Привет! Меня зовут Мария Шпак, я лидер команды collection стрима моделирования розничного бизнеса в Департаменте анализа данных и моделирования банка ВТБ. Наша команда занимается разработкой моделей машинного обучения для различных процессов, в совокупности служащих для финансового урегулирования. Основной заказчик этих моделей – соответствующий департамент банка, целью которого является помощь клиентам, допустившим просрочку платежа или находящимся в графике, но имеющим риск просрочки (Pre-Collection). Наши коллеги предлагают клиентам различные инструменты урегулирования этой проблемы и в большинстве случаев добиваются скорейшего возврата клиента в график платежей и в статус добросовестного заемщика. Оптимизация стратегий финансового урегулирования предполагает учёт разных параметров ситуации клиента: причины возникновения просрочки, степени серьезности возникших у него проблем, а также наиболее удобных и эффективных способов установить с ним контакт.

Привет, ХАБР! Я Хаймин Владимир, эксперт по системам управления базами данных PostgreSQL в ВТБ. Когда размеры таблиц становятся большими — обслуживание и доступ к данным становятся непростой задачей. Я хочу поделиться методикой организации секционирования в PostgreSQL, которая существенно упростила нам жизнь с таблицами большого размера, хранящие, например, исторические данные по датам. Назовем ее условно «Корзинным секционированием» (Basket partitioning). Данная технология реализована архитектурно, без необходимости расширения функционала сторонними инструментами или расширениями только штатными средствами ванильных версий PostgreSQL. Такая система хранения реализована, например, в проекте мониторинга pg_awr для упрощения удаления старых данных.

Секционирование в PostgreSQL

Секционирование — это техника разбиения одной большой таблицы базы данных (БД) на несколько меньших, логически связанных частей, называемых секциями. При этом, такая таблица с точки зрения ППО выглядит как одна большая таблица. 

Современные версии PostgreSQL имеют достаточно развитые средства для работы с секционированными таблицами. При этом, несмотря на то что страдает автоматизация, например, создания и удаления секций, при правильной организации хранения данных работать с такой БД достаточно удобно. И эти удобства минимизируют вероятные ошибки.

PostgreSQL начиная с 10 версии, помимо наследования, поддерживается декларативное секционирование: диапазонное, списочное, хэш-секционирование.

Какие бывают базы данных по методу их наполнения и использования?

Добрый день, дорогие хаброчитатели. Меня зовут Алексей Прутик, я архитектор платформенных решений ВТБ. А по совместительству эксперт и один из судей архитектурного хакатона ARCHI.TECH ВТБ, про который я расскажу в этой статье. Вы прочитали заголовок и вам хочется узнать, как научиться делать невозможное? Очень скоро это станет понятно. Начнем с краткой информации по хакатону, ведь он уже закончился и можно подвести итоги.

Привет, Хабр! Я Владимир Хаймин, эксперт по системам управления базами данных PostgreSQL в ВТБ. В последнее время одним из наиболее распространенных способов миграции стала миграция при помощи свободного инструмента ora2pg. Однако многие отмечают его крайне низкую производительность, особенно если речь идет о базах Oracle размером под 1Тб и выше. Как ускорить миграцию и сократить время простоя при переносе проектов при помощи только oracle_fdw, либо в сочетании с ora2pg расскажу далее.

Привет, Хабр! Третий год подряд летом мы в ВТБ снаряжаем команду IT-специалистов менторить школьников, которые пробуют себя в роли разработчиков на конкурсе «Большие вызовы» в образовательном центре «Сириус». В этом году на «Больших вызовах» побывали наши дата-сайентисты — они помогали команде подростков сделать сервис геоаналитики.

В этой статье мы расскажем, как устроено менторство в «Сириусе» и чем это полезно взрослым компаниям. Так, однажды мы нашли на конкурсе талантливого разработчика себе в команду. Но обо всём по порядку. Добро пожаловать под кат.

Привет, Хабр. Меня зовут Мурат Атила, я фронтенд-разработчик в ВТБ. Недавно мы рассказывали на Хабре о запуске банка в мессенджере «ВКонтакте». В комментариях вы спрашивали про изнанку решения — и коллеги призвали меня ответить и рассказать побольше о том, как мы создавали банк в VK и Telegram.

