Джин из цифровой лампы

Павел, НРД создает множество финтех-решений для игроков финансового рынка, неужели остается время и ресурсы на эксперименты с роботами?

Роботы — это не только увлекательный эксперимент, но и выгодная инвестиция. Он подходит для выполнения миллионов задач, которые не требуют принятия решений с точки зрения человеческой логики. К примеру, в офисе они могут взять на себя ввод данных, расчеты, копирование, структурирование и печать информации. А если добавим им искусственного интеллекта, то цифровые ассистенты смогут первично консультировать клиентов, соединять их с обладающими нужными компетенциями сотрудниками, анализировать популярные запросы, обучаться на основе той истории решений, которые были сделаны раньше, и формировать гибкую матрицу ответов. Эти действия только кажутся незначительными, но отнимают много времени и концентрации.

Наш пилотный проект по автоматизации рутинных задач идет больше года. За это время мы роботизировали много рабочих процессов и достигли производительности в 80 человеко-часов в день. К концу года планируем экономить нашим сотрудником порядка 100 человеко-часов в день — это работа маленького управления из 12 сотрудников.

Сейчас наша команда создает роботов для решения задач операционного блока, клиентского направления, управление по работе с персоналом, департаментов ценных бумаг, риск-менеджмента, внутреннего контроля и многих других. При этом мы не останавливаемся на текущих достижениях и продолжаем искать возможности для роботизации процессов во всех подразделениях НРД.

Помним, вы планировали также заняться разработкой искусственного интеллекта, в частности запустить пилоты по автоматизации валютного контроля и распределению запросов среди сотрудников ИТ-департамента. Удалось реализовать эти задумки?

Задача оказалось не такой простой, какой виделась вначале, но нас это только раззадорило. Мы уже создали прототип искусственного интеллекта для валютного контроля, который будет принимать решения о платежах. До конца года собираемся запустить продукт в промышленную эксплуатацию.

Что касается второго проекта, то разработчики НРД самостоятельно, без специального инструментария, построили нейросеть, которая сама анализирует запросы на исправление ошибок и определяет, кому их отправить. Как работала система по исправлению ошибок и реагированию на инциденты раньше? Сначала пользователь фиксировал ошибку, отправлял запрос на ее исправление в ИТ-департамент. Затем наш сотрудник определял, к какой области она относится и отправлял информацию о ней конкретному специалисту. Сейчас эту работу отдали искусственному интеллекту. Он самостоятельно распределяет запросы на исправление ошибок среди программистов, которые по его мнение наиболее компетентны в решении данного вопроса и менее загружены по сравнению с остальными.

Нейросеть НРД работает в пилотном режиме несколько месяцев. Для ИТ в целом — это новое интересное направление, для сотрудников — возможность попробовать свои силы в создании востребованной и многообещающей технологии. Это как раз те инновации, которые не сразу видно, но они мягко мотивируют людей повышать свою квалификацию и более плотно вовлекаться в рабочий процесс.

Какие проекты в планах?

В НРД есть ряд важных задач для искусственного интеллекта. Например, сейчас у нас работает голосовой помощник. «Железный человек» встречает клиента, когда тот звонит по общему номеру НРД, отвечает на простые вопросы и соединяет с нужным сотрудником — по номеру телефона или фамилии. Но мы хотим расширить его функционал, поэтому вместе с департаментом клиентских и корреспондентских отношений внимательно изучаем, какие темы интересуют наших пользователей, чтобы добавить в библиотеку голосового помощника новые разделы.

В ближайшее время ИТ планируют модифицировать работу чат-бота на сайте НРД. Пока наш чат-бот консультирует клиентов по теме информационных технологий компании, однако в будущем сможет давать развернутые ответы по всем бизнес-направлениям. Подходящий контент нам поможет собрать голосовой ассистент. Таким образом, внедрение искусственного интеллекта в процесс приема и обработки обращений позволит значительно разгрузить клиентский блок НРД.

Кроме того, в нашем шорт-листе — обработка дайджестов Интерфакса о предстоящих корпоративных действиях, что подразумевает разбор информации, ее группировку, хранение, выгрузку по ключевым меткам.

Еще одна тема — прогнозирование инцидентов. Она интересна тем, что на основе имеющихся данных мы можем предсказывать области, в которых могут возникнуть инциденты в новом релизе. Следовательно, это подсказка тестированию, опытной эксплуатации, на что стоит обратить больше внимания в данном релизе. Считаем прогнозирование инцидентов наиболее перспективным направлением, поэтому наша команда анализирует эту нетривиальную задачу со всех сторон. Думаю, в этом году мы должны запустить пилот в этой области.

Как сотрудники ИТ-департамента относятся к таким проектам?

Мы рассматриваем AI в качестве инструмента для повышения вовлеченности персонала в текущую работу за счет снижения объема рутинных задач. У ИТ-специалистов есть отдушины, благодаря которым они могут попробовать свои силы в создании новых технологий. В итоге это все идет на пользу НРД — сокращает ручные затраты, повышает операционную эффективность, увеличивает производительность труда.

Достаточно функционала Unified Functional Testing, вашего основного ПО для текущих задач? Или будете приобретать новые решения?

Мы сбавили обороты с внедрением искусственного интеллекта в валютный контроль, потому что нашего текущего программного обеспечения недостаточно. Сейчас наша команда внимательно изучает рынок решений для AI, сравнивает предложения ведущих ИТ-корпораций. Среди ключевых факторов: значительный опыт разработки в сфере AI, наличие понятных и проверенных методик распознавания и анализа отсканированной информации, ценовая политика и оптимальный набор инструментов.

Как бы вы оценили перспективы роботизации в НРД?

Все очень быстро меняется. Еще 5 лет назад никто не мог подумать, что мы будем спрашивать дорогу у Siri (Apple), заказывать такси через Алису («Яндекс») или искать скидки на товары с помощью «Google. Ассистенте». Но нужно понимать, что эти компании вкладывают большие бюджеты в развитие таких проектов — создают специальные подразделения, которые сфокусированы только на голосовых ассистентах и их обучении. Они стремятся создать не робота, а некого помощника, с которым можно побеседовать — он сможет поддержать разговор.

Что будет через 5 лет, точно не известно, но с уверенностью могу сказать, что голосовые ассистенты претерпят серьезные изменения, потому что сейчас к ним есть ряд вопросов. Мы понимаем, что говорим с роботом, что список тем и ответов серьезно ограничен. Человек использует его как игрушку или помощника в очень простых ситуациях — например, когда диктует поисковый запрос браузеру или просит включить вечерние новости. Но в то же время мы ждем, что цифровой ассистент вырастет в нечто более разумное, полезное и человечное, как в книгах Филипа Дика или Айзека Азимова.

А в отношении НРД мы хотим по максимуму вынести алгоритмизируемые задачи на уровень роботов или искусственного интеллекта, чтобы обеспечить сотрудникам возможность фокусироваться на более важных, масштабных и креативных проектах.