Герман Греф: новые технологии заменят банкиров и коров - «Новости Банков»

Будем жить до 120 лет, или что гарантирует цифровая медицина будущего

Говорят, что качественный переход из информационной эпохи в цифровую произошел в 2015 году. Это означает, что цифровые технологии перешли в промышленную эксплуатацию и стали доступны каждой компании всего пару лет назад, но изобретены они были на рубеже 1990-2000 годов. Понадобились десятилетия созревания, чтобы технологии перешли в новое качество и перестали быть лимитированными с точки зрения стоимости и с точки зрения простоты использования для обычного человека.

Что же произойдет еще через 8 лет? Темпы роста количества данных ускорятся благодаря развитию цифровых технологий. Наибольший процент данных придется на устройства и сенсоры, немного меньший - на медицину и на другие отрасли по убыванию, тогда как на сегодняшний день медицинские данные составляют минимум. Нормальный мониторинг человека для точной постановки диагноза в профилактических целях должен быть объемом примерно в 300 млн страниц текстовых данных, что будет возможно в скором времени. Информация, которую будут каждый день генерить всевозможные датчики, позволит избежать доведения болезни до запущенной формы из-за незнания, а также будет гарантировать увеличение продолжительности жизни до 120 лет - это тот горизонт, на который сегодня замахиваются медики, и предполагается, что основной прорыв будет совершен именно в этой отрасли.

Будущее за сырыми данными

Новые технологии дают возможность обрабатывать сырые данные, не выстраивая прямые причинно-следственные связи, а просто сообщая, что если произойдет какое-то конкретное событие, тогда с высокой вероятностью случится вот это событие на основе анализа огромного количества повторений. Почему это случится, система не понимает, и мы не можем объяснить - так работает современная технология, которая включена почти во все современные системы, начиная с того, что мы называем исследованием данных (Data Science), и заканчивая искусственным интеллектом. Такая система позволяет принять верное решение, не тратя время на анализ данных.

Data Science затронула все сферы без исключения: некоторые из них попали в центр этой эволюции (например, финансовый сектор и банкинг), некоторые еще находятся на периферии, но водоворот данных закружит всех. Даже такие сложные для анализа схемы, как человек и его бихевиориальные модели, сегодня тоже анализируются с достаточной точностью.

Так, есть методика Hogan, позволяющая определять психотип человека на основе показателей Big Five: добросовестность, доброжелательность, открытость к опыту, нейротизм и экстраверсия. А Михаил Косинский, с которым мы сейчас сотрудничаем, разработал методику, которая по кликам в фейсбуке может с достаточной точностью определять нашу личность на основе этих пяти ключевых поведенческих и психологических аспектов.

Анализ примерно 230 ваших лайков в интернете позволит нам понимать вас как личность лучше, чем вас понимают близкие. Это открывает совершенно другие возможности управления организацией, людьми, процессами и, конечно, клиентскими взаимоотношениями.

Сейчас Косинский ведет эксперимент по определению личности человека по его фотографии. На основе анализа сотен миллионов психотипированных фотографий людей компьютер относит человека к той или иной категории с точностью примерно 0,8-0,85.

Наши люди в булочную на такси будут ездить

За следующие 10 лет технологии радикально изменят всю нашу жизнь. Уже сейчас появляются компании, создающие принципиально новые модели ведения бизнеса: Uber, не владеющий ни одним автомобилем, Airbnb - крупнейшая компания, которая не владеет ни одним отелем, Alibaba - самый быстрорастущий ритейлер, который не ведет собственную торговлю, и т.д. Подход, лежащий в основе этой новой модели, основан на переосознании того, какой истинной потребностью обладает человек: ему не нужны вещи, ему нужны функции этих вещей.

Раньше не было такой модели, которая могла бы удовлетворить потребность человека напрямую, он вынужден был покупать, допустим, средство передвижения, используя в среднем лишь 3-6% его полезной стоимости в год. Сегодня модели Uber и уберизированных отраслей показывают коэффициент использования на уровне 40%. Потенциально из этой модели можно извлечь до 60% эффективности - и это радикально меняет всю бизнес-модель. А когда водителя, стоимость которого составляет 60% стоимости автомобильной услуги, заменит автопилот, тогда эту эффективность можно будет поднять и до 80%, снизив при этом стоимость услуги. И мы с вами, как в нашем любимом фильме, будем ездить в булочную на такси и тратить при этом значительно меньше денег, чем на покупку этой самой булочки. Но потребности в этом может и не возникнуть: благодаря Alibaba и целому ряду похожих на нее компаний, нам вообще не нужно никуда ходить, потому что все покупки доставляются нам домой.

