«Наши решения облегчают работу сотрудникам, а не заменяют их»

Дарья Давыдова в прошлом году окончила магистратуру Высшей школы бизнеса, запустила новое направление в Альфа-Банке и в начале этого года стала лауреатом премии TECH & AI Awards за лучшее ИИ-решение для оптимизации бизнес-процессов. Даша в рубрике «Конструктор успеха» — о бэкграунде в консалтинге, «походах в гембу» на Ревдинском заводе по обработке цветных металлов, пользе чая с конфетами и реальных возможностях ИИ.

— Даша, насколько премия TECH & AI Awards — это крутая награда в цифровом мире?

— Небольшой спойлер: это не единственная награда за разработанное нами решение. Поэтому можно смело сказать: то, что мы сделали, признано в сообществе на самом высоком уровне. А то, что мы сейчас разрабатываем, будет еще более значимым.

— Можете рассказать непосвященным о сути вашего решения?

— Поскольку конкретно это решение — лишь одно из тех масштабных решений, которые влияют не только на работу Альфа-Банка, но и на банковскую индустрию в целом, наверное, стоит сначала рассказать, чем я занимаюсь. Я работаю в операционном департаменте Альфа-Банка, который отвечает за все внутренние операционные процессы, то есть те, которые идут после прямого контакта с клиентом (а таких операций почти две тысячи). Задача моя и команды — автоматизировать эти процессы с помощью искусственного интеллекта.

Если говорить о нашем решении совсем коротко, то мы расширили функционал существующей платформы RPA, добавив возможность доступа к искусственному интеллекту — и теперь это позволяет создавать RPA-агентов.

— Насколько я знаю, это вторая часть вашего карьерного трека, а начинали вы совсем с другого.

— Я тот редкий случай, когда человек работает изначально по специальности и постепенно добирает новые знания. Моя первая специальность — прикладная математика, и я долго искала, к чему же мою математику приложить: обращалась в разные производственные компании, ходила на дни карьеры, где были представители нефтегазовых компаний, поскольку я училась в РГУ нефти и газа. Все эти компании я спрашивала: «Вам нужны математики?» Мне отвечали: «Нам нужны трубопрокатчики», или «Нам нужны геологи», или «Нам нужны инженеры по бурению». В итоге я стала искать вакансии в других отраслях и после университета устроилась в «Билайн», в отдел по целевым коммуникациям, где нужно было строить модели прогноза оттока, модель отклика на ту или иную коммуникацию и тому подобное. Можно сказать, что я попала в сферу Data Science в ее зародыше. Потому что исторически, по крайней мере в России, она начала развиваться именно в банках и в телекоме.

— И вы развивались вместе со сферой?

— Да, сначала я была просто дата-сайентистом, потом перешла в консалтинговую компанию и там доросла до руководителя практики внедрения Data Science в банках, телекоме и ретейле. У нас были крупные клиенты во всех этих сферах, и в каждой я получила интересный опыт. Но в какой-то момент я поняла, что мне хочется быть ближе к задачам бизнеса и непосредственно на них влиять. В консалтинге я уже доросла до такой позиции, когда не могла погружаться в каждый проект. Управляя людьми и решая какие-то глобальные портфельные задачи, я потеряла чувство принадлежности к реальным проектам. Поэтому мне хотелось пойти в сторону конкретного бизнеса, но спустя некоторое время и этого оказалось мало. И тогда я решила, что мне нужно переходить в промышленность.

— Реши вы на год отправиться в Тибет или на Валаам — было бы понятнее, но почему в промышленность?

— Возможно, сработало то, что я родом из Березников. Это второй по численности город в Пермском крае, столица химии на Урале, очень крупный промышленный центр. Там много шахт, заводов, которые делают минеральные удобрения и не только. С детства я постоянно слышала: настоящие мужчины — те, которые работают на заводе. И хотя мой папа — кандидат физико-математических наук и у станка не стоял, но он внедрял улучшения на производстве. То есть тоже причастен. В общем, я стала смотреть, какие в этой области есть вакансии, на которых я могла бы использовать предыдущий опыт. Но, пообщавшись с несколькими компаниями, поняла, что все они отдают предпочтение людям с опытом в своей индустрии. А у меня его тогда не было.

