Новая AI/ML-платформа развития бизнеса от «Диасофт» — Digital Q Intelligence Platform — построена на low-code принципах. Это позволяет облегчить процесс проектирования моделей машинного обучения для оптимизации функционала решений, установленных в банке, и поддержки цифровой трансформации бизнеса. Для внедрения технологии искусственного интеллекта (AI) специалистам банка достаточно знать общие принципы работы нейронной сети, все параметры настраиваются в интерфейсе системы, перемещения в среду разработки не требуется.

Созданию AI/ML-платформы в «Диасофт» предшествовала долгая и тщательная работа команды над сервисами роботизации.

«Сначала мы работали над созданием инфраструктуры сервисов роботизации бизнес-процессов. Встроили технологию роботизации в функционал наших решений. С ее помощью облегчили запуск ежедневных операций в нескольких крупных банках. Создание AI/ML-платформы стало логичным развитием этого направления в «Диасофт», — отметил Антон Шебалкин, архитектор AI/ML-платформы компании «Диасофт».

По сравнению с технологией роботизации, платформа для машинного обучения предоставляет более инновационные подходы к работе с информацией. Как пример, сервисы машинного обучения позволяют категоризировать объекты по определенным, не явным, признакам, которые не заложены в процессах роботизации.

Специалисты компании разработали «интеллектуальный конвейер» для создания моделей нейронных сетей и готовых к использованию микросервисов, встраиваемых в любой бизнес-процесс банка.

Сергей Рипплингер, руководитель продукта «Переводы и касса» департамента «Операционная деятельность» компании «Диасофт» отметил: «Мы разработали механизм для обеспечения жизненного цикла моделей нейронных сетей. Эти сети можно встроить в процессы банка и использовать без интеграции с другими системами. Важно, что они работают без участия пользователей. Такой подход к внедрению AI в банках делает технологии более доступными. Надеемся, в итоге AI станет неотъемлемой частью инфраструктуры банков, так как открывающиеся перспективы его использования действительно впечатляют».

«Диасофт» предлагает клиентам использовать модель машинного обучения для анализа поведенческой активности клиентов, определения степени их лояльности и прогнозирования оттока потребителей сервисов банка. Также с помощью точных инструментов AI/ML-платформы можно классифицировать, отслеживать, анализировать и упорядочивать информацию для определения назначения платежей.

В частности, специалисты компании встроили механизмы AI/ML-платформы в функционал решения Digital Q «Аналитика счета». Решение поддерживает требования Федерального закона № 229-ФЗ «Об исполнительном производстве»: контролирует остатки на счетах клиентов банка, к которым обращено взыскание ФССП, и автоматически выявляет статьи доходов социального назначения, средства с которых не подлежат списанию.

«Использование AI позволяет усовершенствовать работу решений, построенных на базе статичных алгоритмов — по классификации документов, например. AI значительно облегчает процесс обработки больших данных. По жестким алгоритмам работает большинство IT-решений, поэтому позитивное влияние, которое может оказать AI на рынок разработки банковского ПО, неоспоримо», — резюмировал Антон Шебалкин.

Как отметили специалисты компании, использование механизмов AI актуально для решения множества важных задач любого банка — кратного ускорения процессов обработки большого количества данных без потери их качества, быстрой поддержки роста и масштабирования бизнеса и т.д. Каждый сервис, построенный на базе AI/ML-платформы от «Диасофт», может работать в любом IT-ландшафте в бесшовной интеграции с уже используемыми банком системами.