Обсудить ваш проект

Открытые банковские API — абсолютно инженерная практика

26.08.2019
Газпромбанк (АО) одним из первых в России начал работать с открытыми API, позволяющими сторонним компаниям из разных секторов и с любым оборотом бизнеса подключаться к сервисам банка. Проект был реализован при участии системного интегратора «Синимекс» в невероятно сжатый срок — всего за два месяца. Как удалось этого добиться и какие сложности пришлось преодолеть, а также о планах по развитию проекта рассказывают начальник Департамента информационно-технологических инноваций Газпромбанка Екатерина Фроловичева и менеджер по работе с ключевыми клиентами компании «Синимекс» Ольга Махаёва.

Для начала давайте поясним, что такое открытые API и почему банки начали работать с ними?

Екатерина Фроловичева: Банки имеют набор систем внутри себя. Для людей снаружи банк — это крепость, окруженная рвом и «мостиком» к ней, пройти по которому могут только те, кого ждут. При этом в России несколько сотен банков и все они стремятся привлечь клиентов, повысить уровень проникновения продуктов и быстро охватить достаточный объем рынка или найти свою уникальную нишу.

Основные каналы банков для общения с клиентами — отделения, мобильные приложения, веб-приложение и сайт. Однако, согласно статистике, люди чаще ищут информацию о банках и их продуктах не на сайтах банков и в приложениях, а через агрегаторы и поисковые системы. Чтобы интегрировать поиск информации в разных каналах, банку нужно объяснить внешнему миру, что у него есть система, а внутри нее сервис, позволяющий доставить продукты в любой сторонний канал. Это делается через открытые API.

Благодаря открытым API «мостик» можно проложить к сторонней организации, которая решит одну из двух банковских проблем. Первая — привлечь клиента. Вторая — переиспользовать имеющуюся инфраструктуру для доставки своих продуктов. Второй подход выбирают банки, которым главное — зарабатывать на продуктах, а конечной точкой обслуживания клиентов может быть другая организация. Обычно это стартап, желающий пользоваться банковской инфраструктурой, не получая банковской лицензии.

В какие сроки удалось реализовать проект?

Екатерина Фроловичева: Мы начали проект в октябре 2018 года и завершили первый этап уже через два месяца — в декабре 2018 года.

За счет чего получилось все сделать настолько быстро?

Екатерина Фроловичева: Когда идея только зародилась, у нас практически не было собственных ресурсов для ее реализации — в штате имелся лишь один архитектор и ни одного специалиста по продукту. Мы изучили средства и представленные на рынке продукты для взаимодействия с третьими сторонами через открытые API. Посмотрели на игроков, попавших в квадрант Gartner (Гартнер), описывающий инструменты интеграции и взаимодействия через API. Большинство из них живет в модели облачного gateway (гейтвей), и поэтому мы их пока не рассматривали.

Помимо функциональных и технических характеристик конкретного продукта, для нас не менее важным было наличие компетенции на рынке по практической работе с ним, которую можно внедрить, растиражировать и использовать на регулярной основе. Мы руководствовались целым рядом параметров, а именно: наличие компетенций и опыт реализации требований к enterprise-архитектуре (ентерпрайз-архитектуре) и информационной безопасности, невысокая трудоемкость сопровождения, обеспечение совместимости и обратной совместимости с текущим ландшафтом. Не менее важную роль при выборе системного интегратора играло наличие реализованных проектов. В итоге в качестве платформы для построения решения был выбран продукт IBM API Connect, а его внедрение в банке мы безоговорочно доверили компании «Синимекс».

Какие задачи решал «Синимекс» в этом проекте?

Екатерина Фроловичева: Мы активно взаимодействовали с коллегами из «Синимекс», которые предоставили нам весь спектр специалистов, начиная от аналитики и заканчивая специалистами с глубоким пониманием ИТ-инфраструктуры банка.

 

Ольга Махаёва: Вместе с коллегами из Газпромбанка мы прошли путь полностью — специалисты «Синимекс» решали задачи, начиная с проектирования архитектуры решения, разработки API, тестирования и до создания комплекта документации для запуска системы в эксплуатацию в соответствии с требованиями к информационной безопасности. Коллеги из банка оказывали организационную и административную поддержку, в результате чего запустить систему в эксплуатацию удалось в предельно короткий срок.

Как выстраивалась работа с открытыми API и заказчиками?

Екатерина Фроловичева: Очень быстро у нас стали появляться бизнес-заказчики, которых мы не ждали раньше марта 2019 года. Они стремились побыстрее интегрироваться с агрегаторами «Банки.ру» и «Сравни.ру» для запуска заявок на кредитные карты. В марте был доработан сайт банка. Это оказалось хорошей пробой пера для выстраивания end-to-end (сквозного) процесса, в котором каналом выступал сайт ГПБ и имелась система, выдававшая бланк заявки на кредитную карту, и все это мы пропустили через наше решение. Так получилось комплексное решение, а дальше уже пошло по накатанной.

У нас пока нет классической модели работы с открытыми API, позволяющей на портале ознакомиться с правилами, авторизоваться, подключиться, получить подтверждение своей авторизации и начать пользоваться сервисами. Мы под каждую задачу проводим отдельный проект мини-интеграции со всеми вытекающими артефактами. В истории с открытыми API активно участвуют специалисты в области защиты информации, имеющие неоспоримый набор четко соблюдаемых требований. Мы, в свою очередь, выступаем как «оппоненты», прокачавшие навыки в соединении экономики и открытых банковских API. С каждой интеграцией мы идем по пути создания документов, сопровождающих ее. Этот процесс теперь налажен благодаря коллегам из «Синимекс».

С какими сложностями вы столкнулись в процессе подготовки проекта и его запуска?

Екатерина Фроловичева: Самые сложные задачи лежали не в плоскости наличия компетенции, а в преодолении внутренних барьеров и получении акцепта на стороне бизнес-заказчика — требовалось показать, какую конкретную пользу приносят открытые API и какой инструментарий дают.

Ольга Махаёва: С учетом многолетнего опыта работы «Синимекс» с Газпромбанком на старте проекта особых сложностей не возникло — было понятно, что и как нужно делать. Особенного внимания потребовали приемо-сдаточные испытания решения на соответствие требованиям к информационной безопасности: во-первых, сам продукт, на котором построено решение, для банка был новый, во-вторых, решение предназначено для предоставления сервисов, реализованных во внутренних системах банка, во внешний мир, из-за чего к нему предъявляются особенно строгие требования.