— Классическая задача: везде требуются люди с опытом работы, и где новичку этот опыт взять? Вы нашли ответ?

— В один из вечеров мне пришла мысль, что если у меня нет рабочего опыта, то я могу узнать эту область от людей, у которых этот опыт есть. То есть надо пойти учиться. Я всегда чувствую себя неуверенно в тех областях, где ничего не знаю. И один из способов повысить свою уверенность — это постараться максимально изучить новую для себя область. В Высшей школе бизнеса НИУ ВШЭ я нашла магистерскую программу «Производственные системы и операционная эффективность». До этого я ничего не слышала про производственные системы, но подумала, что, во-первых, там есть слово «производственные», что очень близко к тому, что я хочу, а во-вторых, это был факультет менеджмента. А опыт руководства у меня уже был. Но больше всего меня зацепило обещание экскурсий на производство. Мне очень хотелось такого погружения, и я решила попробовать.

— Вы нашли в Вышке то, за чем пришли?

— Мне кажется, в момент поступления я не до конца понимала, чему нас будут учить. Но в итоге я получила гораздо больше, чем могла ожидать. Эта магистратура полностью изменила мое мировоззрение. Я это называю мини-MBA. Потому что и многие предметы совпадают, и даже преподаватели те же, которые преподают в MBA. Курсовую работу я делала с Уральской горно-металлургической компанией (УГМК), которая базируется в Екатеринбурге. Спасибо членам академического совета, которые помогли мне туда устроиться. Я брала несколько отпусков на основной работе и в это время ездила в Ревду (город недалеко от Екатеринбурга), чтобы сделать консалтинговый проект по A3 на Ревдинском заводе по обработке цветных металлов. Задача там стояла максимально созвучная моему предыдущему опыту: нужно было улучшить систему планирования производства. Но вместо того, чтобы собрать требования и уйти в разработку модели планирования, мы пошли отсматривать процессы, общаться с персоналом, разбираться в корневых причинах того, почему текущая система планирования не работает. В итоге алгоритм я сделала, но, кроме этого, подготовила программу организационных изменений, чтобы это решение заработало. Кстати, я до сих пор общаюсь с теми ребятами, которые сейчас этим занимаются.

— Не было такого: «вот приехала умная из Москвы, будет нас учить работать, а сама станка в глаза не видела»?

— Естественно, когда я пришла и стала спрашивать, а что это у вас планирование не работает, первой реакцией было: «А ты вообще кто такая, девочка?» Я приезжая студентка из Москвы. Я девушка, а на заводе почти одни мужчины. Но мне удалось изменить их отношение. Ключевое, как мне кажется, — это относиться ко всем людям с уважением и пониманием. Я к заводчанам отношусь с большим уважением и считаю, что как раз они самые «трушные», и, возможно, они это почувствовали. Я к ним приходила, приносила конфетки, говорила: «Давайте чай пить». Спрашивала, как у них дела. И в какой-то момент они оттаяли и начали рассказывать. Оказалось, что до меня никто про их дела не спрашивал, а только «почему это не работает, почему то не работает?». Когда у нас наладился контакт, работа пошла совершенно по-другому. Мне кажется, в этом отчасти причина нашего успеха. Диплом я писала на заводе в Сергиевом Посаде. И это тоже был суперклассный опыт.

— Но в результате вы все же выбрали банк.

— Я не хотела идти работать напрямую по новой специальности менеджером по операционным улучшениям. Мне хотелось использовать в новой работе и свой предыдущий опыт, и вновь приобретенный. А это задачка со звездочкой. Я искала, общалась с различными компаниями, в том числе с производственными, где писала диплом и курсовую, но у них не было позиций, где можно было бы и оптимизировать процессы, и внедрять ИИ. Нашла такую в Альфа-Банке и очень этим довольна. Возможно, кажется, что работа в банке максимально далека от производства. Но это не так: в операционном департаменте многие процессы выстроены по принципу конвейера, как на производстве. А сами дирекции называются фабриками. И здесь тоже есть коллеги, с которыми приятно пить чай с конфетами.

— А в банке какие проблемы волнуют людей? Боятся ли люди, что их заменят ИИ?

