ВТБ

ВТБ встраивает в чат-бот банковского приложения генеративный искусственный интеллект, рассчитывая существенно повысить качество клиентского опыта. Как минимум, люди смогут оценить отсутствие необходимости предоставлять информацию, которой уже обладает банк, сохранение контекста разговора и использование понятных терминов. Банк же расширит спектр решаемых вопросов и сократит издержки. О реализации проекта рассказывает Денис Левошко, владелец продукта, управление «Мессенджеры и чат-боты» ПАО ВТБ.

- Какую задачу вы решаете при реализации проекта?

Чат-бот ВТБ обрабатывает более 3 млн обращений в месяц, он охватывает огромную аудиторию. Поэтому наша задача – давать клиентам быстрые и точные ответы на вопросы в автоматическом режиме, не задействуя сотрудников контакт-центра. Для этого мы стремимся максимально использовать потенциал больших данных и элементы искусственного интеллекта. Суть проекта заключается во внедрении алгоритмов ИИ в чат-бот ВТБ, которые будут обрабатывать 1,7 тыс. клиентских сценариев.

Благодаря этому улучшится клиентский опыт, а команда чат-бота внесет большой вклад в повышение эффективности банковского обслуживания.

- Какие принципы выбраны для реализации проекта? Каким правилам стараетесь следовать?

В основе проекта лежит два ключевых принципа. Мы должны сделать ответы бота максимально человечными. Уже сейчас у клиентов пропадает страх и нежелание общаться с ботом в пользу быстрого и качественного решения вопроса. Отсюда рождается второй принцип: качество сервиса в канале должно расти. Мы должны видеть реальное динамичное изменение индекса удовлетворенности в канале – это и будет критерием успеха проекта.

- Какие требования предъявлялись к решению?

Максимальная скорость бота при генерации ответа, которая уже составляет менее секунды. Такую скорость хочется сохранить и в будущем, наращивая и улучшая алгоритмы «под капотом». Еще одно важное требование: поддержание высокого уровня уверенности бота в правильном определении тематики вопроса.

- Какие данные используются?

Данные для обработки включают действия клиентов в банковском приложении, запросы через чат-бот, историю транзакций, диалоги с операторами. Эти данные собираются, хранятся и обрабатываются в соответствии с принципами информационной безопасности.

- Какой математический аппарат применяется?

Под капотом нашей системы лежит внушительный арсенал передовых технологий. Мы пользуемся мощью нейронных сетей, применяя передовую трансформерную архитектуру для векторизации фраз клиента, что позволяет нам точно и эффективно интерпретировать их запросы. Наши ML-классификаторы обеспечивают высокую точность в различении контекстов и ситуаций, а алгоритмы извлечения именованных сущностей, основанные на biLSTM-CRF, гарантируют надежное распознавание ключевых элементов информации. Этот элегантный симбиоз технологий обеспечивает нам уникальную способность предоставлять высококлассный сервис и достигать впечатляющих результатов в нашей работе.

- На какой стадии находится проект?

В настоящее время мы пилотируем генеративный чат-бот на ограниченном объеме сценариев и внимательно следим за качеством консультаций. Наша цель – постепенно расширять количество сценариев, улучшать качество обслуживания клиентов на основе анализа данных и обратной связи от пользователей. Это позволит более эффективно и приятно взаимодействовать с банковским приложением.

- Что самое сложное в ходе этого проекта?

Самое сложное в проекте – это поиск и адаптация данных для их быстрой и качественной обработки. Понимая, что количество источников будет кратно увеличиваться, приходится изначально выбирать правильную архитектуру данных. А еще было сложно проводить эксперименты в рамках разных подходов и оценивать их эффективность, так как вариативная модель запросов клиентов через чат, как правило, бесконечно многообразна, что добавляет сложности задаче.

- Что удалось особенно хорошо?

Не все коллеги охотно соглашаются с пилотными проектами, так как это дополнительные трудозатраты. И вот что нам особенно хорошо получалось делать – это «продавать» решения смежным командам и заказчикам. Все, что связано с высокими и современными технологиями, неизбежно вызывало интерес. Мы однозначно хорошо «продавали» наше решение перед принятием его к внедрению.

