Представьте, что вы звоните по какому-то вопросу в колл-центр банка и получаете один ответ. Затем приходите в точку продаж, но полученная ранее информация оказывается неактуальной. Чтобы гарантированно избежать таких расхождений, мы решили уйти от существующего в банке решения, созданного на SharePoint, переработали весь контент, определили источники и потребителей данных и переупаковали всю необходимую информацию в новую систему управления знаниями — единую для всех подразделений. В этом посте мы поделимся своим опытом.

Некоторое время назад под брендом ВТБ состоялось объединение трех крупных банков: ВТБ, экс-ВТБ24 и экс-Банка Москвы. Для внешних наблюдателей объединенный банк ВТБ сейчас работает как единое целое, но изнутри все выглядит гораздо сложнее. В этом посте мы расскажем о планах по созданию единой сети объединенного банка ВТБ, поделимся лайфхаками по организации взаимодействия файрволов, стыковке и объединению сетевых сегментов без прерывания сервисов.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Лукашкин, я директор по управлению проектами в управлении цифровой трансформации ДИТ ВТБ. Много лет занимаюсь финтехом и инновациями в финансовой сфере. Конечно, уделяю много времени изучению лучших российских и зарубежных финтех-практик. В мире есть несколько знаковых мест, куда ездят посмотреть на инновационную инфраструктуру и культуру. Одно из таких признанных мест — Сингапур.



Мне удалось побывать и познакомиться с инновационной инфраструктурой этой удивительной страны в рамках специального тура для ВТБ, организованного коллегами из Generation S, с которыми мы делаем корпоративный акселератор для стартапов. В этом посте я хочу поделиться своими впечатлениями о поездке, оценить финтех-инфраструктуру Сингапура с разных сторон, рассказать, как работают с инновациями в этой стране, да и вообще поделиться самым интересным о тех местах, где побывал.

В повседневной деятельности администраторам баз данных Oracle требуется отслеживать существенное количество метрик в части пропускной способности, нагрузки, роста СУБД, хостов СУБД, дисковых подсистем и т.д. Все эти данные бережно собираются и складируются системами мониторинга. Чтобы информация не лежала мертвым грузом, ее можно использовать для прогнозирования в части вопросов сайзинга и даже проактивного мониторинга. В этом посте мы продемонстрируем как это делать.

Около года назад мы, ДИТ ВТБ, провели успешный опрос удовлетворенности пользователей, охвативший 20 тысяч человек — всех сотрудников ВТБ, использующих IT-сервисы. Затем последовало присоединение ВТБ24 к ВТБ — соединение разных культур, привычек и накопленного годами опыта. Чтобы понять, как было воспринято присоединение, нужно было провести еще один опрос — теперь уже на 40 тысяч человек. Что мы и сделали на завершающей стадии объединения банков. О том, как мы подошли к опросу и решили сопутствующие сложности, читайте в этом посте.

СУБД растут и размножаются, скрипты автоматизации становятся все сложнее и многочисленнее, и времени на все это уходит все больше и больше. В таких условиях рано или поздно администратор приходит к светлой мысли: нужно что-то менять. В этом посте мы на своем примере расскажем, как решить вопрос, если вы имеете дело с базами Oracle разных мастей и расцветок.

Все организации, которые имеют хоть какое-то отношение к данным, рано или поздно сталкиваются с вопросом хранения реляционных и неструктурированных баз. Непросто найти одновременно удобный, эффективный и недорогой подход к этой проблеме. А еще сделать так, чтобы на данных смогли успешно работать дата-сайентисты с моделями машинного обучения. У нас получилось – и хотя пришлось повозиться, итоговый профит оказался даже больше ожидаемого. Обо всех подробностях расскажем ниже.

