en


Выполняется обработка данных, это может занять некоторое время.

По завершении, нажмите в любом месте экрана.
Требования регуляторов Проекты методологий Рейтинги под наблюдением Список всех рейтингов
Банки Финансовые компании Нефинансовые компании Холдинговые компании Проектные компании Факторинговые компании Лизинговые компании Регионы (муниципалитеты) Страховые компании (универсальные) Страховые компании (по страхованию жизни) Депозитарии НПФ (негосударственные пенсионные фонды) МФО (микрофинансовые организации) Гарантийные фонды Структурированные финансовые продукты Долговые инструменты Управляющие компании СМО (страховые медицинские организации) Качество (корпоративного) управления Качество систем риск-менеджмента Качество управления закупочной деятельностью Регионы России
Экспорт и выгрузка рейтингов
Контакты
Рейтинговое агентство «Эксперт РА»
Адрес: Николоямская, дом 13, стр. 2
тел: +7 (495) 225-34-44
+7 (495) 225-23-54
e-mail: info@raexpert.ru

Отдел клиентских отношений
тел: +7 (495) 225-34-44 (доб. 1656)
+7 (495) 225-23-54 (доб. 1656)
e-mail: sale@raexpert.ru

Пресс-центр
тел: +7 (495) 225-34-44 (доб. 1706)
+7 (495) 225-23-54 (доб. 1706)
e-mail: pr@raexpert.ru

Отдел по работе с персоналом
тел: +7 (495) 225-34-44
+7 (495) 225-23-54
e-mail: personal@raexpert.ru

Рейтинговое агентство «Эксперт РА» – крупнейшее в России рейтинговое агентство c 20-летней историей. «Эксперт РА» является лидером в области рейтингования, а также исследовательско-коммуникационной деятельности.

Рейтинговое агентство «Эксперт РА» включено в реестр кредитных рейтинговых агентств Банка России.

На сегодняшний день агентством присвоено более 700 индивидуальных рейтингов. Это 1-е место и около 42% от общего числа присвоенных рейтингов в России, 1-е место по числу рейтингов банков, страховых и лизинговых компаний, НПФ, микрофинансовых организаций, гарантийных фондов и компаний нефинансового сектора.

Рейтинги агентства «Эксперт РА» входят в список официальных требований к банкам, страховщикам, пенсионным фондам, эмитентам. Рейтинги агентства используются Центральным банком России, Внешэкономбанком России, Московской биржей, Агентством по ипотечному жилищному кредитованию, Агентством по страхованию вкладов, профессиональными ассоциациями и саморегулируемыми организациями (ВСС, ассоциацией «Россия», Агентством стратегических инициатив, РСА, НАПФ, НЛУ, НСГ, НФА), а также сотнями компаний и органов власти при проведении конкурсов и тендеров.»

Список всех рэнкингов


 

Александр Погудин, член совета директоров ГК ЦФТ, директор по стратегическому развитию

«Как такового рынка данных не существует ни в России, ни в мире»

 – Что ЦФТ как один из ведущих разработчиков ИТ-решений вкладывает в понятие «искусственный интеллект» (далее – ИИ)?

– Искусственный интеллект, а нам больше нравится определение Machine Learning – это все то, что помогает заменить или дополнить человеческий труд машинными алгоритмами. В сущности, это технологии, объединяющие широкий спектр алгоритмов, которые имитируют функции, свойственные человеческому взаимодействию со средой, например: распознавание / генерация речи, текстов, изображений и шаблонов поведения, предсказание / интерполяция поведения на основе предыдущих данных и тому подобное. 

 – Какие ключевые направления применения технологий ИИ в банковском секторе вы выделяете? Какие направления наиболее перспективны, по вашему мнению?

– ЦФТ сфокусирован сейчас, как нам кажется, как раз на наиболее перспективных направлениях использования искусственного интеллекта в финансовой сфере, а именно на AML (anti-money laundering) – это системы противодействия отмыванию денежных средств, построенные на интеллектуальной проверке данных; на создании антифродовых систем для борьбы с мошенничеством; на прогнозировании поведения клиентов и автоматическом создании персональных предложений; на автоматизации работы с голосом в контакт-центрах (чат-бот, голосовой помощник) и обработки графических документов.

 – По каким направлениям, по вашему мнению, банкам уже удалось добиться значительных успехов во внедрении технологий искусственного интеллекта? На каких направлениях ИИ банки сосредоточены в настоящий момент?

– Безусловно, самое интересное в этой области еще впереди. На данный момент, благодаря деятельности регулятора, банки сосредоточены на биометрии и противодействии легализации доходов. Неплохо уже развиты автоматизация внутренних процессов, включая обработку голоса, текста и изображений и выявление аномалий в работе систем. Anti-fraud – борьба с мошенничеством. Операционная автоматизация (заполнение и верификация форм, автоматизация колл-центра и тому подобное). Что касается решений ML, связанных с поведением клиентов, то пока это находится в стадии активного развития, но именно здесь будут сосредоточены в ближайшее время основные усилия самых крупных игроков рынка финансовых технологий.

