https://1prime.ru/20250830/intervyu-861339736.html
Роботы наконец нас заменят: главные вызовы форума Scoring Day
Роботы наконец нас заменят: главные вызовы форума Scoring Day - 30.08.2025, ПРАЙМ
Роботы наконец нас заменят: главные вызовы форума Scoring Day
ИИ в скоринге — революция или "шум"? Почему качественный риск-менеджмент сегодня важнее "заоблачных" технологий? И как AI‑агенты вписываются в привычный... | 30.08.2025, ПРАЙМ
2025-08-30T08:00+0300
2025-08-30T08:00+0300
2025-08-30T08:00+0300
интервью
технологии
сша
азия
европа
форум
scoring day
https://cdnn.1prime.ru/img/07e9/08/1b/861339408_0:280:786:722_1920x0_80_0_0_933ee712ab1a0a950c7bbefcf770f0fc.jpg
МОСКВА, 30 авг – ПРАЙМ. ИИ в скоринге — революция или "шум"? Почему качественный риск-менеджмент сегодня важнее "заоблачных" технологий? И как AI‑агенты вписываются в привычный контекст промышленных революций? Читайте в интервью с Романом Божьевым, генеральным продюсером форума Scoring Day, директором аналитических сервисов для МСБ Объединенного кредитного бюро.— Роман, какие главные тренды вы сейчас видите в скоринге: что действительно меняет рынок, а что — лишь "шум"?- Главный тренд очевиден — искусственный интеллект. Сейчас, готовя Scoring Day, мы видим, что тема AI-агентов, LLM, нейросетей и прочее затрагивается примерно в 50% выступлений. Мы просим спикеров говорить о том, что их реально драйвит и мотивирует. И чаще всего они выбирают именно ИИ.Прикладных моделей и кейсов накопилось достаточно. Поэтому сам тренд неоспорим. Другое дело — меняет ли он индустрию или создает "шум". Рано делать окончательные выводы: возможно, это действительно переломный тренд, а возможно, мы просто получили новый класс алгоритмов и моделей, которые улучшат процессы, но кардинально на качество обслуживания клиентов, скорость создания продуктов, состав команды и уровень издержек не повлияют. Вероятно, нужно еще минимум 1–3 года, чтобы ИИ глубже проник в бизнес (в США, Азии, Европе быстрее, в России чуть дольше) и можно было судить более предметно. Пока данных недостаточно, чтобы уверенно сказать: "шум" это или революция.— Какие "боли" для специалистов по скорингу сегодня самые острые?- Резкий рост рисков. Если говорить про управление рисками и кредитование — а это значимая часть аудитории нашего форума и моя зона ответственности, — мы видим, что растут потери по портфелю, и по всем сегментам они уже достигли серьезных значений. Лишь в последние месяцы "винтажи" перестали "лететь в небеса" и начали "выпрямляться". Банки отмечают, что риски стабилизировались или близки к этому, некоторые уже думают о возобновлении активного кредитования и привлечении новых клиентов.Рост риска в портфеле напрямую угрожает прибыльности, и с этим нужно срочно работать. Рецепт понятен: "закручивать" риск-аппетит, усиливать коллекшн, улучшать портфели. Это не период бурного роста и внедрения сверхновых решений — это время действовать проверенными инструментами и наводить порядок в текущих системах.— Как эти темы будут отражены в программе Scoring Day, какие форматы и сессии принесут практическую пользу участникам?- Основной акцент мы сделаем, конечно, на теме ИИ — спикеры расскажут о значении этих технологий для бизнеса и о своих кейсах. Тему портфельных рисков подробно затрагивать не будем — она послужит фоном, больше поговорим про модельный подход — как автоматизировать процессы и как интегрировать автоматические решения на базе математических моделей во все новые процессы.Как это будет отражено в программе? Отдельную сессию посвятим стратегиям использования новых технологий и инвестициям в их развитие. Мы наблюдаем циклическую динамику: доступность технологий то повышается, то снижается. Когда я только начинал продюсирование Scoring Day в 2019 году, разрыв между крупнейшими банками и условным "вторым эшелоном" был велик: то, что делали Сбер, Альфа, Тинькофф, ВТБ, для банков вне топ-15–20 выглядело космосом. Приходилось формировать отдельные треки для не топовых банков, потому что кейсы Сбера были слишком "теоретическими" и малопрактичными для них.