Жасанды интеллект қаржы саласында: сарапшының пікірі

Дана Қауменова – ликвидтілікті басқару және нарықтарды зерттеу саласының сарапшысы. Ол Brown University университетінде Engineering Management & Entrepreneurship бағдарламасы бойынша магистратураны тәмамдап, кейін Novantas консалтингтік компаниясында жүздеген мың долларлық жобаларға жауап берді, деп хабарлайды Orda.kz.

Кейін Citigroup компаниясына ауысып, қазіргі уақытта вице-президент лауазымын атқаруда. Дана Liquidity and Readily Marketable framework аясында тәуекелдерді басқарумен айналысады. Бұл – Citi компаниясы әзірлеген жүйе, ол Basel III капитал талаптарына сәйкестікті қамтамасыз ету үшін арналған. Оның негізінде кепіл ретінде пайдаланылатын активтердің ликвидтілігі бағаланады. 
Сонымен қатар, Қауменова – Citi-де инклюзивтілікті дамытуға үлес қосатын Asian Heritage Network тобының коммуникациялар және технологиялар бойынша бірлескен төрағасы. Дана сондай-ақ FMVA (Financial Modeling & Valuation Analyst) сертификатына ие, бұл қаржылық модельдеу, бюджетті жоспарлау және болжам жасау саласындағы сараптамасын растайды.

Дана Қауменова сұқбат барысында негізгі жобалары, жасанды интеллектің қаржы саладағы рөлі және кросс-функционалдық командалардағы коммуникация құпиялары туралы айтты.

Сіз Brown University университетінде Engineering Management & Entrepreneurship мамандығы бойынша магистратураны бітіріп, кейін консалтинг саласына ауыстыңыз. Университеттен алған біліміңіз мансабыңыздың өсуіне қаншалықты көмек көрсетті? 
 
— Менің ойымша, білімім кәсіби өсу жолымда шешуші рөл атқарды. Engineering Management & Entrepreneurship бағдарламасының ерекшелігі – бұл аралас салаларды қамтитын кешенді көзқарас, сондықтан мен инженерия, қаржы, стратегия, маркетинг, глобализация және басқару сияқты салаларға терең үңілдім. Техникалық және кәсіпкерлік бэкграунд менің нарықтық процестерді тереңірек түсінуіме және Novantas-та зерттеу жобаларымен жұмыс істегенде білімімді тиімді қолдануыма мүмкіндік берді. 

Компанияда қандай жобаларды іске асырдыңыз? 
 
— Мысалы, мен ең ірі америкалық ұлттық банктерінің біріне тұтынушылық және корпоративтік қызмет көрсету сегменттерінде жарнамалық науқандардың тиімділігін бағалауға көмектестім. Жоба аясында бағалау үшін қажет болар бірнеше негізгі көрсеткіштерді анықтадым: брендтің танымалдығы, оның тұтынушылардың санасында қалуы, жарнамаға деген реакциясы. Бұл көрсеткіштерді клиенттің қызығушылық танытқан штаттарында өлшеп, нәтижелерін талдадым. Сонымен қатар, науқан аяқталғаннан кейін тұтынушылық адалдық индексін есептедім. Бұл ұзақ мерзімді әсерді бағалауға мүмкіндік берді. Бұл жоба банктің маркетингтік стратегиясының тиімділігін тереңірек түсінуге және оның сату воронкасына ықпалын анықтауға көмектесті. Нәтижесінде, біз клиентке науқандарды қалай бейімдеу керек екені туралы нақты ұсыныстар айттық. Бұл жоба Novantas-қа жүздеген мың долларлық пайда әкелді. Сонымен қатар, мен Novantas-тың негізгі зерттеу өнімдерінің бірі — Bank Choice Monitor жобасын басқардым. Әр тоқсан сайын біз клиенттерімізге, олардың арасында ең ірі ұлттық банктердің бірі және бірнеше жетекші аймақтық банктер бар, бәсекелестік аналитика ұсынып отырдық. Мен жобаға инновациялық элемент енгізіп, нарықтық жалпы тенденциялар мен тұтынушылардың таңдаулары туралы ақпарат қостым. Бұл бізге клиенттерге дәлірек және практикалық ұсыныстар жасауға мүмкіндік берді. Осы үшін мен сауалнамаларды әзірлеп, банктік қызметтерді тұтынушылардан 40 мыңнан астам деректерді талдадым. Айта кетейік, соңғы 6 жылда Novantas маркетинг бөлімі 10 есе өсті, бірақ ол әлі де мен әзірлеген зерттеу базасына негізделеді. 

