Auto ML алгоритм дата-сайентист от Сбербанка

Auto ML алгоритм дата-сайентист от Сбербанка

Сбербанк создал новую модель машинного обучения Auto ML. Это сообщил на Российском инвестиционном форуме 2019 заместитель Председателя Правления Сбербанка Анатолий Попов. Auto ML — алгоритм, который умеет создавать другие модели.

Auto ML от Сбербанка

Данный алгоритм показал качество предсказания, сравнимое с работой дата-сайентиста. При этом справился с задачей за 55 минут против одного-двух дней работы человека. Auto ML — алгоритм, который умеет создавать другие модели. А они, в свою очередь, уже решают прикладные задачи. Например, прогнозируют платежеспособность клиента при выдаче кредита. Или помогают отделять законопослушных клиентов от нарушителей.

В январе 2019 года был проведен пилот. Алгоритмы Auto ML применили для создания нескольких baseline-моделей (первых версий) класса Next BestAction (таргетирование кампаний продаж).

Алгоритм позволяет оптимизировать один из важных шагов создания применяемой в бизнесе модели машинного обучения. А именно — создание baseline модели (первой версии модели, которая потом развивается уже с участием человека). Качество baseline-моделей созданных алгоритмом Auto ML сопоставимо с качеством модели создаваемой вручную. При этом скорость работы алгоритма в 10-15 раз превосходит скорость работы человека.

Искусственный интеллект

Полученные результаты доказывают возможность использования технологии автоматического моделирования для быстрого формирования базовых моделей обработки данных и использования его для запуска кампаний продаж корпоративно-инвестиционного бизнеса Сбербанка.

Анатолий Попов, заместитель Председателя Правления Сбербанка: «Одна из возможностей для повышения эффективности всех бизнес процессов в банке — внедрение искусственного интеллекта. Однако создание десятков тысяч моделей, чтобы покрыть все аспекты деятельности, является практически нереальной задачей. Если для создания и внедрения моделей применять только ручной труд дата-сайентистов и разработчиков. Поэтому мы внедряем у себя один из самых современных в мире подходов к работе с моделями машинного обучения. Систему алгоритмов, которая быстро и самостоятельно создает прикладные решения на основе моделей машинного обучения».

Фото: Firestock.