В этой статье я расскажу, как мы делали сервис: от чего отталкивались в разработке, почему не портировали в соцсети существующий интернет-банкинг, с какими ограничениями платформ столкнулись, как их решили и что собираемся менять в ближайшее время.

Всем привет! На связи команда ВТБ «Мессенджеры и чат-боты». Сегодня расскажем о том, как работали над одним из крупнейших и самых необычных проектов за последнее время. В конце 2022 года стало понятно, что цифровые сервисы ВТБ должны масштабироваться и переходить на новые площадки из-за недоступности мобильного приложения в сторах. Требовалось такое решение, чтобы каждый клиент мог пользоваться услугами банка онлайн; особенно актуально это было для владельцев iOS-устройств. Одним из очевидных решений стал выход онлайн-банка в социальные сети и мессенджеры — привычные для большинства людей мобильные приложения.

Так мы начали интеграцию ВТБ Онлайн в Телеграм и российскую социальную сеть «ВКонтакте». И при этом столкнулись с несколькими вопросами. Как использовать интерфейс мессенджеров для доступа к сверхчувствительной информации? Как сделать авторизацию максимально удобной и безопасной? Каким образом создать понятное и удобное меню? Делимся инсайтами в статье.

Машинное обучение широко применяется в различных отраслях. Последние несколько лет все большее распространение получают модели глубокого обучения, включая финансовую и банковскую сферы. В тоже время существуют риски, связанные с манипуляциями ограничений данного рода решений. В частности, риск подвергнуться намеренной атаки на такие модели. В этой статье представим общую таксономию таких атак и способов защиты от них. А также частный случай возможных атак на модели глубокого обучения на транзакционных данных и защиты от таких атак.

Adversarial attacks — это злонамеренное манипулирование входными данными модели машинного обучения с целью заставить ее выдать неправильные предсказания.

Эти атаки проектируются, чтобы использовать уязвимости алгоритмов машинного обучения и часто могут быть выполнены незаметно для системы или пользователя.

Цели таких атак могут варьироваться от причинения финансовых убытков, кражи конфиденциальной информации до нарушения работы системы в целом.

Виды атак

Существует несколько типов Adversarial attacks, каждый из которых имеет свои уникальные характеристики и методологию.

Стресс-тестирование кредитного портфеля банка преследует цель сформировать ожидаемую оценку потерь в зависимости от прогнозных сценариев макроэкономических факторов. При этом базовой метрикой стресс-теста, как правило, выступает именно ожидаемые потери — математическое ожидание или, в случае с регрессией, условное по макрофакторам математическое ожидание потерь. Однако, если получается построить распределение таких потерь, то тогда стрессовые потери можно определять вероятностно, используя доверительные интервалы и метрики самого распределения.

Меня зовут Мешкова Анна. Я руковожу стримом «Озеро данных» на Фабрике данных ВТБ. И этот текст о том, как мы в банке смогли выстроить унифицированный процесс загрузки данных, какие задачи себе ставили и что из этого получилось.

Наша команда входит в Фабрику данных банка ВТБ и отвечает за загрузку всех внешних и внутренних систем-источников в Datalake на базе Hadoop.

В течение последних лет внимание компаний переключилось с сайтов на мобильные приложения — комфортные в использовании, кастомизированные технологии. Однако разнообразие доступов к онлайн-услугам не бывает лишним, и тем более это актуально для банковских сервисов. 

Рассказываем о ключевых решениях, которые позволили доработать интернет-банк «ВТБ Онлайн», по сути объединив преимущества сайта и мобильного приложения: сервис не занимает память на устройстве и не требует обновления, но при этом удобен и понятен для наших пользователей.

Иногда взрослые думают, что школьные проекты — это что-то несерьёзное, задания упрощённые, а получаемый результат нельзя внедрить в реальный IT-мир. Мы, шесть школьников, участвовавших в научно-технологической программе «Большие вызовы-2022» на базе образовательного центра «Сириус» в составе команды банка ВТБ, попытаемся доказать вам, что большие данные и машинное обучение — это не прерогатива умудрённых опытом разрабов и что даже школьник (не простой, а мотивированный и подготовленный) может стать дата-сайентистом и планировать свою будущую карьеру до поступления в ВУЗ.

В 2022 году многим российским компаниям пришлось адаптировать мобильные приложения и решать проблемы, вызванные международными санкциями. 