Novantas-тан кейін Citigroup-ке ауыстыңыз. Қазіргі лауазымдағы жұмысыңыздың мәні неде? 
 
— Мен Citigroup компаниясына вице-президент көмекшісі лауазымында келіп, өте қысқа уақыт ішінде жобаларда жетекшілік етіп, ақырында вице-президент қызметіне тағайындалдым. Қазір мен Liquid and Readily Marketable framework аясында тәуекелдерді басқару және есептеулер жүргізуге жауаптымын. Бұл фреймворктың мақсаты — банкке дефолт жағдайында нарықта тез арада сатылатын жоғары ликвидті активтерге қол жеткізу мүмкіндігін қамтамасыз ету. Есептеулер Citi ішкі жүйесі арқылы жүргізіліп, олардың нәтижелері әртүрлі бөлімшелерде пайдаланылады: несие тәуекелдері, реттеуші тәуекелдер, капиталды басқару және тағы басқалар. Менің негізгі міндетім — жүйені жетілдіріп, есептеулерді оңтайландыру. Бұл рөл әртүрлі салаларды қамтиды, өйткені мен көптеген командалармен байланыс орнатып, олардың қажеттіліктерін түсініп, тиімдісіздіктерді анықтап, шешімдер ойластырамын, әзірлеушілерге тапсырмалар қоямын және олардың орындауын бақылаймын, тестілеу жүргізіп, жаңа функциялар мен шешімдерді ішкі маркетингін жасап, әріптестерімді оларды тиімді пайдалану жолдарымен таныстырамын.

Citi-де жүзеге асырған жобаларыңыздың мысалдарын келтіре аласыз ба? 
 
— Мысалы, мен ликвидтілік есептеулерінің маңызды құрылымына арналған ішкі вики-сайтты әзірледім. Бұрын қажетті ақпарат әртүрлі топтар мен құжаттар арасында шашырап жататын. Ал басқа бөлімшелер менің командамның сарапшыларына тәуелді болды. Мыса лы, мен байланысқа шықпаған жағдайда, әріптестерім жауапты күтуге мәжбүр болатын. Бұл мәселені шешу үшін мен барлық деректерді бір қолжетімді платформада жинауды ұсындым. Осылайша, вики-сайт біздің барлық мүдделі тараптар үшін әмбебап ресурсына айналды. Енді кез келген қызметкер офисіне немесе бөлімшесіне қарамастан, ликвидтілік бағалау процесі және қолданылатын жүйелер туралы қажетті мәліметтерді бірден ала алады. Нәтижесінде менің командама келетін сұраныстар айтарлықтай азайып, операциялық тиімділік пен кросс-функционалдық ынтымақтастық артты. Сонымен қатар, бұл платформа ұзақ мерзімді масштабталуды қамтамасыз етіп, әдістемедегі өзгерістерді көрсету үшін үнемі жаңартылып отыра алады. Осыған орай, мен тағы бір жобаны жүзеге асырдым — Citigroup ішкі ИИ чат-боты үшін арнайы бөлім қосу. Бұрын чат-ботта ликвидтілік есептеулеріне қатысты ақпарат жоқ болатын. Мен өнім әзірлеуші командамен бірлесе отырып, ең жиі қойылатын сұрақтар мен нақты жауаптарды қосып, чат-ботты тиімді әрі қолжетімді еттім. Енді Citi қызметкерлері қажет ақпаратты тек вики-сайттан ғана емес, сонымен қатар чат-боттан да жылдам ала алады. 

