«Мы придерживаемся концепции "бережливого ИИ"»

Руководитель департамента анализа данных и моделирования ВТБ Максим Коновалихин — о развитии больших данных

Развитию передовой технологии искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом секторе уже не первый год отведено особое место. А в 2024 году это направление стало активно дополняться регулированием, призванным снизить риски работы нейросетей. “Ъ” поговорил с руководителем департамента анализа данных и моделирования ВТБ Максимом Коновалихиным о балансе интересов при развитии ИИ в банках и экономике в целом.

Руководитель департамента анализа данных и моделирования ВТБ Максим Коновалихин

Руководитель департамента анализа данных и моделирования ВТБ Максим Коновалихин

Фото: Пресс-служба ВТБ

Руководитель департамента анализа данных и моделирования ВТБ Максим Коновалихин

Фото: Пресс-служба ВТБ

— Где применение ИИ сейчас связано с наибольшим риском? Выше ли он в сфере финансов, чем где-то еще?

— Сегодня из-за сверхпопулярности ИИ может возникнуть ложное ощущение абсолютной его изученности. При этом в этой области все еще остаются серые пятна. Не до конца изучены риски применения больших языковых моделей. В мире уже происходили истории, когда, например, модель «Макдоналдса» предлагала заказать мороженое с беконом, а чат-бот автодилера — купить автомобиль за $1. Если проецировать подобное поведение на банковскую сферу, то оно, например, могло бы реализовываться в виде одобрения беспроцентного кредита или кредита, за который должен доплачивать банк. И это относительно невинные примеры. Посмотрите, как обострились вопросы, связанные с мошенничеством. Сейчас мы видим такие схемы с применением ИИ, которые даже представить себе не могли десять лет назад. В целом применение ИИ связано с риском там, где требуются высокая точность, ответственность и этичность решений: медицина, финансы, транспортная сфера, безопасность и пр. Поэтому я сторонник аккуратного внедрения как LLM, так и других ИИ-технологий.

И второй момент: пока рынок находится в начале пути по коммерциализации генеративного ИИ. И все сейчас стремятся к тому, чтобы делать модели, в которых генеративный ИИ будет давать нам экономическую выгоду.

— А как банк в целом оценивает возврат инвестиций в ИИ? На какой временной перспективе стоит давать такую оценку?

— Бытует мнение, что сфера ИИ близка к перенасыщению. Данных становится все больше, расчеты занимают столько энергии и человеческого ресурса, что ими становится невыгодно заниматься. А объем затрат на IT растет непропорционально быстро. Внутри ВТБ мы придерживаемся концепции «бережливого ИИ».

В середине этого года мы открыли большую программу «Цифровой помощник» и сфокусировались на развитии цифровых помощников ВТБ. Это одно из ключевых направлений в технологической стратегии банка на ближайшие несколько лет. Это сервисы на основе технологий больших языковых моделей и рекомендательных систем для решения персонализированных запросов сотрудников и клиентов. В рамках программы также будут проводиться исследования в области глубоких языковых моделей, с которыми тесно связано развитие цифровых помощников. С их помощью эти цифровые сервисы не только генерируют максимально релевантные ответы и решения, но и позволяют предугадывать желания пользователей. Мы будем стремиться к тому, чтобы в перспективе двух-трех лет каждый наш клиент использовал как минимум одного цифрового помощника ВТБ.

Такая программа требует инфраструктуры огромной мощности, под нее фактически создается отдельный большой IT-кластер. Но поскольку мы в ВТБ уже не первый год живем в логике программно-проектного управления, все эти расходы и экономический эффект от них поддаются подсчету. Мы убеждены, что проекты в области ИИ всегда должны быть «счетными». И даже с учетом исследований и проверки множества гипотез, которые далеко не всегда приносят прибыль, каждый вложенный рубль должен возвращаться двумя-тремя рублями на обозримом временном горизонте.

— Вы уже сказали про необходимость иметь инфраструктуру огромной мощности для дальнейшего развития ИИ. А как вы оцениваете перспективы создания центров обработки данных, предназначенных исключительно для тренировки ИИ?