Банк — это по определению «кредитно-денежная организация», и от того, насколько успешно эта организация выдает и возвращает кредиты, зависит ее будущее. Чтобы успешно работать с кредитами, нужно понимать финансовое положение заемщиков, в чем помогают факторы кредитного риска (ФКР). Кредитные аналитики выявляют их в огромных массивах банковской информации, обрабатывают эти факторы и прогнозируют дальнейшие изменения. Обычно для этого используется описательная и диагностическая аналитика, но мы решили подключить к работе инструменты машинного обучения. О том, что получилось, читайте в посте.

В последние 10 лет ВТБ переживает мощный рост вычислительной нагрузки. Каждый год она увеличивалась в полтора раза, а объем учетных данных — в два. Службы поддержки очень старались, но угнаться за этими темпами было непросто: планы запросов отъезжали, дисковое пространство заканчивалось, обновления прикладного кода съедали все ресурсы. В этом посте мы расскажем, как решили проблему без больших трат на еще один IBM System p.

Банк России постоянно разрабатывает новые требования к представляемой коммерческими банками информации и два раза в год вносит изменения в нормативные документы о порядке формирования и представления форм отчетности. Когда отчеты в банке хранятся в разных системах, вносить регулярные изменения неудобно. Так что мы наладили единую систему, в которой можно быстро обновлять нужные критерии и оптимизировать процесс сбора отчетности. В этом посте мы расскажем, как это делали.

До недавнего времени сайт vtb.ru вполне отвечал требованиям банка ВТБ. Но после присоединения Банка Москвы и ВТБ24 он стал охватывать только небольшой сегмент разросшегося массива продуктов и услуг. Собственные сайты Банка Москвы и ВТБ24 должны были со временем прекратить свое существование. Поэтому нам нужно было придумать, как соединить всю информацию, чтобы пользователь четко понимал, что происходит у него на дисплее. В этом посте мы расскажем, как решили эту задачу и пришли к обновленному vtb.ru, запущенному в начале года.

Розничный бизнес ВТБ обслуживается более 150 системами, и все нужно надежно защищать. Некоторые системы критичны, некоторые плотно привязаны друг к другу — в общем, задача масштабная. В этом посте вы узнаете, как она была решена. Чтобы даже при падении метеорита на один из ЦОД работа банка не прерывалась, и данные остались в сохранности.

Как создать мощнейший искусственный интеллект? Один из способов — использовать модели машинного обучения с данными, которые распространяются через маркетплейсы, основанные на блокчейне. Зачем здесь блокчейн? Именно с его помощью в будущем мы можем ожидать появления открытых электронных бирж, где каждый сможет продавать свои данные, не нарушая конфиденциальность. А разработчики — выбирать и приобретать наиболее полезную информацию для своих алгоритмов. В этом посте мы расскажем о развитии и перспективах таких площадок.

А вообще нормально ли нашим сотрудникам работается с внутренними системами? В небольшой компании это вопрос простой, всех сотрудников и их системы IT-служба знает почти наизусть. Но нашим айтишникам сложновато запомнить 20 тысяч человек — а именно столько в ВТБ используют IT-сервисы в работе. Мы задали всего один вопрос, но и этого было достаточно для получения большого количества информации о наших пользователях. В этом посте мы поделимся своим опытом организации массового опроса удовлетворенности — надеемся, он пригодится и вам.

В одном из предыдущих постов мы начали рассказ о своем частном облаке. В крупных компаниях проекты подобного масштаба — это легаси и неожиданные сюрпризы в процессе миграции. Сегодня мы хотим поделиться своим опытом миграции разных систем и показать небольшой кусочек нашей инфраструктуры, густо усеянный грифами «ДСП» и всевозможными NDA.

Даже если вы объединяете сети и инфраструктуры хотя бы двух продуктовых магазинов, это легко может вылиться в непростую задачу. Внезапно всплывут разные нюансы, связанные с организацией сети — например, с замурованным в неизвестной подсобке D-Link'ом, который работает, делая вид, что он ядро сети. Когда речь идет о компаниях масштаба ВТБ и ВТБ24, все выходит на новый уровень — прибавляются требования со стороны огромного количества отделов, руководителей, служб безопасности… О том, как мы с этим справились, расскажем под катом.