- Каковы ожидания относительно этого проекта?

Благодаря переходу на новую технологическую платформу в 2023 году чат-бот смог более качественно и быстро определять тематику вопроса и подбирать сценарий, наилучшим образом отвечающий запросу клиента, без переадресации в другие каналы и без привлечения оператора. Это позитивно отразилось на основных метриках: решение запроса чат-ботом без привлечения оператора достигло 85%, индекс удовлетворенности клиентов – 4,9, а доля удовлетворенных клиентов ко всем оценкам клиента превысила 90%. За 2023 год доля чата среди всех обращений выросла с 36% до 50%, то есть сейчас половина клиентов выбирает чат для решения своих вопросов.

Внедрение в чат-бот алгоритмов машинного обучения позволит существенно повысить эти показатели, а соответственно и удовлетворенность клиентов. Путем анализа данных и применения методов генеративного моделирования мы планируем создать более эффективную систему, способную обрабатывать широкий спектр запросов клиентов.

Мы предполагаем, что возможности ИИ позволят чат-боту не запрашивать у клиентов информацию, которая уже есть у банка, давать ответ за наименьшее количество шагов, использовать понятные клиенту термины, уведомлять его о выполнении запроса. Кроме того, важно сохранять контекст разговора, подсказывать оптимальный путь решения проблемы, разделять длинные ответы на несколько сообщений, и, конечно же, давать понять, что беседа ведется с ботом. В конечном счете это должно повысить качество клиентского опыта.

- Есть ли какие-то плановые показатели, к которым стремитесь?

Есть метрики успеха работы бота. К ним можно отнести долю обращений в чат от общего количества обращений в банк в цифровых каналах, уровень автоматизации обращений клиентов, уровень удовлетворенности сервисом. Мы ориентируемся на все эти показатели. Для себя считаем хорошим результатом, если доля обращений превысит 55%, автоматизация будет не ниже 85%, а доля удовлетворенных клиентов будет более 93%. Также немаловажным для нас является показатель качества определения темы обращения клиента. Сейчас данный показатель варьируется в диапазоне 83-85%. С внедрением генеративного ИИ у нас получится достигнуть более высокого показателя в 90%.

- В чем роль этого проекта для ВТБ?

Роль нашего проекта заключается как в повышении эффективности обслуживания клиентов, так и в оптимизации операционных процессов. Основным экономическим эффектом чат-бота является сокращение расходов на операторов контакт-центра. В 2023 году мы уже сэкономили банку 2,5 млрд руб. за счет снижения затрат на операторов. Кроме того, мы неслучайно большое внимание уделяем пользовательскому опыту: увеличение лояльности и удовлетворенности клиентов приводит к росту выручки компании.

Но, помимо бизнес-эффекта, наш проект имеет еще и социальную значимость. Во-первых, мы повышаем финансовую грамотность пользователей. Чат-бот умеет не только рассказывать о продуктах и услугах банка, но и объяснять, как работают финансовые инструменты и как пользоваться сервисами ВТБ.

Во-вторых, чат-бот облегчает доступ клиентов к информации и банковским услугам. В чате клиенты могут получать оперативные консультации и решать финансовые вопросы в любое удобное время без визита в офис банка и без ожидания ответа оператора. Это особенно важно для людей с ограниченными возможностями. Таким образом, наш продукт способствует повышению доступности банковских услуг для широкого круга пользователей, что является важным аспектом социальной ответственности компании.

- В каких направлениях планируется развивать проект?

Самым главным направлением является увеличение количества источников данных для принятия правильного решения в ответе. В наших планах также расширение проекта как по вертикали, так и по горизонтали. Мы планируем внедрять решение не только в рамках обслуживания розничного клиента, но для внутренних клиентов. На первом этапе данное решение уже встраивается в чат-бот-сервис по обслуживанию и поддержке наших сотрудников в точках продаж.

Три года назад ВТБ завершил два крупных присоединения – Банк Москвы и ВТБ 24. В результате в банке образовалась очень сложная архитектура аналитического ландшафта. Естественным образом на нем сформировались три крупных архитектуры, построенных на различных технологиях и обладающих функционалом различной степени зрелости. Получившееся наследие не устраивало ни ИТ, ни бизнес: сразу же столкнулись с дублированием и разрозненностью данных, как следствие – высокой стоимостью разработки и долгим временем создания новых продуктов.