Когда мобильное приложение ВТБ было удалено из Google Play, сразу встал вопрос — как пользователи смогут получать обновления? В нашем случае это вопрос доступа миллионов клиентов, которые уже установили Android-приложение «ВТБ Онлайн», к банковским услугам. При поиске решения заодно удалось сократить размер приложения в 2 раза — до 220 Мб. 

О том, как решали вопрос с обновлением, переходом на новые площадки и оптимизацией размера приложения, расскажем под катом.

В современном мире невозможно быть энциклопедистом. Со времён Вольтера и Дидро человечество накопило слишком много знаний, и они не поместятся в одну голову. Однако это не значит, что не стоит даже пытаться. Как говаривал Козьма Прутков, «специалист подобен флюсу». А флюс — штука нездоровая.

Меня зовут Константин Воронцов, я завкафедрой машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ. Сегодня хочу рассказать вам, как найти золотую середину между этими крайностями. Почему дата-сайентисту неплохо бы знать Платона и уметь строить отношения с людьми, не забывая, впрочем, про дискретную математику и Python. Ещё расскажу, где всему этому научиться.

В 2022 году «бигдатой» никого не удивишь. Эта область компьютерных наук из инновационной и хайповой стала необходимой и привычной. Однако внутри она по-прежнему бурно развивается. Один из восходящих трендов — синергия данных. Объединяя и совместно анализируя данные из разных отраслей, можно сделать много интересного.

Этому подходу, а также более общим вопросам Big Data и Machine Learning была посвящена конференция Data Fusion, прошедшая 14–15 апреля в онлайн-формате. На ней был затронут широкий спектр тем, от маркетинга до свободы воли. Пересказывать конференцию целиком — труд огромный и напрасный. Поэтому под катом поговорим об отдельных интересных докладах, а с остальной программой вы можете ознакомиться самостоятельно.

Data Science и искусственный интеллект (ИИ) — темы важные и интересные. Потому на волне популярности рождаются многочисленные курсы, которые при ближайшем рассмотрении оказываются стоянками инфоцыган. Найти тех, кто разбирается в вопросе и занимается реальными проектами, трудно.

Этот пост посвящён магистерской программе от МФТИ и ВТБ под названием «4И: Искусственный Интеллект и Интердисциплинарные Исследования». О ней расскажут сами организаторы. Они покажут, что ждёт бакалавров в 4И, поделятся видением будущего ML в банковской сфере и поведают о проектах, рождающихся при сотрудничестве математиков и банкиров. Заходите под кат, будет интересно.

Привет, Хабр! Меня зовут Дима Бочкарёв, я IT-лидер стрима «Сквозные бизнес-компоненты ВТБ Онлайн». В этом посте я расскажу, зачем и как мы меняли архитектуру приложения в части истории операций клиентов, с какими проблемами столкнулись и как достигали цели «сделать всё хорошо». Подробности под катом.

25 ноября в 18:30 приглашаем на онлайн-митап. Обсудим, почему Open Source больше не холиварная тема и ему есть место даже в суровом энтерпрайзе. 

Состоялся уже третий по счету  хакатон ВТБ по разработке – MORE.tech. Масштаб события увеличивается с каждым разом: всего на хакатон зарегистрировалось более 150 команд, из которых три четверти (а точнее, 116 команд) представили свое решение на суд нашего жюри к моменту подведения итогов.

Команды разделились на два трека: в первом — Mobile — организаторы поставили задачу создать мобильное приложение, которое помогло бы начинающим инвесторам познакомиться с современным миром инвестиций в игровой форме. Второй трек — Web: тут речь шла о разработке маркетплейса, который стал бы онлайн-площадкой для работы с датасетами и объединил провайдеров больших данных с аналитиками, дата-сайентистами и клиентами, использующими результаты обработки и визуализации этих данных.

И на всё это — сорок часов!

Кто такой риск-менеджер? Сотрудник, который просчитывает кредитные риски. Это самое простое определение, которое можно встретить в интернете. И это только верхушка айсберга, ведь риски в банке бывают ещё и рыночными, процентными, модельными, операционными, и всеми ими нужно управлять.

Чтобы найти квалифицированных специалистов на это направление, ВТБ создал ШУР — Школу управления рисками, которая работает в семи городах страны. О ней мы рассказали в подкасте «Деньги любят техно» и продолжим под катом.