Разработанные вами сервисы универсальные, ими могут в будущем пользоваться компании из других секторов?

Екатерина Фроловичева: Нам начали приходить запросы от среднего бизнеса о помощи в дистрибуции и передаче банковских гарантий. Этот сервис востребован для электронно-торговых площадок — для участия в тендере компании должны предоставить банковскую гарантию. С внешней торговой площадкой удобно работать через шлюз API и управлять всем в режиме, аналогичном управлению заявками на кредитные карты, потребительские кредиты и ипотеку. Это дает основание верить, что история с API подходит не только для розницы, которая первой заговорила об этом. Например, ее также можно масштабировать на кредитные продукты для корпоративных клиентов.

Газпромбанк является учредителем и участником Ассоциации Финансовых Технологий, организованной три года назад под эгидой ЦБ. В ней есть рабочая группа по открытым API, в рамках которой появилась версия концепции развития банковских открытых API на российском рынке. Возникла первая спецификация — запросы остатков по счетам и платежи в пользу физического лица. Если эта история срастется, то банки приведут к единому знаменателю спецификации своих сервисов и выстроят back-end (бэкенд) так, чтобы унифицировать состав таких полей, как применяемая модель данных, размерность, формат и логика. Тогда на рынке появятся универсальные сервисы банковских продуктов.

Приходящие в банки стартапы питают иллюзии о том, что они получат доступ ко всему и их пилот взлетит. На деле в банках зачастую нет инфраструктуры для соединения с мелкими компаниями, желающими что-то прикрутить. Сейчас все очень кастомизировано. Есть скелет, и под него все время дорастают ребра, которых изначально не было в конфигурации, иногда какое-то ребро нужно выломать. Например, заявка на кредитную карту в разных каналах каждый раз проходит со своими маленькими доработками. Я бы дала еще года два, не меньше, чтобы дорасти до универсальности. При этом большинству банков нужно идти по опробованной нами схеме.

А есть разница в выстраивании работы с компаниями малого, среднего и крупного бизнеса?

Екатерина Фроловичева: Нужно четко представлять себе бизнес-процесс и понимать, как будут выглядеть сценарии глазами конкретного клиента. В идеальной картине мира сначала опрашиваются люди — будущие потребители конкретного продукта. Неважно, маленький клиент или большой, вовлеченность всех людей, влияющих на процесс производства и доставки продукта, должна быть максимальной. Эта история охватывает все аспекты — от психологии потребления до грамотно выверенной технической составляющей. Без этого будет сложно и маленькой, и большой организации.

Как вы обеспечиваете безопасность передаваемых данных?

Ольга Махаёва: Безопасность и защищенность передаваемых данных и самой системы — вопрос особенно актуальный для решений подобного класса. Часть требований, предъявляемых к системе с точки зрения информационной безопасности, покрывалась функционалом продукта IBM API Connect «из коробки». Дополнительно к этому пришлось выполнять настройки системы в соответствии со специфичными требованиями банка и интегрировать ее в уже существующую инфраструктуру систем, обеспечивающих информационную безопасность.

Как вы планируете развивать проект?

Ольга Махаёва: На первом этапе проекта важно было показать на «живом» примере, как работают открытые API в банке, поэтому в эксплуатацию систему запускали с некоторыми нефункциональными ограничениями. Несмотря на это, сейчас решение позволяет выдержать серьезную нагрузку. С учетом будущего подключения новых партнеров и прогнозируемого роста числа сервисов мы планируем перейти на новую версию продукта IBM API Connect и привести систему к целевой архитектуре, обеспечив масштабируемость и катастрофоустойчивость.

Екатерина Фроловичева: Сейчас, при переходе на новую версию продукта, важнее всего обеспечить его универсальность. Мы стремимся, чтобы команда, разрабатывающая API как инструмент, оказывала консультационные услуги, а специалисты банка могли сами обеспечивать сопровождение и поддержку. Главное, чтобы инструмент был максимально богатым и понятным для команд, обслуживающих продуктовые фабрики. Тогда дело пойдет как по накатанной. Мы планируем сделать так, чтобы процесс подключения через API работал по шаблону в том числе и для службы безопасности — тогда каждый проект не будет изучаться через двойные линзы. В идеале хотелось бы видеть единый сервисный портал, который позволит не держать на каждую интеграцию свою архитектуру и каждый раз проходить все с нуля. Как в облаке можно собирать образ системы, так же должна быть отстроена работа с API. Ведь открытые API — это абсолютно инженерная практика.

Статья в ИД "КоммерсантЪ" по ссылке

 


Решениe: Предоставление открытых интерфейсов

Альфа-Банк и Синимекс перспективы открытых API в разрезе успешного банковского продукта

19.08.2019

В августе 2018 года Альфа-Банк и компания «Синимекс» запустили ресурс для партнеров программы лояльности банка Alfa Travel, позволяющий им использовать открытые API. О том, что требуется для реализации подобных проектов и какие новые возможности они открывают перед участниками рынка, журналу «ПЛАС» рассказывают Сергей Брынин, руководитель дирекции процессинга, Даниил Поколодный, руководитель дирекции развития бизнеса в партнерском канале розничного бизнеса Альфа-Банка, а также Павел Мышев, заместитель директора по работе с ключевыми клиентами компании «Синимекс».


ПЛАС: Каковы перспективы развития открытого банкинга в России? Какие онлайн-сервисы видятся наиболее перспективными для банков с точки зрения API-интеграции?