Кроме того, используемый технологический стек стремительно устаревал. Для ряда аналитических компонентов применялся комплекс Oracle SuperCluster, и еще большее число продуктов базировалось на Oracle BigData Appliance. Окончание жизненного цикла обоих решений стало огромной проблемой и привело к необходимости масштабной миграции ИТ-инфраструктуры на новую платформу.

Банк решился на создание единой полноценной платформы данных, которая должна включать в себя несколько компонентов. Во-первых, это часть, отвечающая за загрузку и управление данными оперативного хранилища данных. Вторая часть – хранилище данных с единой бизнес-моделью, включающее специализированные витрины для ad-hoc аналитики и банковских приложений, витрины с оперативными данными, пользовательские песочницы и т. д. Третья важная составляющая – озеро данных, ориентированное на задачи машинного обучения и data science, а также часть задач отчетности.

Этот проект стал первым опытом ВТБ по импортозамещению ключевой системы, участвующей в процессе подготовки отчетности для регулирующих органов. Осуществляемый переход призван обеспечить ВТБ полную свободу цифрового развития.

О создании центрального хранилища аналитических и отчетных систем рассказывает Ирина Петровская, вице-президент, заместитель руководителя департамента управления и координации технологических изменений Банка ВТБ и номинант премии CDO Award.

- Что получает бизнес от реализации проекта, кроме экономии на лицензиях и унификации инфраструктуры?

Бизнес получил ускорение расчета форм от двух до 11 раз, а также значимую оптимизацию стоимости владения. Мы планируем наращивать функционал этой системы. В будущем будет расти кумулятивный эффект от внедрения такого решения.

- Как происходил процесс выбора инструментов для построения новой платформы? Какие варианты рассматривались?

У нас было много критериев отбора: функциональность, производительность, качество поддержки, отсутствие санкционных рисков, безусловная оптимизация стоимости владения, возможность закупки решения в виде ПАКа (программно-аппаратного комплекса), возможность масштабирования, надежность. Немаловажны и планы по развитию платформы, на которые мы могли бы влиять как банк или как группа ВТБ. Наши пожелания должны учитываться – в новых технологичных платформах это достаточно важный критерий. Таким образом, наш выбор остановился на продукте Arenadata.

- Выбрав отечественное решение, банк обезопасил себя от санкционных рисков. Но не бывает проектов совсем без риска – какие новые риски вы приобрели вместе с новой платформой?

Действительно, на 100% захеджировать риски сложно. Но компания Arenadata достаточно широко представлена на российском рынке, у них очень функциональные решения и планы по развитию платформы, которые компания выравнивает вместе с нами.

- ВТБ – очень крупный заказчик со специфическими требованиями, поэтому вендоры часто дорабатывают свои продукты, чтобы их удовлетворить. Как при этом решаются вопросы интеллектуальной собственности: все права на доработки отходят банку или есть какой-то механизм включения их в широкий оборот?

Действительно, большинство наших разработок попадают под понятие интеллектуальной собственности и переходят к нам. При взаимодействии с Arenadata мы заранее договорились, какая функциональность будет включена в базовую поставку и дальше войдет в новую версию продукта. Такой подход достаточно выгоден и для поставщика, и для нас. В результате мы получаем базовый продукт, который широко поддерживается, а ошибки, которые возникают у других заказчиков, могут быть устранены у нас обычным патчем. Специализированная же версия под заказчика обычно налагает определенные трудности в поддержке и приводит к удорожанию решения.

- Как в целом банк относится к продуктам open source – это осознанная стратегия или вынужденный шаг? Выступает ли сам банк контрибьютором в проектах open source?

Банк положительно относится к открытым решениям: мы их часто используем сами, а также пользуемся услугами компаний-партнеров, которые обеспечивают для нас доработку таких решений до enterprise-уровня и обеспечивают соответствующую поддержку. Решение Arenadata является классическим примером такого подхода: приобретенный комплекс состоит из набора продуктов open source, которые компания доработала до корпоративного уровня. В частности, решены вопросы с резервным копированием, с восстановлением после катастроф, с информационной безопасностью.