Сіздің салаңызда нейрондық желілерді қызметкерлерді хабардар ету мақсатынан басқа тағы қай жерде қолдануға болады деп ойлайсыз? 
 
— Жасанды интеллект пен машиналық оқыту саласында келешекте маңызды өзгерістер орын алатыны сөзсіз. Бұл технологиялар деректерді жылдам жинап, талдауға мүмкіндік беріп, нақты инсайттар алуға жол ашады. Сонымен қатар, олар болжамды аналитикада — ықтимал мәселелерді алдын ала анықтауда, шешімдерді дұрыстап қабылдауда және ресурстарды тиімді пайдалану бағытында кеңінен қолданыс табады. Нейрондық желілер компанияларға тәуекелдерді бағалау және оларды болдырмау барысында белсенді әрекет етуге көмектеседі. Яғни, олар дағдарысқа айналмай тұрып, проблемалық аймақтарды болжауға мүмкіндік береді. Тағы бір қызықты бағыт — алаяқтықты анықтау. Бұл салада жасанды интеллект күрделі алгоритмдер арқылы күмәнді транзакцияларды алдын ала болжауға көп жылдар бойы көмектесіп келеді. Әсіресе KYC (құқықтық сәйкестік тексеру) шеңберінде бұл технологияның маңызы арта түседі. KYC — бұл банктер мен қаржы ұйымдары контрагенттің жеке басын анықтап, оның сәйкестігін тексеруі қажет екенін білдіретін термин. Ал егер біз ИИ мен машиналық оқытуды андеррайтинг процесінде қолдансақ, ол қарыз алушылардың төлем қабілеттілігін бағалауды оңтайландырып, оны жылдам әрі тиімді ететін еді. Мысалы, табиғи тілдерді өңдеу (NLP) арқылы қаржылық есептер мен келісім-шарттарды тиімді талдап, андеррайтинг процесін жеделдетуге болады. Сонымен қатар, алгоритмдер тарихи деректерді пайдаланып, болашақ қарыз тәуекелдерін, дефолт ықтималдығын және мүмкін болатын шығындарды алдын ала болжай алады. Ақырында, ИИ клиенттің қаржылық жағдайын және нарықтық ахуалды үнемі қадағалап, маңызды өзгерістер туралы андеррайтерлерге ескерту жасайды. Бұл, өз кезегінде, қаржы ұйымдарына өз пайдасын арттыруға мүмкіндік береді. 

Citigroup компаниясында жұмыс істеген кезіңізде жүзеге асырған бастамаларыңыз туралы айтып берсеңіз? 
 
— Мысалы, мен арнайы ликвидті емес акциялар үшін қалпына келтіру коэффициентін есептеудің автоматтандырылған процесін әзірледім. Бұл процесс активтің бастапқы құнынан қандай бөлігін дефолт жағдайында кепіл ретінде пайдалануға болатынын анықтауға бағытталған. Бұрын бұл есеп ай сайын қолмен жүргізіліп, бірнеше күн уақыт алатын және тиімсіз болатын. Мен тәуекелдер мен технологиялар командаларымен кеңесіп, барлық талаптар мен қажетті деректер тізімін жасағаннан кейін, есептеуді автоматтандыруды қолға алдым. Қазір бұл процесс арнайы жүйеде жүргізіледі, барлық қажетті ақпарат бар, ал нәтижелерді кез келген уақытта пайдаланушылар ала алады. Бұл жүйе күнделікті түрде жұмыс істеп, қалпына келтіру коэффициенті нарықтық жағдайларды дәл көрсетеді. Бұл автоматтандыру операциялық тәуекелдерді азайтып, адами қателіктерді болдырмауға мүмкіндік берді. Сонымен қатар, жоба болашақта кеңейтілуі үшін негіз қалаған болатын — қазіргі таңда тек арнайы ликвидті емес акциялар үшін автоматты есептеу жүргізілсе, келешекте бұл процесс басқа активтерге де қолданылады. 