С. Брынин: Интерес финансового рынка к направлению развития открытого банкинга в России достаточно высок. Это подтверждается постоянно возрастающими объемами публикаций на данную тематику и новыми открытыми интерфейсами, постоянно создаваемыми участниками рынка. Так, Банк России включил развитие открытых интерфейсов в «Основные направления развития финансового рынка РФ на период 2019–2021 годов» в качестве одного из приоритетных направлений и мер для развития конкуренции на финансовом рынке. Организационно-технологические и правовые меры, которые планируется реализовать, и ведущий мировой опыт развития открытого банкинга, безусловно, будут способствовать положительной динамике развития открытых интерфейсов взаимодействия. С учетом ряда особенностей российского рынка наиболее перспективным подходом для развития является учет мнения и конъюнктуры рынка с «мягким» регулированием и мониторингом со стороны регулятора. Что касается наиболее востребованных сервисов – их можно разделить на два больших класса: информационные и операционные. Последние позволяют в режиме реального времени (или близком к нему) осуществлять различного рода операции. Среди востребованных информационных сервисов – получение данных о различного рода услугах, продуктах, тарифах и пр.; проведение удаленной идентификации и аутентификации пользователей, осуществляющих платежи и переводы; работа с нефинансовыми сервисами, программами лояльности и т. п. Причем этот список постоянно расширяется.

Сергей Брынин:
«Мы планируем развивать платформу открытого банкинга, предоставляя клиентам удобные и понятные сервисы»

ПЛАС: В России направление открытых API пока находится только в начале своего развития. Как вы видите в дальнейшем развитие этого направления? Как ваша компания работает в условиях текущих реалий рынка?

П. Мышев: Все зависит от проекта и конкретных деталей реализации. Решения, позволяющие реализовывать концепцию открытых API для интеграции с внешними партнерами, существуют не первый год. Однако, если раньше это были какие-то небольшие собственные разработки, то сегодня на рынке уже представлены промышленные платформы от ведущих вендоров, на которые активно мигрируют банки. Компания «Синимекс» имеет огромный опыт в работе с крупнейшими мировыми вендорами, в т. ч. и с технологиями, которые способны решить задачи по реализации открытых интерфейсов. В подобных проектах мы уделяем особое внимание первому этапу, а именно сбору требований заказчика к проектируемой системе, вопросам информационной безопасности. В проектируемых решениях всегда предусматривается возможность подключения в будущем к платформе новых партнеров.

ПЛАС: Насколько важна сегодня интеграция для онлайн-сервисов с АБС и почему? Что необходимо предпринять участникам проекта на всех этапах его реализации, чтобы сделать его максимально успешным?

С. Брынин: 21 век – время онлайн, когда важны уже не дни или недели, как ранее, а минуты или даже секунды. Сегодня уже никто не привык ждать – клиенты хотят получать услуги 24x7 «здесь и сейчас» в любой точке мира. Это одно из конкурентных преимуществ, которое в совокупности с открытостью интерфейсов и наличием открытого банкинга превращается в конкурентное превосходство. Основа любого успешного решения – четкая и прозрачная бизнес-логика, точная технологическая реализация и, конечно же, слаженная команда, которая способна реализовать любые амбициозные цели.

Данил Поколодный:
«С помощью travel.alfabank.ru люди активно бронируют авиа- и железнодорожные билеты, отели. Число пользователей сайта растет»

ПЛАС: Как происходили разработка и реализация проекта Alfa Travel?
Д. Поколодный: Задача заключалась в том, чтобы предоставить клиентам сервис по бронированию туристических услуг с возможностью оплаты баллами лояльности с карты Alfa Travel. Нам нужно было найти совместный способ, позволяющий обмениваться данными, накапливать баллы и оплачивать ими приобретаемые у нас туристические услуги. Это очень интересный и амбициозный проект. Полный цикл его реализации занял всего 2,5 месяца. Когда речь идет о том, чтобы предоставить клиентам возможность оплачивать покупку частично деньгами, частично баллами, реализация проектов, как правило, занимает довольно много времени. Однако предложенный простой интерфейс позволил успешно запустить проект очень быстро. Важно, что эта простота применена отнюдь не в ущерб надежности и безопасности. Используемые в проекте технологии защищают как банк, так и клиента. Проект запущен в мае 2018 года. На первом этапе запуска программы была реализована возможность использования миль при покупке билетов, потом мы добавили отели и железнодорожные билеты. Совсем скоро запустим комплексные предложения: «отель плюс перелет» (общая стоимость будет существенно выгоднее). Следующий шаг – удобное мобильное приложение с элементами социальной сети для участников программы, в котором можно будет забронировать перелет, проживание и ужин в ресторане, отследить маршруты друзей, поделиться отзывами и прочитать отзывы других путешествующих. Также мы планируем добавить услуги консьержа, который поможет участникам Alfa Travel вызвать такси, предложит культурную программу на месте и подскажет маршрут экскурсии. Сегодня с помощью туристического сайта travel.alfabank.ru люди активно бронируют авиа- и железнодорожные билеты, отели. Число пользователей сайта с каждым днем растет.

Павел Мышев:
«Мы уделяем особое внимание сбору требований заказчика к проектируемой системе и вопросам информационной безопасности»

ПЛАС: Какой фронт работ реализовала ваша компания в проекте Alfa Travel? Есть ли у «Синимекс» другие успешные кейсы открытых API?
П. Мышев: В партнерстве с Альфа-Банком компания «Синимекс» спроектировала и реализовала интерфейсы открытых API, сделала соответствующие доработки на отрезке от API до процессинга. Системы процессинга банк дорабатывал самостоятельно. После успешного тестирования был осуществлен запуск проекта в промышленную эксплуатацию. Стоит отметить, что это далеко не единственный API-продукт компании «Синимекс» и Альфа-Банка. Помимо ресурса для партнеров программ-лояльности OpenLoyalty для работы с бонусными картами, на API-портале Альфа-Банка https://api.alfabank.ru потенциальные партнеры могут ознакомиться с документацией, протестировать и впоследствии использовать такие продукты, как Единый сервис проверок, который позволяет выполнять единовременно различные проверки физических либо юридических лиц на благонадежность; сервис для приема потенциальных клиентов от различных партнеров банка или API, который позволяет выполнять выдачу микрозайма на предоплаченную карту для микрофинансовых организаций (МФО).

