Искусственный интеллект и ESG: как «Сбер» развивает новые клиентские продукты

— «Сбер» сейчас активно развивает проекты в области искусственного интеллекта. Как строится эта работа? 

— Давайте сделаем шаг назад и поговорим о том, зачем вообще развивать искусственный интеллект. Клиенты, а их у нас более 100 млн физических лиц и почти 3 млн юридических, хотят, чтобы все было очень просто, быстро, дешево и конкретно для них. Как это все сделать человеческими руками? Простой ответ — никак, с этим справится только искусственный интеллект. Когда мы начали его внедрять, мы поняли, что это приносит хорошие деньги. В 2020 году «Сбер» за счет искусственного интеллекта заработал 100 млрд рублей, в этом году заработает 200 млрд рублей. 

Теперь о том, что значит развивать искусственный интеллект. В идеале — это когда человек либо юридическое лицо получает лучшую персонализированную услугу по лучшей цене. Вроде бы концепция понятна. Что для этого нужно? Нужны хорошие модели и достаточные компьютерные мощности для того, чтобы «тренировать» модель, а потом разворачивать ее, приводить в рабочее состояние, чтобы она давала результат. Таким образом, развитие искусственного интеллекта требует развития компьютерных мощностей и развития компетенции моделирования — написания самих моделей. 

Модели пишут люди, поэтому для того, чтобы развивать искусственный интеллект, нужны люди. Это дорогие уникальные кадры — рынку требуется в четыре-шесть раз больше специалистов, чем есть сейчас.  Я говорю о специалистах в области больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. В «Сбере» порядка тысячи человек таких специалистов, и нам их все равно не хватает. Их вообще не хватает всему рынку. 

Мы, конечно, берем людей, обучаем, развиваем их, но даже самый умный и гениальный человек не сможет написать модель, если у него нет инструментов. Поэтому мы также готовим инструменты для специалистов.  Задача состоит в том, чтобы специалист по Big Data, условно говоря, пришел утром на работу, написал модель и к вечеру поставил ее в продакшн. По ряду моделей мы уже достигли такой скорости, но есть очень сложные модели и рискованные модели, которые требуют много этапов и разработки, и согласования. 

Наконец, искусственный интеллект — это обучение на данных. Соответственно, мы берем данные, очищаем их, подготавливаем. Это большая сложная задача, у нас есть даже мегапроект, который называется «Фабрика данных». Представляете, сколько данных в «Сбере» при таком количество клиентов? Это петабайты информации, они должны оптимально храниться, потому что хранение данных в таких объемах — это очень дорого. Таким образом, хороший эффект в этом направлении дают это работа с людьми, работа с фреймворками и с данными. 

— Мы с вами находимся на международной конференции по искусственному интеллекту и анализу данных AI Journey. Что именно обсуждают на мероприятии и зачем вообще «Сбер» его проводит?

— Конференцию проводит «Сбер» с партнерами, среди которых и Forbes Russia. В России большая сильная школа математики. А искусственный интеллект — это совокупность, по большому счету, математики и программирования. У нас очень сильная школа искусственного интеллекта, именно прикладного искусственного интеллекта. В технологических хабах в Кремниевой долине или в Израиле мы видим очень много русскоговорящих людей, при этом некоторые из них не против вернуться и поработать в России. 

Создавая такую площадку, мы преследуем несколько целей. Во-первых, транслируем миру, что активно развиваем искусственный интеллект в глобальных масштабах. Во-вторых, мы привносим внешнюю экспертизу, которая крайне важна для развития искусственного интеллекта. На конференции более 250 спикеров международного уровня, представлено много мировых звезд в области искусственного интеллекта, которые делятся и своими визионерскими представлениям, и практическими советами. 

Кстати, про практические советы. Здесь есть очень интересный формат, который называется «Воркшоп», где можно просто взять и посмотреть, как проекты «делаются руками», шаг за шагом. Есть люди, которым интересно, что будет через 10 лет, а есть люди, которые думают, что будет буквально завтра. И мы совмещаем потребности и той, и другой аудитории. 

Мы развиваем науку, и это очень важно — мы привлекаем самых интересных представителей науки, чтобы они поделились с нами знаниями. Также и детей развиваем — у нас есть прекрасная программа AI Journey Junior,  мы подводим итоги Международного конкурса по искусственному интеллекту для детей — более 26 000 участников отборочных соревнований из более чем 110 стран. Ребятам интересно. Когда они приходят, очевидно, что уровень у них совершенно разный, и мы учим школьников во всем мире, чтобы они двигались вверх, и, может быть, в следующем году смогли претендовать на участие и на победу в нашем конкурсе. И это круто. 

— Еще про один важный тренд — ESG, который последние пару лет активно развивается в мире и в России. «Сбер» один из трендсеттеров ESG в России, например, по вашей инициативе был создан альянс в этой сфере. Кто и как отслеживает ECG-практики в компаниях?

— ESG — это уже не тренд, это необходимость. Без ESG сегодня невозможно развитие и нормальное позиционирование любой компании. «Сбер» старается максимально поделиться своими компетенциями, помогать нашим партнерам и клиентам и одновременно поддерживать площадку для общения с государством. ESG сейчас — это уже как стандарт, и ты обязан ему соответствовать: с тобой инвесторы даже не будут разговаривать, если у тебя нет сертификатов ESG, нет повестки, тебе невозможно будет провести IPO.

Однако при этом остается очень много открытых вопросов. Сейчас есть около трех десятков желающих войти в наш ESG-альянс, у каждого своя боль, свои вопросы. Есть те, кто занимается энергетикой, есть те, кто занимается сельским хозяйством, есть те, кто занимается финансами, и по повестке ESG эти сферы связаны очень сильно. Это и углеродный след, и воздействие на природу, и социальная ответственность, и лучшие практики управления.

— Как вообще отличить компанию, которая честно следует принципам ESG, от той, которая просто прикрывается, чтобы быть «в тренде»?

— С практической точки зрения, крупнейшие компании сталкиваются с тем, что у них есть поставщики, у которых есть продукция. Для того, чтобы сократить свой углеродный след, им надо сократить и Охват 3 (Scope 3 — одна из сфер охвата выбросов компаний, которая включает всю цепочку жизненного цикла товара — Forbes Agenda), то есть углеродный след своих поставщиков. Например, крупнейшая компания говорит: «Мы будем покупать только продукцию с углеродным следом ниже, чем вот такое-то значение или с таким-то экологическим сертификатом». И поставив эти требования, компания, которая лишь написала у себя на сайте, что любит ESG, сажает деревья и поддерживает экологию, уже просто так не пройдет. Надо будет предъявлять сертификаты, считать свой углеродный след, показывать свои политики, надо будет, чтобы команда, которая занимается ESG-повесткой конкретного поставщика, координировалась с профильным подразделением в самой организации. При этом организациям надо развивать ESG-компетенции внутри себя.

*Информационная поддержка