В случае с другими продуктами мы сами становимся разработчиками и дорабатываем open source решения.

- Вместе с платформами устаревают знания по их использованию. Но если замена софта это в итоге лишь вопрос денег, то едва ли можно заменить всех специалистов, привыкших к старой системе. Как был организован процесс миграции с человеческой стороны?

Действительно, при миграции на новую платформу, на новое решение, у нас могут частично меняться интерфейсные слои, с которыми привыкли взаимодействовать бизнес-заказчики. Прежде всего мы постарались радикально не менять эти интерфейсные слои, чтобы сохранить некую преемственность решений в глазах пользователей. Кроме того, одновременно с началом работы над новой платформой, мы активно разрабатывали проект по системе управления данными, которая позволяет легко находить и определять, где какие данные доступны и в каких интерфейсных слоях, в какую систему они попадают. Эта система будет выступать справочником по данным, что значимо облегчает процесс миграции и перестроения на новую платформу.

- Кто пользуется системой – только профессиональные аналитики и дата-сайентисты или более широкий круг сотрудников? Как в банке развивается культура данных?

Если говорить только про проект по внедрению системы отчетности, то да, здесь действительно большую часть пользователей представляют профессиональные аналитики и сотрудники, работающие непосредственно с формами при подготовке их для отправки в ЦБ РФ.

Однако, если мы говорим в целом про платформу Arenadata и наши планы по их использованию, то это будет максимально широкий круг пользователей: дата-сайентисты, аналитики и просто потребители данных, которые видят данные через порталы, через привычные интерфейсы на планшетах с мобильными клиентами. С точки зрения культуры работы с данными, банк делает очень широкие шаги. В последнее время у нас значительно усилилась функция data science. Работая с продвинутой аналитикой, банк создает огромное количество моделей, и в целом у нас data-driven-подход практикуется все шире и шире. Это касается всех направлений деятельности: и работы на клиентских фронтах, и деятельности функциональных подразделений, таких как риски, финансы, бухгалтерия и т. д.

- Как обеспечивается качество данных? Какие методики и инструменты для этого используются?

По работе с качеством данных у нас организован большой процесс, для этого существует система автоматического контроля качества загруженных данных, которая автоматически в ежедневном режиме анализирует и подготавливает дашборды по качеству данных. После этого полуавтоматическим методом, с применением роботизации процессов (RPA), разбираются все инциденты. Таким образом, обеспечивается приемлемое качество данных для работы аналитиков и других потребителей.

- Понятно, что риск физической утечки всех этих терабайтов данных едва ли актуален, но есть же и другие угрозы. Как решаются задачи информационной безопасности в рамках данного проекта?

Безусловно, задачи информационной безопасности одни из ключевых для нашего проекта, именно поэтому у нас были выдвинуты специальные требования, которые сейчас включены в дорожную карту развития самого проекта и продукта Arenadata. Кроме того, все доступы и полномочия внутри платформы данных распределяются исключительно на базе вновь разработанной ролевой модели, которая учитывает и доступы к данным, и доступ к атрибутам – то есть на всех уровнях.

- Вы планируете внедрять какие-то функции на основе искусственного интеллекта в обработку данных? Как будет при этом решаться проблема предвзятости алгоритмов?

За последние полтора года у нас широко вошло в обиход использование искусственного интеллекта. Для применения таких продвинутых способов анализа были реализованы специализированные проекты, в том числе система управления моделями и платформа исполнения моделей. Эти два решения позволяют управлять жизненным циклом модели, в том числе проводить его ревалидацию со временем, и позволяет в автоматизированном режиме дообучать модели.

- Каковы ваши дальнейшие планы по развитию аналитической системы?

Планы достаточно широкие, разработанная программа развития рассчитана до конца 2022 года. В ее рамках мы будем решать вопросы не только унификации данных и повышения их доступности, но и расширение инструментария использования и применения данных. В частности, более широко  будем использовать методы продвинутого анализа, в том числе использования искусственного интеллекта и другие современные методики анализа и обработки данных.

