49% россиян до сих пор не занимаются менеджментом личных финансов (PFM – Personal Finance Management). К таким выводам пришли эксперты Аналитического центра «Национального агентства финансовых исследований» по результатам недавнего исследования. 32% из тех, кто все же делает это, просто мысленно совершают необходимые подсчеты на основе данных финансовых приложений банков. О том, что значит обладать финансовой грамотностью сегодня и при чем здесь «искусственный интеллект» (AI), мы поговорили с Айлан Хертек.
Айлан – лидер продукта «Анализ финансов» из официального онлайн-приложения «Сбера», где можно посмотреть аналитику по совершаемым операциям за определенный период. Настроив фильтры, вы можете узнать: когда, на что и как были потрачены средства. Ежемесячная аудитория «Анализа финансов» в приложении банка составляет 40 миллионов человек. Айлан занимала пост руководителя продукта (ProductOwner) в этом проекте и была одним из архитекторов его развития и масштабирования.
Анализ расходов
– Айлан, «Сбер» – народный банк. И вы изнутри видели статистику тех, кто управляет финансами, и тех, кто этого не делает. Как ощутить выигрыш, которые получают первые? Понятно, что обо многом вы говорить не можете.
– Могу поделиться цифрами по нашему проекту усовершенствования раздела «Анализ финансов». Мы считали их для того, чтобы подтвердить эффективность выполненных работ. Оказалось, что люди, которые использовали нашу аналитику для планирования своих личных бюджетов и анализа расходов, в среднем, увеличили свои накопления на 7%. Остальное я не вправе разглашать.
– Как цифровизация финансов и fintech, с которыми связано последнее десятилетие, повлияло на содержание понятия «финансовая грамотность»? Что сегодня значит быть финансово грамотным?
– Еще недавно быть финансово грамотным на минимальном уровне, значило знать лайфхаки вроде «50-20-30» и иметь «подушку безопасности». «Продвинутый» уровень включал умение формировать личный финансовый план, отказ от «импульсивных» покупок, и заниматься инвестированием. Последние годы связаны с новыми и малопонятными пока большинству возможностями, связанными с AI – «искусственным интеллектом» и ML – «машинным обучением». Теперь они дополняют джентльменский набор финансово грамотного человека, который составляет личный или семейный бюджет.
Вообще-то, первые PFM-приложения появились еще в 80-е. Они просто заменяли тетради, в которых некоторые люди записывают свои расходы. С их помощью вы могли вручную «вбивать» в компьютер данные чеков и получать статистику по расходам. Таких приложений много и сегодня, например, Quicken. Однако погоды они не делали и не делают. Требуется слишком большая работа с данными, чтобы вручную сопоставить все записанные данные и сделать какие-либо выводы. На принципиально новый уровень цифровизации позволило выйти большое количество B2B API со статистикой потребителей, которую стали поставлять банки, госорганы и другие структуры, которые проводят операции с финансами непосредственно. API – специальные интерфейсы для разработчиков, с помощью которых вы можете через код получать информацию от различных участников финансовых процессов и интегрировать ее в своем fintech-продукте. Появление массовых, качественных, доступных наборов данных было первым условием революции в личных и семейных финансах, которую мы сейчас наблюдаем. Затем, свою роль сыграл ИИ – искусственный интеллект и machine learning. Машинное обучение помогает обучать нейросети самостоятельному решению некоторых задач. Возьмем те же записи расходов в книжках, которые все еще делает иногда старшее поколение. Можно вручную пройтись по затратам за неделю и попробовать сгруппировать их по разным признакам, выявить закономерности. Однако где обычному, занятому человеку найти время на детальный анализ своей финансовой статистики за много лет. Нейросеть проанализирует данные в огромном объеме за секунды. В отличие от традиционной программы, она способна адаптироваться к различным препятствиям, например, если записи велись вручную и не удалось удержать их единый формат. Мы на своем сленге это называем «аномалиями». Для принятия самостоятельных решений в области интерпретации информации нейросети и обучаются предварительно специалистами. ИИ управление личными финансами – тренд финансовой грамотности. Обладая сочетанием качеств человека и компьютера, нейросети дают невероятную по глубине аналитику и способны на многое другое.
– Продукт «Анализ финансов» в «Сбербанке Онлайн», в создании которого вы участвовали как руководитель продукта, отвечающий за «Анализ расходов» в функционале «Анализа финансов», является последним словом в сфере управления личным бюджетом?
– Именно так, по крайней мере, если речь идет о категоризации расходов, аналитике расходов. Насколько я знаю, аналогов нет ни в России, ни в мире. Другое дело, что вся мощь AI еще не использована.
– Интерфейс «Сбербанк Онлайн» доступен любому пользователю банка. Неужели нет платных сервисов, которые могут предложить более детальный менеджмент личных финансов?
