ВТБ импортозаместил собственную аналитическую платформу больших данных
Данные, необходимые для построения моделей искусственного интеллекта, анализа, отчётности и продвинутой аналитики, доступны бизнес-пользователям из более, чем 200 информационных систем-источников. Информация хранится в геораспределённой архитектуре disaster recovery высокой надёжности.
На новом отечественном решении обеспечена поддержка ключевых бизнес-процессов управленческой и регуляторной отчётности, а также есть возможность разработки моделей продвинутой аналитики. На платформе работает уже более 300 ИИ-моделей: модели скоринга клиентов, модели для задач CRM, модели оценки дохода клиентов, антифрод модели и множество других.
«Ценность данных, необходимых для аналитики и моделей искусственного интеллекта, — в их актуальности, полноте и корректности. Именно эти характеристики, а также современные инструменты обработки позволили быстрее анализировать информацию, строить модели искусственного интеллекта и использовать их результаты во благо клиентов ВТБ», — рассказал Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент ВТБ.
«Быстрая обработка, надёжное хранение данных и широкий функционал являются одними из ключевых элементов платформы для аналитики и построения моделей искусственного интеллекта. Благодаря реализованному проекту банку удалось выполнить одну из ключевых задач в рамках обеспечения технологического суверенитета», — отметил Никита Рыбченко, руководитель департамента технологического развития общебанковских систем, старший вице-президент ВТБ.
«Проект стал серьёзным вызовом для нашей команды, поскольку необходимо было бесшовно перенести весь цифровой архив деятельности банка за более, чем 10 лет. С помощью наработанного опыта и профессионализма мы смогли на высоком уровне решить эту масштабную и уникальную задачу по импортозамещению. По итогам реализации мы достигли всех поставленных целей», — поделился Василий Мелихов, директор проектов IBS.
