Page ID: 93019
Is Industry:
Is Category:
Query IDs:
Практика

ВТБ представил собственный оптимизатор для решения бизнес-задач

ВТБ и МФТИ представили рынку технологическое решение для оценки эффективности и оптимизации бизнес-процессов. Пока аналогов в России оно не имеет. Сопоставимые продукты, представленные на отечественном рынке, разработаны глобальными корпорациями IBM и Gurobi, FICO. Лицензии на их использование могут быть отозваны в любой момент. Альтернативные решения, созданные на базе открытого кода, заметно ему уступают. Появление отечественного оптимизатора стало важным шагом на пути к укреплению технологического суверенитета страны.

Оптимизатор (solver), созданный специалистами ВТБ и МФТИ, стал первым полностью российским технологическим решением для подбора инвестиционных портфелей, оценки эффективности и оптимизации бизнес-процессов.

«Продукт, созданный командой МФТИ и ВТБ, решает промышленные задачи оптимизации разных типов. На большинстве задач он превосходит стандартное ПО с открытым кодом по скорости и точности решения и конкурирует по этим показателям с ведущими коммерческими солверами широкого профиля. На базе данного ПО разрабатываются и реализуются методы для решения более широкого класса задач».

Дмитрий Ливанов, ректор МФТИ

Тесты показали, что оптимизатор эффективней, чем аналогичные решения на базе открытых исходных кодов. Продукт существенно превосходит их при решении свыше 80% классов задач. В то же время он не уступает в качестве и скорости работы продуктам от международных разработчиков IBM и Gurobi, FICO.

Оптимизатор в работе использует модели машинного обучения, моделирует оптимальную стратегию с учетом индивидуальных настроек пользователя. Его можно использовать на любом персональном компьютере, где запускается операционная система Linux. 

Научные исследования и разработка продукта велись в совместной R&D лаборатории  ВТБ и МФТИ, созданной на базе Физтех-Школы прикладной математики и информатики. Школа – специальное структурное подразделение МФТИ, центр современных компетенций в области прикладной математики, компьютерных наук и технологий работы с большими данными и ИИ.

ВТБ и МФТИ уже сейчас готовы оказывать потенциальным заказчикам оптимизационные услуги, в том числе помощь в постановке задачи, подборе подходящего алгоритма и его внедрении, а в дальнейшем осуществлять техподдержку. К началу 2023 года планируется определить компанию – системного интегратора решения.

«Сервис уже опробован для решения задач по формированию стратегий внутри ВТБ, и в настоящее время мы готовы предложить его заинтересованным компаниям из различных отраслей экономики».

Вадим Кулик, заместитель президента-председателя правления банка ВТБ

В частности, алгоритмы, которые использует новый оптимизатор, использовались программой roboadvisor – роботом-советником ВТБ. Этот сервис помогал клиентам банка при инвестировании. Робот-советник ВТБ «Мои инвестиции» победил в номинации «Лучшее IT-решение – 2021» ежегодной премии Retail Finance Awards 2021. 

Сервис по подбору персонального инвестиционного портфеля предлагал 25 стратегий, которые пользователи могли выбрать, исходя из своего инвестиционного профиля и финансовых целей. Персональный робот-советник использовал результаты анкетирования и целеполагания клиентов и на их базе предлагал персональный инвестиционный портфель. Впоследствии робот регулярно осуществлял его ребалансировку в зависимости от текущей рыночной ситуации. 

Доходность портфелей под управлением робота-советника достигала до 21% годовых в рублях, до 13,4% в долларах, до 5,2% в евро.

Оптимизаторы (солверы – solvers) разрабатываются уже несколько десятилетий. Эти системы позволяют находить оптимальные варианты решения бизнес-задач на основе методов математической оптимизации.

Большинство солверов сегодня используют алгоритмичный метод ветвей и границ, разработанный на базе более простого – метода полного перебора. Однако, в отличие от последнего, допускает отсечение подмножеств допустимых, но заведомо неоптимальных решений.

Раскрыть потенциал метода ветвей и границ помог искусственный интеллект. При решении масштабных задач, когда данных и влияющих факторов для оптимизации много, человек физически не в состоянии отсеять все лишние варианты. По крайней мере, в разумный срок, пока решение все еще актуально.

Так, исследование Gurobi продемонстрировало, что в компании HP по итогам финансового года оптимизатор создал портфель, который принес компании финансовую выгоду в размере 100 млн долларов по сравнению с портфелем, сформированным «вручную» без применения искусственного интеллекта. Оптимизатор позволил получить 90% дополнительной прибыли портфеля при затратах в 24%.

Оптимизаторы принято делить на узкоспециализированные, которые заточены под решение специфических задач, и универсальные. Пример первых – расчет конкретного логистического маршрута или подбор инвестиционного портфеля среди голубых фишек технологических компаний. Вторые призваны решать разноплановые оптимизационные задачи с большим количеством переменных и ограничений, используемых в анализе. Это может быть формирование полноценного инвестиционного портфеля или оптимизация работы промышленного предприятия.

Использование оптимизатора в разных отраслях промышленности может принести эффект не сразу. В отдельных случаях его внедрение может занимать около полугода и более. Искусственному интеллекту необходимо собрать информацию для последующего анализа.

Объем российского рынка оптимизационных решений достигает нескольких млрд руб. От качества используемых оптимизационных решений зависят в том числе и стратегические отрасли российской экономики. Например, КПД нефтеперерабатывающих заводов при отсутствии должных решений может снижаться на 5–10%.  

Если российский рынок покинут международные разработчики ведущих оптимизационных решений и отзовут лицензии на свои продукты, это может оказаться весьма чувствительно. На рынке альтернативы их продуктам практически нет. Работа над созданием такого решения идет в Китае, но оно еще не подтвердило свою эффективность.

«Практически каждая наукоемкая отрасль сталкивается с задачами оптимизации, поэтому уход с российского рынка зарубежных оптимизационных решений может стать серьезной проблемой для прикладной промышленности. Наш сервис может найти свое применение везде, где требуется поиск оптимальных решений в условиях различных ограничений. Любой бизнес-процесс можно представить в виде задачи для оптимизации».

Вадим Кулик, заместитель президента-председателя правления банка ВТБ