[МУЗЫКА] [МУЗЫКА] >> Ия, в завершение нашего курса хотел бы тебе задать еще буквально несколько вопросов. В последнее время «Сбербанк» заявляет явный тренд на цифровизацию и диджитализацию своего бизнеса, как финансы вписываются в данный тренд и какие у них планы на будущее? >> Ну я думаю, что в будущем финансистам ждать надо процветания банковского бизнеса, постольку, поскольку мы очень много стали применять действительно таких методов, как email и [НЕРАЗБОРЧИВО] в нашем ежедневном принятии решений, то есть в нашей ежедневной деятельности. Естественно, что эта деятельность становится более маржинальной, я бы сказала, более широкой, поэтому что было бы интересно с точки зрения финансов отметить? Мы уходим все больше в сторону интересных инсайтов, аналитики совершенно разного характера, клиентской аналитики и аналитики по игрокам рынка, естественно, продуктовой. От каких-то рутинных, простых операций, когда можно было бы там просто ограничиться, как раньше было, Ctrl+C, Ctrl+V в Excel'е, Это означает, что на самом деле, работа становится более насыщенной, более содержательной, и поэтому интересной для тех, кто хочет как бы быть «творческим сотрудником», как сейчас это модно говорить, больше придумывать, больше влияния оказывать на текущую сторону бизнеса. >> Есть где реализовать потенциал свой? >> Да, реализовать свой потенциал, конечно. >> Вот последнее время многие люди обсуждают, что в принципе все автоматизируется, возможно, вообще в будущем робот нас заменит полностью. >> Да-да. >> Как ты думаешь, это произойдет? И вообще, чем робот лучше человека? >> Ну честно, я считаю что робот человека не заменит, скорее, это взаимодополняющая история, так же как сначала изобрели счеты, потом изобрели калькулятор, затем изобрели компьютер. Понятно, что ни один из этих инструментов человека не смог заменить. Точно так же, с моей точки зрения, робот не сможет заменить человека, но, естественно, он будет являться инструментом, который поможет человеку освободить время для того, чтобы что-то более творческое можно было придумать, для того чтобы можно было протестировать какие-то гипотезы, и большую часть времени посвящать не каким-то простым, одинаковым, рутинным операциям, а, собственно говоря, получать готовые данные, обработанные уже предварительно теми самыми роботами, посредством [НЕРАЗБОРЧИВО], неважно чего, и собственно говоря, над ними уже пытаться содержательно подумать и какие-то выводы сделать интересные. >> То есть такое гибкое, креативное будет за людьми, а рутину... >> Ну конечно, гибкое, креативное... >> мы отдадим, зачем она нам нужна? >> Так и происходит, на самом деле. Потому что точно так же, как рутина при использовании калькуляторов, она, собственно говоря, перешла именно в область, где применяются эти калькуляторы. Никто не сидит и не считает в столбик, никто не применяет логарифмическую линейку. Точно так же, когда изобрели компьютер... >> Было интересно. >> да, было интересно, но тем не менее, огромное количество времени сэкономилось. И если посмотреть на производительность труда, которую человек в итоге сейчас получил, общаясь, например, с компьютером, она намного выше, чем та производительность труда, которая была, скажем условно, 70, 80 лет назад, когда еще не было компьютеров. И те массивы информации, которые человек сейчас может обработать, они во много раз больше, чем это было возможно в тот самый период, когда компьютеров еще не было. >> Ия, а учитывая растущие требования к людям, информации, качеству анализа, скажи, а что ты в принципе ждешь от людей в области Data Science, которые приходят к тебе? Кто тебе наиболее интересен? >> Ну прежде всего, как мы уже обсуждали, курс ориентирован на тех людей, которые хотели бы применить свои навыки в [НЕРАЗБОРЧИВО] к каким-то прикладным областям, например, в области банковской деятельности. И естественно, люди, которые приходят, мы ожидаем, что они обладают хорошими hard skills, то есть они умеют уже предварительно что-то делать полезное, например, для банка. И когда они погружаются, собственно говоря, в деятельность банка, они понимают, что можно добавить каких-то интересных гипотез, инсайтов с точки зрения того, как вести бизнес банка дальше. Ну наверное, самый простой пример, это если вы посмотрите на огромный массив розничных клиентов, который есть у «Сбербанка», понятно, что очень тяжело без методов машинного обучения обработать весь этот массив, тем более клиентов сегментировать, то есть понять, чем они друг на друга похожи, чем отличаются, кого интересуют какие продукты, либо у кого есть какие-то особенности, потребности и так далее. >> Говорят, что если год посмотреть на твои операции, то можно практически угадать, что ты будешь делать в следующий. >> Я думаю, что не так все просто. И как раз вот методы машинного обучения, наверное, и помогут понять, что на самом деле не все так просто, что жизнь более разнообразна, и потребности у человека гораздо более разнообразны, чем просто след операций, которые он оставляет в банке за год. >> Ия, может, выдашь такой небольшой инсайт для слушателей. В принципе, есть возможность пройти стажировку или устроиться на постоянную работу в финансы на текущий момент? >> Ну конечно, да. Мы будем рады посмотреть на абсолютно любого человека, который, собственно говоря, захочет прийти и показать нам, что он умеет, показать нам, чем он может быть полезен. У нас огромная потребность в такого рода людях, потому что, опять же, тот объем данных и тот объем аналитики, который необходим для того, чтобы в сегодняшнем мире можно было успешно развивать банковскую область, он огромен. Естественно, приходите, и мы будем с удовольствием ждать и конечно мы с большим удовольствием будем расширять наш штаб data-scientist'ов. >> Ия, большое спасибо тебе за интервью, за уделенное время. Я очень надеюсь, что наш курс поможет действительно подготовить сильные кадры, которые >> Это самое главное. >> и нашего слона тоже сдвинут еще вперед. >> Спасибо. Спасибо, будем ждать, будем учить нашего слона танцевать, конечно. Спасибо, что помогли нам в этом. [МУЗЫКА] [МУЗЫКА]