Discuss Discuss
Как украинский математик научил искусственный интеллект определять состояние здоровья человека и вычислять, кто из работников хочет уволиться
Партнерский материал

Как украинский математик научил искусственный интеллект определять состояние здоровья человека и вычислять, кто из работников хочет уволиться

Среди клиентов стартапа – украинские и международные корпорации

Цей матеріал також доступний українською
Как украинский математик научил искусственный интеллект определять состояние здоровья человека и вычислять, кто из работников хочет уволиться
Андрей Матвийчук, СЕО IntelSoft

Аксиома проста: чем точнее прогноз, тем быстрее предприятие достигнет поставленных целей. Объединив науку и технологии, компания IntelSoft создает интеллектуальные продукты, которые способны предсказать поведение человека и заранее знают, насколько эффективным будет то или иное бизнес-решение. Прогнозы работают в любой сфере независимо от масштаба компании, и главное – их точность приближается к 100%.

Кейсом компании IntelSoft мы начинаем ретроспективную серию материалов о первом акселераторе UKRSIBBANK BNP Paribas Group – Popcorp, состоявшемся в 2018 году. Как медиапартнер нового акселератора, Mind побеседует с финалистами первого выпуска об украинском рынке финтеха, его возможностях и перспективах, о решениях, меняющих финансовый сектор, а также о том, как развивается их собственный продукт и каких успехов удалось достичь после окончания акселератора.

Андрей Матвийчук, СЕО IntelSoft, рассказал Mind о том, как он «учил» искусственный интеллект, от чего зависит точность прогнозов и сколько средств может экономить бизнес, используя прогнозную аналитику.

Более пяти лет назад Андрей Матвийчук, доктор экономических наук, директор Научного парка Киевского национального экономического университета проводил несколько встреч в день с менеджерами крупных компаний. Он предлагал им собственную разработку, которая на основе данных могла с высокой точностью спрогнозировать разные бизнес-процессы и поведение людей: от неплатежеспособности клиента и эффективности маркетинговой рассылки до неисправности оборудования на производстве.

«Это был универсальный алгоритм, способный автоматически строить прогнозные модели и предусматривать наступление любого события на разных наборах данных. Приобрести программное решение, еще не успевшее зарекомендовать себя на рынке, никто не решался», – вспоминает Андрей.

Молодой ученый ходил по замкнутому кругу. Наибольшую перспективу применения технологии он видел в финансовых учреждениях для оценки кредитных рисков, однако для подписания бизнес-соглашения не хватало «кредитной истории»: чтобы получить заказ в достаточно консервативном секторе, обычно необходимо иметь уже реализованные аналогичные проекты.

Работа над созданием такой технологии началась в рамках разработки интеллектуальной системы раннего предупреждения банкротств украинских предприятий, на которую Андрей дважды получил грант президента Украины – в 2012 и 2014 годах. Именно тогда к этому проекту присоединился его аспирант – специалист Data Science и программист Юрий Клебан, вместе с которым они тестировали и совершенствовали работу алгоритма. «Тогда мы фокусировались на задаче предвидения наступления события – банкротства предприятия, воплощая передовые научные наработки для достижения максимальной точности прогноза», – рассказывает Андрей о первых шагах.

Команда использовала любой шанс презентовать свои разработки. На очередной конференции, организованной консалтинговой компанией Extra Consulting для банковского сектора в 2015 году, ученым наконец-то повезло. Первое всеукраинское бюро кредитных историй заказало разработку скоринговых моделей оценки платежеспособности клиентов банков, что стало первым коммерческим заказом. «Для нас это была интересная и понятная задача. Казалось, что мы наконец-то нашли Клондайк», – рассказывает Андрей. Работу планировалось закончить через шесть-семь месяцев, однако проект растянулся на год. Несколько месяцев команда потратила на предварительную обработку данных, которые оказались очень разнородными. «Этот проект послужил для нас отличным поводом разработать дополнительные автоматизированные алгоритмы, которые эффективно справлялись бы с пробелами и другими недостатками в массивах первичных данных», – объясняет Андрей.

