ВТБ внедрил платформу обезличивания на базе алгоритмов машинного обучения, которая в полностью автоматическом режиме классифицирует и обезличивает данные клиентов. Это позволило повысить уровень защищенности клиентских данных, а также банковской и коммерческой тайны.
Платформа обезличивания позволяет выполнять автоматизированный поиск атрибутов, которые содержат персональные данные, а также производить их обезличивание. В основе платформы используются Open Source решения в части ETL, UI, ML. Точность классификации данных составляет более 96%. После внедрения платформы трудозатраты на обезличивание данных сократились более чем в 50 раз, а скорость поиска критичных данных увеличилась в 10 раз.
Это позволяет в кратчайшие сроки создавать еще более безопасные среды разработки и тестирования и сокращать время вывода продуктов и сервисов банка на рынок.
Вадим Кулик, заместитель президента-председателя правления банка ВТБ, отметил: «Данное решение является уникальным, так как готовых коробочных промышленных решений по классификации персональных данных клиентов на российском рынке сейчас нет. Ни одно из проанализированных специалистами ВТБ вендорских решений не позволяет полностью автоматизировать полный цикл создания безопасной среды для разработки и тестирования. В условиях удаленной работы в период пандемии данный проект позволил создать полностью безопасную среду для разработки и тестирования, усилил защиту от утечек и несанкционированного доступа к персональным данным наших клиентов и минимизировал репутационные риски, связанные с защитой банковской и коммерческой тайны ВТБ».
ВТБ в рамках стратегического развития в период с 2019 по 2022 годы реализует масштабную технологическую трансформацию, в ходе которой полностью перестроена ИТ-инфраструктура, изменена модель работы по созданию технологических продуктов банка, созданы технологические платформы, которые в том числе являются основой для развития открытой экосистемы банка.
За полтора года ВТБ выполнил более половины запланированного объема работ по технологической трансформации. В частности, были запущены 14 отдельных программ, которые прямо или опосредованно позволили сократить время вывода на рынок продуктов и сервисов в 8 раз. Банк оценивает финансовый эффект от технологической трансформации по итогам 2020 года в 11 млрд рулей, что вдвое выше собственного прогноза ВТБ.