​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

  • 16/10/2020

    Сильнее в математике: ректор НГУ Михаил Федорук выступил в рамках Совета молодых ученых и специалистов при Правительстве Новосибирской области

    Депутат Законодательного Cобрания Новосибирской области Михаил Федорук 15 октября выступил в рамках Совета молодых ученых и специалистов при Правительстве Новосибирской области.  «Наша цель – создать в Академгородке научный центр мирового уровня, добившись привлечения ведущих отечественных и зарубежных специалистов, – отметил депутат в докладе о работе над проектом Международного математического центра Академгородка, – причем специалистов не только именитых, но и молодых, готовых работать над передовыми научными задачами, такими как математические проблемы в естествознании, обработка данных, машинное обучение, криптография, эффективные алгоритмы и вычисления».
    951
  • 17/07/2020

    СО РАН направляет в Арктику большую норильскую экспедицию

    ​​Группа ученых из Российской академии наук всесторонне изучит экологическую среду территории и представит предложения и рекомендации по наилучшим природосберегающим решениям для деятельности промышленных компаний в Арктическом регионе.
    1782
  • 21/10/2020

    ИК СО РАН и МИСиС создали совместную лабораторию

    ​В НИТУ «МИСиС» создана научно-исследовательская лаборатория MISIS Catalysis Lab, созданная совместно с Институтом катализа им. Г. К. Борескова СО РАН (г. Новосибирск). Основное направление деятельности — решение практических задач в области химического синтеза, промышленного катализа и аддитивных технологий.
    501
  • 24/12/2019

    Математики изучили поведение экситонов в материалах для наноэлектроники

    ​Сибирским и немецким исследователям удалось построить модель и вычислить поведение экситонов — квазичастиц, с которыми связывают будущее электронных приборов, в частности квантовых компьютеров и смартфонов.
    621
  • 02/12/2020

    «Российские ученые вносят огромный вклад в математическую науку и образование»

    ​Эдмонд Ли, профессор Департамента математики в Юго-Восточном Университете Нова (США), недавно защитил диссертацию на соискание ученой степени доктора наук в московском кампусе ВШЭ. Защита состоялась с использованием платформы Zoom, а участники подключались из пяти городов в Бразилии, Израиле, России и США.
    390
  • 15/03/2021

    Наукометрическая интроспекция: что знают базы данных о самих себе

    ​В любой науке интересно рассмотреть ситуацию, когда инструмент исследования сам становится его объектом. Очень схематично говоря, когда линейкой измеряют линейку или весами взвешивают весы. Усложним: когда проверяют, подчиняется ли учебник физики законам, написанным в нём (почти всегда), или психолог — правилам преподаваемой психологии (редко).
    330
  • 15/03/2021

    Премьер-министр РФ оценил работу Математического центра в новосибирском Академгородке

    ​​Математический центр в Академгородке – один из четырех научных математических центров мирового уровня, созданных в рамках национального проекта «Наука». Принципиальным отличием этого центра, созданного в виде консорциума Новосибирского государственного университета и Института математики СО РАН, является его тесное сотрудничество и интегрирующая роль с другими отраслями науки и высокотехнологичного бизнеса, что в том числе обусловлено его расположением в Новосибирском научном центре.
    225
  • 02/03/2021

    Ученые НГТУ НЭТИ и ИХТТМ СО РАН создали стенд для испытаний деградации аккумуляторов электромобилей

    Ученые Новосибирского государственного технического университета НЭТИ создали лабораторную установку для испытаний литиевых аккумуляторов (ЛИА) для электромобилей с целью определения деградационной стойкости аккумуляторов.
    452
  • 12/02/2021

    Холодный ядерный синтез: почему у Google ничего не получилось?

    В первой из цикла статей о сложившейся сегодня в мире ситуации вокруг исследований холодного ядерного синтеза объясняется, почему четыре научные группы, финансируемые несколько лет корпорацией Google и государственными фондами США и Канады, так и не смогли получить и зарегистрировать реакции холодного ядерного синтеза ни одним из трёх широко известных способов, неоднократно воспроизведённых в других лабораториях.
    667
  • 01/03/2021

    Гонка вычислений: почему наши суперкомпьютеры отстают от зарубежных?

    В феврале исполнилось 110 лет со дня рождения академика Мстислава Келдыша — главного теоретика советской космонавтики и выдающегося организатора науки. ​Он руководил работами по созданию ЭВМ для нужд атомной и ракетно-космической отрасли, развивал вычислительную технику и прикладную математику.
    282