Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | OneFactor (Уанфактор) ЕдиныйФактор |
Отрасли: | Страхование, Финансовые услуги, инвестиции и аудит |
Технологии: | BI |
Содержание[Свернуть] |
Основные статьи:
Сервис SmartMachine компании oneFactor на основе технологий машинного обучения позволяет банкам, МФО и страховым компаниям автоматизировать процесс принятия решения, определять платежеспособность клиентов, оценивать риски кредитования как физических лиц, так и предприятий малого бизнеса. Сервис повышает эффективность CRM-кампаний, выявляет заинтересованность в покупке продукта или услуги, позволяет проводить персональную коммуникацию и валидировать адресную информацию в режиме онлайн.
2021
Как основа для решения для оптимизации банковских стоп-факторов
oneFactor (входит в «ИКС Холдинг») 25 августа 2021 года сообщил о разработке решения для оптимизации банковских стоп-факторов на основе собственной платформы SmartMachine для конфиденциального совместного машинного обучения на глобальном клиентском графе и быстрого создания максимально точных сервисов.
Платформа автоматически выявляет ошибки в решениях банков еще на этапе рассмотрения кредитной заявки. По итогам тестов, рекомендации, полученные с помощью SmartMachine, позволили признать около 20% отказов банков ошибочными. Платформу уже начали использовать некоторые банки розничного кредитования.Рустам Фаррахов, ГК InfoWatch: Безопасность данных — уже не про документы, а про результат
Многие банки принимают решения с применением стоп-факторов, например, такими как, слишком молодой или наоборот пожилой возраст заявителя, факт прописки в неблагополучном по мнению банка регионе, наличие просроченной задолженности в прошлом, отсутствие кредитной истории, наличие микрозаймов и т.д. Используя набор стоп-факторов, банки отсекают от кредитования не только большие сегменты клиентов с высоким уровнем потенциальной просрочки, но и добросовестных заемщиков.
Использование платформы позволяет увеличить долю положительных решений на 24% без пересмотра приемлемого для банков уровня риска. Например, в сегменте клиентов без кредитной истории, платформа выделяет порядка 22% благонадежных заемщиков среди тех, кто получает сегодня отказ. Из числа клиентов, которые имели ранее просрочку по другим кредитам, 26% заемщиков можно выдать кредит с минимальным риском.
Особенностью платформы SmartMachine является постоянное дообучение алгоритмов на основе банковских данных (фактов одобрений и отказов, просрочек по выданному кредиту), а также исключение предвзятости банковского искусственного интеллекта за счет дополнительных внешних поведенческих данных без использования дискриминирующих факторов, таких как, пол, возраст, место работы и проживания, факты использования микрозаймов и пр. Запатентованная технология oneFactor позволяет обучать модели и алгоритмы для принятия решений на кросс-индустриальных данных в защищенной области памяти устройств в периметре владельцев данных, обеспечивая конфиденциальность и сохранность данных.
![]() |
Проблема предвзятости искусственного интеллекта, выраженная в частности, в отказе в кредитовании отдельным сегментам населения на основании атрибутов, которые даны человеку от рождения и на которые человек не может влиять, такие как пол, возраст, место рождения, национальность и прочие, мало изучена в нашей стране. В Европе, например, для решения этой проблемы существуют отдельные нормативные акты. Мы же своим опытом показываем, что компании, которые исключают из своих систем искусственного интеллекта элементы предвзятости, получают конкурентное преимущество, и получают экстра прибыль. В итоге остальные участники рынка вынуждены к ним подтягиваться. В итоге системы искусственного интеллекта в нашей стране избавляются от предвзятости и вся система движется к балансу без каких-либо законодательных ограничений, казал генеральный директор oneFactor, руководитель Технологического комитета Ассоциации больших данных в России Роман Постников.
| ![]() |
Использование технологий secure multi-party computation и Intel SGX позволяет платформе SmartMachine обрабатывать полностью зашифрованные данные в апаратно-защищенной среде. Технология предоставляет возможность конфиденциально объединять данные разных компаний и индустрий в едином вычислительном облаке, а затем использовать их в рекомендательных сервисах на базе искусственного интеллекта. Особенностью платформы является высокий уровень защиты исходных данных от компрометации на аппаратном уровне, поскольку их «видит» только алгоритм машинного обучения. К данным нет доступа даже у администраторов системы или поставщика облачных сервисов, что подтверждено независимым аудитом с участием компаний, подключивших свои данные к платформе. Изоляция данных в анклаве SGX обеспечивает дополнительную защиту от несанкционированного внешнего или внутреннего доступа. На август 2021 года к платформе уже подключен ряд крупнейших по объему розничного кредитования российских банков.
oneFactor в 19 раз ускорил обучение алгоритмов на платформе SmartMachine для максимально быстрого запуска ML-сервисов
Компания oneFactor применила процессоры Intel Xeon Scalable третьего поколения для ускорения процесса машинного обучения в анклавах Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) на собственной платформе SmartMachine для конфиденциального совместного машинного обучения на глобальном графе клиентских связей и быстрого создания максимально точных сервисов. Использование решений Intel на платформе SmartMachine позволяет повысить качество рекомендаций сервисов на 20-35%, существенно ускорить цикл создания новых моделей в SGX-анклавах всего до нескольких часов, а также упростить процедуру масштабирования платформы в пиковую нагрузку клиентов.
