Финпоказатели бизнеса Сбер прогнозирует теперь за 45 минут
Собственные модели машинного обучения (Machine Learning, ML) для прогнозирования денежных потоков клиентов блока «Корпоративно-инвестиционный бизнес» внедрил Сбер. Об этом в четверг, 3 декабря, в ходе пресс-конференции сообщил вице-президент Сбербанка, директор дивизиона «Кредитные продукты и процессы» Сергей Бессонов.
По словам руководителя, если раньше решение о кредитовании бизнеса на основе финансового прогноза принималось в течение одного дня, то теперь благодаря внедрению искусственного интеллекта этот срок сократился до менее чем часа – в среднем указанный процесс занимает всего 45 минут. При этом, отметил Сергей Бессонов, само качество прогнозирования с помощью соответствующих технологий оказывается лучше, чем посредством кредитного инспектора.
– Машинное обучение Cash Flow-модели мы внедряем поэтапно и только после тщательной валидации и пилотирования, потому что не можем позволить себе ошибок в столь важном процессе, – пояснил вице-президент Сбербанка. – Сейчас финансовые модели на основе искусственного интеллекта уже применяются в сегменте «Торговля», покрывая 30% нашего кредитного портфеля. Пилотируем модели в пищевой промышленности и растениеводстве и планируем в перспективе разрабатывать и применять и на другие отрасли.
Как рассказал Сергей Бессонов, также в 2020 г. Сбер запустил «робота-юриста». Он в автоматическом режиме способен оценивать правоспособность хозяйствующего субъекта, будь то юридическое лицо или индивидуальный предприниматель. Робот извлекает и анализирует свыше тысячи атрибутивов, при этом точность его анализа достигает 95%. За этот счет банк смог сократить время юридической проверки клиента до пяти часов с трех дней, сколько затрачивалось при обычной процедуре.
– Робот взял на себя выполнение рутинных операций, благодаря чему наши сотрудники смогли сконцентрироваться на более сложных задачах, в которых требуются комплексные оценка и анализ, невозможные без участия человека, – отметил руководитель.
Дмитрий Аксенов