Специалисты Сбербанка разработали техническое решение для прогнозирования выручки компаний малого, среднего и крупного бизнеса. Модель построена для всех 8 млн компаний (ИП и юрлиц), присутствующих на российском рынке.
«Разработанная модель позволяет получать прогнозы выручки текущего года по всем активным ИНН на девять месяцев раньше, чем данные результаты публикуются официально. Это даёт возможность заранее планировать работу с компаниями. К тому же с помощью новой модели можно получать прогнозы в том числе и по ИП, информации о которых пока нет ни в одном открытом источнике, — сказано в пресс-релизе. — В данном случае была использована модель класса black box, основанная на деревьях решений — Random Forest Regression».
«ML-модель такого типа создаётся в течение как минимум трёх месяцев и предполагает масштабное исследование более 1000 признаков. С её помощью мы здесь и сейчас, не дожидаясь завершения календарного года и официальной бухгалтерской отчётности, видим потенциал клиента. Более того, она обогащает другие разрабатываемые нами модели, что позволяет нам предвосхищать ожидания и потребности наших клиентов», — пояснил Станислав Карташов, директор дивизиона «Корпоративные клиенты 360» блока «Корпоративно-инвестиционный бизнес» Сбербанка.
Random Forest (с англ. — «случайный лес») — алгоритм машинного обучения, который применяется для задач классификации, регрессии и кластеризации. Основная идея заключается в использовании большого ансамбля решающих деревьев, каждое из которых само по себе даёт очень невысокое качество классификации, но за счёт их большого количества результат получается хорошим. Среди достоинств алгоритма — способность эффективно обрабатывать данные с большим числом признаков и классов, применимость к непрерывным и дискретным признакам, внутренняя оценка способности модели к обобщению, высокая параллелизуемость и масштабируемость.
Подобные модели нередко используются банками для предсказания неплатежей и банкротств компаний и ИП, пишет The Bell.
Возможно, созданная модель пригодится самому Сбербанку — с её помощью он спрогнозирует собственные доходы. На форумах шутят, что вряд ли модель учитывает откаты и госзаказы.
Сбербанк давно экспериментирует с ИИ. В статье «Греф признал потерю Сбербанком миллиардов рублей из-за искусственного интеллекта» (февраль 2019 года) рассказывается об этих экспериментах, которые не всегда были удачными: «Маленькая ошибка, закравшаяся в алгоритм, может приводить к очень большим последствиям, — рассказывал Греф. — Из-за того что машина совершала маленькую ошибку на больших объёмах, мы теряли миллиарды рублей». Речь идёт о недополученной прибыли, а не о прямых убытках: «Банк постоянно работает над улучшением интеграции процессов искусственного интеллекта в его системы», — отметили в пресс-службе Сбербанка.
У банка есть и довольно необычные разработки в области ИИ. В апреле 2019 года Сбербанк представил цифровую телеведущую Елену. Она может вести новостные сюжеты, используя текст для генерации полноценного видеоизображения и речи, сопровождая это мимикой и эмоциями реального человека. Сбербанк предполагает применять Елену для создания видеорекламы продуктов, услуг и товаров банка, компаний и заказчиков, для представления на форумах, выставках и других мероприятиях
![](https://habrastorage.org/r/w780q1/webt/kk/6t/kq/kk6tkqujfjaxzrgxbpi74gojcwa.jpeg)
Цифровая телеведущая Елена
Елена разработана при содействии компаний «Центр речевых технологий» (синтез речи) и CGF Innovation (фотореалистичная компьютерная графика).
Выпуск новостей с участием Елены
В других случаях ИИ внедряют для получения непосредственного эффекта. Так, в ноябре 2018 года Герман Греф говорил, что в результате внедрения искусственного интеллекта в Сбербанке уволены сотрудники, занимавшиеся простыми решениями. Банк уволил 70% менеджеров среднего звена. Часть сотрудников прошли переобучение и теперь занимаются другими задачами. Массивные сокращения — действительно видимый и полезный результат.
Менеджеров среднего звена в Сбербанке заменила программа «Интеллектуальная система управления» для принятия решений и рекомендаций, в основе которой лежат алгоритмы машинного обучения.
Правда, недоброжелатели говорят, что внедрение ИИ стало лишь поводом к запланированному сокращению штата, которое было необходимо для уменьшения издержек госбанка, который сейчас переживает непростые времена. Другими словами, многие сотрудники Сбербанка просто не нужны для работы, это был лишний балласт, а искусственный интеллект тут совершенно ни при чём.
В феврале 2019 года Сбербанк сообщил о запуске чатбота, в основу которого лег искусственный интеллект, в системе электронной торговли Sberbank Markets. В задачи бота входят общение с пользователями и ответы на вопросы. По мере обучения чатбот должен научиться консультировать пользователей о ходе торгов и заключать сделки.
В марте 2019 года искусственный интеллект внедрили в мобильное приложение «Сбербанк онлайн». Здесь самообучающиеся алгоритмы анализируют поведение клиента. Затем в разделе рекомендованных операций человеку предлагают выполнить действия, которые он уже выполнял раньше.
В июле 2017 года Греф заявил, что современные организации не нуждаются в юристах без знаний в сфере искусственного интеллекта и понимания работы современных компьютерных технологий. Он добавил, что с этого момента банк перестаёт принимать на работу юристов, «не представляющих, что делать с нейронной сетью».