Жизненный цикл инновационной технологии в любой крупной организации рано или поздно приходит к созданию центра компетенции по ней. Наталья Роменская, директор по цифровой трансформации ВТБ, возглавляющая сразу несколько таких центров, рассказала о подходах к развитию новых направлений в банке, подробно остановившись на RPA. Более детальный рассказ об этом опыте можно будет услышать на практической конференции «Роботизация бизнес-процессов — 2019», которую издательство «Открытые системы» проведет 23 апреля.

— Вы руководите несколькими направлениями: блокчейн, искусственный интеллект, RPA и т. д. В какой последовательности они появлялись в банке? Есть ли особенности в их развитии?

Официально мы называемся Группой развития технологических компетенций по направлениям RPA, биометрии, блокчейну и DSAI (Data Science Artificial Intelligence). Все эти направления в ВТБ появились практически одновременно.

Технология RPA — прикладное и абсолютно утилитарное решение для оптимизации бизнес-процессов, отличающееся простотой в разработке, высокой скоростью внедрения и относительной дешевизной применения. Основная задача его централизованного применения в банке — дать возможность раскрыть все преимущества этого инструмента и сделать его максимально эффективным.

Биометрия прежде всего значительно упрощает взаимодействие клиента с банком. Мы активно работаем над повышением качества и удобства реализации этой технологии, взаимодействуем с регулятором по этим вопросам и тщательно исследуем новые решения вендоров.

Тема блокчейна стала «хайповой» после многочисленных спекуляций на биткойне, но в банке мы изучаем только технологическую составляющую. Сама технология обладает огромным потенциалом как для банковского бизнеса, так и для других сфер. Основные преимущества блокчейна раскрываются, когда к решению на его базе подключаются несколько игроков вне контура банка.

Что касается DSAI, то в этом направлении мы разрабатываем модели и применяем их по бизнес-назначению. Основное назначение этого центра компетенции — предоставление экспертизы исследователей данных.

— Чем вы руководствуетесь, выбирая ту или иную технологию?

Механизм выбора в управлении цифровой трансформации ВТБ детально проработан. Есть период тестирования и прототипирования технологий. Это та стадия, когда мы исследуем наиболее перспективные технологии относительно их применения в банковском бизнесе. Мы создаем классическую «песочницу», в которую включаем небольшие по объему финансирования и краткосрочные проекты. В результате выполнения проекта появляются решения, успешность которых мы оцениваем. Здесь мы имеем право строить гипотезы, тестировать, подтверждать или опровергать наши предположения.

Если прототип успешен, то мы претворяем его в жизнь вместе с бизнес-заказчиком из банка. Тщательно подсчитываем затраты и делаем выводы об экономической целесообразности внедрения. Проект масштабируется, и решение полноценно используется.

Далее два варианта: либо больше спроса на технологию нет, либо мы понимаем, что решение интересно другим подразделениям и нужна масштабная его эксплуатация в разных процессах банка. В этом случае становится очевидной необходимость в процессном управлении.

У нас есть три столпа в управлении: регламентация, инфраструктура и коммуникации. Мы договариваемся о единых правилах, по которым работаем, о том, по каким критериям отбираем процессы для внедрения, как считаем эффективность, какую эффективность считаем достаточной для старта, как закупаем технологические платформы и какие именно. Также решаем некоторые процедурные моменты внутри банка. Это и есть регламентация.

Инфраструктурная часть — своего рода «кровеносная система» технологии. Это сугубо техническая часть: архитектура, тестовые контуры, поддержка. От того, насколько продуманы все детали, будут зависеть сроки и эффективность внедрения.

Также очень важна коммуникационная составляющая. Сотрудники должны не только хорошо знать инновационные продукты и возможности внутри банка, но и с энтузиазмом их поддерживать. Причем речь идет о сотрудниках всех уровней. Помимо внутренней коммуникации, не менее важно рассказывать о наших проектах вовне. И речь здесь не столько о желании во всеуслышание заявить: «А мы сделали это», сколько о том, чтобы обмениваться опытом с коллегами.

Все три эти составляющие жизненно важны, без них невозможно централизованное управление той или иной инновационной технологией.

— Каждая технология имеет свою степень зрелости, свою скорость развития, свои перспективы в банковском бизнесе. Как это влияет на стадии их развития внутри банка?

