Как закалялась сталь

В последнее время нам всё чаще говорят о том, что в России ничего кроме добычи нефти и газа делать не умеют. Что все передовые технологии находятся в Америке, Японии или в Европе. Что введение против России санкций затрагивает не только экономическую состоятельность страны, но и её безопасность. Не могу полностью поддержать это мнение. Взять, например, «Проект года», проводимого порталом ИТ-директоров России Global CIO. Компания «Техносерв» принимает в нём участие со своей Системой Анализа Фото Изображений (САФИ).

Разработка любого серьёзного решения не происходит мгновенно. Не исключением является и решение «Техносерва», который более семи лет совершенствовал свою систему анализа фотоизображений для силовых структур. За это время было разработано много модификаций системы. Сейчас «Техносерв» предлагает проводить анализ не только по фотографии, но и по видео, есть модуль «Фотопортретная экспертиза» и другие специфические разработки. Получается полная аналогия с изготовлением булата. Сперва булатную сталь производили оружейные мастера, а сейчас её используют при изготовлении качественных бытовых ножей. Сотрудники «Техносерв» одни из первых увидели возможность использования технологии анализа фотографий клиентов для предотвращения мошеннических операций и сокращения финансовых потерь у наших заказчиков. Очень сложно поверить в идею, не пощупав всё своими руками, не поговорив с коллегами, которые уже имеют опыт эксплуатации и готовы поделиться им с вами. Трудно быть первопроходцем. Но Сбербанк России не случайно является банком №1 – лидером отрасли. Только разрабатывая и внедряя передовые технологии, можно сохранить лидирующие позиции. Именно стремление «Техносерва» и Сбербанка России быть лидерами в своей отрасли позволило добиться столь внушительного успеха. Посудите сами, сокращение более чем в два раза числа обращений заёмщиков в банк с поддельными документами. При среднем «чеке фрода 800 – 900 тыс. рублей» за первые 6 месяцев было выявлено не менее 100 случаев мошенничества, а это значит, что было предотвращено хищений из банка порядка 100 миллионов рублей. Не случайно у Сбербанка России один из самых низких показателей просроченной задолженности.

Почему этот проект, на мой взгляд, достоин звания «Проекта года»? В чём его уникальность, кроме самого масштаба реализации проекта? Возможно, это покажется странным, но специфика анализа фотоизображений в финансовых организациях очень сильно отличается от аналогичных работ в силовых структурах. Там, где в силовых ведомствах привыкли получать ответы на поисковые запросы в течение достаточно продолжительного времени, то в финансовой сфере ответ необходимо предоставить здесь и сейчас, в течение нескольких секунд, пока клиент не ушёл к конкурентам. Чем быстрее будет получен ответ, тем больше банк сможет оформить сделок и тем более рентабельным получится у него финансовый продукт. В процессе внедрения решения, специально для финансового сектора были разработаны дополнительные правила выявления подозрительных заёмщиков. А кто лучше специалистов в конкретной области может сформулировать такие правила? Именно, реализуя этот проект в непосредственном контакте со специалистами Сбербанка, были отобраны самые эффективные критерии выявления мошенников. Все реализованные правила были многократно проверены на самой большой в стране клиентской базе заёмщиков. Полученные результаты не вызывают сомнения как у наших разработчиков, так и у руководства банка. Обрабатывая огромные массивы информации, «Техносерв» смог добиться выполнения всего процесса обработки фотографии, начиная от анализа ее качества, анализа изображения до выполнения всех разработанных правил выявления мошенников всего за 3-4 секунды. Такого хорошего результата удалось достичь при помощи использованию технологии вычислений In-Memory. Сейчас такие вычисления продвигаются в SAP HANA и некоторых продуктах Oracle, HP, IBM и других производителей информационных комплексов. И, конечно, не надо сбрасывать со счетов масштаб реализованного проекта. Одно дело внедрить решение для нескольких пользователей, и совсем другое для несколько тысяч территориально распределённых по всей стране кредитных инспекторов, которые формируют до нескольких тысяч запросов в секунду. Вы можете познакомиться с описанием нашего решения на сайте проведения конкурса, задать вопросы представителю заказчика Вадиму Валерьевичу Кулику, Заместителю Председателя Правления ОАО Сбербанк России, куратору блоков Риски и ИТ, который отвечал за данный проект со стороны банка и после не сложной регистрации проголосовать за представленную нами на конкурс Систему Анализа Фото Изображений.

А что будет дальше? Как предполагается развивать дальше это монолитное решение? Именно монолитное. Гибкая, не коробочная, реализация позволяет как жидкому раствору приникнуть предлагаемому нами решению по анализу фото изображений во многие ИТ-системы банка и превращая их в единое, надёжное решение. Вот как Кулик Вадим Валерьевич прокомментировал вопрос посетителя сайта GlobalCIO по внедрённому решение: «Система не может отразить атаку первого визита». И это серьёзная проблема для многих банков, с которой можно справиться только в случае централизованного сбора, хранения и обработки информации, т.е. с помощью Кредитных Бюро. Следующим шагом в развитии нашего решения – будет интеграция с кредитными бюро для предотвращения мошеннических операций не только при кредитовании, но и для выявления внутреннего мошенничества и мошеннических операций с пластиковыми картами. Могу с полной ответственностью сообщить, что мы уже приступили к этим работам. Официально об этом было объявлено 27 ноября на пятом НБКИ-форуме.