— Когда я только пришла в операционный департамент, я слышала некий негатив из серии «сейчас они тут наши процессы разберут, везде свой ИИ внедрят и нас тут всех сократят». Но дело в том, что те части процессов, которые можно было автоматизировать, уже автоматизированы, а те, что выполняются вручную, достаточно рисковые и не могут быть переданы ИИ. Наши решения облегчают работу сотрудникам, а не заменяют их. Мы это так и позиционируем. Чтобы не было страха, мы в рамках нашего департамента занимаемся популяризацией искусственного интеллекта и обучением работе с ним. Вот буквально сегодня проводили хакатон по промптингу для внутренних сотрудников. Всем очень понравилось.

— Как давно вы пришли в Альфа-Банк?

— В прошлом году, сразу по окончании магистратуры. Раньше такого направления в Альфа-Банке не было. Я его начинала с нуля, и сейчас у меня уже большая команда, которая разрабатывает и внедряет все эти масштабные проекты, — в этом году планируем запустить еще четыре. Так что планы большие.

— Как вы ищете, какой из банковских процессов больше других нуждается в улучшении? Лучше двигать то, что уже работает, или перестраивать наименее эффективные участки банковской машины?

— Естественно, в первую очередь мы берем проекты, которые проще реализовать, но они дадут больший эффект. Так называемые «низко висящие фрукты». Все это нам рассказывали в магистратуре ВШЭ. Но когда планируется масштабная трансформация — а то, чем мы занимаемся, можно назвать трансформацией в операционном департаменте, — нужно не точечно лечить какие-то боли, а выстраивать стратегию. И тогда мы начинаем с того, что «идем в гембу» (известный принцип японского управления и бережливого производства), чтобы увидеть реальный процесс изнутри. Все мои поездки на производство во время учебы — это тоже «поход в гембу». И уже после, на основании того, что увидели, мы строим стратегию, на основании которой выбираем проекты.

— Интерес к ИИ есть у всех банков?

— И не только у банков. Сейчас это на волне хайпа. На самом деле искусственный интеллект — довольно обширное понятие. В него входит и классическое машинное обучение, которое развивается уже больше двадцати лет, и такие новые веяния, как LLM (Large Language Model) и VLM (Visual Language Model). А также — с начала прошлого года — большое количество внедрений ИИ-агентов. Это сейчас последние тренды, авангард. И остальные банки тоже вкладываются и не хотят упустить эту волну.

— Насколько велик, по-вашему, хайп вокруг ИИ?

— Хайп, безусловно, есть. Буквально недавно я ходила на день открытых дверей в университет со своим братом, и там «ИИ» звучало через слово: и на этом факультете его изучают, и на том. При этом на рынке очень много специалистов, которые в резюме пишут, что занимались внедрением ИИ, но, по сути, не понимают, что это такое и как это работает. С таким же непониманием часто сталкиваешься на уровне руководства и у простых сотрудников. Например, как только я пришла в банк, мы стали собирать идеи сотрудников, где можно внедрить ИИ, и люди приносили нам все подряд по принципу «иишка разберется». Почему-то сейчас все думают, что это таблетка от всех болезней. Но это не так. Со временем, когда хайп спадет, искусственный интеллект станет одним из инструментов, которые должны будут использовать практически все сотрудники. Как, например, Excel.

— Что бы вы посоветовали своим будущим коллегам, которые еще только учатся?

— Если вы хотите заниматься внедрением ИИ, учите матчасть. Все-таки математику знать надо, это раз. А во-вторых, нужно еще и думать, как конкретная модель принесет пользу. Ребята-математики часто думают только об алгоритмах: «Вот сейчас я внедрю алгоритм, добьюсь качества по одной конкретной метрике, и все будет хорошо» — и не думают о том, как именно эта модель будет внедряться в процессы, а это суперважно продумать еще на этапе дизайна модели. Там есть много подводных камней, которые желательно предусмотреть заранее.

— Вы очень увлеченный человек. Что для вас самое важное в вашей работе?

— Мне важно понимать, что те задачи, которые мы решаем, приносят пользу бизнесу и людям. И если бы я в чем-то измеряла успех, то, наверное, именно в пользе, которую мы приносим.