О месте Сбера в российском IT-ландшафте
Международная конференция «FI Day. Blockchain: на пороге финансовой эры» стала площадкой для обсуждения трансформации финансового сектора под влиянием искусственного интеллекта, блокчейна, цифровых валют, децентрализованных финансов и Web3. Все эти темы охватывает трансляция, общий хронометраж которой более семи часов. Мы выбрали для вас не столько общерыночные тренды, сколько этапы цифровой трансформацией самого Сбера.
Герман Греф, председатель правления СберБанка, сразу же обозначил три ключевые технологии повестки: искусственный интеллект, кибербезопасность, блокчейн и ЦФА. Фокус Сбера на ИИ как основу создания «человекоцентричной компании» был провозглашен в Стратегии еще в декабре 2023 года.
Герман Греф (СберБанк). Фото: FI Day
До конца 2024 года Сбер рассчитывает полностью перейти на свою платформу; банк близок к завершению «платформенной трансформации», о ходе которой рассказывал и глава банка, и выступавший позже Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбера. Его взгляд на ситуацию следующий: «Мы находимся в уникальном историческом моменте, переломном для развития финансовой индустрии. Мы зависели от ушедших западных вендоров, но сейчас нам необходимо переходить на российские технологии — это неизбежно. Наша точка роста и одновременно сила заключается в том, что нет полноценных аналогов legacy-технологий. А это означает, что финансовая отрасль вынуждена радикально трансформировать свой технологический ландшафт по современным канонам бигтехов».
В числе конкретных технологий, которые позволяют реализовать такой подход, Кирилл Меньшов упомянул микросервисы, PostgreSQL и open-source-решения. Суть бигтех-ландшафта — в том, что прежняя монолитная архитектура (обычно состоящая из двух ключевых систем — АБС и процессинга) разбивается на бизнес-способности. Под бизнес-способностью имеется в виду законченный функциональный блок, например работа с депозитами или кредитами, или финансовый учет. Один такой блок состоит из более мелких бизнес-способностей, каждая из которых реализуется отдельно на микросервисах. Как только банку потребуется запустить какой-то новый сервис, в новый кумулятивный ландшафт добавляется бизнес-способность. Преимущества такого подхода связаны прежде всего с масштабированием. При необходимости нарастить объемы какого-либо продукта, можно обособленно масштабировать соответствующую бизнес-способность. Другой важный аспект связан с надежностью: если происходит сбой, он затрагивает конкретный модуль, при этом работа системы в целом остается стабильной.
Один из основополагающих принципов трансформации был сформулирован как EaaS (Everything as a Platform, «всё как платформа»). В Сбере параллельно работают несколько тысяч (!) команд разработки. При этом все разработки ведутся на едином сквозном платформенном решении, что повышает управляемость процесса и его конечную эффективность. Специальные платформы развернуты для облачных сервисов, бизнес-приложений, управления данными, работы технологических команд, инструментов офисной продуктивности и пр. В такой модели есть и минусы, признает Кирилл Меньшов, и связаны они c ограничением свободы каждой команды. Разработчики не могут отступать от принятых технологических стандартов выпуска программных продуктов, использовать любые open-source библиотеки, любые средства автоматизации и DevOps-процессы. Но в масштабе большой организации платформенный подход имеет весомые преимущества: через развитие платформ банк получает существенную экономию и одновременно ускорение разработки.
Другая важная составляющая нынешнего этапа трансформации связана с импортозамещением и вендоронезависимостью — по сути, приоритетом использования решений собственной разработки. Герман Греф упомянул, что в этом году банк «заканчивает со старым IT-ландшафтом», в частности, он отказался от использования в инфраструктуре продуктов Oracle и IBM. Также прозвучала нелицеприятная оценка вендоров процессинговых систем, решения которых много лет эксплуатировал Сбер. По президента СберБанка, эти системы устарели и не способны к масштабированию до нынешних транзакционных объемов банка, а сами компании не отличаются клиентоориентированностью. В начале сентября пресс-служба сообщила, что Сбер полностью перевел выпуск и обслуживание банковских карт клиентов на собственную платформу процессинга, запатентованную и внесенную в реестр отечественного ПО.
В целом, результаты «платформенной трансформации» уже вполне осязаемы. Греф упомянул о снижении стоимости владения IT-инфраструктурой в 2,5 раза и кратном увеличении скорости разработки. Технологические реформы были подкреплены организационными преобразованиями: вместо ранее существовавшего блока Т (технологий) появилось два новых блока: Т и БТР (блок технологического развития). Логика технологического развития приводит к тому, что IT-ландшафт усложняется и стоимость его содержания увеличивается. «Все, что связано с эксплуатацией мощных, сложных, высоконагруженных систем с большим количеством транзакций, которыми обладает банковский сектор, и со всеми требованиями регулятора, никогда не будет дешевым. Это будет требовать новых квалификационных и людских ресурсов», — посетовал Герман Греф. Дальнейшие планы развития предполагают, что в течение последующих трех лет Сбер должен нарастить мощности своей технологической платформы как минимум на 50% — и это без учета предстоящей AI-трансформации.
«Сейчас мы готовим IT-ландшафт Сбера к GenAI-трансформации, то есть к встраиванию в него генеративного искусственного интеллекта. Мы понимаем, что эта трансформация будет примерно такой же, какой когда-то была цифровизация. Сначала нам надо перевести и подготовить IT-ландшафт к этой трансформации, потом запустить большое количество инициатив, которые трансформируются из количественного в качественное состояние», — так сформулировал контуры проекта Кирилл Меньшов.
