ВТБ вывел на новый уровень работу с искусственным интеллектом

Это еще один этап в развитии и внедрении технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы банка. Система управления моделями, применение Agile и сервисного подхода к разработке позволит ускорить вывод каждой новой технологии искусственного интеллекта в промышленную эксплуатацию в 1,5 раза, а также позволит увеличить эффективность работы сотрудников на 25%.

«Приоритеты ВТБ — качество и удобство сервисов для клиентов, обеспечение безопасности данных и средств пользователей. В рамках технологической трансформации ВТБ делает акцент на внедрении искусственного интеллекта в работу, в том числе для постоянного усовершенствования клиентских сервисов и противодействия попыткам мошенничества. Система управления моделями — новый шаг в развитии — ИТ-платформы для унификации и упрощения внедрения технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы банка. Система позволит всем участникам создания новых технологий искусственного интеллекта работать в едином пространстве, обмениваться информацией, разграничивать и контролировать все необходимые для создания новых моделей машинного обучения инструменты и данные», — рассказал заместитель президента-председателя правления ВТБ Вадим Кулик.

В рамках технологической трансформации ВТБ делает акцент на российском программном обеспечении, система управления моделями — полностью отечественная разработка с использованием открытого ПО. Система управления моделями функционально превосходит зарубежные аналоги, так как в ней реализован прототип MLOps конвейера по быстрому внедрению моделей в промышленную эксплуатацию. Адаптированная под задачи интеграции и внедрения искусственного интеллекта концепция MLOps является развитием методологии DevOps. Она широко применяется для повышения скорости, эффективности и качества командной разработки и внедрения любых информационных систем.

В 2020 году ВТБ в рамках реализации цифровой трансформации создал и запустил ИТ-платформу для унификации и упрощения внедрения технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы банка. Платформа позволяет одновременно и независимо запускать сотни моделей на основе Big Data, а затем автоматически контролировать и корректировать их для увеличения эффективности работы. На текущий момент до 70% задач аналитики и автоматического принятия решений приходится на модели с применением технологий искусственного интеллекта.