Человеку нужна большая красная кнопка

Еще один тренд, который сегодня в мире является очень отчетливым, - экономика экосистем. Чтобы объяснить, что это такое, рассмотрим один пример. Очень долго был спор, что будет более востребованным для человека: самому выбирать, какой тип услуги он предпочтет, или все-таки ему будет нужна одна большая красная кнопка, позволяющая сделать так, чтобы кто-то сделал выбор за него. Сегодня спор решен: человек уже не хочет тонуть в огромном множестве предложений, как, например, в App Store или в Google Play, он хочет тратить время более производительно, и готов делегировать функцию выбора какому-то доверенному экспертному помощнику. Этот помощник - как раз то, что называется центром экосистемы.

Самые яркие примеры таких экосистем - это Google и Amazon. Модель бизнеса в этих компаниях выглядит примерно так: в центре группы независимых компаний появляется дирижер экосистемы - тот самый доверенный помощник, к которому мы как потребители обращаемся, и который отвечает нам, либо исполняя заказ сам, либо переводя нас к более квалифицированному производителю услуг или товаров. На сегодняшний день это ключевой тренд. По прогнозам, примерно 30% всей выручки и 40% прибыли через 7-8 лет будет находиться в экосистемах, если это не произойдет раньше.

Как показывает практика, в центре этой экосистемы может быть кто угодно, главное, чтобы внутри компании, которая претендует на место дирижера экосистемы, была технологическая платформа, которая даст ей возможность называть себя технологической компанией.

Экосистем в российском поле сейчас нет. Но к этому стремится целый ряд компаний, и у многих есть шансы стать центром экосистемы. Сбербанк - один из претендентов на это место, и мы считаем, что у нас больше всего шансов, но кто дойдет к финишу первым, неизвестно: это конкурентное пространство.

На смену мобильным устройствам приходит искусственный интеллект

Еще вчера была актуальна фраза Mobile first, сегодня Mobile died, Artificial intelligence first (мобильные технологии отмирают, лидирует искусственный интеллект).

В этом году ключевой тренд - искусственный интеллект. Сегодня Вы видите это почти в каждом продукте высокотехнологичной компании: в Uber машина в 74% случаев понимает, куда вы едете, еще до того, как вы в нее сели. Искусственный интеллект используется фактически во всех продуктах компании Google, в продвинутых мессенджерах, в Facebook, в Amazon и в других компаниях.

Существуют 4 ступеньки использования искусственного интеллекта: описание, выявление причины, предсказание последствий и предписание к действию. Собственно говоря, предписательная ступенька как последний этап в развитии искусственного интеллекта самая важная для нас. Раньше мы говорили, что искусственный интеллект может лишь описывать ситуации, которые когда-либо случались, но в ситуации неопределенности он мало чем поможет, и решение необходимо будет принимать человеку. Но сейчас искусственный интеллект уже начинает посягать и на эту сферу человеческой монополии. И люди, я думаю, предпочтут цифрового посредника для удовлетворения своих услуг.

Мы долгое время говорили, что самый главный актив - это люди, но сегодня наличие платформы становится самым главным активом. Хороший вопрос, кто создает эти платформы, что эта платформа стоит без людей, но платформа, основанная на искусственном интеллекте, дает значительно больше стабильности и независимости от людей.

Новые технологии позволяют синтезировать молоко, мясо и вино

В прошлом году, внимательно ознакомившись с технологией блокчейна и искусственного интеллекта, мы пришли к выводу, что они не оставляют места для банкиров. Начали шутить: ну что делать, придется переквалифицироваться, пойдем в сельское хозяйство. Но оказалось, что в сельском хозяйстве происходит что-то еще худшее, чем банковской сфере.

Когда мы посещали Силиконовую долину, один из создателей компании Impossible foods рассказал, что они с группой ученых задались вопросом, сколько потребуется продовольствия при сегодняшнем росте народонаселения, и увидели, что не хватает двух ключевых компонентов: пастбищ и воды. Тогда ученые задали себе вопрос, что такое корова? Корова - это очень плохой преобразователь травы и воды в молоко и мясо. Почему плохой? Потому что, во-первых, процесс происходит очень неэффективно, создавая слишком много побочных продуктов, и, во-вторых, по дороге она заражает всеми мыслимыми и немыслимыми болезнями и первый, и второй продукты. И тогда они решили воспроизвести биологический процесс переработки воды и травы в молоко и мясо.

