CNews: Какой тренд в российском ИТ вы рассматриваете как главный на данный момент?

Владимир Носиков: Главный тренд последнего времени — импортозамещение. Клиентам и компаниям-интеграторам нужны новые санкционно-устойчивые инструменты, при помощи которых можно продолжать решать бизнес-задачи по работе с данными, но уже с использованием продуктов, сохраняющих регулярные обновления, техподдержку и т.д.

Импортозамещение началось давно, уже в 2014 году появились «тревожные звонки». Сигналы шли от государственных и окологосударственных организаций, которые первыми почувствовали нарастающее давление, а потом и попали под санкции. Стало ясно, что важные бизнес-инструменты не стоит завязывать на продуктах глобальных компаний.

Павел Снурницын: Замечу, что сказанное справедливо только для части инструментов Data Sapience. Например, Kolmogorov.ai мы создавали для сегмента, где пока нет достаточно развитых решений такого класса.

CNews: Как пришли к созданию Data Sapience?

Владимир Носиков: Первый опыт релевантных проектов начался в 2014 году, когда некоторые бизнес-задачи в области Data Science, маркетинга и данных стали выполняться на Open Source технологиях. Поток таких задач стал значительным в 2019-2020. Появилась мысль упаковать наработанный опыт в продукты и перейти от кастомной разработки к продуктовой. В 2020 году мы пришли к идее о создании продуктового направления — компании Data Sapience. Это позволило перейти к продуктовой разработке и вести дальнейшее развитие наших комплексных многопрофильных решений, большая часть которых уже используется в крупнейших организациях РФ.

Дарья Соловьева: Сейчас Data Sapience — отдельная компания, занимающаяся продуктовой разработкой. Штат вырос с 20 человек, с которыми мы начинали в 2020 году, до 130. В нашей команде — специалисты, пришедшие из крупнейших российских профильных компаний (например, «ГлоуБайт», «Яндекс», «Адастра»), а также ранее работавшие в российских представительствах глобальных вендоров (SAS, IBM, SAP и т.д.). И мы продолжаем расширяться.

CNews: Из каких секторов экономики ваши клиенты?

Владимир Носиков: Первые версии наших продуктов были представлены рынку в прошлом году. Уже можно говорить о высокой востребованности решений для работы с данными у компаний в разных сегментах российского бизнеса. Прежде всего, наши клиенты — предприятия из финансового сектора, телекома, ритейла, e-commerce, начинают подтягиваться производство и транспорт.

Наши продукты закрывают потребности в аналитических инструментах у среднего и крупного бизнеса. Аналитика данных в текущей конкурентной среде важна для компаний любого размера. Наши клиенты — компании, которые активно работают с данными, используют аналитические бизнес-приложения для автоматизации своей работы, практикуют data-driven-подходы к бизнесу, готовы осознанно инвестировать в развитие аналитического ландшафта для достижения своих целей. Стоимость наших продуктов доступна не только корпорациям, но и среднему бизнесу.

Любой компании, у которой есть CRM, нужны решения для работы с данными. Но огромные потоки данных генерируют и другие бизнес-события: новые продажи, новые закупки, транзакции и т.д. Вся эта информация важна для компании, из нее можно получить бизнес-значимые данные для принятия решений: маркетинговых, финансовых, управленческих. Это может быть корректировка внутренних процессов для оптимизации взаимодействия с клиентами, изменения продуктов компании и пр.

CNews: Расскажите о продуктах Data Sapience для решения бизнес-задач.

Владимир Носиков: У нас четыре линейки продуктов: CM Ocean, Kolmogorov.ai, Talys Ocean и Data Ocean. Начнем с СМ Ocean — платформы, автоматизирующей задачи целевого маркетинга, иногда называемого аналитическим CRM. Решение состоит из модулей, которые end-to-end покрывают процесс запуска целевых маркетинговых кампаний.

СМ Ocean может строить пакетные кампании и сценарии реального времени: сегментировать клиентскую базу, рассчитывать персональные предложения, учитывать в кампании контактную и продуктовую политику, оптимизировать коммуникации, основываясь на цели организации, и т.д. Выбор оптимальных предложений для коммуникации — сложный процесс, для автоматизации мы создали продукт, который использует в том числе и AI-алгоритмы.

Павел Снурницын: Термин «искусственный интеллект» сейчас используют слишком широко, даже без разграничения на сильный и слабый, не говоря уже о том, что в ряде случаев его применяют неправильно. Однако инструменты, использующие AI, очень эффективны для бизнес-задач.

