Как мы провели ИИ-трансформацию стратегических процессов Сбера

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, я технологический предприниматель, работаю CTO в ИИ-стартапах и помогаю внедрять ИИ в компаниях. Одним из громких кейсов для меня стала ИИ-трансформация Сбера. Сегодня хочу рассказать, как проходила ИИ-трансформация, и какие уроки стоит извлечь из этого опыта.

До ИИ-трансформации банка (2020 год) я работал в роли Chief Data Officer и Chief Data Scientist стратегического блока Сбера. Тогда ChatGPT еще не было, а об ИИ-революции всерьез почти не рассуждали. Конечно, в банках ИИ и ML активно использовались в кредитном скоринге и рекомендательных системах. 

В наши задачи входило макроэкономическое стресс-тестирование банка, анализ и прогнозирование банковских рынков, вывод новых продуктов на рынок, ресурсное планирование, анализ эффективности сотрудников, а также контроль над всеми процессами банка. Ежегодно наш блок формировал новую стратегию развития банка и экосистемы.

Одним из первых ИИ-проектов нашей команды до ИИ-трансформации была модель для прогнозирования эффективности сотрудников. Для обучения модели мы собрали большое количество данных из кадровых систем, систем контроля и учета доступов, социально-демографические показатели, психометрию, оценки сотрудников и другие данные. На тот момент это была единственная ИИ-модель в стратегическом блоке.

Направление было новым и использовалось для решения внутренних задач компании. Но все наработки пригодились, когда в компании объявили ИИ-трансформацию.