Правильное использование данных с применением технологий машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет компаниям уже сейчас эффективно устранять узкие места. Увеличивать продажи, персонализировать маркетинг, повышать производительность бизнес-подразделений. Это также помогает сокращать потери и операционные расходы. Однако для достижения желаемых результатов необходимы серьезные изменения, затрагивающие все аспекты жизни компании, – от информационно-технологической инфраструктуры до корпоративной культуры и мышления сотрудников. Во время дискуссионной панели «Цифровая трансформация: инструменты и подходы к работе с данными» на форуме Digital Almaty 2024 управляющий директор KMF по ИТ Марат Мейров поделился своим опытом и успехами на этом пути.
«Главное условие цифровой трансформации – люди, готовые постоянно меняться»
По словам спикера, цифровая трансформация с применением технологий машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) может значительно улучшить эффективность работы сотрудников и всего бизнеса в целом. Марат Мейров также представил основные элементы технологического стека, на базе которых сейчас развивается инфраструктура данных KMF.
«Наша компания начала свою деятельность в Казахстане в 1997 году. Первые микрокредиты, которые мы выдавали клиентам на развитие бизнеса, составляли в среднем около $100, тогда как сегодня средний размер кредита составляет около 1 миллиона тенге (более $2 тысяч). В настоящее время у нас более 260 тысяч активных клиентов, у которых есть действующие кредиты. Общий объем кредитного портфеля KMF составляет 240 миллиардов тенге. При этом около 45% этой суммы направлено на бизнес-цели, 42% – на агроцели, а также есть потребительское кредитование для случаев, когда нашим клиентам это необходимо», – привел несколько ключевых метрик бизнеса KMF Марат Мейров.
«В настоящее время в компании происходит значительная цифровая трансформация. Но важнейшей составляющей этого процесса всегда остаются люди, – подчеркнул спикер. – У нас уже достаточно крупная ИТ-команда – более 150 человек. При этом общее число сотрудников компании превышает 2 тысячи человек, из которых около 700 являются персональными менеджерами. Это наши коллеги, которые постоянно находятся на связи с клиентами, выезжая к ним на место – в поля, на фермы, базары – и часто выступают в роли помощников и бизнес-консультантов. Наши менеджеры охватывают более чем 4 тысячи населенных пунктов почти по всему Казахстану. Разумеется, цифровая трансформация затрагивает работу всех наших сотрудников в компании, а не только сферу ИТ. Это всегда серьезное испытание, когда людям приходится постоянно адаптироваться к новым технологиям.
Помимо команды, готовой к изменениям, большое значение для успешной трансформации имеет, разумеется, ИТ-инфраструктура – как аппаратное, так и программное обеспечение».
Участники дискуссионной панели «Цифровая трансформация: инструменты и подходы к работе с данными». Фото: Digital Almaty
Четыре направления, где AI может дать серьезные выгоды
В решении каких задач KMF сегодня использует технологии ML и AI?
«В части machine learning мы сейчас экспериментируем по разным направлениям. В том числе активно взаимодействуем с казахстанскими стартапами – считаю, у нас в стране уже достаточно развитое стартап-сообщество. Продукты наших стартапов покрывают весь функционал, который встречается в малом бизнесе, и есть отличные инструменты для корпоративного бизнеса… Мы используем AI в части автоматизации контакт-центра – это чат-боты, звоноботы. Используем технологии машинного обучения, работая с выборками по нашей клиентской базе, – для повышения эффективности телемаркетинга. Также применяем ML в прогнозировании кредитного портфеля и резервов. Здесь наши финансисты работают совместно с data-аналитиками над разными прогнозными моделями. Стараются найти инсайты, те решения, которые позволят нам оптимально управлять операционными расходами и планировать стратегические изменения. Ну и, конечно, используем различные ML-модели при скоринге клиентов – думаю, это уже стандартная практика для Казахстана, у нас практически не осталось финансовых организаций, которые не используют ML в скоринге».
«Куда мы смотрим, если говорить про ближайшее будущее? В каких направлениях внедрение AI способно дать профиты? Выделю несколько.
Первое – real-time маркетинг, получение данных, максимально приближенных к точке самого события, которое эти данные генерирует. Это работа над моделями, которые позволят улучшить работу с клиентами и наши продукты.
Второе направление, которое для нас очень интересно, – это ad-hoc отчетность. Я думаю, это как раз тот ключик, который еще больше повысит культуру использования данных в принятии решений (data-driven подход) в компании. Когда не надо ждать несколько дней, пока тебе аналитик сформирует какой-то отчет. А ты сам можешь в разных разрезах сделать запрос к AI и получить нужную тебе информацию для принятия решений и для понимания, что делать дальше, если говорить об управленцах.
Третье направление, в котором мы видим полезность AI, – это повышение производительности сотрудников. Думаю, мы все видим, как даже дети в школах, чтобы сделать презентацию, используют сейчас AI. Экономят время на поиски, на ручную работу. Сейчас очень много инструментов, которые в каждом направлении могут повысить производительность, сэкономить время на рутинные действия. При этом мы не говорим о сокращении штата. А делаем акцент на том, что получив нужные инструменты, люди в компании станут в разы эффективнее и быстрее. Речь идет о таких ключевых направлениях, как разработка, системная аналитика, тестирование, аналитика данных.
И четвертое – это автономный агент. Это большой тренд сейчас – внедрение самостоятельных программных решений, способные действовать независимо, без вмешательства человека. «Как я уже упоминал, наши персональные менеджеры уделяют значительное количество времени консультированию клиентов. Они помогают разрабатывать им cash-flow и прогнозы окупаемости, например, когда клиент планирует вложить средства в определенную сельхозкультуру и ожидает возврата инвестиций через полгода. Мы убеждены, что благодаря инструментам AI этот процесс можно в значительной мере автоматизировать. Недавно я принимал участие в хакатоне по теме InsureTech, где студенты за одну ночь смогли подключить ChatGPT, обучить его продуктам страховой компании и к утру разработать чат-бота, который консультирует клиентов по всей продуктовой линейке. Именно в этом направлении мы сейчас активно движемся, расширяя агентов экспертизой в финансовом анализе и других направлениях», – поделился Марат Мейров.
Фото: Digital Almaty
«Большой стек технологий требует от нас каждый день учиться новому»
Отвечая на вопрос о стеке технологий и подходах, используемых командой KMF, спикер подчеркнул: «При построении инфраструктуры для серьезной работы с данными и последующим развитием направлений AI, ML, MLOps, крайне важно правильно настроить потоки данных, создать каталоги данных и иметь единую точку истины. Что касается инструментов, при разработке нашей платформы для клиентов, мы использовали CDC\ELT\ETL-инструменты, Kafka, Data Grid, GraphQL-API. Все это обширный стек различных технологий, что требует от нас ежедневного обучения, выстраивания взаимодействия между различными группами специалистов.
При активном развитие data-driven подхода увеличивается частота проверки гипотез и количество потоков данных, источников, «песочниц». На этом этапе становится особенно важным документировать все процессы».
Читайте также:
Как KMF становится data-driven организацией – интервью с Маратом Мейровым
«Мы двигаемся в будущее!» Как в KMF прошел финальный Demo Day года
Как KMF-Bazar планирует «оцифровать» фермерский бизнес в стране