Сбербанк создал новый алгоритм, который работает как дата-сайентист

Сбербанк

• Auto ML — алгоритм, который умеет создавать другие модели.
• Алгоритм показал качество предсказания, сравнимое с работой дата-сайентиста, при этом справился с задачей за 55 минут против одного-двух дней работы человека.

14 февраля 2019 года, Сочи — Сбербанк создал новую модель машинного обучения Auto ML, сообщил на Российском инвестиционном форуме заместитель Председателя Правления Сбербанка Анатолий Попов.

Auto ML — алгоритм, который умеет создавать другие модели. А они, в свою очередь, уже решают прикладные задачи — например, прогнозируют платежеспособность клиента при выдаче кредита или помогают отделять законопослушных клиентов от нарушителей.

В январе 2019 г. был проведен пилот: алгоритмы Auto ML были применены для создания нескольких baseline-моделей (первых версий) класса Next BestAction (таргетирование кампаний продаж).

Алгоритм позволяет оптимизировать один из важных шагов создания применяемой в бизнесе модели машинного обучения, а именно создание baseline модели (первой версии модели, которая потом развивается уже с участием человека). Качество baseline-моделей, созданных алгоритмом Auto ML, сопоставимо с качеством модели, создаваемой в ручную. При этом скорость работы алгоритма в 10-15 раз превосходит скорость работы человека.

Полученные результаты доказывают возможность использования технологии автоматического моделирования для быстрого формирования базовых моделей обработки данных и использования его для запуска кампаний продаж корпоративно-инвестиционного бизнеса Сбербанка.

Анатолий Попов, заместитель Председателя Правления Сбербанка:
«Одна из возможностей для повышения эффективности всех бизнес процессов в банке - внедрение искусственного интеллекта. Однако создание десятков тысяч моделей, чтобы покрыть все аспекты деятельности является практически нереальной задачей, если для создания и внедрения моделей применять только ручной труд дата-сайентистов и разработчиков. Поэтому мы внедряем у себя один из самых современных в мире подходов к работе с моделями машинного обучения – Auto ML. Систему алгоритмов, которая быстро и самостоятельно создает прикладные решения на основе моделей машинного обучения».

# # #

Сбербанк
Полина Тризонова
Пресс-служба
тел. +7 495 957-57-21
media@sberbank.ru
https://twitter.com/SberbankMedia

ПАО Сбербанк — крупнейший банк в России и один из ведущих глобальных финансовых институтов. На долю Сбербанка приходится около трети активов всего российского банковского сектора. Сбербанк является ключевым кредитором для национальной экономики и занимает крупнейшую долю на рынке вкладов. Учредителем и основным акционером ПАО Сбербанк является Центральный банк Российской Федерации, владеющий 50% уставного капитала плюс одна голосующая акция. Другими 50% акций Банка владеют российские и международные инвесторы. Услугами Сбербанка пользуется более 145 млн клиентов в 22 странах мира. Банк располагает самой обширной филиальной сетью в России: около 15 тысяч точек обслуживания. Зарубежная сеть Банка состоит из дочерних банков, филиалов и представительств в Великобритании, США, СНГ, Центральной и Восточной Европе, Индии, Китае, Турции и других странах.
Генеральная лицензия Банка России на осуществление банковских операций № 1481.
Официальные сайты Банка: www.sberbank.com (сайт Группы Сбербанк), www.sberbank.ru.