ПЛАС: Назовите главные преимущества Alfa Travel.
Д. Поколодный: В первую очередь это абсолютно прозрачная система начисления миль. Мы предложили очень простые и понятные условия для клиентов – 1 миля равна 1 рублю. Накопив 7000 миль, клиент понимает, что на его счете 7 тыс. рублей. В зависимости от статуса карты владелец карты получает милями до 5% за все покупки и до 11% за покупки авиабилетов или бронирование отелей на сайте Alfa Travel. Покупая на сайте, клиенты могут еще быстрее накопить на следующую поездку. Это основное отличие программы Alfa Travel от существующих на рынке – аналогов на рынке сегодня нет. Хочется упомянуть еще одно достоинство Alfa Travel – можно легко пользоваться одной картой с доступом к счетам в разных валютах, «переключая» счета самостоятельно в мобильном банке, без обращения в отделение.
ПЛАС: Насколько сложен и долог процесс технической интеграции банка и партнера в такого рода проектах?

П. Мышев: Каких-либо средних временных величин здесь нет. Принимая решение развивать открытые API, банк выбирает платформу, на основе которой будет реализован проект. Наша компания может предложить банку свою экспертизу по созданию открытых API и в последующем осуществить заказную кастомизированную разработку этой системы. Для реализации проектов с открытыми API желательно наличие партнеров, которые уже готовы использовать эти возможности. Компания «Синимекс» не предлагает какой-то определенный готовый коробочный продукт, а выполняет весь спектр работ по интеграции программной инфраструктуры, включая консультации по выбору наиболее подходящей платформы, сбор требований, разработку целевой архитектуры, создание, тестирование, внедрение и сопровождение интеграционного решения. Также необходимо понимать, что интеграционная платформа универсальная и не может быть заточена на что-то одно. Поэтому каждый банк тщательно примеряет существующие возможности к своим задачам. То, что хорошо и удобно одним, другим может не подойти, поскольку они изначально работают с иными решениями, у них экспертиза в других областях или технологиях другого конкретного поставщика.

В «песочнице» партнер может создать свое тестовое приложение и посмотреть, как оно будет работать с открытыми API банка

ПЛАС: Немаловажным аспектом являются вопросы, связанные с безопасностью данных. Кто ответствен за это направление, каким образом осуществляется процесс защиты?
С. Брынин: Вопросы безопасности всегда имеют комплексный характер и должны рассматриваться с различных аспектов. Существует нормативная база, регуляторы, которые контролируют выполнение отдельных положений по защите персональных данных, банковской и коммерческой тайны, карточных данных и пр. На каждом из этапов проекта, на каждом шаге проектирования межсистемного взаимодействия выявляются потенциальные риски и вырабатываются меры по минимизации этих рисков или их полному предотвращению. Таким образом, ответственность лежит на каждом, кто причастен к процессу. Только согласованное выполнение необходимых и достаточных требований по обеспечению безопасности на всех уровнях развертывания открытого интерфейса, включая бизнес-сценарии и описания, понимание и реализацию граничных условий, позволяет организовать эффективную защиту и обеспечить приемлемый уровень безопасности передаваемых и обрабатываемых данных.

ПЛАС: Возможно ли использовать открытые API, реализованные для проекта Alfa Travel, другими партнерами, и какие технические аспекты при этом они должны учитывать?
П. Мышев: Да, это возможно. В «песочнице» партнер может создать свое тестовое приложение и посмотреть, как оно будет работать с открытыми API банка. У каждого продукта есть свой набор API. Они спроектированы заранее, и их структура не меняется. Например, для начисления баллов есть набор определенных атрибутов: кому принадлежат баллы, сколько их и т. д. Для работы с этим продуктом разработаны API и документация, которая их описывает. Если партнеру требуется более расширенный набор функций или атрибутов, тогда API дорабатывается с учетом этих задач.

ПЛАС: Роль софтверных технологических компаний на современном рынке. За счет чего ваша компания выигрывает в сложной конкуренции?
П. Мышев: Информационные технологии давно перестали выполнять только лишь вспомогательные функции, это не просто основа для бизнеса, это гораздо более широкое понятие. В связи с этим возрастает роль технологических компаний, которые помогают бизнесу предлагать эффективные решения, быстро и качественно интегрировать их в бизнес-процессы. В нашем портфеле: интеграционные решения, разработка Enterprise-решений на микросервисной платформе, предоставление открытых интерфейсов, разработка и внедрение продуктов на базе распределенных реестров, автоматизация жизненно важных бизнес-процессов на промышленных платформах BPM, а также использование ведущих методик в части управления проектами. Экспертиза и штат сертифицированных специалистов позволяют компании «Синимекс» предоставлять на рынке качественный сервис по всем вышеперечисленным направлениям.

ПЛАС: Каковы дальнейшие перспективы развития открытого банкинга?
С. Брынин: В целом мы и в дальнейшем планируем развивать платформу открытого банкинга, предоставляя клиентам удобные и понятные сервисы, прозрачные и безопасные условия взаимодействия. Что касается сложностей, то да, определенные затруднения, конечно, были, но нельзя сказать, что они стали непреодолимыми или являлись стоп-фактором. Поиск альтернативных путей, пересмотр алгоритмов, подходов и методик всегда были факторами преодоления любых проблем на любых уровнях.

Как эффективно изучать языки программирования? Отвечают эксперты

09.07.2019
В Сети сейчас очень много обучающих курсов, статей, видео и прочих ресурсов, которые призваны помочь в изучении того или иного языка программирования, и каждый из них советует свою программу обучения. Какой алгоритм самый эффективный? Спрашиваем у экспертов.

Андрей Степанов, руководитель отдела интеграционных решений компании «Синимекс»:

Вопрос достаточно сложный. Нельзя выбирать между теорией и практикой, должна быть гармония. Нужно учить синтаксис и понимать алгоритмы и основы. При этом без практики эти знания не имеют ценности. Нужно чередовать — прочитали некоторую часть, затем опробовали на практике. При этом, на мой взгляд, совсем не обязательно покупать платные подписки на курсы. Очень много материалов есть в открытом доступе. Большое количество интересных практических задач можно получить, задав в Google вопрос «олимпиадные задачи по программированию». На них вам придётся поискать и почитать теорию про алгоритмы, их сложность, структуры данных и прочее. При этом они дают возможность писать свой код, и потом при разборе увидеть свои ошибки и варианты решения из best practice.
Как только почувствовали уверенность — нужно браться за боевые задачи, чтобы увидеть реальный мир и реальные проблемы. Зачастую в учебнике и обучающих задачах многие сложные и интересные практические моменты пощупать не получится. Начните писать свой проект на GitHub. Ещё очень важный момент: ваш шанс на успех сильно повысит наличие ментора — более опытного друга/коллеги/наставника, который может помочь, если у вас «затык», что-то объяснить, проверить результат вашей работы и дать правильный вектор вашему развитию. Никогда не останавливайтесь на достигнутом. Удачи.

