Наталья Дубова | 4290 просмотров



Юрий Сирота, руководитель департамента искусственного интеллекта и анализа данных банка «Уралсиб», рассказывает, как с помощью созданного им подразделения в банке формируется культура data-driven, и каким образом проекты департамента обеспечивают реальную монетизацию данных.

Три года назад в банке «Уралсиб» был организован департамент искусственного интеллекта и анализа данных (ArtificiaI Intelligence and Data Analytics Office) – AIDA. Инициатор создания этой структуры и ее руководитель, старший вице-президент банка Юрий Сирота позиционирует себя как Сhief Аnalytics Оfficer. Но по существу его деятельность близка концепции CDO 4.0, недавно предложенной аналитиками Gartner. Руководитель AIDA видит основную задачу своего подразделения в том, чтобы проекты в области продвинутого анализа данных и искусственного интеллекта впрямую влияли на прибыльность банка, его конкурентоспособность.

Юрий Сирота, номинант премии CDO Award 2020, рассказывает о своем детище, о том, как с помощью AIDA в банке формируется культура data-driven, и каким образом проекты департамента обеспечивают реальную монетизацию данных.

- Как создавалась AIDA?

Я пришел в банк «Уралсиб» с идеей организовать структуру, целью которой стало бы развитие сервисов монетизации данных и внедрение подходов data-driven к ведению бизнеса. На тот момент это была действительно инновационная идея.

За три года пройден немалый путь. Чтобы прийти к успеху, недостаточно иметь инструменты и знания, необходимо еще суметь внедрить сервисы, то есть решить проблемы реализации в конкретной продуктивной среде, преодолеть сопротивление инновациям. Путь непростой, но мы успешно справляемся с трудностями.

- Но примерно в это же время многие компании организовывали структуры для работы с большими данными. В чем уникальность и инновационность AIDA?

Когда мы говорим о big data, то чаще всего подразумеваем хранение, упорядочивание, качество данных, глоссарий, предоставление данных. Основная задача AIDA – не big data, а big monetization, или big value data. Монетизация не обязательно достигается через аналитику больших данных. Успех подразделения определяется полученной банком прибылью, а не количеством накопленных петабайтов данных, не дороговизной оборудования или числом сотрудников.

- То есть в аббревиатуре AIDA ключевое слово – не data, а analytics?

Analytics и intelligence. Продвинутая аналитика – одно из направлений раздела знаний об искусственном интеллекте. Другие направления – применение методов ИИ для интеллектуальной оптимизации процессов, чат-боты, компьютерное зрение, обработка естественных языков, то есть функции, обычно присущие человеку. Безусловно, монетизация по большей части относится к аналитике данных, но мы работаем и с другими направлениями искусственного интеллекта.

- В чем инновационность AIDA с точки зрения оргструктуры?

Инновации почти всегда встречают сопротивление. Чтобы его преодолеть, нужен организационный ресурс, а чтобы этот ресурс работал, необходима значимая позиция внутри банковской оргструктуры. Поэтому AIDA находится в блоке стратегического развития и курируется заместителем председателя правления банка. Неправильно, когда такие структуры входят в состав какого-то департамента, потому что тогда трудно распространять инновации на всю организацию.

В AIDA три основные компетенции: инженеры данных, специалисты BI и аналитики данных. Первые подготавливают данные, вторые готовят аналитические приложения, третьи анализируют данные и строят математические модели. Надо сказать, что подготовка данных – это 90% всех трудозатрат, хотя основная ценность приходится на оставшиеся 10%.

В состав AIDA входит центр компетенций BI, который занимается созданием удобных аналитических приложений со встроенной аналитикой (augmented analytics). Благодаря работе этого центра пользователи, не имеющие навыков математических исследований, получают в свое распоряжение встроенные в дружественный интерфейс предcказательные и предписательные модели, а не только ретроспективную отчетность. Так мы продвигаем методы продвинутой аналитики «в массы».

Успех любого проекта AIDA – кросс-функциональная команда, во главе которой стоит бизнес-заказчик. Он понимает, откуда можно извлечь выгоду, подсвечивает узкие места в своем бизнесе. А сотрудники AIDA помогают улучшить процессы с помощью инструментов, соответствующих конкретной задаче. Если подразделение входит в структуру блока стратегического развития, это способствует формированию таких междисциплинарных команд. Тем самым организуется увязка проектов AIDA с бизнес-стратегией банка.

- Сложилась ли в банке культура data-driven? Можно ли сказать, что AIDA является ее основным драйвером?

Такая культура складывается. Успешные проекты AIDA способствуют ее продвижению. Бизнес-заказчики уже приходят к нам с просьбой принять участие в их процессах.

Главное, что я стараюсь донести до заказчиков, – смотрите на те сущности, которые вас интересуют, на любые ваши процессы, на отчетность. Если эти процессы поддаются математическому моделированию, значит, мы можем пытаться предсказывать их показатели, то есть получить возможность их оптимизировать, сократить затраты, улучшить маржинальность. Это математика предсказаний, показывающая, куда движется та или иная сущность. Дальше может вступить в дело математика предписаний, дающая рекомендации, что нужно сделать для того, чтобы эта сущность имела именно те значения, которые нам необходимы.

Это широчайшее поле для поиска идей монетизации.