Технологии разные, они отличаются и степенью технологической зрелости, и скоростью адаптации, и сложностью имплементации. Какие-то — например, RPA — достаточно просты, и при выстроенной инфраструктуре и налаженном процессе их реализация в организации может происходить как по конвейеру.

Другие требуют большого количества сил и энергии на самом начальном этапе. Это можно сказать о блокчейне. Перед началом проекта с использованием такой технологии необходимо провести множество встреч и найти тех, кому интересно было бы реализовать это на практике.

У всех технологий, о которых я говорила, вне зависимости от стадии развития, есть одно общее — перспективы их развития. Мы не занимаемся промышленным централизованным внедрением технологий, будущее которых выглядит неясным.

— Какие этапы развития проходят сами центры компетенций?

Мы всегда начинаем с пилотирования. В случае с RPA мы проводили пилоты на разных платформах, пробовали, сравнивали, оценивали. При этом параллельно проводим различные коммуникационные сессии. В ВТБ проводятся регулярные семинары в формате бизнес-завтраков, куда мы приглашаем всех сотрудников банка, рассказываем о наших проектах и демонстрируем то, что получилось. О том, как именно будем реализовывать процесс управления той или иной технологией, договариваемся уже на этапе первых внедрений. Но и здесь живем в режиме быстрых изменений, понимая, что регулярно будем дополнять и редактировать внутренние законы, по которым договариваемся жить.

— На какой стадии находится центр компетенций по RPA?

За последний год мы выбрали платформу, пропилотировали несколько процессов, успешно ввели одно решение в эксплуатацию с очень ощутимым финансовым эффектом, на очереди уже внедрения в различных подразделениях. В этом году будут роботизированы некоторые процессы HR, бухгалтерии, финансов, крупного, малого и среднего бизнеса, рисков, безопасности, юридические и операционные процессы.

— С чего вообще должен начинаться проект RPA в каждой организации?

Первое и главное — это поиск заказчика. Например, нет сомнений в том, что технология RPA работает. Но надо понять, есть ли кто-то в организации, кто готов ее внедрить. С этого начинается «большое плавание».

— С каких процессов правильнее начинать роботизацию? Есть точка зрения, согласно которой самое очевидное — простые и дешевые процессы — не лучший выбор, так как они не демонстрируют убедительной экономии.

Убедительную экономию демонстрирует не уровень сложности процесса. Необходимо критически смотреть на процесс. Насколько он трудоемкий? Сколько систем задействует? Сколько времени он требует на выполнение?

И опять же, не стоит думать, что мы выбираем для роботизации только задачи «скопировать-вставить», хотя такие тоже, безусловно, есть. Есть более интересные ситуации. К примеру, у нас был процесс, над которым должен был работать ровно один робот 24 часа в сутки. Нужно было «кликать» последовательно на несколько ссылок один раз в небольшой промежуток времени. Цена ошибки измерялась миллионами рублей. Также был случай, когда требованием нашего крупного корпоративного клиента было немедленно централизовать процесс в «одно окно» за очень маленький для автоматизации период времени. Поэтому вопрос экономии может проявляться как в большом масштабе (в отношении количества выполняемых операций или количества задействованных людей), так и в рамках одного процесса (например, процесса торгов).

Начинать всегда лучше не с самых простых или самых сложных процессов, а с тех, которые доступны для внедрения. И конечно, никогда не останавливаться на достигнутом. За одним процессом брать другой, знакомиться с новыми системами, интеграцией, процедурами.

— Какие направления сейчас охватываются с помощью RPA? Как планируется действовать дальше?

Что касается технологических экспериментов, то в этом году мы будем внедрять процессы с модулями машинного обучения и оптического распознавания символов (OCR). Будем делать наши роботизированные процессы умными. Также в течение года планируем максимально упростить внутренние процедуры, чтобы процесс роботизации проходил быстрее.

— О чем вы планируете рассказать на конференции «Роботизация бизнес-процессов — 2019»?