На этом этапе к команде присоединился еще один программист – Антон Бочаров, с которым Андрей раньше работал в международной ІТ-компании. По завершению проекта пришло понимание того, что для успеха необходим не только технологически совершенный продукт, но эффективное взаимодействие с целевым рынком. Тогда же к команде присоединились братья Ковальские – маркетолог Дмитрий и юрист Григорий, которые имели опыт работы в банковском секторе, в частности в UKRSIBBANK. Банк тогда запускал Popcorp accelerator, нацеленный на поиск и интеграцию стартапов в банковской сфере, и команда была уверена – это удачный шанс выйти на новых клиентов. «Для нас это был переломный момент. До этого мы работали в плоскости Научного парка, а в 2018-м официально зарегистрировали IntelSoft Technologies», – рассказывает Матвийчук, возглавивший созданную компанию.

В таком составе IntelSoft вошла в 30 стартапов, которые банк выбрал для работы с менторами. В течение трех дней ведущие украинские специалисты делились опытом с учредителями стартапов по поводу эффективной презентации их решений и коммуникации с потенциальными инвесторами. Затем IntelSoft перешла к следующему этапу – компания стала одним из 15 проектов, которые три месяца проходили углубленное обучение по стратегии, маркетингу, финансам, юридическим вопросам.

IntelSoft на первом акселераторе UKRSIBBANK BNP Paribas Group – Popcorp

По условиям акселерационной программы, на каждой лекции должен быть хотя бы один представитель компании. Андрей вспоминает, что их команда часто приходила едва ли не полным составом. «Обычно у меня мало времени, поэтому я не думал, что буду активно ходить на эти занятия. Однако программа оказалась настолько практичной, что я существенно расширил понимание бизнес-процессов и получил большое удовольствие», – вспоминает Андрей.

Параллельно с обучением команда работала над тестированием своей технологии, которое должно подтвердить ее эффективность при решении выбранных банком задач. «Это была отличная возможность отшлифовать навыки на больших объемах данных и продемонстрировать, на что способны наши разработки, чтобы нас заметили», – отмечает Андрей.

И заметили. «Мы подписали договор с головным офисом BNP Paribas Group даже раньше, чем с дочерней компанией в Украине», – вспоминает CEO компании. Для BNP Paribas команда IntelSoft внедряла решения по автоматизации процесса бюджетирования. «Благодаря AI и математическому моделированию программное решение упрощает и систематизирует процесс внутреннего бюджетирования. Так что компания при планировании своей деятельности может отталкиваться от высокоточных прогнозов на основе как внутренних данных, так и внешних: ВВП, курса валют, инфляции и других показателей», – объясняет Андрей.

BNP Paribas выбрала IntelSoft из других европейских стартапов. Тестировали алгоритмы в марокканском банке группы. Стоимость контракта СЕО IntelSoft не называет, но говорит, что их решение было более дорогим, чем у конкурентов. После успешного внедрения инструмента BNP Paribas приняла решение о масштабировании в рамках банковской группы, однако коронакризис замедлил этот процесс.

Сотрудничество IntelSoft с подразделениями UKRSIBBANK BNP Paribas и головным офисом группы позволило команде сделать важный вывод. Со стороны бизнеса есть существенный спрос на простые в пользовании решения, направленные на решение отдельных бизнес-задач, в то время как сложная прогнозная аналитика проводится автоматически в фоновом режиме. Такой подход позволяет менеджерам среднего и верхнего звена получать необходимые прогнозы в привычных для себя метриках и принимать решения, влияющие на финансовый результат компании.