Тесты показали, что ключевые компоненты платформы oneFactor, обеспечивающие безопасное обучение алгоритмов машинного обучения, успешно работают на процессорах Intel Xeon Scalable третьего поколения с поддержкой SGX2 и позволяют ускорить обучение алгоритмов на платформе компании в 8-19 раз в зависимости от размера подаваемых на вход данных по сравнению с использованием процессоров Intel Xeon предыдущего поколения. Так, время, требуемое на одну итерацию обучения, включающую загрузку данных в анклав, их подготовку и преобразование, а также само обучение, при размере обучающей выборки 3,6 Гигабайт составило 787 секунд для SGX1 и 91 секунду для SGX2. При размере обучающей выборки равной 11 Гигабайт данное время составило уже 4320 секунд для SGX1 и 224 секунды для SGX2.
Полученные по результатам тестов показатели демонстрируют, что выигрыш по времени увеличивается при росте размеров обучающей выборки: при 3,6 Гб подаваемых на обучение выигрыш составил 8,6 раз; при 11 Гб подаваемых на обучение выигрыш составил уже 19 раз. Также следует учитывать, что для получения промышленной модели платформа SmartMachine производит в среднем 150 итераций и это даёт значительный выигрыш по времени обучения при использовании CPU ICX с поддержкой SGX2. Решения нового поколения от Intel существенно сокращают цикл создания новых моделей в SGX-анклавах на платформе компании всего до нескольких часов, а также упрощают процедуру масштабирования платформы в пиковую нагрузку клиентов.
oneFactor разработал платформу SmartMachine для объединения данных нескольких компаний и индустрий на основе multy-party computation (MPC – многосторонние конфиденциальные вычисления) технологии с использованием аппаратного решения Intel SGX в конце 2018 года. Платформа компании запущена в промышленную эксплуатацию в конце 2020 года. С марта 2021 года технология oneFactor позволяет не только исполнять алгоритмы машинного обучения в анклаве, но также их тренировки внутри анклава Intel SGX. Теперь исполняемый код – алгоритм машинного обучения, генерируется непосредственного в анклаве с помощью инновационных методов. Технология была запатентована компанией oneFactor на территории РФ в мае 2019 года. На июнь 2021 года к платформе уже подключен ряд крупнейших по объему розничного кредитования российских банков.
С помощью технологии Intel SGX решение oneFactor позволяет обрабатывать полностью зашифрованные данные в апаратно-защищенной среде. Технология предоставляет возможность конфиденциально объединять данные разных компаний и индустрий в едином вычислительном облаке, а затем использовать их в рекомендательных сервисах на базе искусственного интеллекта. Особенностью платформы SmartMachine является высокий уровень защиты исходных данных от компрометации на аппаратном уровне, поскольку их «видит» только алгоритм машинного обучения. К данным нет доступа даже у администраторов системы или поставщика облачных сервисов, что подтверждено независимым аудитом с участием компаний, подключивших свои данные к платформе. Изоляция данных в анклаве SGX обеспечивает дополнительную защиту от несанкционированного внешнего или внутреннего доступа. Это первое в России коммерческое применение технологии обеспечения конфиденциальности данных для тренировки алгоритмов машинного обучения в решении для финансового сектора.
Решение позволяет повысить качество рекомендаций с применением алгоритмов машинного обучения на 20-35% по сравнению с раздельной обработкой данных. Такой существенный прирост производительности обеспечивается за счет комбинации данных различных типов и обучения алгоритмов в зашифрованном виде. С помощью платформы банки могут дополнительно улучшить качество сервисов и обслуживания своих клиентов: от противодействия телефонному мошенничеству до полностью автоматической верификации кредитных заявок.
Технология не ограничивает количество или категории данных, которые могут быть подключены к платформе. Она позволяет за несколько дней запустить сервисы искусственного интеллекта как для владельцев данных, использующих платформу, так и для коммерческих заказчиков: банков, страховых компаний, ритейлеров, площадок электронной коммерции.
![]() | Наше партнерство с Intel позволило не только разработать технологию обучения моделей внутри анклавов SGX, обеспечивающее дополнительную конфиденциальность клиентских данных, но и существенно сократить цикл создания новых моделей на платформе oneFactor всего до нескольких часов. Сокращение Time-to-Market позволяет компаниям, которые выпускают или внедряют новые решения, быть на шаг впереди рынка и получать дополнительную прибыль, – комментирует директор по продуктам и аналитике oneFactor Максим Воеводский. - Надеемся, что наша разработка промотивирует всех участников рынка к инвестициям в обеспечение защиты данных. | ![]() |
Включение в Реестр отечественного ПО
Клиентский сервис SmartMachine разработчика специализированной платформы сервисов искусственного интеллекта для операторов связи oneFactor (входит в «ИКС Холдинг») включен в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Об этом компания OneFactor сообщила 29 января 2021 года. Подробнее здесь.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)