27 февраля Beeline Казахстан и локальный офис Ernst & Young (EY) провели совместный воркшоп «Секреты безопасного обмена данными» для студентов алматинских вузов. Представители холдинга Beeline рассказали, как и зачем шифруют данные пользователей (спойлер: все сложнее, чем может показаться). А хозяева ивента EY предложили участникам кейс, максимально приближенный к реальным задачам команды FSRM & Actuarial.
Что это был за кейс, при чем здесь риск-менеджмент и как студенты справились с задачей – в материале Digital Business.
«Нужно растить специалистов и создавать кадровый резерв»
Ernst & Young входит в «большую четверку» самых влиятельных аудиторско-консалтинговых компаний мира. На стажировку сюда стремятся попасть, в основном, будущие аудиторы, а студенты других факультетов даже не рассматривают EY для старта карьеры. Чтобы повысить узнаваемость среди молодежи, команда Risk Consulting решила попробовать новый для себя формат коллаборации. Партнером стал Beeline Казахстан — у компании большой опыт в организации ивентов: от буткэмпов до кубков по студенческому предпринимательству.
Руководитель службы по привлечению талантов и адаптации Beeline Казахстан Наталья Конищева
«Мы давно системно работаем с молодежью – у Beeline действуют программы стажировок и практики. В прошлом году решили выйти на новый уровень и запустили серию полезных митапов для студентов в партнерстве с другими крупными компаниями. Наша цель – способствовать развитию молодых специалистов и формировать кадровый резерв. Это одновременно образовательная инициатива и возможность познакомиться с талантливыми ребятами, которые в перспективе могут присоединиться к нашей команде. Прямо сейчас у компании нет острой потребности в стажерах, однако мы всегда открыты для сильных и мотивированных кандидатов», – рассказывает руководитель службы по привлечению талантов и адаптации Beeline Казахстан Наталья Конищева.
За организацию мероприятия отвечала команда EY: приглашения были направлены студентам КИМЭП, КБТУ, Университета Нархоз, SDU University, КазНУ имени аль-Фараби, КазНМУ, AlmaU и МУИТ. Несмотря на то, что кейс связан с машинным обучением, фокус исключительно на ИТ-специальностях не делали – принять участие могли все желающие вне зависимости от факультета и возраста. По словам организаторов, на первом этапе было принято решение не стремиться к масштабности. В результате воркшоп собрал около десяти студентов – среди них были программисты, экономисты, маркетологи и Data Scientist.
Мирила Орынбасар, Аружан Сабиржан, Амина Абилова
Аружан Сабиржан привел интерес к корпоративным финансам – ранее она стажировалась в сфере международных инвестиций, но захотела расширить горизонты. В программе ее заинтересовал блок по риск-менеджменту.
Амину Абилову привлекло то же самое: «Существует разные модели оценки рисков, и это звучит действительно интересно. Я думала, что речь пойдет больше о финансах, но даже если это ближе к ИТ – все равно интересно и полезно. В любом случае можно узнать что-то новое».
Мирила Орынбасар – студентка третьего курса SDU по направлению Statistics & Data Science. Она пришла на воркшоп с более конкретной целью: «Сейчас уже действительно нужно задуматься о карьере. В первые 2 года обучения не до конца понимала, в каком направлении двигаться. Теперь хочу работать по специальности, поэтому пришла познакомиться с компаниями, в которые хотела бы устроиться».
«Представьте, что у меня в комнате сейф, у партнера – тоже»: как работает защита данных
Мероприятие начал Senior Product Manager Big Data & AdTech Beeline Казахстан Алмаз Аубакиров. Он рассказал, как они с командой обеспечивают безопасность информации при обмене массивами данных с банками и другими компаниями.
Senior Product Manager Big Data & AdTech Beeline Казахстан Алмаз Аубакиров
«У телеком-оператора – одни данные. У банка – другие. У ритейлера – третьи. При этом полного портрета клиента нет ни у кого, а он нужен. Обмениваться персональными данными напрямую нельзя – это запрещено законом», – делится лектор.