Подробности в публикации tproger.ru

Банки распробовали ИИ

25.03.2019
ComNews: "Банки распробовали ИИ". Комментирует технический директор "Синимекс Дата Лаб" Кирилл Дубовиков.

81% банковских специалистов по рискам уже оценили преимущества искусственного интеллекта (ИИ). Такие данные приводят SAS и Глобальная ассоциация специалистов по управлению рисками (GARP) по результатам исследования "Искусственный интеллект в банковской сфере и управлении рисками". Тем не менее, как сообщают SAS и GARP, пока на финансовом рынке наблюдается дефицит навыков для внедрения или использования технологий ИИ.

В опросе участвовали и российские компании. В стране по использованию ИИ финансовый сектор лидирует, и в первую очередь речь идет о банках. Ответы SAS и GARP дали представители 21 российской организации: 14 банков, остальные - инвестиционные компании, компании, которые предоставляют услуги по управлению активами, хедж-фонды и аудиторы.

По данным исследования, пять организаций сообщили, что пока не используют машинное обучение, но планируют внедрить в течение ближайших трех лет. 11 организаций используют ИИ. Одна - нет и пока не планирует, планы четырех в этом направлении пока не ясны. Обработка естественного языка уже применяется в шести организациях, в четырех планируется. Компьютерное зрение пока применяется в пяти, в шести планируют внедрять. Инструменты прогнозирования и оптимизации есть практически у всех опрошенных. Только одна организация ответила, что пока ими не обладает, но рассчитывает приобрести.

Сейчас в крупных российских банках кредитный скоринг почти полностью автоматизирован. Причем ИИ не только оценивает потенциального заемщика по множеству параметров, но и борется с попытками злоумышленников выяснить, что это за параметры.

Помимо скоринга, инструменты ИИ активно используются для выявления мошеннических транзакций. Кроме того, с помощью инструментов ИИ проводится удаленная идентификация клиентов, контроль за соблюдением норм и предписаний, ИИ активно задействуют в маркетинге (причем не только в банках, а еще и в ретейле).   

"Если сравнивать российский банковский сектор с банковским сектором других стран, то определенное отставание пока есть, но оно постоянно сокращается. Технологические тренды в банковской сфере, которые сначала появляются на Западе, приходят в Россию через год-два, и это время постоянно сокращается. В том, что касается освоения ИИ, концептуально мы движемся с Западом. Но уровень проникновения технологий, массовость их применения у нас, конечно, пока ниже", - сообщили в пресс-службе SAS.

В целом же SAS и GARP опросили более 2000 представителей разных сегментов мирового рынка финансовых услуг (банковское дело, инвестиционный банкинг/ценные бумаги и управление активами). Респонденты отметили положительное влияние ИИ в автоматизации процессов - 52%, в кредитном скоринге - 45%, в подготовке данных - 43%. Почти треть опрошенных сообщили об ускорении и повышении гибкости таким процессов, как валидация, калибровка и подбор моделей расчета риска.

"ИИ прочно укоренился во всех отраслях, в том числе в области рисков в финансовом секторе, - говорит сопредседатель GARP Марк Кэри. - Больше половины респондентов продемонстрировали умеренные знания о текущем и планируемом уровне использования искусственного интеллекта в компаниях. Опрос показывает, что у организаций все еще много вопросов относительно ИИ".

Из результатов опроса следует, что 84% специалистов по рискам и финансам, которые еще не использует ИИ, планируют внедрить технологии в ближайшие три года.

Почти все респонденты ожидают, что технологии ИИ приведут к повышению производительности (96%), ускорят время получения информации из данных (95%), увеличат объем информации и упростят ее обработку для быстрого принятия эффективных решений (95%).

По данным SAS и GARP, препятствиями для внедрения ИИ остаются социальное напряжение и нехватка специалистов для работы с системами ИИ. Больше половины опрошенных (52%) обеспокоены недостатком квалифицированных кадров. Тем не менее респонденты уверены, что в их организациях продолжат внедрять ИИ.

Также среди проблем, которые препятствуют внедрению ИИ, респонденты отметили низкую доступность и качество данных (59%), недостаточное понимание ИИ ключевыми заинтересованными сторонами (54%) и сложности интерпретируемости математических моделей - основы работы ИИ (47%).

"Финансовые организации стремятся конкурировать на новом рынке, управляемом ИИ, - сказал старший вице-президент и руководитель отдела управления рисками SAS Трой Хейнс. - Важно, чтобы компании объединяли специалистов по рискам и исследователей данных для решения реальных проблем с помощью ИИ. Не каждая задача требует вмешательства технологий ИИ, но нужно, чтобы специалисты по рискам знали о них. Так они выберут лучший вариант решения своих задач".

В Почта Банке корреспонденту ComNews рассказали, что обладают большим опытом в сфере ИИ. Организация использует биометрические технологии для идентификации сотрудников и клиентов (в том числе в рамках Единой биометрической системы). На базе ИИ в банке работает антифрод-система и CRM событийного маркетинга Real Time Marketing (RTM).

"Использование искусственного интеллекта позволяет Почта Банку увеличивать вторичные продажи по всем продуктам. В 2018 г. конверсия по ряду предложений, в частности по кредитным картам, превышает 50%. RTM позволяет банку продолжить контакт с клиентом посредством sms-сообщений, телемаркетинга, а также стремительно набирающих обороты цифровых каналов обслуживания - мобильного приложения и онлайн-банка. Система может формировать опросы, анализировать результаты с помощью аналитического CRM, выявлять проблемы и зоны роста в процессах обслуживания", - рассказал член правления, клиентский директор Почта Банка Павел Тулубьев.