«Разработанная модель позволяет получать прогнозы выручки текущего года по всем активным ИНН на девять месяцев раньше, чем данные результаты публикуются официально. Это даёт возможность заранее планировать работу с компаниями. К тому же с помощью новой модели можно получать прогнозы в том числе и по ИП, информации о которых пока нет ни в одном открытом источнике, — сказано в пресс-релизе. — В данном случае была использована модель класса black box, основанная на деревьях решений — Random Forest Regression».
«ML-модель такого типа создаётся в течение как минимум трёх месяцев и предполагает масштабное исследование более 1000 признаков. С её помощью мы здесь и сейчас, не дожидаясь завершения календарного года и официальной бухгалтерской отчётности, видим потенциал клиента. Более того, она обогащает другие разрабатываемые нами модели, что позволяет нам предвосхищать ожидания и потребности наших клиентов», — пояснил Станислав Карташов, директор дивизиона «Корпоративные клиенты 360» блока «Корпоративно-инвестиционный бизнес» Сбербанка.
Random Forest (с англ. — «случайный лес») — алгоритм машинного обучения, который применяется для задач классификации, регрессии и кластеризации. Основная идея заключается в использовании большого ансамбля решающих деревьев, каждое из которых само по себе даёт очень невысокое качество классификации, но за счёт их большого количества результат получается хорошим. Среди достоинств алгоритма — способность эффективно обрабатывать данные с большим числом признаков и классов, применимость к непрерывным и дискретным признакам, внутренняя оценка способности модели к обобщению, высокая параллелизуемость и масштабируемость.
Подобные модели нередко используются банками для предсказания неплатежей и банкротств компаний и ИП, пишет The Bell.
Возможно, созданная модель пригодится самому Сбербанку — с её помощью он спрогнозирует собственные доходы. На форумах шутят, что вряд ли модель учитывает откаты и госзаказы.
Сбербанк и искусственный интеллект
Сбербанк давно экспериментирует с ИИ. В статье «Греф признал потерю Сбербанком миллиардов рублей из-за искусственного интеллекта» (февраль 2019 года) рассказывается об этих экспериментах, которые не всегда были удачными: «Маленькая ошибка, закравшаяся в алгоритм, может приводить к очень большим последствиям, — рассказывал Греф. — Из-за того что машина совершала маленькую ошибку на больших объёмах, мы теряли миллиарды рублей». Речь идёт о недополученной прибыли, а не о прямых убытках: «Банк постоянно работает над улучшением интеграции процессов искусственного интеллекта в его системы», — отметили в пресс-службе Сбербанка.
У банка есть и довольно необычные разработки в области ИИ. В апреле 2019 года Сбербанк представил цифровую телеведущую Елену. Она может вести новостные сюжеты, используя текст для генерации полноценного видеоизображения и речи, сопровождая это мимикой и эмоциями реального человека. Сбербанк предполагает применять Елену для создания видеорекламы продуктов, услуг и товаров банка, компаний и заказчиков, для представления на форумах, выставках и других мероприятиях
![](https://habrastorage.org/webt/kk/6t/kq/kk6tkqujfjaxzrgxbpi74gojcwa.jpeg)
Цифровая телеведущая Елена
Елена разработана при содействии компаний «Центр речевых технологий» (синтез речи) и CGF Innovation (фотореалистичная компьютерная графика).
Выпуск новостей с участием Елены
В других случаях ИИ внедряют для получения непосредственного эффекта. Так, в ноябре 2018 года Герман Греф говорил, что в результате внедрения искусственного интеллекта в Сбербанке уволены сотрудники, занимавшиеся простыми решениями. Банк уволил 70% менеджеров среднего звена. Часть сотрудников прошли переобучение и теперь занимаются другими задачами. Массивные сокращения — действительно видимый и полезный результат.
Менеджеров среднего звена в Сбербанке заменила программа «Интеллектуальная система управления» для принятия решений и рекомендаций, в основе которой лежат алгоритмы машинного обучения.
Правда, недоброжелатели говорят, что внедрение ИИ стало лишь поводом к запланированному сокращению штата, которое было необходимо для уменьшения издержек госбанка, который сейчас переживает непростые времена. Другими словами, многие сотрудники Сбербанка просто не нужны для работы, это был лишний балласт, а искусственный интеллект тут совершенно ни при чём.
В феврале 2019 года Сбербанк сообщил о запуске чатбота, в основу которого лег искусственный интеллект, в системе электронной торговли Sberbank Markets. В задачи бота входят общение с пользователями и ответы на вопросы. По мере обучения чатбот должен научиться консультировать пользователей о ходе торгов и заключать сделки.
В марте 2019 года искусственный интеллект внедрили в мобильное приложение «Сбербанк онлайн». Здесь самообучающиеся алгоритмы анализируют поведение клиента. Затем в разделе рекомендованных операций человеку предлагают выполнить действия, которые он уже выполнял раньше.
В июле 2017 года Греф заявил, что современные организации не нуждаются в юристах без знаний в сфере искусственного интеллекта и понимания работы современных компьютерных технологий. Он добавил, что с этого момента банк перестаёт принимать на работу юристов, «не представляющих, что делать с нейронной сетью».