Затем рынок этот разрыв сократил: технологии подешевели, во многих банках появились команды датасайентистов, модели активно проникли в процессы, различия между "грандами" и остальными сгладились. Сейчас же разрыв снова растет из‑за больших языковых моделей и нейросетей. Разработка и обучение LLM с нуля — крайне дорогая и сложная задача: требуются мощная инфраструктура, компетентная команда и доступ к данным. На сегодня в России собственные LLM, разработанные с нуля, есть только у Яндекса и Сбера. Важно выбрать правильную стратегию: если это действительно меняет игру, упускать нельзя — можно быстро оказаться на обочине. Есть три сценария:По какому пути идти, решать нужно уже сейчас: это влияет на стратегию и тактику, разворачиваться быстро не получится, инвестировать тоже нужно уже сегодня.Также будем обсуждать проникновение ИИ-моделей и создание AI‑агентов для обслуживания клиентов, достижения внутренних целей и борьбы с мошенничеством.Возможно, компаниям не стоит начинать с громких разговоров про ИИ. Сначала нужно отказаться от устаревших практик, которые "крадут" эффективность и выручку, и навести порядок в базовой инфраструктуре. Без этого не будет ожидаемого эффекта: некоторые из 95% пилотов могут проваливаться не из‑за плохих идей, а потому что их реализуют на слабом фундаменте. Мы все мечтаем о "космических" технологиях, но забываем о текущей реальности. Именно об этом мы хотим поговорить на Scoring Day.— Были ли в последнее время кейсы, которые вас вдохновили: какой недавний пример из скоринга дал заметный бизнес-эффект и чему он учит?- В каждую промышленную революцию мы слышали несбывшиеся прогнозы о том, что "роботы нас всех заменят", но сейчас фантастические сюжеты имеют все шансы воплотиться в жизнь. AI-агент — это функция, которая замещает конкретную роль в конкретной задаче: например, дата-инженера или feature-инженера, юриста, который анализирует договор или составляет его по промпту; бухгалтера, который анализирует транзакции и дает рекомендации. Такие агенты уже разрабатываются и появляются — это воодушевляет и одновременно пугает. Конкретные кейсы пока не назову — тема совсем новая. Планирую познакомиться с ними вместе с аудиторией Scoring Day.— Чем Scoring Day отличается от других форумов: за чем точно стоит прийти лично?- Scoring Day — максимально прикладной форум. Мы собираем спикеров-практиков, которые разрабатывают и внедряют модели, строят процессы на базе data-driven подхода и готовы открыто делиться своими наработками. Мы не зовем тех, кто может говорить лишь общими словами из-за внутренних ограничений. В отзывах участники отмечают, что у нас можно услышать новое, узнать детали проектов из первых уст и понять, как решения работают у коллег и конкурентов.Главное отличие Scoring Day — практическая ценность докладов: идеи, которые можно сразу взять и применить. Нетворкинг и "перезагрузка" у нас тоже есть, но приоритет — прикладная польза.— Кого вы ждете на форуме и что, по вашим ожиданиям, участники вынесут "в понедельник в работу" — 3–5 конкретных инсайтов или решений?- Ждем тех, кто может назвать себя дата‑профессионалами: специалистов, работающих с данными и моделями, а также руководителей бизнес-подразделений и продакт-менеджеров, которые выстраивают процессы вокруг автоматического принятия решений и модельного подхода. Программа будет интересна всем.Что можно будет унести "в работу":
сша
азия
европа
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2025
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://1prime.ru/docs/about/copyright.html
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
https://cdnn.1prime.ru/img/07e9/08/1b/861339408_0:206:786:796_1920x0_80_0_0_c19c9d66d2071aa90180a6a8034e3572.jpgПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
технологии, сша, азия, европа, форум, scoring day
Интервью, Технологии, США, АЗИЯ, ЕВРОПА, форум, Scoring Day
МОСКВА, 30 авг – ПРАЙМ. ИИ в скоринге — революция или "шум"? Почему качественный риск-менеджмент сегодня важнее "заоблачных" технологий? И как AI‑агенты вписываются в привычный контекст промышленных революций? Читайте в интервью с Романом Божьевым, генеральным продюсером форума Scoring Day, директором аналитических сервисов для МСБ Объединенного кредитного бюро.
