За оцінками експертів Financial News London, до 2025 року штучний інтелект стане невід'ємною частиною фінансового сектору: від захисту персональних даних і ризиків витоків конфіденційної інформації до загроз масових скорочень фахівців, що займаються рутинними операціями. Як автоматизувати процеси і знизити витрати без шкоди безпеці та стабільності галузі – ключове питання, яке стоїть сьогодні перед найбільшими міжнародними компаніями. Про те, як галузь може відповісти на ці виклики, розповідає Валентин Широбоков, провідний Java-розробник Sapiens Software Solutions, лауреат престижної премії BrainTech Awards 2025 і член експертної ради премії Cases & Faces. За 15 років пройшов шлях від інженера-програміста в Донецьку до творця ШІ-рішень для міжнародних фінансових гігантів в Ізраїлі. Нещодавно його було прийнято до престижних міжнародних організацій – Інституту інженерів електротехніки та електроніки (IEEE) і Міжнародної асоціації розробників (IAHD).

Валентин розробляє інтелектуальні системи, які допомагають найбільшим світовим фінансовим корпораціям, як-от міжнародний страховий концерн Allianz, американська страхова компанія AIG і один із найбільших банків США Bank of America, автоматизувати бізнес-процеси і скоротити операційні витрати. Валентин розповів про переваги мікросервісної архітектури в сучасному фінансовому ПЗ, розроблені ним унікальні технічні рішення для високонавантажених систем і про те, як штучний інтелект трансформує процес аналізу багатосторінкових регуляторних документів у банківській і страховій галузях.

— Валентине, експерти прогнозують повну інтеграцію ШІ у фінансовий сектор до 2025 року. Наскільки це реалістично і які напрями штучного інтелекту стануть ключовими для фінансових організацій?

— Ці прогнози мають під собою серйозні підстави. Ми дійсно спостерігаємо стрімке проникнення ШІ у фінанси, і до 2025 року цей процес досягне критичної маси. Але йдеться не про заміну людини, а про посилення її можливостей. Найперспективнішими напрямами стануть автоматизація опрацювання документів, предиктивна аналітика для оцінювання ризиків і виявлення шахрайства, а також персоналізація пропозицій на основі великих даних. Найбільш революційним буде автоматизація ухвалення рішень на основі складних регуляторних вимог – тут ШІ дасть найбільший економічний ефект, звільняючи фахівців від рутини і знижуючи кількість помилок. Головною проблемою залишається забезпечення прозорості АІ-систем, адже фінансові рішення мають бути зрозумілими.

Популярні новини зараз
ТЦК не має права: кого не зможуть мобілізувати попри повістки Пенсіонерів попередили: без цього пенсії не буде Безкоштовні продуктові набори для пенсіонерів: хто та як може отримати Вагітність від 15-річного коштувала міністерці Ісландії у справах дітей посади: правда спливла через 30 років
Показати ще

— Валентине, зараз ви працюєте зі складними фінансовими системами. Коли вперше зіткнулися з розробкою ПЗ для фінансового сектору і як розвивалися в цьому напрямку?

— Мій інтерес до фінансових технологій зародився ще під час навчання в Донецькому національному технічному університеті, де я здобув ступінь магістра за спеціальністю «Комп'ютерні системи та мережі». Перший практичний досвід прийшов у компанії SVS у Донецьку - місцевій IT-фірмі, що спеціалізується на автоматизації бізнес-процесів. Там я займався проектуванням баз даних та інтеграцією з банківськими системами, що заклало фундаментальне розуміння специфіки фінансової галузі. Наступним важливим етапом стало співзасновництво в компанії BUSINESS DATA GROUP у Донецьку - стартапі, який розробляв програмне забезпечення для платіжних терміналів і розвивав мережу таких терміналів. Цей досвід навчив мене бачити фінансові технології не тільки з технічного боку, а й розуміти бізнес-потреби та очікування кінцевих користувачів. Після переїзду до Ізраїлю у 2015 році я продовжив розвиватися в професійному плані, працюючи в медіа-компанії MAKO (Keshet Media Group) з високонавантаженими системами та API.

— Ви займаєтеся впровадженням ШІ-рішень для аналізу документів у продукті Sapiens Decision - інструменті автоматизації ухвалення бізнес-рішень, що значно вплинула на розвиток компанії та її позиції на ринку фінансового ПЗ і дала змогу більш ефективно розподіляти навантаження та використовувати ресурси. Для вирішення яких конкретних бізнес-завдань використовується ця технологія?

— У SAPIENS я зміг об'єднати накопичений досвід із новітніми тенденціями в галузі штучного інтелекту, фокусуючись на розробці продукту Sapiens Decision, який допомагає автоматизувати ухвалення складних фінансових рішень у банках і страхових компаніях по всьому світу. Ми застосовуємо ШІ-рішення для аналізу документів насамперед для автоматизації обробки складних фінансових і страхових регламентів і вимог. До впровадження цих технологій правила для ухвалення рішень вводили вручну: аналітики вивчали багатосторінкові документи, виокремлювали релевантні правила і перекладали їх у формалізовані терміни. Наша технологія революціонізувала цей підхід: тепер система самостійно опрацьовує документи природною мовою, виділяє ключові правила і перетворює їх на структуровані об'єкти, які інтегруються в бізнес-логіку застосунку.