Директор по работе с финансовым сектором Abbyy Россия Ольга Морозова рассказала, что, по опыту Abbyy, ИИ в России наиболее востребован в задачах, которые связаны с повышением качества клиентского обслуживания, как для физических, так и для юридических лиц. "С помощью ИИ многие банки автоматизируют открытие счета, оформление кредитов, ответы на вопросы в службу поддержки, создание персонализированных предложений. Также спросом пользуются решения, которые позволяют автоматизировать рутинные задачи сотрудников - обработку платежных документов, мониторинг информации для оценки финансовых, инвестиционных, кредитных и других рисков, разбор внутренней входящей почты и т.п.", - считает Ольга Морозова.

По ее словам, в России внедрение решений ИИ идет быстрее, чем в Европе или в США. Возможно, предполагает она, одна из причин - высокая конкуренция в российском финансовом секторе. Банки пробуют все виды автоматизации одними из первых. Для этого они используют и технологии обработки естественного языка, и компьютерное зрение, и распознавание лиц, и многие другие интеллектуальные решения.

"Основные препятствия внедрения ИИ связаны с качеством и доступностью данных, которые необходимы для обучения интеллектуальных алгоритмов. На их подготовку, как правило, требуется много времени. Кроме того, финансовые организации не могут передавать многие документы вовне, так как ограничены банковской тайной и защитой персональных данных. Это также увеличивает сроки проектов и создает дополнительные трудности при их реализации. Наконец многие руководители осознают необходимость использовать ИИ в своих задачах, но не всегда понимают технологические особенности таких проектов и объем работы", - говорит Ольга Морозова.

Генеральный директор F2F Group Борис Фрол считает, что процесс внедрения ИИ в России заметно медленнее, чем за рубежом. "Причина в том, что развитием ИИ в основном занимаются стартапы, а у нас в России они или сами затухают, или выкупаются гигантскими корпорациями, вместе со всеми идеями и мотивацией сотрудников. "Выжившие" уезжают в Европу или Кремниевую долину, прокачиваются у менторов и лидеров рынка, а потом возвращаются в Россию как представительства", - уверен Борис Фрол.

Технический директор "Синимекс Дата Лаб" Кирилл Дубовиков называет отечественные банки одними из самых технологичных в мире. Тем не менее внедрение ИИ проходит не так быстро, как хотелось бы. "Этому мешают многие факторы: длительный цикл закупки и внедрения решений, отсутствие или плохое качество данных, недостаточное понимание принципов работы ИИ на уровне организации. Для того чтобы идеи получали достойную реализацию, нам нужно меньше бояться экспериментов. Важно знакомить сотрудников компании с возможностями и основными понятиями современного анализа данных. При внедрении систем на основе ИИ невозможно избежать сложностей, в связи с чем крайне важно снижать цену ошибок и повышать скорость проверки идей", - считает Кирилл Дубовиков.

Кроме того, полагает специалист, во многих банках еще не развита культура сбора и каталогизации данных. Низкая осведомленность сотрудников компаний о возможностях ИИ препятствует развитию и распространению новых идей и сценариев применения.

Директор центра компетенций по банковским технологиям компании "Техносерв" Михаил Иванов рассказал ComNews, что лучше всего решения ИИ сейчас представлены в подразделениях, которые связаны с взаимодействием с клиентами (чат-боты, ассистенты, роботизация call-центров и т.д.), с бизнес-анализом, антифродом и управлением рисками. "Если говорить о перспективах, то намечается тренд на разработку и внедрение специализированных решений на базе ИИ для документооборота и информационной безопасности. В России внедрение ИИ происходит ощутимо быстрее чем, например, в странах ЕС. Это связано как с достаточностью свободного капитала внутри банковского сектора, так и с наличием доступных и квалифицированных человеческих ресурсов в ИТ-секторе", - говорит Михаил Иванов.

"Есть мнение, что ИИ во многом определит будущее банковского рынка, ведь все идет к полной автоматизации финансовых процессов. Возможно, через несколько лет вместо привычных операционистов клиентов банков будут встречать только компьютерные терминалы. Через них можно будет заказать услуги, карты, провести банковские операции без участия человека", - прогнозирует руководитель центра разработки компании Artezio (входит в группу "Ланит") Дмитрий Паршин.

Он оценивает перспективы внедрении ИИ в банках как радужные. По мнению Дмитрия Паршина, технологии требуют значительных инвестиций и до сих пор ограничены в эксплуатации законами и стандартами, которые принимались еще до начала активного развития цифровых технологий. "Это очень актуально для России, где банки, хоть и стараются быть на волне прогресса, но еще не готовы тратить значительные средства на внедрение новых решений", - утверждает он.

Источник: comnews.ru

Отечественный ИИ всех обогнал

25.03.2019
Отечественный ИИ всех обогнал. Технический директор ООО "Синимекс Дата Лаб" Кирилл Дубовиков комментирует развитие технологий искусственного интеллекта в России в материале ComNews.

30% российских компаний активно внедряют технологии, связанные с искусственным интеллектом (ИИ), в то время как в среднем по миру этот показатель равен 22,3%. Такие данные приводит компания Microsoft по результатам исследования. Кроме того, аналитики выявили связь между использованием искусственного интеллекта и темпами роста компании.

Эксперты Microsoft представили исследование "Бизнес-лидеры в эпоху ИИ" (Business Leaders in the Age of AI), которое они провели с 18 по 27 января этого года. В выборку попали компании с численностью от 250 человек. В опросе приняли участие 800 менеджеров высшего звена из Франции, Германии, Италии, Нидерландов, России, Швейцарии, Великобритании, США (100 респондентов на страну).

К компаниям, активно внедряющим ИИ, исследователи отнесли те организации, где технология стала официальной частью корпоративной стратегии, а также те, в которых ИИ - часть структуры компании.

"30% российских руководителей активно внедряют ИИ: в среднем по миру этот показатель равен 22,3%, а к примеру, во Франции - только 10%", - приводит данные Microsoft.

По наблюдению авторов исследования, российские руководители среди основных приоритетов использования ИИ назвали постановку правильных целей (32%), разработку бизнес-идей (26%), определение новых возможностей рынка (25%) и принятие решений (23%).

По данным исследования 73% директоров российских компаний считают, что технология позитивно повлияет на управленческую деятельность. 90% из них захотели получить поддержку профессионалов, чтобы лучше и эффективнее работать с этой технологией (в мире же этот показатель составляет 67,3%). При этом 30% из них готовы выделять время для адаптации к новым условиям работы (данные по миру - 20,3%).

