Золотым спонсором мероприятия стал «Сбербанк».
Будущее за данными
Как рассказала АиФ.ru первый заместитель декана факультета компьютерных наук ВШЭ Тамара Вознесенская, интерес к анализу данных растет с каждым годом, растет и необходимость в таких специалистах. «Когда мы придумали идею с Международной Олимпиадой, мы активно общались с сообществом. И пришли к выводу, что такое мероприятие очень своевременно. Спрос на IT-специалистов постоянно растет и понятно, что рынок еще долго не будет насыщен», — делится она.
На Олимпиаду зарегистрировались 902 команды — 1533 участника из 55 стран. В финал прошла 31 команда — это специалисты по анализу данных из России, Белоруссии, Украины, Израиля, Индии, Бразилии, Азербайджана и Перу.
Задание на победителя предоставил Сбербанк — за 36 часов участников нужно было разработать рабочую модель, алгоритм, способный проанализировать оборот наличных денег в 450 банкоматах Сбербанка и определить, в каких устройствах быстро заканчиваются деньги, а в каких, напротив, наличные хранятся дольше. Для создания алгоритма специалисты использовали такие данные, как, например, статистика посещений, данные по снятиям наличных по дням недели.
Управляющий директор Сбербанка, руководитель Академии корпоративного университета Сбербанка Андрей Черток рассказывает, что оптимизация доставки денег в банкоматы — очень важная задача. И если она решается неэффективно, то для финансового учреждения это потеря сотен миллионов рублей в год.
«У нас много денег лежат в одних банкоматах без дела, когда есть другие банкоматы, где наличные быстро заканчиваются. Мы предсказываем снятие наличных в банкоматах и помогаем оптимально перераспределить средства», — поясняет он.
В результате лучше других с банкоматной задачей справились студенты Санкт-Петербургского государственного университета — Артем Плоткин, Роман Пьянков и Сергей Арефьев. Они заняли первое место. «Серебро» досталось украинцу Александру Макееву. А на третьей строчке разместилась команда из Белоруссии — студенты из Гродненского университета Евгений Демидович и Константин Млинарчук вместе с преподавателем Сергеем Петровым.
По словам Андрея Чертока, темпы развития и российских и мировых технологий свидетельствует о необходимости автоматизации огромного количества процессов и внедрения систем искусственного интеллекта в банковской отрасли. «Чтобы строить новые алгоритмы, моделям необходимо использовать все больше данных о наших процессах. Поэтому сейчас востребована профессия специалиста по анализу данных. Она помогает организациям становиться более продвинутыми, более быстрыми, более прозрачными, а еще избавляет их от неэффективных процессов. Задачка с банкоматами — это один из примеров. У нас в банке несколько сотен моделей используются в самых разных сферах. Мы автоматизируем деятельность, в первую очередь те или иные рутинные операции, которые делают люди», — поясняет он.
Для понимания: в 2008 году у Сбербанка было всего четыре модели, которые принимали решения о выдаче кредитов. В 2017 году их количество перевалило за тысячу. Это модели, которые принимают решения на основании множества накопленных данных, без вмешательства человеческого фактора.
Сферы применения моделей по анализу данных самые разные, вплоть до подбора персонала. «Допустим, мы ищем сотрудника. Современные технологии позволяют так разобрать его резюме, в каком-то смысле оцифровать его, что мы на этапе найма можем автоматически произвести оценку соответствия кандидату той или иной позиции, а в дальнейшем даже спрогнозировать факт увольнения того или иного сотрудника. Такие подходы очень помогают управлять человеческими ресурсами, предсказывать какие-то исходы, лучше работать с персоналом, влиять на эффективность их работы», — говорит Черток.
Как еще digital-технологии могут пригодиться банку? Например, решить задачу с персонификацией предложений разным клиентам — математические алгоритмы анализируют информацию об определенном человеке, как и на что он тратит деньги, какое у него финансовое и социальное положение, и на основе этих данных предлагать подходящие именно ему продукты.
«Цифровая трансформация — это ключевая стратегия Сбербанка на ближайшие годы. Это требует существенных изменений в наших внутренних процессах, и такие мероприятия, как Олимпиада по анализу данных и такие люди, которые приняли в ней участие, становятся востребованными, причем не только у нас в банке, но и во всем мире», — подчеркивает Андрей Черток.
«У нас в стране развивается проект цифровой экономики, он подразумевает, что все больше и больше процессов будет уходить в цифровой формат. Это приводит к тому, что будут накапливаться огромные объемы данных, оцифрованных документов, процессов и так далее. Наличие таких данных позволяет строить математические модели, чтобы ответить на вопросы: „А как сделать работу ведомства более эффективной?“ или „Как клиенту получить услугу быстрее, как облегчить ему жизнь?“. Мы внимательно и ответственно относимся к тому, чтобы экспертизу, которую мы развиваем в банке, передавать различным компаниям и организациям, поскольку заинтересованы в развитии этого направления в целом по стране», — резюмирует он.