— Роман, какие главные тренды вы сейчас видите в скоринге: что действительно меняет рынок, а что — лишь "шум"?
- Главный тренд очевиден — искусственный интеллект. Сейчас, готовя Scoring Day, мы видим, что тема AI-агентов, LLM, нейросетей и прочее затрагивается примерно в 50% выступлений. Мы просим спикеров говорить о том, что их реально драйвит и мотивирует. И чаще всего они выбирают именно ИИ.
Прикладных моделей и кейсов накопилось достаточно. Поэтому сам тренд неоспорим. Другое дело — меняет ли он индустрию или создает "шум". Рано делать окончательные выводы: возможно, это действительно переломный тренд, а возможно, мы просто получили новый класс алгоритмов и моделей, которые улучшат процессы, но кардинально на качество обслуживания клиентов, скорость создания продуктов, состав команды и уровень издержек не повлияют. Вероятно, нужно еще минимум 1–3 года, чтобы ИИ глубже проник в бизнес (в США, Азии, Европе быстрее, в России чуть дольше) и можно было судить более предметно. Пока данных недостаточно, чтобы уверенно сказать: "шум" это или революция.
— Какие "боли" для специалистов по скорингу сегодня самые острые?
- Резкий рост рисков. Если говорить про управление рисками и кредитование — а это значимая часть аудитории нашего форума и моя зона ответственности, — мы видим, что растут потери по портфелю, и по всем сегментам они уже достигли серьезных значений. Лишь в последние месяцы "винтажи" перестали "лететь в небеса" и начали "выпрямляться". Банки отмечают, что риски стабилизировались или близки к этому, некоторые уже думают о возобновлении активного кредитования и привлечении новых клиентов.
Рост риска в портфеле напрямую угрожает прибыльности, и с этим нужно срочно работать. Рецепт понятен: "закручивать" риск-аппетит, усиливать коллекшн, улучшать портфели. Это не период бурного роста и внедрения сверхновых решений — это время действовать проверенными инструментами и наводить порядок в текущих системах.
— Как эти темы будут отражены в программе Scoring Day, какие форматы и сессии принесут практическую пользу участникам?
- Основной акцент мы сделаем, конечно, на теме ИИ — спикеры расскажут о значении этих технологий для бизнеса и о своих кейсах. Тему портфельных рисков подробно затрагивать не будем — она послужит фоном, больше поговорим про модельный подход — как автоматизировать процессы и как интегрировать автоматические решения на базе математических моделей во все новые процессы.
Как это будет отражено в программе? Отдельную сессию посвятим стратегиям использования новых технологий и инвестициям в их развитие. Мы наблюдаем циклическую динамику: доступность технологий то повышается, то снижается. Когда я только начинал продюсирование Scoring Day в 2019 году, разрыв между крупнейшими банками и условным "вторым эшелоном" был велик: то, что делали Сбер, Альфа, Тинькофф, ВТБ, для банков вне топ-15–20 выглядело космосом. Приходилось формировать отдельные треки для не топовых банков, потому что кейсы Сбера были слишком "теоретическими" и малопрактичными для них.
Затем рынок этот разрыв сократил: технологии подешевели, во многих банках появились команды датасайентистов, модели активно проникли в процессы, различия между "грандами" и остальными сгладились. Сейчас же разрыв снова растет из‑за больших языковых моделей и нейросетей. Разработка и обучение LLM с нуля — крайне дорогая и сложная задача: требуются мощная инфраструктура, компетентная команда и доступ к данным. На сегодня в России собственные LLM, разработанные с нуля, есть только у Яндекса и Сбера. Важно выбрать правильную стратегию: если это действительно меняет игру, упускать нельзя — можно быстро оказаться на обочине. Есть три сценария:
1.