- Как организован поиск этих идей? Кто выступает инициатором — AIDA или бизнес?

Это двунаправленный процесс. Заказчики приходят к нам со своими болями. Как правило, результата удается достичь быстрее и эффективнее, когда инициатива вызревает в бизнес-подразделении. Однако человек в должности CDO — не только «реализатор» чужих идей. Он должен еще и сам их генерировать и продвигать. Понимание стратегии организации и ситуации на рынке помогает выявить перспективные направления монетизации.

Один из источник таких идей – отчетность. В ней содержатся данные ретроспективной аналитики, и можно задаться вопросом, какими эти показатели могут стать в будущем и что надо сделать для того, чтобы получить интересующие нас значения.

Еще одно направление поиска идей для монетизации – это бесхозные процессы на стыке нескольких департаментов. Там, где нет единого хозяина, деятельность обычно не очень эффективна, и есть поле для оптимизации и получения выгоды.

- Какие проекты монетизации данных реализованы в AIDA?

Как правило, в банках подходы data-driven развиты в службах риск-менеджмента, в розничном бизнесе. Но везде, где можно провести сравнение «больше-меньше», «выгоднее-убыточнее», «быстрее-медленнее», применима математика, а, значит, процесс можно пытаться оптимизировать и получить выгоду. Поэтому сервисами AIDA уже активно пользуются служба финансового мониторинга, коллекторский бизнес, блок операционной поддержки, подразделение малого бизнеса.

Из реализованных за последний год можно выделить проект для коллекторского бизнеса — выявление заемщиков с просроченной задолженностью, у которых вероятность возврата задолженности больше. Оптимизировав средства взыскания просроченной задолженности, можно обеспечить внушительную монетизацию.

В клиентском бизнесе стартовал проект по сокращению оттока клиентов и увеличению маржинальности. Сокращение оттока – это недопущение потерь прибыли, увеличение маржинальности бизнеса – это рост продаж, кросс-продаж, поднятие суммы продаж. Такие сервисы уже начинают внедрять в малом бизнесе.

Проект по кеш-менеджменту обеспечивает оптимизацию процессов блока операционной поддержки – сокращение избыточного фондирования наличности в банкоматах и в кассах дополнительных офисов.

- На премию CDO Award 2019 вы представляли проект Anti Money Laundering по выявлению токсичных, то есть совершающих противозаконные транзакции, клиентов. Как развивался проект за истекший год?

Мы продолжаем работать над математическим аппаратом этого решения — улучшаем набор и качество инструментов. Недобросовестные организации постоянно совершенствуют свои методы реализации незаконных операций, и мы вынуждены их догонять. Если инструменты аналитики данных не «тюнинговать», они становятся бесполезными, а если не делать этого на протяжении долгого времени, могут начать работать во вред. Это бесконечный цикл подготовки данных, их обогащения, улучшения качества моделирования, внедрения в продуктив. Ни один такой проект после его осуществления не может быть сделан и заброшен, его необходимо улучшать, иначе он будет деградировать.

- С какими данными и с какими техническими решениями работает AIDA?

Хочу подчеркнуть, что мериться надо не петабайтами данных, а результатами монетизации, достигнутой с помощью данных. Для big value data не обязательно иметь озера данных, может быть достаточно таблицы Excel. Я не пропагандирую устаревшие подходы, но скажу, что при выборе задач, источников и инструментов мы исходим из ценности, которую данные доставляют. Монетизация – это совокупность организационных, психологических, математических, технологических компонентов, а также различных аспектов, обусловленных спецификой бизнеса. Инструменты – необходимое, но недостаточное условие успешной монетизации, так же как и толпа математиков, дорогое ПО и оборудование не являются гарантами успеха.

Поэтому мы делаем упор на оргсоставляющую инноваций, на поиск и развитие математической и аналитической экспертизы (все специалисты по data science в AIDA имеют фундаментальное математическое образование), а также на формирование в банке культуры data-driven.

Что касается технологий, то мы используем реляционную СУБД Oracle (с упорядоченными и чистыми данными проще работать в аналитике), математические программы с открытым кодом (пакеты R, Python) вполне отвечают предъявляемым нами требованиям.

Кроме того, используем стек BI-технологий с возможностью интегрировать математические инструменты. BI – это первый шаг к аналитике. Даже в рамках привычного BI-интерфейса для неискушенных пользователей мы внедряем продвинутую аналитику.

- Есть ли необходимость работать с внешними данными?

Да, мы используем данные информационных агентств, бюро кредитных историй, информацию из социальных сетей, сотрудничаем с телекомом.

- Давайте подведем итог. В чем вы видите стратегическую роль AIDA для банка? Каковы планы развития вашего подразделения?

Банковский бизнес не является высокомаржинальным, конкуренция тут жесткая, поэтому мы должны бороться за каждую сотую долю процента доходности. Необходимо не просто улучшать процессы, но делать это глубже и качественнее, чем конкуренты. Монетизация, которую обеспечивают проекты AIDA, может давать банку ощутимые преимущества на рынке.

Планы на будущее – увеличить число заказчиков, количество проектов и доходность уже реализованных, популяризировать data-driven организации. Если об инновациях не рассказывать, то невозможно успешно их внедрить.


Теги: Финансы, страхование Директор по данным CDO Award



На ту же тему: