Андрей Крупнов: Кто в финтехе всех смелее, прорывнее и умнее?

Умение перелопачивать огромные объёмы текстовых данных дорогого стоит.

Компания Deloitte подвела итоги своего конкурса лучших инноваций в финансовой сфере Financial Services Innovation Awards 2021. Победителем в номинации «Самый прорывной финтех» и победителем конкурса в целом была признана компания AYLIEN, разработчик решений по мониторингу и управлению рисками на основе искусственного интеллекта. Награду компания получила за своё решение по идентификации и мониторинга рисков на основе ИИ RADAR.

За основу принципа работы RADAR взят процесс, с помощью которого аналитики в финансовом секторе идентифицируют и мониторят потенциальные известные и неизвестные рисковые события, однако использование технологии искусственного интеллекта позволило масштабировать этот процесс до глобального масштаба. Пользователи бета-версии RADAR получают возможность отслеживать примерно в 10 раз больше рисковых событий с прибавкой в эффективности процесса исследования в 70% в сравнении с существующим процессом.

RADAR использует технологию обработки естественного языка (Natural Language Processing (NLP)) собственной разработки, которая агрегирует и «понимает» огромные объёмы неструктурированных данных, таких как новости, обновления нормативных документов, корпоративные публикации, а также внутренние источники данных, являющиеся источниками сигналов о критических рисковых событиях, имеющих отношение к клиентам компании, цепочкам поставок, конкурентам и инвестиционным стратегиям.

В RADAR применяется продвинутая, специализированная, но настраиваемая технология ИИ с участием человека (human-in-the-loop). С её помощью аналитики расширяют свои возможности и изучают большие объёмы неструктурированной информации, заменяют цифровым инструментами неэффективные ручные процедуры идентификации и расследования, которые являются причиной 36 млрд. долл. штрафов и убытков, понесённых компаниями финансового сектора за время с 2008 года.

Применение искусственного интеллекта наиболее эффективно там, где машинные возможности и  принципы работы машинной логики превосходят человеческие. Например, во всём, что касается математических вычислений. Естественный язык – пограничная зона. Это наиболее сложная и ресурсоёмкая (в смысле вычислительных ресурсов) область машинного обучения, превосходящая, к примеру, даже обработку изображений. Для того, чтобы машина научилась выделять из текста какие-то смыслы, через модель нужно прогнать просто чудовищное количество данных.

Но в этой области машинного обучения применяются огромные интеллектуальные ресурсы, приводящие к появлению всё более совершенных и «умелых» (хотя, конечно, совершенно монструозных) моделей. Я только недавно успешно закончил курс по NLP и могу только восхититься умом тех людей, которые их создали. Так что, даже не зная других претендентов на победу в Financial Services Innovation Awards 2021 (надо будет посмотреть), я отдаю свои симпатии нынешнему победителю.

Умение перелопачивать огромные объёмы текстовых данных и вытаскивать из них критически важную для бизнеса информацию стоит даже больше тех 36 миллиардов, которые приведены как референсное значение. Как заметила на прошедшем экономическом форуме известная предпринимательница в адрес регуляторов: «Мы не успеваем даже читать всё, что вы пишете». Количество только различных нормативных актов разной степени подзаконности превосходит возможности любого человеческого мозга по их осмыслению и извлечению из них смыслов (с последним бывают особенно серьёзные проблемы). Так что важность появления на рынке подобных решений ещё предстоит оценить в полной мере.