Разрабатывать с нуля, как Сбер и Яндекс: собрать команду и выделить серьезные ресурсы.2.
Объединяться с рынком. На форуме будет презентован проект государственно-частного партнерства под кураторством ВШЭ, в рамках которого банки будут кооперироваться, а государство добавит грантовую поддержку для разработки базовой LLM.3.
Взять готовые модели (открытые или частично открытые) глобальных разработчиков — OpenAI, Anthropic, DeepSeek и др. — и донастроить под свои цели.
По какому пути идти, решать нужно уже сейчас: это влияет на стратегию и тактику, разворачиваться быстро не получится, инвестировать тоже нужно уже сегодня.
Также будем обсуждать проникновение ИИ-моделей и создание AI‑агентов для обслуживания клиентов, достижения внутренних целей и борьбы с мошенничеством.
Возможно, компаниям не стоит начинать с громких разговоров про ИИ. Сначала нужно отказаться от устаревших практик, которые "крадут" эффективность и выручку, и навести порядок в базовой инфраструктуре. Без этого не будет ожидаемого эффекта: некоторые из 95% пилотов могут проваливаться не из‑за плохих идей, а потому что их реализуют на слабом фундаменте. Мы все мечтаем о "космических" технологиях, но забываем о текущей реальности. Именно об этом мы хотим поговорить на Scoring Day.
— Были ли в последнее время кейсы, которые вас вдохновили: какой недавний пример из скоринга дал заметный бизнес-эффект и чему он учит?
- В каждую промышленную революцию мы слышали несбывшиеся прогнозы о том, что "роботы нас всех заменят", но сейчас фантастические сюжеты имеют все шансы воплотиться в жизнь. AI-агент — это функция, которая замещает конкретную роль в конкретной задаче: например, дата-инженера или feature-инженера, юриста, который анализирует договор или составляет его по промпту; бухгалтера, который анализирует транзакции и дает рекомендации. Такие агенты уже разрабатываются и появляются — это воодушевляет и одновременно пугает. Конкретные кейсы пока не назову — тема совсем новая. Планирую познакомиться с ними вместе с аудиторией Scoring Day.
— Чем Scoring Day отличается от других форумов: за чем точно стоит прийти лично?
- Scoring Day — максимально прикладной форум. Мы собираем спикеров-практиков, которые разрабатывают и внедряют модели, строят процессы на базе data-driven подхода и готовы открыто делиться своими наработками. Мы не зовем тех, кто может говорить лишь общими словами из-за внутренних ограничений. В отзывах участники отмечают, что у нас можно услышать новое, узнать детали проектов из первых уст и понять, как решения работают у коллег и конкурентов.
Главное отличие Scoring Day — практическая ценность докладов: идеи, которые можно сразу взять и применить. Нетворкинг и "перезагрузка" у нас тоже есть, но приоритет — прикладная польза.
— Кого вы ждете на форуме и что, по вашим ожиданиям, участники вынесут "в понедельник в работу" — 3–5 конкретных инсайтов или решений?
- Ждем тех, кто может назвать себя дата‑профессионалами: специалистов, работающих с данными и моделями, а также руководителей бизнес-подразделений и продакт-менеджеров, которые выстраивают процессы вокруг автоматического принятия решений и модельного подхода. Программа будет интересна всем.
Что можно будет унести "в работу":
- понимание стратегий долгосрочной эксплуатации ИИ‑моделей: их плюсы/минусы, компромиссы и выбор подхода под свои задачи;
- практические кейсы применения AI‑агентов в операционных и клиентских процессах: как подойти к постановке задачи, архитектуре и метрикам;
- конкретные методы антифрода: борьба с социальной инженерией и другими типами мошенничества, организационные и модельные меры.