ВТБ создает платформу динамического моделирования баланса на базе ML-алгоритмов
Платформа в перспективе позволит ВТБ получать более миллиарда рублей в год дополнительного процентного дохода за счет повышения точности прогноза метрик нормативной и физической ликвидности, процентного риска, достаточности капитала, и позволит поддерживать оптимальную структуру баланса банка.
По словам заместителя руководителя Финансового департамента — начальника казначейства — старшего вице-президента ВТБ Андрея Прудникова:
ВТБ в рамках технологической трансформации ведет работу по внедрению передовых технологических решений построенных на основе открытых программных интерфейсов с применением современного технологического стэка. Собственная платформа на инфраструктуре больших данных с вычислительными кластерами позволит оперативно анализировать различные сценарии развития экономики и оптимизировать клиентские стратегии. Регулярный сценарный анализ даст возможность постоянно поддерживать оптимальную структуру активов и обязательств для максимизации дохода группы ВТБ при соблюдении регуляторных ограничений и установленных риск-метрик.«Использование современных методов машинного обучения и статистического анализа наряду с кластерной архитектурой платформы, позволяет масштабировать без потери производительности такие ресурсоемкие расчеты, как анализ эластичности спроса, поведенческих моделей и сценарный анализ риск-метрик банка, а также производить вычисления в режиме реального времени», — отметил старший вице-президент, руководитель департамента анализа данных и моделирования ВТБ Максим Коновалихин.
Вице-президент, руководитель департамента технологического развития общебанковских систем Никита Рыбченко подчеркнул: «Новая платформа по управлению активами и пассивами разрабатывается собственными силами на передовых технологиях с открытым кодом, включающих Apache Spark и российскую платформу обработки данных Arenadata»