Спикер обозначил четыре ключевых тезиса AI-трансформации:
- создание цифрового двойника IT-ландшафта;
- бизнес-способности (законченные функциональные блоки IT-ландшафта) должны становиться более автоматизированными. Появление бизнес-API для связи с другими бизнес-способностями;
- развитие AI-агентнов, реализация мультиагентных сервисов и среды взаимодействия;
- требования к данным — они должны быть описаны таким образом, чтобы искусственный интеллект мог в них разобраться.
Теме внедрения AI-агентов и мультиагентных систем особое внимание уделил и глава Сбера. «В недалеком будущем нас ждет переход к humanless бизнес-моделям» — такой тезис можно было прочитать на одном из слайдов его презентации. AI-модели будут сами собирать данные, экспериментировать с ними, извлекать новые сущности и создавать новые знания. Герман Греф показал ролик, в котором демонстрировался пример взаимодействия AI-агентов, развернутого в среде нейросетевой модели GigaChat Max. Эта последняя и самая мощная версия модели GigaChat стала доступна всем желающим в конце октября. Вообще, октябрь стал очень информационно насыщенным месяцем для новостей об искусственном интеллекте в Сбере (см. врезку).
Новости Сбера в области искусственного интеллекта за октябрь 2024 года
24.10.2024: Сбер представил обновленную нейросетевую модель GigaChat MAX >>>
18.10.2024: «Домклик» запустил подбор недвижимости с искусственным интеллектом GigaChat >>>
18.10.2024: Сбер планирует получить финансовый эффект более 10 млрд рублей от внедрения генеративного ИИ в этом году >>>
18.10.2024: Сбер запустил в Минфин России AI-агента >>>
18.10.2024: Сбер запустил «AI-помощника банкира» >>>
15.10.2024: специалисты Сбера и ИТМО запустили инструмент для федеративного обучения моделей искусственного интеллекта >>>
08.10.2024: AI-ассистент разработчика GigaCode теперь доступен бизнесу для внедрения в собственную IT-инфраструктуру >>>
03.10.2024: исследователи Сбера и НИУ ВШЭ сделают искусственный интеллект более эмоциональным с помощью мультиагентных моделей >>>
В рамках эксперимента были созданы агенты, воплощающие виртуальные образы топ-менеджеров компании. На основе детально прописанных промптов эти агенты могут взаимодействовать между собой и даже показывать неплохие результаты в решении разных задач. Пока это нельзя брать за основу для принятия реальных решений, признал Герман Греф, так как уровень валидности моделей пока невысок, а вероятность ошибок велика. «Тем не менее мы видим, что в течение года-двух здесь будет произведена революция», — считает глава Сбера.
Уже работающие и перспективные ИИ-кейсы в банкинге обсуждали спикеры сессии «От транзакций к человеку: что обещают технологии финансовому миру будущего». «Искусственный интеллект должен становиться неким copilot во всех решениях — как для клиента с точки зрения финансов, медицины, спорта, питания и т.д., так и для сотрудников. Это тот тренд, куда мы инвестируем и надеемся получить апсайд в будущем», — сказал Станислав Близнюк, председатель правления Т-Банка. Численность команды банка, работающей с технологиями ML и AI, превышает 700 человек, поделился спикер.
Станислав Близнюк (Т-Банк). Фото: FI Day
Одна из сфер, где ИИ уже нашел практическое применение, — это HR. Спикеры отмечали, что ИИ-решения уже эффективно справляются с рядом операционных задач кадрового департамента: отбор кандидатов и проведение интервью, оценка работы сотрудников, составление индивидуальных планов развития, ротации персонала и пр. Так, еще в 2020 году Сбер запустил SberQ — HR-сервис для оценки компетенций и личностных качеств топ-менеджеров, включающий в себя психодиагностику и оценку компетенций в формате симуляции. Этот инструмент доступен и другим компаниям, в том числе банкам, на платформе СберУниверситета.
Открытость — еще один тренд новой технологической эпохи, который не единожды упомянул Герман Греф. Многие решения Сбера, в том числе связанные с фреймворками разработки, большими данными и искусственным интеллектом, доступны другим участникам рынка. Это нейросетевая модель GigaChat, репозиторий GitVerse со встроенным AI-ассистентом разработчика GigaCode и, наконец, полнофункциональная платформа для разработки бизнес-решений Platform V, доступная как в облаке, так и on-premise, на инфраструктуре заказчика.
Искусственный интеллект в контексте HR также успешно используется банками для контроля качества. Любое взаимодействие сотрудника с клиентом регламентировалось и раньше, но насколько качественно этот регламент соблюдался, проконтролировать было довольно сложно. С появлением ИИ-инструментария у банка появилась возможность автоматически анализировать весь поток клиентских коммуникаций, выявлять недостатки и сводить к минимуму влияние человеческого фактора. «Мы еще не создали полноценного аватара сотрудника, но к этому движемся», — поделился визионерскими планами Герман Греф. Соединение мультиагентной системы с такими аватарами может воспроизводить управленческие решения, и в будущем заменить кредитные комитеты и т.п. Такое соединение может произойти уже через один-два года.
Кибербезопасность — отдельная большая тема, выходящая за рамки этой статьи, но одну цитату Германа Грефа в связи с AI-трансформацией упомянуть стоит: «Сбер успешно применяет технологии искусственного интеллекта против социальной инженерии. Наша команда совершила колоссальный прорыв. Мы — единственный банк в мире, который умеет бороться с такого рода вещами с точностью 99,8%. Также мы используем технологии, которые помогают вычислять профиль тех людей, которые подвержены манипуляциям, и благодаря этому можем защищать их от преступников».