Я готова поделиться опытом роботизации процессов в ВТБ, а также рассказать о тех трудностях внедрения, которые обычно возникают при «приземлении» технологии в больших компаниях. Когда роботизация процессов проходит стадию пилотирования и начинается внедрение в промышленный контур, многие сталкиваются с неожиданными обстоятельствами. Роботизация процессов — инструмент, а не предмет для конкуренции или сравнения масштабов внедрения. Поэтому я думаю, что очень важно открыто обмениваться информацией и обсуждать процесс реализации. Так мы поможем друг другу предусмотреть какие-то шаги заранее. Это даст нам новые возможности в развитии той или иной технологии на своей территории.

Большинство компаний после начала санкционного противостояния придерживаются консервативной стратегии развития ИТ в надежде, что ситуация не будет ужесточаться и санкции напрямую их не коснутся. В итоге такая позиция для многих себя оправдала, хотя из-за валютных курсов импортозамещение все больше превращается из политического в экономический фактор.

ВТБ ощутил на себе дыхание санкций, и это заставило его по-новому оценивать свои риски. Он имеет очень веские стимулы для изменений, при том что любые действия по импортозамещению связаны с потерями – ведь в любом случае приходится на это тратить ресурсы. О своих подходах рассказывает руководитель департамента ИТ – старший вице-президент ВТБ Дмитрий Назипов.

ВТБ попал под санкции, хотя область ИТ они и не охватили. Тем не менее банк весьма активно ведет работу по выходу из импортозависимости. В чем причина?

Наша мотивация совпадает с мотивацией всей индустрии. Она сводится к двум основным направлениям: минимизировать риски, связанные с отказом от предоставления ИТ-услуг и продуктов со стороны западных поставщиков; оптимизировать расходы на приобретение и последующее сопровождение продуктов. Из-за растущего курса валют становится обременительным содержание большого парка западных программных и аппаратных средств и уменьшается рублевый ИТ-бюджет. Мы должны искать полноценные и работоспособные аналоги зарубежных решений.

По обоим направлениям рецепты схожи: использовать российские решения и свободное ПО, а также применять стандартные, коммодитизированные аппаратные системы. Мы изучаем открытые платформы, прорабатываем вопросы замещения российским ПО западного.

Активная работа началась в 2014 году, когда банк попал в санкционные списки, хотя санкции действительно ограничивали лишь доступ к финансовым рынкам. Массового отказа от обслуживания и продажи продуктов не было, но тем не менее мы приложили усилия к тому, чтобы минимизировать возможные риски. Например, в ряде случаев мы перешли с аренды ПО на его приобретение – в частности, это касалось продуктов Microsoft. И конечно, мы радикально интенсифицировали наши изыскания в области свободного ПО.

Дмитрий Назипов Возраст: 47 лет Послужной список: • 2006 – настоящее время ВТБ, руководитель департамента ИТ – старший вице-президент ВТБ • 2004 – 2006 ВТБ, вице-президент – начальник управления внедрения и сопровождения информационных систем • 2001 – 2004 Председатель Государственного комитета по связи и информатизации Чувашской Республики • 1994 – 2001 Начальник управления информационных технологий Администрации Президента Чувашской Республики Образование: Чувашский государственный университет, кандидат экономических наук Фотографии предоставлены пресс-службой ВТБ

Импортозамещение необходимо на государственном уровне, это понятно. А нужно ли оно компаниям? Особенно с учетом того, что горизонт планирования у многих сократился до полугода...

Стратегия импортозамещения на уровне одной компании в нынешних условиях будет обходиться крайне дорого. И дело не только в технологиях: большую проблему представляет кадровый дефицит. Например, в области открытых СУБД специалистов достаточного уровня квалификации крайне мало.

Усилия государства, а именно – финансирование и преференции для российских разработчиков, способны изменить ситуацию. Сейчас предпринимаются попытки сформировать реестр российского ПО и ограничить закупку западных решений государственными компаниями. Думаю, это будет способствовать развитию рынка разработки отечественных решений в области ИТ и информационной безопасности.

У вас существовала своя ИТ-стратегия, она была представлена в 2013 году. Как повлияли на нее события 2014 года? Сразу стало понятно, что придется ее кардинально менять?

Разработанная тогда стратегия касалась общих вещей, направлений развития. С этой точки зрения она не слишком зависит от политических факторов. Поэтому влияние появившихся впоследствии ограничений не было критичным.