Владимир Носиков: После расчета предложений происходит коммуникация по одному из доступных каналов. CRM-маркетолог в пользовательском интерфейсе определяет, по каким каналам провести коммуникацию — активным (исходящим) или пассивным (входящим). Исполнение самой доставки — за CM Ocean.

Наконец, в платформе есть инструменты для управления. Выполнение перечисленных действий для построения кампании является многошаговым процессом, в котором задействованы разные отделы — маркетологи, владельцы продуктов, дизайнеры и т.д. Поэтому нужно встроенное средство для управления жизненным циклом кампании, своеобразная «Jira для маркетолога».

CNews: Насколько популярны такие задачи у российских компаний?

Елена Куприянова: Бизнес-приложения уже много лет широко распространены на российском рынке. Крупные компании просто не могут выполнять эти действия вручную, нужно бизнес-решение для автоматизации процессов. Этот продукт тоже обеспечивает импортозамещение, на него переходят с таких решений, как SAS, SAP, IBM, HCL, Salesforce, Adobe.

На сегодняшний день в нашем портфеле уже 10 проектов в различных индустриях! Среди них проекты по импортозамещению в крупных банках, страховых; запуск новых кейсов, таких как real-time маркетинг в банке; оптимизация маркетинга в одном из крупнейших фуд-ритейлеров РФ и другие.

CNews: Зачем так много функций «в одном флаконе»?

Владимир Носиков: СМ Ocean, как и другие наши платформы, — это набор самостоятельных модулей. Каждый модуль — отдельный продукт, который закрывает определенный спектр задач. Это позволяет заказчикам выбирать, чем расширить уже существующую инфраструктуру.

CNews: Как быстро можно развернуть ваш продукт на стороне клиента?

Павел Снурницын: На развертывание программного обеспечения уходит несколько часов, но на боевой запуск первых сценариев может понадобиться три — четыре месяца: требуется большое количество интеграций в контуре заказчика, подключений к источникам данных. Встроенные коннекторы упрощают подключение к нужным источникам данных, к каналам и т.д. Но нужно также выполнить множество технических действий, например, согласовать доступы.

CNews: Нужно ли обучение персонала заказчика работе с продуктами Data Sapience?

Дарья Соловьева: Специального обучения в этом случае не требуется. Наши интерфейсы аналогичны ранее существовавшим продуктам глобальных компаний. Человек, ранее работавший с импортозамещаемыми инструментами, легко перейдет на наши решения. Специфика, конечно, есть, но ее можно разобрать на паре-тройке семинаров с рассмотрением практических примеров. Плюс у нас есть довольно детальная документация, позволяющая изучить работу систем самостоятельно.

CNews: Пойдем дальше по продуктовым линейкам. Что представляет собой платформа Kolmogorov.ai?

Павел Снурницын: Kolmogorov.ai — инструмент для профессионалов, работающих с большими данными. Это MLOps-платформа, которая сочетает функциональный и бизнес-инструментарий, позволяющий быстро создавать модели и выкатывать их в продакшен. Как видно из названия, MLOps аналогичен DevOps, только предназначен не для разработки софта, а для создания моделей с AI.

MLOps необходим, когда работой с данными занимается не отдельный сотрудник, а команда из десятков, а может и сотен специалистов. Решение позволяет упорядочить командную работу специалистов разных ролей — владельцев продукта, дата-сайентистов, дата-инженеров, менеджеров — которым доступен специализированный workflow или рабочий бизнес-процесс. Для решения задачи надо подготовить данные, создать модель, провалидировать ее, а потом «раскатать», но практически датасетов нужно несколько, над задачей работают несколько человек — тут мы и приходим к необходимости workflow.

Открыв проект в Kolmogorov.ai, работник переходит в привычную для себя платформу. На рынке доступно очень много инструментов, их сотни — вендорских и опенсорсных, российских, западных, китайских и т.д. Каждый решает одни задачи хорошо, другие — не очень. Наша платформа позволит имеющейся команде упорядочить работу с привычными инструментами.

По сути, Kolmogorov.ai — это корпоративный портал для работы с данными и аналитикой. Он становится жизненно необходимым в ситуации, когда с данными в компании работают 30 и более сотрудников, но будет полезен и когда подразделение состоит из 10-15 человек. Использующие Kolmogorov.ai специалисты могут посмотреть артефакты (все, что связано с проектом: дата-сеты, модели, правила, документацию, отчеты), над которыми работали коллеги, причем как действующие, так и ранее уволившиеся из компании. Мы видим, что применение инструмента в таких условиях сокращает сроки работы минимум на 30%, а в некоторых случаях даже в 3-4 раза!

