Vanguard внедряет ИИ для аналитики данных: проект "Виртуальный Аналитик"

Глобальная инвестиционная компания Vanguard представила " Виртуальный Аналитик" (Virtual Analyst) — новаторское решение, призванное кардинально изменить работу финансовых аналитиков с большими объемами данных. Это решение отвечает на широко распространенную проблему в крупных организациях, где даже базовые запросы к сложным наборам данных требовали написания замысловатых SQL-запросов и часто приводили к длительному ожиданию ответов от команд по работе с данными. В основе " Виртуального Аналитика" лежит переосмысленная архитектура данных, которая решает эту проблему, предоставляя аналитикам более быстрый и прямой доступ к финансовой информации для принятия обоснованных решений.

Запуск " Виртуального Аналитика" принес Vanguard ощутимые выгоды. Решение значительно ускорило процессы принятия решений, предоставив аналитикам возможность задавать вопросы на естественном языке и получать немедленные, точные ответы. Ключевым открытием в ходе проекта стало осознание того, что создание эффективного разговорного ИИ-это не столько задача машинного обучения, сколько проблема архитектуры данных. Это понимание привело к фундаментальному изменению подхода: вместо того чтобы сосредоточиться исключительно на возможностях ИИ, Vanguard сосредоточилась на создании того, что они назвали " данными, готовыми для ИИ" (AI-ready data).

До внедрения " Виртуального Аналитика" финансовые аналитики и бизнес-пользователи Vanguard сталкивались с существенными трудностями при доступе к необходимой информации. Типичные запросы, даже самые простые, требовали глубоких знаний SQL и поддержки со стороны специализированных команд по данным, при этом выполнение таких запросов могло занимать до нескольких дней. Эта задержка напрямую влияла на скорость и качество принятия решений. В ответ на эту проблему Vanguard пришел к выводу, что разговорный ИИ может служить масштабируемым решением, обеспечивающим аналитикам мгновенные ответы.

Реализация проекта " Виртуальный Аналитик" потребовала тесного межфункционального сотрудничества, что является значительным вызовом для многих организаций с традиционно разрозненными командами. Vanguard успешно объединила специалистов из разных областей: инженеров по данным, бизнес-аналитиков, сотрудников по комплаенсу, команды по безопасности и ключевых бизнес-заинтересованных сторон. Каждый участник внес свой уникальный вклад: инженеры по данным обеспечили понимание технической инфраструктуры, бизнес-аналитики — семантическое значение финансовых показателей, команды по комплаенсу — соответствие нормативным требованиям, а бизнес-пользователи предоставили реальный контекст использования аналитических выводов.

Для создания своей архитектуры " Виртуального Аналитика" Vanguard выбрала комплексный набор интегрированных сервисов AWS. Эта платформа предоставила богатый функционал для построения инфраструктуры данных, готовых к работе с ИИ, включая продвинутые аналитические возможности Amazon Redshift для централизованного хранения данных и Amazon Glue для автоматизированной каталогизации данных, а также для многочисленных процессов ETL, консолидирующих точные данные. Основу для обработки естественного языка и работы базовых моделей составил Amazon Bedrock, который также использовался с функцией Guardrails для обеспечения безопасности входящих и исходящих данных, защиты конфиденциальной финансовой информации Vanguard.

В процессе создания " Виртуального Аналитика" команда Vanguard выявила восемь руководящих принципов для подготовки данных к ИИ. Эти принципы основаны на существующих фундаментальных возможностях работы с данными, таких как платформы данных, интеграция и функциональная совместимость, но расширяют их для поддержки систем ИИ. Они возникли из реальных проблем, с которыми сталкивались при попытке обеспечить надежную работу ИИ-систем с корпоративными данными в масштабе. Среди них — установление четких моделей владения данными и операционных моделей для повышения их качества и подотчетности.