«С математической точки зрения в большинстве своем мы решаем три типа задач, каждая из которых имеет широкий спектр практического применения в реальном бизнесе. Первый – предсказание наступления события, например, уйдет ли клиент/сотрудник из компании или отзовется на маркетинговое предложение. – объясняет Матвийчук. – Второй – количественное прогнозирование, когда прогнозируемое число может принимать широкий диапазон значений, например прогноз объема продаж или цен на сырье, и третий – оптимизационное моделирование в контексте так называемой директивной аналитики, например, оптимизация цены продукта для достижения необходимого объема продаж и даже определение благоприятных условий для выращивания животных».

Первой задачей, которую компания IntelSoft помогала решить банку UKRSIBBANK, было прогнозирование оттока клиентов, чему, по словам Андрея, стоит уделять столько же внимания, сколько привлечению новых клиентов: «Банковские клиенты часто уходят «тихо» – не закрывают счета, а просто перестают их использовать. Анализируя данные, мы можем спрогнозировать, кто из клиентов планирует перестать пользоваться услугами, что позволяет своевременно принимать необходимые превентивные меры».

«Ежегодно контракт пролонгируется, и сейчас мы выиграли тендер на новое соглашение. Интерес к нашей технологии со стороны других подразделений банка растет», – делится «украинскими» результатами Андрей Матвийчук.

Команда IntelSoft

Сегодня стартап работает еще с десятком организаций. Наиболее важным для IntelSoft является тот факт, что большинство новых проектов инициируют именно уже существующие клиенты. В зависимости от количества таких проектов, в среднем над ними работают 10–15 специалистов.

Плодотворно сотрудничает компания и с государственными органами, например с Министерством социальной политики Украины. Вместе с IntelSoft они реализовали пилот, помогавший выявить случаи неправомерного получения социальной помощи.

Точность определения нарушителей при проверке в выбранных для тестирования регионах приближалась к 100%. «За один месяц социнспекторы смогли проверить 30 000 дел, имевших высокий риск неправомерного получения средств. Из них было выявлено нарушений почти на 8 млн грн, которые должны быть возвращены в государственный бюджет», – рассказывает о результатах пилота Андрей.

Иностранные заказчики появились после презентации продукта на технологической выставке VivaTech в 2019 году, куда команда попала при содействии UKRSIBBANK. На выставке было 124 000 посетителей, среди которых – основатель Alibaba Group Джек Ма, премьер-министр Канады Джастин Трюдо, генеральный директор полетов в NASA Голли Райдингс. «Пришлось тренировать свой английский – многие участники подходили познакомиться. После выставки контакты в телефонной книжке удвоились», – шутит Андрей.

Патенты на высокоточные алгоритмы компания не регистрирует, чтобы не раскрывать секреты разработок в документации. Андрей уверяет, что IntelSoft по силам любая задача моделирования, независимо от отрасли. Например, в сотрудничестве с отделом биомедицины Института кибернетики имени В. М. Глушкова команда тестировала алгоритмы, которые выявляют наличие у человека сердечно-сосудистых заболеваний. Анализировали сотни различных данных, даже уровень загрязнения в регионе проживания лица и информацию об уровне доходов. Точность диагностирования заболеваний была около 100%. Высокую эффективность показали алгоритмы в задаче оптимизации расположения торговых точек одного из украинских ритейлеров. «Мы прогнозировали уровень прибыли в зависимости от локации торговой точки», – объясняет Матвийчук.

Выйти на такой уровень удалось без привлечения инвесторов. «Мы не искали инвестиции, мы искали клиентов», – делится учредитель.

IntelSoft предлагает полностью кастомизированные под нужды клиента решения и лицензирует интегрированную технологию. Стоимость лицензии СЕО IntelSoft не называет и отмечает, что для каждого отдельного продукта она зависит от сложности решения, ведь математическая «начинка» зависит от задачи.

Следующая цель IntelSoft – запуск универсальных решений под отдельные задачи бизнеса на базе SaaS-модели (программное обеспечение как услуга), что, по словам Андрея Матвийчука, позволит быстро масштабироваться.

Следите за актуальными новостями бизнеса и экономики в наших Telegram-каналах Mind.ua