В Beeline нашли решение: дата-коллаборация будет безопасной, если чувствительные данные не покинут контур компании. Схема взаимодействия выглядит так: на стороне каждого из партнеров разворачивается специализированное приложение. Выделяется защищенная область – анклав – для обработки данных, где они шифруются, и каждый из партнеров получает обезличенную информацию.
«Представьте, что у меня в комнате сейф, у партнера – тоже. Я не вижу, что внутри его сейфа, он не видит, что внутри моего. Но по заранее согласованным правилам мы можем получить конкретный ответ на конкретный вопрос – например, вероятность риска – на основе анализа содержимого сейфа. И ничего больше. Ни структуру данных, ни детали, ни содержимое. Только итог», – приводит аналогию Аубакиров.
Более практичный пример, приведенный Алмазом, касается ритейла. Предположим, команда сети супермаркетов хочет узнать портрет своего потребителя. Она делает запрос партнерам с большой базой данных о том, что ищут в интернете пользователи. В итоге ритейлеры понимают, что за последний месяц условные 80 тысяч пользователей купили чай, но ни имен, ни номеров телефонов этих пользователей не получают.
«Это полностью автоматизированный процесс: ни администратор, ни сотрудники не видят данные. Ключи шифрования известны только процессорам, человек просто не может зайти в анклав и посмотреть их», – говорит Алмаз.
Такое сотрудничество позволяет строить совместные модели не только для успешного маркетинга, но и для оценки рисков платежеспособности человека или предотвращения мошенничества. И чем больше компаний участвуют в подобном обмене данных, тем точнее будут модели.
В университетах такому не учат
На следующем этапе старший консультант EY Risk Consulting Георгий Пак предложил участникам воркшопа создать ML-модель оценки вероятности выплаты/невыплаты по кредитам для банков Казахстана второго уровня. Все необходимые данные, вроде публичной отчетности Нацбанка, заранее собрали в таблицу.
Старший консультант EY Risk Consulting Георгий Пак
Учитывая, что большая часть студентов – не ИТ-специалисты, Георгий решил подойти к задаче с позиции бизнеса: «Разработка начинается не с кода. Нужно оценить другие аспекты. Во-первых, популяция – кого мы оцениваем. Во-вторых, состав данных – какие данные у нас есть. В-третьих, цель – что мы хотим предсказать. Кроме того, важно подготовить данные. Feature engineering – это процесс, когда вы сами создаете новые признаки, чтобы обучить свою модель. К примеру, у вас есть доходы и расходы – добавьте прибыль. Есть активы на этот месяц и на прошлый – посчитайте прирост».
Это задание очень приближено к тому, что команда делает на настоящих проектах для клиентов. При классическом data science-подходе одна из основных метрик качества такой модели – Gini. Так называют коэффициент, который показывает, насколько модель ранжирует объекты. Например, по принципу выявления клиентов, которые будут/не будут платить по кредитам. По словам Георгия, 40% для студентов – неплохой результат.
«Также буду оценивать, насколько творчески подошли к вопросу в способах использования данных, и насколько большой простор для улучшения ребята смогли освоить. И степень вовлеченности: если один человек все сделал, а остальные стояли рядом – это одна история. Если работали всей командой – другая», - говорит Георгий.
Организаторы ивента остались довольны.
«Ни одна из команд не успела полностью выполнить задание, однако это и не было основной целью, – объясняет старший менеджер отдела консультационных услуг по управлению рисками EY Сергей Дробин. - Если по итогам мероприятия получим одного-двух сильных кандидатов с высокой вероятностью успешного прохождения отбора, буду считать его успешным.
Старший менеджер отдела консультационных услуг по управлению рисками EY Сергей Дробин
Риск-менеджмент – это специфичная индустрия с особыми требованиями, и у команды риск-консалтинга в EY соответствующие требования к кандидатам, поэтому нам важно расширять воронку и заранее объяснять студентам, какие задачи им предстоит решать. В университетах обычно дают хорошую базу по статистике и аналитике, но специфику реальной работы понимают не все. Поэтому этот воркшоп для нас – не только способ найти таланты, но и просветительская инициатива. Благодарим коллег из Beeline за поддержку и совместный опыт и надеемся повторить этот опыт в будущем, а также попробовать и другие форматы, например, хакатоны».