65% российских бизнесменов считают, что ответственность за этику применения ИИ лежит на руководителе компании. В мире такой точки зрения придерживается 53,9% директоров.

Связь между использованием ИИ и темпами роста компании, по мнению экспертов Microsoft, наблюдается в том, что 40,6% руководителей быстрорастущих компаний по всему миру активно внедряют ИИ, в то время как среди медленнорастущих компаний этот показатель оказался более чем в два раза ниже и составил всего 18,5%. Быстрорастущие компании также выразили готовность внедрять ИИ в обозримом будущем: 93,2% руководителей таких организаций намерены использовать ИИ при принятии решений в течение года - трех лет, в медленнорастущих компаниях 64% руководителей сделают это только в течение трех-пяти лет.

К быстрорастущим исследователи отнесли те предприятия, темпы роста выручки которых, по их прогнозам, будут измеряться двузначной цифрой в течение следующих пяти лет. К медленнорастущим отнесены те предприятия, темпы роста выручки которых, по их прогнозам, составят менее 10%.

Технический директор ООО "Синимекс Дата Лаб" Кирилл Дубовиков с уверенностью заявил, что Россия опережает страны Европы в вопросах применения ИИ.

"Например, по данным Deep Knowledge Analytics, в нашей стране, наряду с Польшей, не только наибольшее в Восточной Европе количество компаний, которые так или иначе в своей деятельности прибегают к использованию технологии, но и максимальное количество инвесторов и стартапов. Качество наших решений и уровень экспертов также крайне высоки. Российские специалисты по анализу данных прочно закрепились на четвертом месте в рейтинге крупнейшей площадки для проведения соревнований в области ИИ - Kaggle. Любой крупный бизнес или заинтересован, или уже использует ИИ. Инициативы рассматриваются и на государственном уровне. Например, нейротехнологии и ИИ являются частью нацпрограммы "Цифровая экономика". Однако многим организациям все еще не хватает гибкости для того, чтобы быстро опробовать и внедрить новые технологии и практики. Решения на базе ИИ требуют скорости - большого числа экспериментов, проверки гипотез. Для этого нужно готовиться как организационно, так и технически. Развитая культура сбора и каталогизации данных, наличие платформ для обработки и анализа данных, готовность бизнеса к экспериментам и талантливая многопрофильная команда - определяющие факторы успеха", - считает он и добавляет, что отсутствие оцифрованных данных препятствует применению ИИ.

"Так, многим компаниям интересно повышать эффективность и безопасность процесса закупок за счет ИИ. Зачастую эти процессы недостаточно информатизованы. Подобные проблемы возникают и на производствах. ИИ может помогать улучшать качество производимой продукции и снижать процент брака, но перед применением алгоритмов для анализа данных оборудование необходимо оснастить датчиками и подключить к системе мониторинга. Таким образом, выгоду от ИИ получают организации, которые уже автоматизировали и цифровизировали ключевые бизнес-процессы", - отметил Кирилл Дубовиков.

Генеральный директор компании "Вокорд" Константин Кравченко сказал, что российские технологии ИИ - одни из лучших в мире. "Мы можем говорить о четко прослеживающейся тенденции: технологии, основанные на искусственном интеллекте, развиваются быстрыми темпами. Они внедряются повсеместно в производственные процессы, в повседневную жизнь. Отечественные софтверные продукты конкурентоспособны на мировом рынке. ИИ востребован и внедряется в финансовом секторе, телекоммуникациях, розничной торговле, сфере обслуживания, на транспорте. Интеллектуальные решения применяются для управления транспортными потоками, мониторинга платных магистралей, предоставления сопутствующих сервисов, в системах "безопасный город". На базе машинного зрения разрабатываются решения, которые нашли широкое применение в сегменте "умных дорог". Максимальный эффект от инвестиций наблюдается в тех отраслях, где больше других применяются ИТ-технологии. Новые разработки там внедряются достаточно быстро, и результат виден через один-два года", - прокомментировал Константин Кравченко.

Генеральный директор "Abbyy Россия" Дмитрий Шушкин подтвердил, что ИИ, машинное обучение, NLP становятся неотъемлемым элементом цифровой трансформации компаний разных отраслей и 2018 г. стал знаковым для российского рынка.

"Мы видим это и на примере заказчиков Abbyy: по итогам прошлого года, наши доходы от проектов для бизнеса с применением технологий ИИ в России выросли на 63%. Почти все крупные российские компании применяют ИИ в том или ином виде. Это интеллектуальная обработка информации, компьютерное зрение, распознавание лиц, речи и другие технологии. Наиболее активно ИИ внедряют банки, ретейл и телекоммуникации: они живут в условиях высокой конкуренции за клиентов, поэтому начинают применять инновации одними из первых. В последнее время больше проектов появляется в нефтегазовой и энергетической отрасли. Полагаю, что потенциал России в области развития ИИ огромен. Один из наиболее активно растущих сегментов, по нашему опыту, - ИИ для извлечения структурированных и неструктурированных данных, классификации и поиска информации в корпоративных источниках. Forrester Research отмечает, что 60% руководителей компаний считают сложность работы с неструктурированными данными главным препятствием на пути цифровой трансформации бизнеса. Интеллектуальные решения с применением технологий обработки естественного языка помогают компаниям решить эту проблему, расширяя возможности в процессах, связанных с обработкой больших объемов данных", - прокомментировал Дмитрий Шушкин.

Президент НП "Руссофт" Валентин Макаров предположил, что авторы опроса задавали вопросы прежде всего руководителям коммерческих компаний. "В этом сегменте цифры точно отражают состояние дел. Исторически так сложилось, что российские компании активно занимаются технологиями искусственного интеллекта, поскольку эти технологии крайне востребованы при решении задач обработки сигналов, речи, образов - то, чем славится российский разработчик. Естественно, что эти решения разработчик предлагает в первую очередь российским клиентам, которые также разделяют эту идеологию, поскольку учились в тех же вузах, что и разработчики, и хорошо знают разработчиков лично. Наиболее активно применение ИИ в решениях, связанных с обработкой сигналов - речевых, акустических, визуальных, - в распознавании образов, в управлении сложными мультиагентными системами и процессами без участия человека, в киберфизических системах. Важный сегмент - работа с большими данными. Применение таких технологий происходит в ретейле, рекламе", - говорит Валентин Макаров.

