​Недавно проект директора мегафакультета трансляционных информационных технологий Александра Бухановского, посвященный предсказательному моделированию в экономике, вновь получил финансирование РНФ. ITMO.NEWS поговорил с ученым об исследовании и роли ИИ в экономике.  

​Недавно вашему проекту продлили финансирования по программе грантов РНФ, расскажите пожалуйста о том, когда был получен изначальный грант? И каковы условия продления? 

Грант был получен в 2017 году, когда конкурс таких лабораторий по Президентской программе РНФ проводился впервые. Тогда победителями в секции «Математика, информатика, наука о системах» были признаны всего два проекта ― по моделированию динамики сплошных сред в задачах нефтегазодобычи и наш проект, посвященный моделированию процессов поведенческой экономики. 

Продление проекта РНФ ― это не автоматический процесс, а тоже конкурс. Обычно это решается на заседании профильной экспертной секции. Принимаются во внимание рекомендации независимых экспертов, качество отчета на предыдущих этапах проекта, а также интенсивность обнародования результатов проекта, то есть публикации в высокорейтинговых журналах. 

Единственное формальное условие ― это наличие индустриального партнера, готового софинансировать эти исследования. Нашим бессменным и надежным партнером в обеих частях проекта выступает ПАО «Банк Санкт-Петербург». 

Расскажите, пожалуйста, о самом проекте. Какова его цель? 

В самом начале проекта, в 2017 году, мы ставили своей целью попробовать устранить методический разрыв между двумя парадигмами моделирования финансовых процессов. 

С одной стороны, существуют классические исследования в области финансовой математики с солидным формальным аппаратом. Они гораздо больше соответствуют слову «математика», чем слову «финансы». Однако присущий этому направлению идеализм далеко не всегда может удовлетворить ожидания реальных потребителей. 

С другой стороны, практическое продвижение конгломерата знаний, именуемого Data Science, порождает иной подход, когда модели строятся исключительно на данных... и при этом теряют саму «физику» мира финансов. 

Мы же попробовали системно скрестить «ежа с ужом», ориентируясь на гибридные финансовые модели, в которых с помощью методов машинного обучения описываются процессы, связанные с основным источником неопределенности ― поведением человека. И, полагаю, нам это удалось. 

Каким образом? 

Мы разработали семейство методов многомасштабного моделирования различных процессов поведенческой экономики, связанных с банковской деятельностью и ретейлом, и воплотили их в цифровой платформе в облачной среде. Эта платформа позволяет эффективно решать различные прикладные задачи, связанные с задачами финансового скоринга, оптимизации бизнес-процессов банка, политики эквайринга, формирования программ лояльности и проектирования новых финансовых продуктов. 
 
Какие исследования вы вели в прошлом году? 

В 2020 году мы продолжили основное направление, связанное с развитием гибридных моделей финансовых процессов и поведенческой экономики в целом, однако фокусируемся на ситуациях, в которых возникают нестационарные и переходные процессы. 

Например, на различных кризисных явлениях, причем не только финансовых. Нестационарность поведенческой экономики очень ярко проявилась в связи с пандемией COVID-19. Поскольку методы машинного обучения работают с уже накопленными данными, можно сказать, предсказывают свершившуюся историю, то, само собой, в кризисных ситуациях использовать их сложно: данные меняются быстрее, чем обучаются модели. Как «обхитрить» модели, чтобы они работали и в кризисных ситуациях ― вот цель нашего проекта сейчас. 

Почему это важно? 

В финансах следует исходить из логики «предупрежден ― значит вооружен». Особенно это касается кризисных ситуаций, когда никто не знает, что будет дальше. Люди боятся проявлять активность, а существующие инструменты мотивации, программы лояльности, бонусы и скидки, просто не действуют ― так как они проектировались в условиях «спокойной жизни». 

Потому задача понимания общего состояния поведенческой экономики, его краткосрочное прогнозирование и адаптация под него собственных бизнес-процессов важна для любой финансовой организации. На основе результатов проекта могут создаваться системы поддержки принятия решений разного уровня ― как рекомендательные, так и генеративные, то есть помогающие спроектировать тот или иной финансовый продукт в конкретных условиях, используя методы ИИ. 

Есть ли уже какие-то примеры внедрения полученных результатов? 

Все прикладные решения проекта внедрены в деятельность нашего партнера ― «Банка Санкт-Петербург», в том числе некоторые используются в режиме 24х7. Это условие обусловлено софинансированием проекта, и мы об этом не жалеем: процесс внедрения трудоемок, но он же и формирует новые постановки научных задач. 

Что запланировано на ближайшее время в рамках продления финансирования? 

Мы сосредоточились на пяти основных направлениях, важных для работы с нестационарными финансовыми процессами в кризисных ситуациях. 

Во-первых, мы строим модели для предсказания предельных состояний поведенческой экономики, чтобы понять, как разные факторы влияют на финансовые процессы в глобальном масштабе. 

Во-вторых, мы разрабатываем методы обучения моделей в предположении о нестационарности данных, когда они изменяются быстрее, чем модель достигнет требуемой точности. 

В-третьих, мы работаем с методами краткосрочного прогнозирования таких процессов. 

В-четвертых, мы развиваем подходы генеративного дизайна, позволяющие, например, синтезировать финансовый продукт, который будет эффективен именно в условиях кризиса, пусть даже короткое время. 