Задумка была реализована достаточно успешно, и в американских регулирующих органах доказали, что это не химический, а биологический процесс. Ученые получили все разрешения сначала на производство молока и молочных продуктов, потом на мясо. И в этом году во время обеденных перерывов мы ели гамбургер из кафе Impossible Foods. Самое главное: они гарантируют, что там нет никакой химии, это абсолютно безопасный и очень полезный для человека продукт, потому что там содержится весь набор протеинов и полезных веществ. В этом году ученые пошли дальше, и показали нам очень интересную историю, но уже с синтезом вина.

Это, конечно, показывает широту применения новых технологий, но также подчеркивает, что никому из нас не удастся сидеть в засаде, отгораживаясь от них. К этому нужно быть готовым.

Каждому из нас придется освоить профессию Data Scientist

Очень много разговоров по поводу того, что искусственный интеллект приведет к исчезновению очень большого количества профессий. По своему опыту могу сказать, что это действительно так. Мы видим, что даже автоматизация приводит к огромному сдвигу в области изменения содержания профессий и их наличия.

Например, самая дефицитная профессия сегодня, в том числе на нашем рынке, - это Data Scientist (исследователь данных). Они сейчас нужны везде. Эта профессия - главный тренд в американских и европейских университетах. 3 года назад в MIT по специализации Data Scientist прошло обучение порядка 50 студентов, а в прошлом году 700 студентов - все понимают, что это становится ключевым навыком.

Если посмотреть на Сбербанк 6 лет назад и сегодня, можно заметить, что в бэк-офисе раньше работало 59 тыс. человек, сейчас - 12 тыс., в 2018 году будет работать 5 тыс. По нашим оценкам, еще через три года штат бэк-офиса будут составлять в лучшем случае 1000 человек. Таким образом, за десять лет произойдет сокращение штата в 59 раз.

Раньше в Сбербанке работало 33 тыс. бухгалтеров, на сегодняшний день - 1,5 тыс., а будет работать около 500 человек. Помимо этого, в планах сокращение представителей одной из самых современных профессий - андеррайтеров: из 4500 человек, работающих сегодня, через 3 года в лучшем случае останется от 1000 до 1500 человек.

Это очень серьезный вызов, даже в нашей отрасли, где нет старых профессий. Остались разве что инкассаторы, которые возят на себе деньги, но и здесь мы видим влияние технологий: например, остается все меньше и меньше возможностей использовать наличный оборот, потому что технологии становятся настолько удобными, что мы все уходим в безналичный оборот. Наши p2p платежи в Cбербанк-Онлайне два года подряд растут темпами больше 100%. В прошлом году оборот переводов между нашими клиентами превысил 100 млрд долларов. Люди предпочитают послать деньги ребенку, безналично расплатиться друг с другом за обед и т.д.

Качество и быстрота сервисов все время растет, людям уже не нужно использовать наличные деньги. Конечно, это все будет приводить к сокращению поля применения традиционных профессий. Поэтому тренд на сокращение занятости есть, но я смотрю на это оптимистично: думаю, мы будем получать все новый и новый объем сервисов, которых раньше не было, и еще достаточно длинный период времени уровень занятости сохранится, но специальности, конечно, будут уходить в историю. В университете в Беркли было сказано, что каждому придется стать специалистом по обработке данных, без исключений.

Блокчейн и криптовалюта - сырые технологии

Про блокчейн можно много говорить, мы сейчас работаем по целому ряду направлений, но к массовому промышленному применению он пока не готов. По оценке наших ребят, примерно года полтора еще нужно, чтобы устранить те проблемы, которые сегодня мешают нам внедрять его массово. Понимая, как обычно развиваются такие достаточно сложные технологии, я думаю, должно пройти примерно 8-10 лет до его зрелости, до того, как он станет массовым. Поэтому за блокчейном будущее.

Что касается криптовалют - это, очевидно, незрелые технологии, поэтому я бы предлагал играть в эту валюту только любителям казино. Там только два варианта: можно выиграть, можно проиграть. Волатильность очень большая.

Криптовалюта - это претензия на традиционную функцию государства. Оно почувствовало конкуренцию, и первым решением было запретить все. Но сейчас начинается такой откатный тренд, что все эти валюты пробивают себе дорогу. Думаю, остановить это будет невозможно. Более того, те, кто будут запрещать, будут проигрывать. Это огромный рынок, который начинался с биткоина, в результате чего наиграли целый десяток новых подходов в технологии блокчейн. Поэтому, на мой взгляд, это просто элемент нового мира, новой технологии, он будет встроен в блокчейн, и как минимум использоваться как элемент чатных валют для прямых взаиморасчетов между контрагентами без всяких посредников. Этим нужно заниматься, за этим будущее, но играть в это я бы рекомендовал только тем, кому не жалко денег.