CNews: Почему платформа получила такое необычное название?

Павел Снурницын: Во-первых, это дань уважения великому математику Андрею Николаевичу Колмогорову, одному из крупнейших математиков мира, которого называют «дедом искусственного интеллекта».

Во-вторых, наша платформа работает с разными предметными бизнес-областями, как некогда А.Н. Колмогоров делал открытия в совершенно разных областях научного знания. Мы решали много задач на всех основных рынках — в финансовом сегменте, ритейле, телекоме, промпроизводстве, и на основе нашего опыта создали универсальный продукт.

Наконец, в-третьих, это подчеркивает особенность нашего продукта: он поддерживает непрерывность работы над проектами в компании.

CNews: Давайте перейдем к платформе TALYS Ocean. Какие решения в нее входят?

Дарья Соловьева: Платформа предназначена для комплексного управления рисками. На данный момент в нее входят два решения. Первый модуль — TALYS.SDE (Streaming Decision Engine) — предназначен для принятия решения в реальном времени и может быть применен в различных областях: кредитный конвейер в банках, предстраховые проверки и урегулирование убытков в страховании, расчет рассрочки и скоринг контрагентов в маркетплейсах, лизинге и производственных компаниях. Также он может применяться и для выявления мошеннических операций. Второй модуль — TALYS.AML (Anti Money Laundering) — предназначен для выполнения требований по противодействию отмыванию доходов и финансированию терроризма в рамках 115-ФЗ.

CNews: Система принятия решения по кредитным заявкам — каково участие пользователя в принятии решения?

Дарья Соловьева: Основные наши пользователи — риск-технологи в банках, андеррайтеры в страховых компаниях и сотрудники риск-департаментов в лизинге, маркетплейсах и производстве. Мы создавали решение таким образом, чтобы все основные настройки процесса в системе могли выполняться пользователем с минимальным привлечением разработчика или вендора. В системе интуитивно понятный визуальный интерфейс, который позволяет пользователю самому встраивать в стратегию принятия решения интеграции с базами данных и внешними сервисами, вызов аналитических моделей и расчеты любой сложности. Специальная подготовка пользователю не нужна — достаточно пройти обучение по работе с системой и изучить документацию.

CNews: Есть ли различия в комплексной программе соответствия 115-ФЗ и международном банковском комплаенсе?

Елена Куприянова: В целом, если не углубляться в детали, подходы и тренды в РФ и в мире идентичны. До недавнего времени Россия входила в FATF (международная организация, занимающаяся выработкой мировых стандартов в сфере ПОД/ФТ), выполняла и пока продолжает выполнять все ее рекомендации. Но если попытаться поставить западную «коробку» для автоматизации процессов ПОД/ФТ в российской финансовой организации, выясняется, что наше законодательство все же отличается. Поэтому ранее западные системы нам приходилось адаптировать под требования российского законодательства. Разрабатывая нашу отечественную платформу TALYS, мы взяли за базу функциональность ведущих западных AML-систем и добавили к ним особенности локального рынка. Поэтому наши решения являются оптимальным вариантом для российских организаций.

CNews: Комплаенс функционирует в режиме постфактум выявления или превентивного предотвращения?

Елена Куприянова: TALYS — это комплексная система, позволяющая комбинировать эти два подхода. Более того, одно без другого часто не работает. Например, постфактум анализ может выявлять клиентов, для которых некоторые виды операций будут блокироваться превентивно, так же постфактум анализ с применением алгоритмов машинного обучения помогает выявлять паттерны отмывания или мошенничества, которые можно впоследствии встраивать в онлайн-мониторинг. Только гибридный подход, сочетающий онлайн- и оффлайн-подходы, дает наибольшую эффективность. С точки зрения регуляторных требований — они все еще в большей степени про постфактум анализ, но финансовые организации уже поняли, что предотвратить легче, чем потом портить свою отчетность большим количеством проведенных подозрительных операций. Поэтому тренд перевода многих сценариев обнаружения в онлайн мы наблюдаем вот уже несколько последних лет. Но повторюсь, это не отменяет необходимость постфактум анализа.

CNews: Есть ли запатентованные технологии и ноу-хау в этих системах? Или алгоритмы стандартные, особенность в упаковке для инструментов?

