Журнал ПЛАС » Новости » Технологии »

ВТБ создает платформу динамического моделирования баланса на базе ML-алгоритмов

ВТБ в рамках технологической трансформации разрабатывает платформу, которая позволит применять технологии машинного обучения для формирования прогноза баланса и финансового результата группы ВТБ, анализируя имеющуюся в банке информацию о клиенте и учитывая влияние внешних рыночных факторов.

ВТБ создает платформу динамического моделирования баланса на базе ML-алгоритмов

Платформа позволит моделировать будущую структуру активов и обязательств, процентный доход и риск-метрики банка за счет использования моделей прогноза спроса клиентов на финансовые услуги банка и поведенческих моделей о реакции клиентов на изменение ценовых и экономических условий. Первые модели будут внедрены уже в этом году.

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».

По материалам Банка ВТБ

Подписывайтесь на наши группы, чтобы быть в курсе событий отрасли.

Перейти к началу страницы

Подпишитесь на новости индустрии

Нажимая на кнопку "подписаться", вы соглашаетесь с


политикой обработки персональных данных