— Зараз ви берете участь у переході від монолітної архітектури до мікросервісів. Які конкретні переваги цей перехід дав бізнесу компанії?

— Насамперед, ми підвищили відмовостійкість системи і гнучкість при впровадженні нових функцій, що безпосередньо позначилося на задоволеності наших клієнтів з фінансового сектора, для яких надійність критично важлива. Нова архітектура дала нам змогу скоротити час виходу нових версій продукту на ринок у 2-3 рази, швидше реагувати на запити клієнтів і ефективніше впроваджувати інноваційні рішення, включно з інтеграцією штучного інтелекту. Це дало Sapiens конкурентну перевагу на ринку програмного забезпечення для страхових і фінансових компаній, дозволивши залучити таких великих клієнтів, як Allianz, AIG, Prudential і Bank of America.

— За свої видатні заслуги у сфері ІТ ви були удостоєні престижної міжнародної нагороди BrainTech Awards як найбільш інноваційний інженер-програміст року - визнання, яке отримують лише лідери технологічних перетворень. Крім того, завдяки вашій високій професійній репутації та глибокому технічному досвіду, вас запросили до складу журі міжнародної премії Cases & Faces. Як ви вважаєте, які з ваших професійних здобутків відіграли ключову роль в отриманні такої високої довіри та визнання на міжнародній арені?

— Нагорода BrainTech Awards стала для мене великою честю і підтвердженням того, що багаторічна робота над складними технологічними рішеннями справді знайшла відгук у професійній спільноті. Я пишаюся тим, що мої розробки, зокрема система автоматичного вилучення бізнес-правил з фінансової документації із застосуванням ШІ, були визнані значущим внеском у розвиток галузі. Ця технологія дає змогу компаніям скоротити витрати на опрацювання документів приблизно на 60% і оперативно адаптуватися до нових регуляторних вимог – і я радий, що вона отримала міжнародне визнання.

Щодо моєї участі в журі премії Cases & Faces, для мене це не лише висока відповідальність, а й можливість зробити внесок у формування справедливого та професійного відбору. Я оцінював роботи в номінаціях «Інноватор року» у сферах «Програмне забезпечення» та «Комп'ютерні сервіси», де було представлено безліч сильних проєктів і видатних фахівців. Я постарався підійти до оцінки максимально об'єктивно, щоб серед переможців опинилися справді найдостойніші – ті, чиї рішення мають практичну значущість та інноваційну силу. Участь у журі такого рівня - це не тільки визнання досвіду, а й можливість підтримати розвиток галузі, надихаючи нові покоління фахівців.

— В ізраїльській медіа-компанії MAKO ви розробляли пошукові системи для новинного порталу mako.co.il. Як цей лінгвістичний досвід застосовується зараз у створенні АІ-рішень для аналізу фінансових документів?

— Технічні виклики, з якими я зіткнувся під час роботи над пошуком на івриті, виявилися схожими з тими, що виникають під час обробки фінансової документації штучним інтелектом. У випадку з івритом проблема полягала в незвичному напрямку письма, складній морфології та безлічі префіксів, які стандартні алгоритми не могли коректно обробити. Фінансові документи, хоч і написані зазвичай більш поширеними мовами, містять свій особливий «діалект» – специфічну термінологію, складні логічні конструкції та багатозначні формулювання. Розроблені мною алгоритми токенізації, стеммінгу та контекстного аналізу для івриту я адаптував для роботи з фінансовими текстами. Це дало змогу нашим АІ-системам точно витягувати бізнес-правила з багатосторінкових банківських регламентів і страхових полісів, правильно інтерпретувати юридичні нюанси і формувати структуровані моделі для автоматизації прийняття рішень. По суті, метод глибокого лінгвістичного аналізу, створений для медіа-сфери, перетворився на потужний інструмент для фінансової індустрії.

— Валентине, ви нещодавно стали членом IEEE та IAHD, які приймають тільки найпочесніших спеціалістів, що мають підтверджені визначні заслуги у сфері. Які можливості відкриває для вас членство в цих організаціях?

— Членство надало мені доступ до великої бази знань і дало можливість обмінюватися досвідом з провідними професіоналами галузі з усього світу, що особливо цінно під час роботи в такій динамічній сфері, як розробка програмного забезпечення. Ці організації дають змогу бути в курсі передових практик і актуальних досліджень, якими я користуюся останні роки в компанії Sapiens.

— Які нові рішення на базі ШІ ви плануєте розробляти в найближчому майбутньому?

— АІ розумнішає швидше, ніж ми встигаємо впроваджувати його в бізнес, тому в найближчій перспективі я планую зосередитися на розвитку кількох напрямів у сфері АІ для фінансового сектора. Насамперед, це створення інтелектуальних систем, здатних не просто розпізнавати правила в документах, а й аналізувати їхній потенційний вплив на бізнес-процеси, виявляти протиріччя між різними регуляціями та пропонувати оптимальні рішення на основі накопиченого досвіду. Також у планах розробка гібридних моделей ухвалення рішень, що поєднують традиційні підходи на основі правил із сучасними методами машинного навчання. Особливу увагу приділю створенню персоналізованих фінансових продуктів, які зможуть автоматично адаптуватися до потреб конкретних клієнтів на основі аналізу їхніх даних і поведінки.