— Такие площадки нужны уже сейчас, и в том числе для улучшения кадровой ситуации. Крупные игроки, включая нас, могут позволить себе строить ИИ-кластеры под собственные задачи. Но использование моделей машинного обучения распространяется значительно быстрее и шире, чем развивается инфраструктура. Специализированные ЦОДы позволили бы будущим специалистам в области ИИ тренироваться решать практические задачи. А небольшим предприятиям, у которых нет ресурсов на создание собственных кластеров, они обеспечили бы возможность использовать все преимущества этих технологий. Та же потребность в распознавании документов — это то, с чем сталкивается бизнес любого профиля и на что совокупно тратится гигантский объем труда. При этом решение подобных задач не требует, например, видеокарт последних моделей или наибольшей производительности.

— В какой степени технологический прогресс зависит от доступности вычислительного оборудования, а в какой — от способностей специалистов? Как вы оцениваете имеющиеся в России ресурсы?

— Каким бы доступным ни было «железо», им не удастся воспользоваться без «мозгов», и, наоборот, «мозгам» без оборудования будет трудно. Здесь нужно соблюдать баланс и стремиться к тому, чтобы все составляющие развивались одновременно. По поводу кадров: их нехватка есть, но сейчас ситуация все-таки стала меняться в лучшую сторону. Вузы стали уделять больше внимания подготовке не только data scientist в чистом виде, но и ML-инженеров, которые непосредственно взаимодействуют с бизнесом и внедряют искусственный интеллект в его процессы. От последних требуется и владение точными науками, и гуманитарные знания, и понимание бизнес-логики, чтобы уметь разговаривать с бизнесом и совместно прокладывать путь к достижению целей. Сегодня нужны люди, которые подходят к решению любых задач более творчески, нетривиально. Касательно оборудования: санкции, понятное дело, подрезают возможности, но при этом совсем неразрешимых проблем не существует.

— Нужно ли, на ваш взгляд, регулировать эту сферу в целом? Как относитесь к введению рамочного регулирования ИИ, подобного тому, что сейчас вступает в силу в ЕС?

— Если коротко — регулирование нужно, я абсолютно уверен в этом. Мы еще вначале обозначили, что применение ИИ несет определенные риски. Считаю, что их нужно ограничивать и на законодательном уровне. Реализация таких рисков на уровне тех же системно значимых банков может нести большую угрозу уже на уровне страны. Но тут я процитирую Андрея Леонидовича (Андрей Костин, председатель правления ВТБ.— “Ъ”): регулирование — это наработанное мастерство. Когда нет узких регуляторных рамок, исследования и разработки проходят значительно быстрее. Ограничивать научные возможности было бы неправильно.

Этот вопрос хорошо иллюстрирует позиция ЦБ по вопросу ПВР (подход на основе внутренних рейтингов, позволяет банкам использовать собственные модели для оценки кредитного риска.— “Ъ”). Регулятор не сразу, но все же подошел к пониманию значимости такого подхода. И не в последнюю очередь потому, что уже выросло целое поколение, для которого подобные механизмы являются нормой. Хотя лет 20 назад банки скептически относились даже к идее скоринга.

Мы уже научились управлять рисками, связанными с моделированием. ИИ — это продолжение того же самого процесса моделирования, но на более высоком уровне. Поэтому, да, от регулирования как такового никуда не деться. Но подход обязательно должен быть, во-первых, взвешенным, во-вторых, учитывать специфику каждой отрасли. Принятием рамочных законов, которые юридически сводят ИИ к чему-то однотипному для всех отраслей, можно нарушить процесс научного поиска. А ведь наука развивается именно потому, что к перспективам технологии есть интерес у пользователей, у бизнеса, у конечных потребителей.

— А что с конечными потребителями — вы видите какой-то запрос с их стороны, им нужен ИИ в банковских процессах?

— Я сейчас не буду останавливаться на том, как ИИ преобразит жизнь клиентов банка — об этом уже много сказано до меня. Мы в ВТБ просто взяли и спросили людей, проведя всероссийский опрос, как они относятся к банкам, в которых всю основную работу будут выполнять ИИ-алгоритмы. И 60% из них нам ответили, что верят в перспективы появления таких банков. А почти треть россиян уверены, что это произойдет на горизонте 10–15 лет. То есть у специалистов по ИИ точно будет работа в ближайшее десятилетие. И, кстати, вопреки опасениям, что ИИ в скором будущем лишит нас рабочих мест, вероятно, будет она и у других сотрудников банка. 40% опрошенных нами отметили, что по-прежнему ценят человеческое общение. Так что еще поработаем.

Интервью взял Юрий Литвиненко

Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...