"Российский ИТ-бизнес крайне активен и гибок в поиске клиентов. Везде, где есть потребность в решениях ИИ, он их предложит. Пожалуй, что фармакология имеет еще неиспользованный потенциал, медицина кране интересна", - подчеркнул Валентин Макаров.

Руководитель центра разработки компании Artezio (входит в группу компаний "Ланит") Дмитрий Паршин отметил, что в компании видят увеличение спроса на решения с использованием ИИ. "В Artezio приходит много запросов на продукты и решения, которые подразумевают обучение и использование ИИ. Фактически ИИ становится ключевой технологией, и в будущем мы увидим значительный рост внедрения и спроса на соответствующую разработку. Со своей стороны, мы готовимся к этому, занимаясь собственными исследованиями ИИ. Наиболее активно ИИ внедряют в медицине и транспортной сфере. Беспилотные автомобили - уже реальность, причем не только на Западе, но и в России, где делаются значительные шаги по разработке на этом рынке. Среди ключевых сфер для внедрения ИИ - управление многими координированными процессами (например, транспорт, изготовление материальных объектов, энергетика), быстрое оказание помощи людям для поддержания их здоровья и жизни (медицина, спасательные работы), юридическая сфера", - сказал Дмитрий Паршин.

Он отметил, что, однако, есть сферы, которые не демонстрируют большого интереса к решениям ИИ. "Есть большие возможности для применения интеллектуальных технологий в области государственного управления, управления финансами и городской инфраструктурой. Отдельные решения с ИИ в этих областях, безусловно, есть, но их могло бы быть значительно больше", - добавил Дмитрий Паршин.

Генеральный директор F2F Group Борис Фрол считает, что ИИ, "понимая" и имитируя поведение человека, незаменим в сферах страхования, финансовых организациях, маркетинге и нейромаркетинге, на транспорте - в тех областях, где необходимо максимально точно оценить и интерпретировать поведение человека для успешного ведения бизнеса.

Представитель пресс-службы ГК "Ай-Теко", комментируя исследование, сказал, что данные выглядят реалистично, учитывая, что масштабный переход к цифровизации и кардинальная модернизация оборудования и инфраструктуры - задача большинства крупных компаний в России.

"В целом, на наш взгляд, ИИ и связанные с ним технологии широко распространены в отраслях с более высоким уровнем автоматизации процессов. В таких отраслях, как нефтегазовый сектор, ретейл, телеком, крупные компании уже находятся на очень высокой степени цифровизации, и внедрение ИИ становится следующим шагом. Однако есть отрасли, которые начинают этот путь с более низкого старта и должны для сохранения и роста конкурентоспособности проходить этот цикл быстрее. Это, например, энергетика, сельское хозяйство, крупные сборочные производства. Решения на основе ИИ наиболее эффективны там, где требуется либо качественное выполнение типовых рутинных операций - например, скоринг в банке или оценка параметров работы оборудования под землей или водой в добывающей промышленности, - либо быстрое "сканирование" информации и принятие на ее основе достаточно простых решений - как правило, рекомендательных, так как решающее слово остается все равно за человеком. В целом рынок систем ИИ будет расти, но стоит отметить, что на этом пути придется столкнуться не только со стандартными задачами эффективности, конкурентоспособности и защиты данных, но и с серьезными вопросами в области этики - взаимодействие человека и искусственного интеллекта, права и обязанности роботов, разделение ответственности в принятии решений и много других пока не исследованных в достаточной мере вопросов", - заметил представитель пресс-службы ГК "Ай-Теко".

Руководитель цифровой лаборатории Softline Юрий Зайцев сказал, что лидерами в применении ИИ являются Digital native компании. "Это компании из области ритейла, банковской отрасли, цифровые компании вроде Яндекса. Также в российской экономике есть лидеры, которые движутся в этом направлении, инвестируют в развитие ИИ  и имеют определенный план действий по их внедрению и использованию. Например, у Сбербанка есть целое подразделение компетентных сотрудников, которые этим занимаются. Помимо этого, они покупают компании-стартапы, вроде VisionLabs, специализирующейся на разработке технологий по распознаванию лиц, и продолжают приобретать те компании, у которых есть перспективные технологии. Они не только их внедряют, но и планируют с помощью этих технологий генерировать выручку и конкурировать с крупнейшими компаниями, в том числе международными гигантами. Есть также лидеры и в промышленном секторе - например, "Северсталь" - у них есть видение применения интеллектуальных технологий в их бизнесе и они активно внедряют и используют их", - привел примеры Юрий Зайцев.

Константин Кравченко из компании "Вокорд" назвал перспективы роста рынка ИИ в России хорошими. "Среди руководителей новой формации есть четкое понимание, для чего нужно внедрять эти технологии. Попутно будет обновлена инфраструктура и аппаратно-программные платформы", - добавил он.

Кирилл Дубовиков из "Синимекс Дата Лаб" сказал, что влияние ИИ на нашу жизнь трудно не заметить уже сегодня. "Рост будет большим, как и область применения: больше идей, компаний, проектов, экономического эффекта при внедрении", - считает он. 

Руководитель направления "Машинное обучение" компании "Норбит" (группа компаний "Ланит") Дмитрий Тимаков сказал, что Рынок ИИ в России довольно сложно посчитать в денежном выражении (по некоторым оценкам он составляет порядка 30 млрд руб.), но, несмотря на информационный шум и маркетинговые вбросы, мало у кого есть сомнения в том, что сегодня рынок ИИ реально существует и довольно динамично развивается.

Юрий Зайцев думает, что рынок ИИ будет развиваться, но компаниям потребуется еще какое-то время, чтобы начать активно внедрять и использовать интеллектуальные решения. "У крупных быстрорастущих компаний уйдет на это около 2-х лет, остальным потребуется чуть больше времени и успешный опыт компаний-лидеров", - говорит он.

Валентин Макаров прогнозирует, что рост рынка ИИ-решений в России продолжится. "Но этот рынок будет развиваться медленнее, чем продажи российских производителей ИИ. Слишком неповоротлива в России система регулирования, которая пока не способствует внедрению ИИ в новых секторах экономики", - считает он.

Источник: comnews.ru