В-пятых, мы развиваем средства для экспериментальных исследований в данной области. Поскольку каждый кризис индивидуален, а данные 2020 года, связанные с пандемией COVID-19, явно недостаточны для глобальных выводов, мы создаем специальный экспериментальный стенд на основе технологии цифровых аватаров ― персональных виртуальных ассистентов, в котором можно проводить эксперименты по оценке факторов финансового поведения реальных людей, но ― в форме многопользовательской компьютерной игры в виртуальном мире, без угрозы их кошельку. 

По-видимому, это единственный способ получить непротиворечивые данные по разнообразию кризисных ситуаций, и мы считаем это принципиально важным для валидации всех решений проекта. 

Какова конечная цель проекта? 

Цель любого проекта РНФ проста ― создать и обнародовать новые знания, определяющие пути решения конкретной актуальной задачи, важной или для развития самой предметной области, или для получения новых результатов в других областях. 

Однако в данном случае мы преследуем и собственную цель ― создание устойчивой научной школы в области математических методов поведенческой экономики и финансов в Университете ИТМО. За четыре года можно говорить о том, что школа сложилась. Однако теперь для нее нужен импульс, который позволит обеспечить ее конкурентоспособность как минимум на десятилетие. И этот импульс мы заложим в продлении проекта РНФ в 2021-2023 годы. 

Фото: Руководитель проекта Президентской программы РНФ для лабораторий мирового уровня Александр Бухановский. 
Источник: Университет ИТМО
​​

Похожие новости

  • 31/07/2020

    Россия – ЮАР – совместные усилия по борьбе с пандемией

    Очередное заседание Смешанной российско-южноафриканской комиссии по научно-техническому сотрудничеству впервые прошло в «удалённом» режиме, в формате видеоконференции в связи с пандемией коронавирусной инфекции.
    690
  • 16/03/2021

    Конкурс 2021 года по поддержке международных российско-индийских научных коллективов

     Российский научный фонд (РНФ) начинает прием заявок на конкурс 2021 года по поддержке международных российско-индийских научных коллективов. Конкурс проводится совместно c Департаментом науки и технологий Министерства науки и технологий Республики Индия (DST).
    282
  • 02/03/2021

    В Томске в дистанционном формате состоится XXII Всероссийская конференция-конкурс исследовательских работ «Юные исследователи - науке и технике»

    ​​Конференция состоится 26-27 марта на базе Национального исследовательского Томского политехнического университета, лицея при ТПУ г. Томска и детского технопарка «Кванториум». Конференция, прежде всего, направлена на выявление и поддержку одаренных обучающихся, занимающихся исследовательской деятельностью, создание условий для развития их способностей, обмена опытом, личностного и профессионального роста, что отвечает задачам Указа Президента Российской Федерации от 07.
    439
  • 23/12/2020

    Российские ученые создали систему для анализа распространения млекопитающих в стране

    Ученые Научно-исследовательского зоологического музея МГУ при поддержке Российского научного фонда (РНФ) создали электронную систему «Млекопитающие России». Проект объединит учёных и научных волонтёров, чтобы собрать максимально полную информацию о распространении млекопитающих в России, создать Атлас их распространения.
    496
  • 27/09/2018

    Объявлен первый совместный конкурс РНФ с Национальным исследовательским агентством Франции

    Российский научный фонд начал прием заявок на первый совместный конкурс по поддержке российско-французских научных коллективов. Конкурс проводится совместно с Национальным исследовательским агентством Франции (ANR).
    1438
  • 09/02/2021

    Церемония вручения Демидовских премий лауреатам 2020 года

    9 февраля в 10:00 началась торжественная церемония вручения премий с почти двухсотлетней историей — Демидовских премий.  Эту престижную премию ранее получали такие выдающиеся учёные как Дмитрий Иванович Менделеев, Николай Иванович Пирогов, Иван Фёдорович Крузенштерн, Иван Михайлович Сеченов и многие другие.
    360
  • 15/09/2020

    Конкурс по поддержке фундаментальных и поисковых исследований отдельных научных групп в 2021-2023 гг

    ​​​Российский научный фонд извещает о проведении открытого публичного конкурса на получение грантов Фонда по приоритетному направлению деятельности Российского научного фонда «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами».
    887
  • 02/02/2021

    Четвертый совместный конкурс научных проектов РНФ и Министерства науки и технологий Тайваня (MOST)

    ​Российский научный фонд начал прием заявок на конкурс 2021 года по поддержке международных научных коллективов. Конкурс проводится совместно с Министерством науки и технологий Тайваня (MOST).  Совместный конкурс проводится организациями уже в четвертый раз.
    506
  • 03/12/2020

    Инвестиции в инновации

    Заметным трендом современного рынка ядерной медицины стали инвестиции в инновации. Чтобы выжить в жесткой конкурентной борьбе, фармкомпаниям нужны новые эффективные лекарственные препараты. Поэтому крупные глобальные игроки инвестируют не только в своей стране, но и за ее пределами: сотрудничают с университетами и научными центрами, помогают развивать оригинальные идеи.
    873
  • 16/02/2021

    Ключевые результаты в сфере науки Алтайского края в 2020 году

    Научный комплекс Алтайского края сегодня представлен 4 научно-исследовательскими институтами, в числе которых 2 учреждения Сибирского отделения Российской академии наук и Федеральный Алтайский научный центр агробиотехнологий.
    486