ВТБ и МФТИ разработали сервис решения оптимизационных задач
ВТБ и МФТИ вывели в промышленную эксплуатацию технологическое решение для оценки эффективности и оптимизации бизнес-процессов. Сервис, не имеющий аналогов в России, позволяет выстраивать оптимальные стратегии под различные бизнес-цели на основе анализа больших данных.
Решение, построенное на основе синергии методов машинного обучения и оптимизационных алгоритмов, разработано в лаборатории "Машинное обучение в банковских технологиях", открытой ВТБ совместно с МФТИ.
Новый сервис может быть полезен самым разным отраслям, начиная от финансового рынка и заканчивая авиастроением. Аналогичные задачи оптимизации могут встречаться при планировании загрузки нефтеперерабатывающих заводов, решении транспортных и логистических задач, выплавке сталей и проектировании сетей линий электропередачи.
Технология сочетает накопленный опыт в методах оптимизации и опыт в разработке программного обеспечения. Оптимизатор работает в тандеме с моделями машинного обучения, формируя оптимальную стратегию с учетом индивидуальных настроек пользователя.
"Практически каждая наукоемкая отрасль сталкивается с задачами оптимизации, поэтому уход с российского рынка зарубежных решений может стать серьезной проблемой для прикладной промышленности. Наш сервис — действительно инновационное решение, позволяющее не только качественно решать бизнес-задачи, но и обеспечивающее технологический суверенитет. Сервис уже опробован для решения задач по формированию стратегий внутри ВТБ, и в настоящее время мы готовы предложить его заинтересованным компаниям из различных отраслей экономики. Он может найти свое применение везде, где требуется поиск оптимальных решений в условиях различных ограничений. Любой бизнес-процесс можно представить в виде задачи для оптимизации", — отметил заместитель президента-председателя правления банка ВТБ Вадим Кулик.
На сегодняшний день оптимизатор прошел полноценное тестирование под нагрузкой, показав высокие результаты.
"Продукт, созданный командой МФТИ и ВТБ, решает промышленные задачи оптимизации портфеля разных типов. На большинстве задач он превосходит стандартные ПО с открытым кодом по скорости и точности решения, и конкурирует по этим показателям с ведущими коммерческими солверами широкого профиля. На базе данного ПО разрабатываются и реализуются методы для решения более широкого класса задач", — рассказал ректор МФТИ Дмитрий Ливанов.