Кросс-функционалды командалармен жұмыс істеу тәжірибеңіз мол. Коммуникацияны барынша тиімді ету үшін қандай ережелерді ұстанасыз? 
 
— Жобаның басынан бастап барлық мақсаттар мен күтілетін нәтижелерді нақты анықтап алған өте маңызды. Алғашқы кезеңдерде уақытты белгілеп, шектеулер мен мақсаттарды келісе отырып, талқылау қажет. Бұл болашақта түсініспеушіліктерді болдырмауға көмектеседі және барлық қатысушыларға ортақ түсінік береді. Екінші маңызды ереже — әріптестеріңізге коммуникацияны бейімдеу. Әр топ ақпаратты әртүрлі қабылдайды. Мысалы, әзірлеушілер техникалық түсіндірмелерді күтетіні белгілі, ал бизнес өкілдері жоғары деңгейдегі қорытындыларды талап етеді. Әр түрлі стильде қарым-қатынас жасау да маңызды — трейдерлер жиі өз пікірлерін ашық білдіреді, ал аналитиктер мұқият әрі жұмсақ жауап береді. Сондықтан өзіңіздің тәсіліңізді аудиторияға қарай бейімдеу ақпараттың тиімді жеткізілуіне мүмкіндік береді. Тағы бір кеңес — кері байланысты әртүрлі формада қабылдауға дайын болу. Үшінші ереже — қақтығыстарды эмпатия мен конструктивті диалог арқылы басқару. Мен әрқашан екі тараптың да пікірін тыңдап, әрқайсысының үлесі маңызды екенін және олардың дауысы естілетінін көрсететін өзара тиімді шешімдерге назар аударуға тырысамын. Жас қызметкерлермен қарым-қатынасқа келетін болсақ, мен олардың сұрақ қоюға ұялатынын байқадым. Сондықтан мен ұжымда ашықтық атмосферасын қалыптастырып, әрдайым адамдарға не түсініксіз екенін сұрап, қолдау көрсетуге тырысамын. 

Сіз тәуекелдерді басқару мен ликвидтілік сияқты күрделі салаларда жобаларды қалай тиімді басқарасыз? 
 
— Мен әрқашан ықтимал қиындықтарды алдын ала бағалап, тәуекелдерді минимизациялау стратегияларын әзірлеуге тырысамын, әсіресе ауқымды және ұзақ мерзімді бастамаларға қатысты. Сонымен қатар, әртүрлі бақылау механизмдерін пайдаланып, KPI-ді үнемі қадағалаймын және мүдделі тараптармен іс-қимылдарды келісу үшін кеңейтілген есеп беру дайындаймын. Мен үнемі өз саламды зерттеп, стресс-тестілеу, капиталды оңтайландыру сияқты салаларда сараптамамды дамытамын. Бұл мені тәуекелдерді басқаруға қатысты кешенді көзқарас қалыптастыруға көмектеседі. Мысалы, мен CAIA (Chartered Alternative Investment Analyst) сертификатын алу үшін емтиханға дайындалып жатырмын, бұл маған баламалы инвестициялар саласындағы білімімді тереңдетуге мүмкіндік береді. Сонымен қатар, Python тілінде дағдыларымды жетілдіріп жатырмын, өйткені бұл бүгінгі таңда қаржы саласында деректерді талдау, автоматтандыру және модельдер әзірлеу үшін ең көп қолданылатын құралдардың бірі. Әрине, мен мәселелерді кешенді түрде қарауға тырысамын. Өз мансабымда үйренген ең құнды сабақтардың бірі — «Бұл не білдіреді?» деген сұрақты үнемі қоюдың маңызы. Егер жобаның алғашқы кезеңдерінен бастап осындай сұрақты қоюды әдетке айналдырсаңыз, күрделі деректерді шынайы әрекет етуге болатын инсайттарға айналдыруға үйренуге болады.