Елена Куприянова: Оптимальный набор инструментов и реализованных с их помощью готовых модулей для AML-решения в мире, конечно, уже продуман. Но, как ни странно, после ухода западных вендоров анализ отечественного рынка показал, что российского AML-решения, покрывающего все области ПОД/ФТ и связанного с ним комплаенса, нет. Поэтому мы поставили перед собой амбициозную цель создать такое платформенное решение, которое бы сочетало в себе ведущие мировые практики и особенности локального законодательства. Наш более чем 10-летний опыт работы в данной сфере помог нам собрать воедино все практики внедрения в ведущих финансовых организациях, что вылилось в некие уникальные алгоритмы реализации, которые можно считать нашим ноу-хау.

CNews: Какие задачи обработки данных решают ваши продукты?

Владимир Носиков: Data Ocean — прикладная аналитическая платформа обработки и управления данными. В ее состав входят несколько функциональных модулей.

Data Ocean Data Governance — единая платформа для управления данными на уровне компании. Платформа включает в себя несколько функциональных бесшовно интегрированных модулей, предназначенных для управления метаданными, мастер-данными и качеством данных.
Модуль управления метаданными позволяет вести описание семантики данных, которые существуют в компании в виде единого глоссария с описанием терминов, процессов и иных объектов, а также технических метаданных — каталога данных, с возможностью построения Data Lineage для анализа потоков данных. Это помогает сократить время на поиск данных, анализ зависимостей и потоков данных, которые обычно составляют до 50% от временных и трудозатрат проектов по разработке отчетности и реализации аналитических решений.
Модуль управления мастер-данными позволяет всю информацию о конкретном клиенте собрать в единый клиентский профиль. Задача непростая — данные нужно не только «склеить» из различных источников, но и произвести их интеллектуальную обработку, очищая от разной «шелухи», перед получением результирующей «золотой записи».

Модуль управления качеством данных позволяет реализовывать проверки и выполнять валидацию данных на соответствие бизнес-правилам, что дает возможность сократить количество инцидентов и проблем, связанных с ошибками в данных, и повысить общий уровень доверия к данным в компании.

В составе Data Ocean есть модули управления данными, созданные для передачи данных из источников в разнообразные целевые системы. Наши продукты могут выполнять эти действия в режиме реального времени (стриминговая платформа Balalaika) и пакетном режиме (Flex Loader). Вот несколько примеров задач:

1. Наполнение хранилища данных из систем-источников в real-time режиме. Для подобных задач распространено применение технологий Change Data Capture (CDC), которые способны отслеживать изменения в исходных данных и перегружать новые/измененные фрагменты в целевые базы без создания нагрузки на систему-источник. С данной задачей справляется Balalaika.
2. Создание операционного слоя хранилища, DataLake или миграция СУБД, например в рамках импортозамещения. Для решения задачи используется Flex Loader — ETL-инструмент для регламентной пакетной работы с данными, который “из коробки” поддерживает множество СУБД (таких как Oracle, Postgres, Hadoop, Greenlpum) и позволяет реплицировать данные из источников в среду Greenplum, Hadoop или S3 за считанные часы/дни, а не дни/недели.

CNews: Как планируете развивать платформы?

Владимир Носиков: Мы постоянно наращиваем функциональность существующих модулей на основе своего опыта, запросов клиентов и мировых трендов и прорабатываем новые возможности.

Например, развивая CM Ocean, мы уделяем особое внимание digital, планируем в 2023 году выпустить функционал, позволяющий работать напрямую с цифровыми каналами клиентов, собирать данные и использовать их в маркетинговых кампаниях.

Постепенно выполняем интеграцию наших продуктов в маркетплейсы крупных провайдеров публичных «облаков», например, Сбербанка, VK, «Яндекса». Решая сложные задачи, клиенты могут обратиться к нашим решениям в рамках PaaS.

CNews: Какие особенности в маркетинговой политике Data Sapience?

Владимир Носиков: Мы являемся community-driven вендором. Это означает, что в планировании развития линеек продуктов мы исходим из потребностей заказчиков: анализируем имеющиеся у клиентов задачи и проблемы, корректируем приоритетный бэклог разработки. Мы вышли из консалтинга и поэтому понимаем важность для клиентов такого подхода.

При этом, разумеется, мы располагаем собственным видением стратегических направлений развития как продуктов, так и продуктовых линеек и компании в целом. У нас есть план развития на несколько лет вперед. Даже сейчас, в сложное время, мы играем «в долгую». Наши планы — через три-пять лет сделать Data Sapience ведущим поставщиком платформ для аналитики и работы с данными в РФ.

■ erid:Pb3XmBtzt7t2WQAAZMzGpAM7zkBsuQZ5UBUMdeeРекламодатель: ООО "Дата СапиенсИНН/ОГРН: 9701181979/1217700358083Сайт: https://datasapience.ru/