Кирилл Меньшов: большие данные есть у многих, но побеждают те, кто умеет с ними работать
Старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Кирилл Меньшов принял участие в панельной сессии XXVIII Петербургского международного экономического форума «Как большие данные делают экономику умнее».
По его словам, ключевым фактором успеха становится не просто сбор больших данных, а компетенции в аналитике: те, кто эффективно обрабатывает массивы информации, получают преимущество.
Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка:
«В современном мире планирование экономического развития невозможно без использования больших данных. Решения на государственном и региональном уровнях уже сегодня опираются на данные, хотя их полнота и доступ к информации остаются открытыми вопросами. Регулярно публикуется аналитика, сделанная на основе больших данных Сбера, которой мы охотно делимся. Это обзоры — как по экономике России в целом, так и по отдельным индустриям».
Особое значение, по словам спикера, сегодня приобретает расширение номенклатуры данных, поскольку именно они становятся фундаментом для искусственного интеллекта (AI) и цифровой экономики. Население вступает в эпоху AI, а его развитие невозможно без качественных данных.
С учётом масштаба и неоднородности российской экономики, по мнению Кирилла Меньшова, оптимальным решением становится федеративный подход к работе с большими данными. На первое место выходит необходимость широкой кооперации: важно понимать, где и какая информация сосредоточена, и взаимодействовать с ключевыми игроками — от государственных структур до финтехов и мобильных операторов. При этом главным фактором успеха становится не просто наличие данных, а умение с ними работать.
Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка:
«Ситуацию с использованием больших данных можно сравнить с умением пользоваться искусственным интеллектом: есть люди, которые знают, как им пользоваться, и те, кто боится, что их заменят. Данные есть у всех, и доступ к ним тоже. Но важно желание, мотивация и навыки анализа. Не стоит ждать, пока кто-то создаст идеальную систему — важно уже сейчас использовать доступные ресурсы».