– Популярных платных продуктов на рынке PFM много. CoinKeeper 3, Дзен-мани, JournalCosts, Moneon, Monefy, – вот некоторые названия. Но «Сбербанк» является гигантом мира fintech мирового значения. В любом платном сервисе все красиво, но нужно обращать внимание на качество данных и глубину их обработки. То, что добавили в «Сбербанк Онлайн» мы, не имеет аналогов на российском рынке до сих пор. По категориям покупок чеки и историю платежей ранее все fintech-стартапы распределяли с помощью MCC-кодов. Это информация от платежных систем, опирающаяся на формальный статус торговой точки. К сожалению, такие данные дают совершенно неполную информацию. На практике под одним и тем же MCC могли скрываться и одежда, и продукты, и что угодно еще. Мы с коллегами придумали и внедрили инструмент, который дополняет эти данные информацией из фискальных чеков. В 2021, например, было закуплено несколько миллиардов чеков. Необходимо было иметь дополнительную платежную информацию по каждому клиенту «Сбера». Я горжусь тем, что исключительность этого сервиса оценили в Digital Leaders Award. За него «Сбербанк» получил эту награду в номинации «Онлайн-помощники». Впрочем, не поймите меня так, что платные fintech-сервисы в сфере PFM не могут предложить ничего полезного. Я лишь хочу сказать, что глубина проработки информации, которую обрабатывает «Сбербанк» всегда будет выше. У организации беспрецедентные возможности.
Всесильный ИИ
– Какие результаты получил «Сбер» благодаря выполненной вами работе?
– В течение первых трех месяцев после ввода обновленного функционала, ежемесячная аудитория раздела «Анализ финансов» в «Сбербанк Онлайн» увеличилась на 5%.
– Применяется ли в сервисе потенциал AI, о котором вы рассказывали?
– Да, конечно, но еще впереди внедрение множества полезных функций на его основе. AI как раз «перелопачивает» чеки. Мы обучили нейросети таким образом, что они могут самостоятельно оценивать и передавать для аналитики финансов множество данных, однако «искусственный интеллект» не всесилен. Многие условия мы прописали вручную и для традиционного кода, так как они не поддавались обработке «нейронками». ML-инструменты не смогли в полной мере «категоризировать» приобретенные покупки клиентов по чекам в некоторых аспектах.
– Какие возможности могут быть добавлены в будущем в fintech-сервисы, учитывая потенциал AI?
– Как человек, занимающийся этим непосредственно и долгое время, могу сказать, что скоро мы увидим бум аналитических инструментов в сфере PFM, которые будут работать на основе статистики личных затрат или затрат домохозяйств. В нейросетях есть предиктивные модели, которые способны на основе выставляемых вами настроек «на лету» показать прогноз по предполагаемым действиям. Это позволит автоматизировать составление личных финансовых планов, инвестирование. Например, признаком финансовой грамотности всегда считалось понимание, что большие ожидаемые доходы всегда сопровождаются большими рисками, поэтому целесообразно для управления семейным бюджетом использовать консервативные финансовые продукты, ту же покупку облигаций. Предиктивные инструменты нейросетей будут наглядно показывать прогноз и указывать на риски. В какой-то степени, в «Сбербанк Онлайн» это уже сейчас реализовано, но в будущем такие инструменты будут более детализированными и сложными. AI-помощник может не только анализировать последствия ваших решений, но и предлагать различные варианты стратегий. Хотите ли вы экономить? Или понять что-то о своих тратах? Такой помощник будет очень полезен. Это даже необходимый сейчас инструмент. Многие эксперты указывают на то, что цифровизация личных и корпоративных финансов привела к некоторой потере контроля пользователями. Наш мозг в результате эволюции хорошо работает в физическом мире. Не случайно идеограммы различных веб-сервисов обычно отсылают нас к каким-либо предметам реального мира: папкам, документам, кошелькам. Понимать, что происходит с нашими деньгами, которые существуют только в цифровой форме стало очень трудно.
– То есть будущее PFM в основном связано с AI?
– Да, но это не единственная «точка роста». С каждым годом появляется все больше наборов персональных данных о финансовом поведении. В зависимости от политик конфиденциальности доступны сведения о персональном поведении покупателей от платежных систем, поисковиков, государственных служб, поставщиков специализированной продукции. Чем больше таких сведений появляется, тем больше можно аккумулировать полезной аналитики на базе очередного fintech-стартапа. Я лично потратила месяц на согласование всех необходимых интеграций с руководством «Сбербанка», чтобы все необходимые данные «рассчитывались» в интерфейсе «Анализа финансов». Для категоризации приобретаемых товаров, то есть, в конечном счете для формирования диаграмм того, на что ушли деньги клиента банка, мы подключили более 10 интеграций со сторонними сервисами. Но решающую роль в развитии PFM, если возвращаться к нашей теме, конечно, будет играть «искусственный интеллект». С появлением компьютеров, основанных на новых принципах, например, фотонных, а не кремниевых, AI станет еще мощнее, будет еще эффективнее в самостоятельном решении задач. Сейчас, по сути дела, его развитие сдерживается традиционным «железом». Открываются безграничные перспективы автоматизации PFM-менеджмента.
По данным исследования НАФИ, которое было проведено в 2019 году, 77% пользователей fintech-инструментов воспринимают цифровизацию финансов, как нечто, что сделало финансовые операции менее «осязаемыми» и контролируемыми. Мы поделились этими данными с Айлан Хертек. И по ее словам, в истории любая техническая проблема создавала социальные проблемы, но одновременно давала средства их решения. «Положительные моменты перевесят и на этот раз, не стоит бояться трудностей», – сказала эксперт.