Во многих крупных организациях появилась специальная должность – менеджер по импортозамещению. Есть ли она в ВТБ?

У нас такого человека нет, поскольку у нас этот процесс осуществляется отнюдь не для галочки, нам не надо ни перед кем отчитываться. Это сфера ответственности целого ряда топ-менеджеров, в том числе и моя – руководителя департамента ИТ.

В разных сегментах ИТ-рынка ситуация с доступностью российских аналогов различна. Какие пути решения проблем были выбраны в ВТБ в каждом случае и почему?

Наша главная задача – обеспечить надежные финансовые сервисы. Надо понимать, что каждый новый проект, будь то миграция или внедрение новой системы, – это тоже риск. А значит, приходится взвешивать факторы, действовать предельно осторожно.

К примеру, в ряде проектов используется открытая BPM-платформа Alfresco Activiti. Наши исследования показывают, что, в принципе, по довольно широкому кругу программных средств можно за определенный период времени и при вложении определенных ресурсов провести замену проприетарного ПО на открытое.

Большая проблема – это переход на новые СУБД, где Oracle уже долгие годы остается стандартом. Полноценной замены для нее с возможностью быстрого переноса приложений не существует. PostgreSQL вполне может быть альтернативной СУБД, но лишь на новых проектах. Портирование на PostgreSQL существующих приложений, особенно «тяжелых», – крайне долгая и дорогая процедура.

В сегменте оборудования наблюдается не столько импортозамещение, сколько «западозамещение»: многие в поисках альтернатив смотрят на восток. Насколько это занятие перспективно?

С оборудованием ситуация наиболее серьезная. С одной стороны, в сегменте стандартных серверов наступила коммодитизация (в данном случае – переход продукта из марочной категории в рядовую. – Прим. ред.) – существует широкий выбор решений вполне разумного качества и стоимости. С этой точки зрения серьезным ударом может быть лишь полный запрет на поставки процессоров Intel. Альтернатив же тяжелым системам (в частности, IBM) просто нет. Возможно, при наступлении критических ситуаций придется даже проводить даунгрейд систем.

Установление отношений с китайскими поставщиками перспективно, хотя и не панацея. Такой путь вполне оправдан, когда речь не идет о системах высшего класса. Например, мы реализовали с Huawei крупный проект по виртуализации рабочих станций. Вероятно, сотрудничество будет продолжено.

Если говорить о бизнес-приложениях, что перспективнее: попытка найти более-менее подходящие российские разработки или ориентация на открытые решения?

Разумеется, большинству компаний в зависимости от ситуации придется сочетать оба этих подхода. В любом случае для российских поставщиков это отличная возможность увеличить свою долю на рынке.

Что касается бизнес-приложений, то компетенции российских разработчиков и системных интеграторов – по крайней мере в банковской сфере – достаточно высоки. Практически все российские банки в качестве специализированных систем используют отечественные разработки, и в этой области серьезных проблем нет. Но, возможно, от разработчиков и интеграторов потребуются серьезные усилия по портированию систем на новые платформы и обеспечению их горизонтальной масштабируемости. В последнее время такая работа уже началась, это очень хорошо. Возможно, что именно массовая миграция бизнес-приложений на открытые программные платформы с реализацией горизонтального масштабирования на коммодитизированных аппаратных системах является наиболее трудоемким и затратным, но и наиболее эффективным вариантом.

Вы как заказчик ИТ действительно больше внимания стали уделять российским вариантам при проведении тендеров?

При рассмотрении предложений мы обращаем внимание на открытые платформы и российских разработчиков. Да, у них появилось гораздо больше шансов. Из-за валютных курсов импортозамещение становится (или даже уже стало) не политическим, а чисто экономическим мотивом.

Как, по вашим ощущениям, повлияют на рынок госзакупок ИТ меры по поддержке отечественных производителей? Чиновники эти мягкие рекомендации положат под сукно или будут скорее воспринимать как приказ?

В любом случае чиновникам придется задумываться об этом все чаще. В ряде случаев переход госучреждений на открытое ПО вполне оправдан – по крайней мере там, где не требуется высокой доступности и производительности систем. Ну а там, где требования гораздо выше, возникнут проблемы.