 – Кто сейчас для банков и их вендоров основные поставщики больших данных, необходимых для разработки многих решений в области ИИ? Правильно ли считать, что в РФ сложился рынок, где можно приобрести необходимые большие данные?

– Как такового рынка данных не существует ни в России, ни в мире. Это связано как с различными законодательными ограничениями, так и с тем, что для компаний, обладающих такой информацией, данные являются core-ценностью. Поэтому в настоящее время крупные игроки банковского рынка сами являются основными поставщиками данных для своих задач. Кроме этого, есть разные открытые источники, связанные с голосом и графикой: в определенном смысле API, которые выставляют Google, Amazon, Microsoft и другие технологические компании, можно считать источником данных, эти API активно используются для разработки собственных решений банков. В качестве примеров, где все-таки реально приобрести большие данные, можно назвать сотовых операторов: они сейчас начинают очень активно предлагать свои услуги на этом рынке. Но речь, конечно, не про исходные данные клиентов, а разного рода агрегаты, метрики и прогнозы: по сути, это предложение ML-аналитики.

 – При решении каких задач банки обычно предпочитают внешних поставщиков, а когда, наоборот, стремятся к реализации собственными ресурсами? С чем это связано, по вашему мнению?

– Концептуально это решение никак не связано с классом задач. Это определяется только позиционированием самого банка. Если банк позиционирует себя как технологическую компанию, то он многое будет делать самостоятельно, если нет – обратится к внешним поставщикам. В области голоса и графики немало внешних поставщиков. Это конкурентный рынок, на котором уже сейчас есть из чего выбрать, а со временем эти услуги перейдут в класс commodity и упадут в цене, поэтому нет смысла вкладываться в свои решения. Возможно там, где задачи связаны с очень персональными данными, в настоящее время банки еще выбирают собственные решения. Однако и эта ситуация меняется. Уверен, что все будет происходить по известному сценарию, как в свое время было с банковским софтом: ни один банк не в состоянии на длительной дистанции поддерживать высокий уровень ML-решений. Все-таки это отдельный бизнес, и решения технологических компаний будут неизбежно замещать собственные решения банков. Рынок бурно развивается, важно использовать это. Любая попытка изобретать велосипед работает против банка.

 – Требует ли развитие рынка решений в области ИИ какого-либо специального регулирования или изменений в существующей нормативной базе?

– Без сомнений, и в области ИИ, и области BigData. Из самого очевидного: широкое использование нейронных сетей во многих классах банковских задач сталкивается с невозможностью применения из-за сложности прямой интерпретации результатов. Переход к облачным решениям также диктует развитие нормативной базы, регулирование.

 – С какими трудностями приходится сталкиваться банкам при валидации используемых моделей, основанных на технологиях ИИ?

– Machine Learning находится в стадии своего активного развития. Поэтому из трудностей можно назвать стандартные проблемы роста. Это, конечно, нехватка специалистов. Непонимание на разных уровнях ценности и реальных возможностей ML: все алгоритмы машинного обучения – вероятностные, значит, у них всегда есть ошибки первого и второго рода. Этот факт часто труден для освоения теми, кто привык к единственно верному ответу и персональной ответственности. Вокруг этой темы сейчас слишком много хайпа при отсутствии реальных успешных историй.

 – Какие факторы стимулируют спрос на решения / самостоятельные разработки банков в области ИИ? Что, напротив, мешает внедрению технологий ИИ в банках?

– Ключевые игроки банковского рынка уже начали применять ML для разных задач, и это объективная реальность. А те, кто еще только задумывается об использовании ML, тоже вынуждены считаться с этим фактом и вкладываться. При этом, как и все новое, внедрение ML связано с проблемами внедрения изменений. Это может быть непонятно, дорого, неочевидно. Нужно адекватно понимать возможности и ценность ML для конкретного бизнеса, ориентироваться не на моду, а на свои задачи: определить стратегию и следовать ей.

 – Как вы оцениваете объем рынка решений в области ИИ в денежном выражении и каковы ваши прогнозы на ближайшие годы? Какова доля ЦФТ на этом рынке?

– Полагаю, что в течение 3–5 лет 50% IT-бюджетов уйдут в область данных. ЦФТ определил для себя ML как одну из основных движущих ценностей, активно наращивает компетенции и успешные истории. Рассчитываем занять место на рынке пропорционально доле на рынке АБС для банков.


Обращение в службу внутреннего контроля — это обратная линия, с помощью которой мы напрямую от партнёров и клиентов получаем информацию о том, насколько наша деятельность удовлетворяет вашим требованиям и ожиданиям.

Высказать своё замечание или предложение Вы можете заполнив онлайн-форму, либо позвонив напрямую в службу внутреннего контроля по телефону +7(495) 225-34-44 доб. 1613

Анонимное обращение

Спасибо, что помогаете нам стать еще лучше!