FindInsight: 70% крупнейших банков России тратят миллиарды рублей на собственные ML-команды
По подсчетам сервиса ИИ-аналитики FindInsight, уже 18 из 25 крупнейших банков России развивают собственные центры компетенций в сфере машинного обучения (ML). Активное развитие команд внутри финтех-гигантов стимулирует рост зарплат для специалистов уровня senior и тимлидов в отрасли.
Основные направления применения ML в банковском секторе — это кредитный скоринг, прогнозирование спроса, управление рисками, автоматизация обработки клиентских обращений, отмечают в FindInsight. В ряде случаев речь идёт об очень масштабных инициативах.
«Сегодня уже невозможно относиться к искусственному интеллекту как к некому факультативному направлению. Для банков это core-функции, от которых напрямую зависят эффективность и финансовые результаты. Поэтому крупнейшие игроки делают ставку на развитие внутренней экспертизы и формируют собственные ML-команды, — отметил Ярослав Шмулев, сооснователь и технический директор FindInsight. — Сейчас буквально в прямом эфире мы наблюдаем становление новой отрасли, компании переходят от разрозненных пилотных проектов к системному использованию ИИ в ключевых бизнес-процессах».
По оценкам аналитиков FindInsight, если количества инженеров начального и среднего уровня в отрасли для текущего кадрового спроса в сегменте достаточно, то за опытных инженеров и тимлидов сохраняется высокая конкуренция. Поэтому, при средних зарплатных ставках ML-инженеров в 180—200 тыс. руб. в месяц, зарплатные предложения для средних и управленческих вакансий в ИИ в банковской сфере составляют уже 500—600 тыс., а по некоторым позициям зарплаты могут доходить и до миллиона рублей в месяц. Таким образом, бюджеты только на оплату труда для ML-команд из сотен человек в крупных компаниях исчисляются уже миллиардами рублей.
