Т1: Цифровые решения повышают эффективность управления операционными и регуляторными рисками в финансовом секторе
Компании представили линейку продуктов для автоматизации управления рисками в банках — GRC-систему ОАЗИС и сервис сравнительной аналитики по операционному риску ОРИКС, а также Сайбокс – аналитическую ML-платформу, которая позволяет финсектору ускорить внедрение искусственного интеллекта. Сергей Степаненко, директор дивизиона технологического развития управления рисками и ALM Т1 Иннотех, и Дмитрий Попов, директор продуктов «Платформы ИИ и модельные сервисы» Т1 ИИ, рассказали на мероприятии, как внедрение современных цифровых решений повышает эффективность работы финансово-кредитных организаций.
Сергей Степаненко подчеркнул, что на фоне ухода зарубежных вендоров, возникновения форс-мажорных ситуаций и регуляторных изменений растет потребность банков в импортонезависимом ПО для качественной работы с рисками, внутренним аудитом и контролем. Благодаря внедрению автоматизированных информационных систем финансово-кредитные организации могут собирать и обрабатывать данные, принимать решения на их основе, а также получают доступ к сравнительной аналитике и бенчмаркам — все это позволяет им более эффективно управлять потерями.
«Сегодня российские разработчики предлагают российскому финсектору больше чем просто импортозамещение зарубежных решений для работы с рисками. Обладая привычной функциональностью, отечественные системы нового поколения наиболее полно учитывают специфику бизнеса заказчиков и локальные регуляторные требования в области риск-менеджмента, в частности Положения Банка России 716-П и 242-П. При этом российские ИТ-компании не ограничиваются исключительно поставкой: они предоставляют заказчикам обучающие и консультационные услуги, которые обеспечивают успешное внедрение решения в ИТ-ландшафт предприятия и его дальнейшее функционирование», — поделился Сергей Степаненко.
Дмитрий Попов рассказал о том, что последние несколько лет российские банки активно внедряют искусственный интеллект и разрабатывают решения на его основе. Спикер отметил, что платформы для управления ИИ позволяют значительно упростить этот процесс, а именно сокращают время и издержки на всех этапах производства ML-моделей — от разработки до вывода на рынок. В частности, такие решения автоматизируют создание, обучение и продуктивизацию элементов искусственного интеллекта.
«Решения для управления ИИ помогают банкам ускорить эволюцию искусственного интеллекта в ландшафте организации и создание ML-продуктов, например для сегментации клиентов, формирования персонализированных предложений банковских продуктов и борьбы с мошенничеством. Внедрение таких платформ не только в разы сокращает сроки разработки алгоритмов, но и приносит банку дополнительный экономический эффект, который, по нашим оценкам, может достигать сотен миллионов рублей в год», — отметил Дмитрий Попов.