Новая нефть: почему бизнесу необходимы данные и что такое Data Fusion

Большое будущее больших данных

«Данные можно сравнить с нефтью, водой и даже кровью, ежедневно необходимыми для работы бизнеса, — утверждает заместитель руководителя технологического блока, старший вице-президент ВТБ Сергей Безбогов. — Технологичность Data Science и аналитики данных растет экспоненциальными темпами».

В работе с данными важно все: как их собрать, как проанализировать и на их основе построить эффективные процессы или бизнес-модели. В ВТБ сделали выбор в пользу концепции Data Fusion, которую считают естественным шагом в развитии Data Science.

Концепция Data Fusion появилась в аэрокосмической отрасли и робототехнике. Она подразумевала алгоритмы, объединяющие и обрабатывающие данные от разных датчиков для принятия более эффективных решений. Сейчас понятие Data Fusion расширилось не только до одновременного использования разных и косвенно связанных массивов данных, но и до применения для их обработки сразу нескольких технологий.

Подход Data Fusion лежит в основе многих процессов: от построения экосистем и формирования стратегии обмена данными между государством и бизнесом до ESG-повестки и создания метавселенных.

Государство также не стоит в стороне от прогресса и начинает приоткрывать источники данных, копившихся долгие годы.

«Мы очень давно занимаемся аналитикой данных и Data Science, поэтому на сегодняшний день перед нами стоит задача повышения эффективности тех процессов, которые действуют внутри ВТБ. Это касается автоматизации технологических процессов разработки программного обеспечения, методик бесперебойной интеграции аналитических моделей в бизнес и в значительной степени автоматизации процесса от идеи до применения модели. Весь полный операционный цикл, который используется в ежедневной работе, — это то, на чем мы сейчас сфокусированы и добились достаточно больших успехов», — рассказал Сергей Безбогов.

Банк ставит перед собой задачу по расширению взаимовыгодных партнерств и источников данных, доступных для совместного использования.

Слагаемые успеха

Эффективная совместная работа с данными невозможна без следующих факторов. Во-первых, важно помнить о юридических аспектах. Еще до того, как просчитывается и продумывается бизнес-кейс, необходимо договориться с партнерами по проекту о правильной юридической базе для взаимодействия.

Поэтому ВТБ и его партнеры начали двигаться (пока в экспериментальном режиме) в сторону конфиденциальных вычислений. Защищенность данных важна не только с точки зрения требований законодательства, но и с позиции коммерческих вопросов.

Второй момент: взаимоотношения, когда одна сторона при Data Fusion является поставщиком данных, а вторая — их пользователем, работают не всегда. «Как правило, можно найти тот «выхлоп», который будет взаимовыгодным для партнеров. Это имеет смысл проговаривать с ними с самого начала проекта. И убеждать их в том, что эффективность от партнерства должна быть для обеих сторон. Зачастую мы просто помогаем партнерам, в том числе нашими ресурсами Data Science, чтобы другая сторона тоже получила не только материальную выгоду от обмена данными, но и реальные инструменты для развития своего бизнеса», — рассказал топ-менеджер банка.

Концепция Data Fusion широко применяется и при построении экосистем, хотя и в данном случае подходы могут быть разными. Например, ВТБ является сторонником мягких, партнерских экосистем, базирующихся на договорных коммерческих взаимовыгодных отношениях между игроками схожего масштаба или объема без монополизации либо захвата каких-то рынков под себя. И в данном случае, как полагает Сергей Безбогов, никакой альтернативы Data Fusion для всех участников экосистемы нет.

«Data Fusion является общей средой, в которой такие мягкие партнерства могут объединяться и жить вместе. Это дополнительный фундамент для получения дополнительных эффектов. Я бы сказал, что многие компании были бы заинтересованы в обмене данными между собой, потому что качество модели повышается: данные разнообразны и отражают не только традиционную активность банковских операций, но также поведение клиента во всех других аспектах его жизни», — пояснил он.

Однако коммерческие организации не торопятся обмениваться между собой данными, опасаясь конкуренции. Решением проблемы могли бы стать относительно независимые, или третьи, компании, целью которых является Data Fusion, Data-аналитика. Примером такой компании, по словам Безбогова, можно назвать Платформу больших данных, которая уже два года существует на рынке и является специализированной компанией по работе с данными.

«Мне кажется, что в таких независимых компаниях и платформах есть определенное будущее, поскольку они специализированны, там сконцентрированы знания и технологии. В результате с ними проще и дешевле работать всем участникам партнерства», — считает старший вице-президент ВТБ.

Государство, кадры и будущее

Участники конференции Data Fusion — 2022 разделяют мнение о том, что регуляторные правила должны быть прозрачными и понятными. По мнению Сергея Безбогова, государство должно обозначать границы, за которые нельзя заходить, а внутренние правила взаимодействия должны самостоятельно определять участники партнерств. Также подобным модератором может выступать ассоциация, которая задавала бы стандарты взаимодействия между разными отраслями и игроками конкретных коммерческих кейсов.

«Я верю, что при наличии внятного и прозрачного регулирования государства, не допускающего слишком широких интерпретаций, можно построить и двусторонние, и многосторонние контрактные отношения между игроками. Поэтому нужна комбинация между государственным регулированием и частными договоренностями», — пояснил он свою позицию.

Продолжая говорить о Data Science, Сергей Безбогов рассказал, что ВТБ является сторонником централизованного подхода к этой функции. Это дает массу преимуществ — в частности, позволяет централизованно контролировать существующие риски, в том числе риски ошибок внедренных моделей. Есть и минусы: у каждого бизнеса и продукта может быть специфика, и специалистами в области Data Science приходится вникать во все тонкости и аспекты.

Кадровый вопрос, как и в любой высокотехнологичной отрасли, здесь имеет особое значение. Старший вице-президент ВТБ подчеркнул, что Data Science — это наука, и в ней выигрывает тот, кто «талантлив с большой буквы Т». Банк старается искать подобных людей на рынке и сотрудничает с вузами для организации магистерских программ и воспитания новых кадров.

«У нас есть программа совместно с МФТИ, которая называется «4 И» («Искусственный интеллект и интердисциплинарные исследования»). Мы стараемся работать с коллегами-учеными, которые есть в Физтехе, и со студентами, которые подрастают, и со всеми вместе выстраивать кадровый потенциал не только для ВТБ, но и для других организаций. Мы работаем и с другими вузами и исследовательскими институтами. Мне кажется, что это очень важная история, когда наука, высшее образование и бизнес работают вместе, особенно в таком благодатном поле для этого взаимодействия, как Data Science», — полагает Сергей Безбогов.

,