– Мы уже трижды полностью меняли архитектуру Alipay, а недавно завершили работу над ее четвертым поколением и начинаем разработку пятого. Все началось с базовой платежной системы, построенной на Java, программном обеспечении с открытым исходным кодом и базе данных Oracle. Пару лет спустя мы перешли на систему второго поколения, которая могла обслуживать тысячи транзакций в секунду. На этом этапе было разработано собственное межплатформенное программное обеспечение, основанное на сервис-ориентированной архитектуре (SOA) и объектно-ориентированной методологии, а не на системах с открытым исходным кодом. Oracle использовалась по-прежнему, но в целях получения аналитических данных мы также начали сегментировать базу данных по поведению пользователей. Было важно иметь четкое представление о них, и мы добивались этого с помощью различных виртуальных каналов. Не забывайте, что начинали мы с виртуального депозитного счета, поэтому пришлось реализовать его привязку к банковскому счету пользователя. Для начала мы присоединили несколько банков, чтобы расширить возможности проведения транзакций; пришлось построить архитектуру, способную объединить ряд разных систем. На основе данных этих сервисов мы также выстраивали несколько различных направлений бизнеса – от Taobao до Tmall. Именно поэтому было очень важно реализовать в системе второго поколения объектно-ориентированную SOA-архитектуру, и мы начали переход к облачным сервисам.

В начале 2010-х годов появилась архитектура третьего поколения, основанная на микросервисах, и мы полностью перешли на облачные решения, используя облачную инфраструктуру Ant Financial. Третья система полностью базировалась на открытой облачной инфраструктуре, принадлежащей компании, и мы отошли от Oracle и других сервисов, поскольку теперь могли все делать сами.

Я перешел в Ant Financial из Microsoft, когда здесь уже разрабатывали архитектуру четвертого поколения. И в ней компания сделала свои сервисы открытыми для свободного подключения с других компаний на рынке. Мы работали как с приватными, так и с публичными облачными технологиями и с помощью межплатформенного ПО открыли свои сервисы другим партнерам и игрокам. Теперь они получили возможность пользоваться всеми нашими инструментами и разработками.

Мы могли это сделать, поскольку в процессе разработки архитектуры третьего поколения запустили MYbank, полностью основанный на облачных технологиях с применением объектно-ориентированной архитектуры и микросервисной архитектуры. MYbank – полностью виртуальный онлайн-банк, у него нет отделений, все происходит только в интернете. Вся система банка построена на облачных технологиях, и теперь эта модель доступна другим банкам, страховым и платежным компаниям. С нами уже сотрудничает множество банков, успешно применяющих нашу базу данных OceanBase. Это преимущественно средние банки, которые перестраивают свои АБС и совершенствуют их благодаря взаимодействию с нами. Пять крупных банков предпочитают свои команды разработчиков, работающих с мейнфрейм-системами (у этих банков свои системы). Но, например, China Construction Bank подписал соглашение о стратегическом партнерстве с Ant Financial в неприоритетных областях.

– Майнинг данных – отдельная задача, не связанная с интернетом. При эксплуатации системы четвертого поколения приходится сталкиваться со всеми трудностями, проистекающими из ее огромного масштаба и высокого уровня сложности. Одна из проблем – базовые платежные системы с высоким уровнем децентрализации. Вторая проблема – необходимость учитывать особенности финансового положения в отдельных отраслях и связанные с ним риски. Мы разработали так называемую систему управления риском. Выдавая микрокредиты, мы должны управлять и всеми связанными с ними рисками. Мониторинг рисков, контроль транзакций и выявление потенциальных угроз – все это в режиме реального времени – являются ключевыми составляющими нашей системы. Фактически мы начали применять машинное обучение и искусственный интеллект в этих сферах еще пять лет назад, анализируя все имеющиеся данные для принятия решений в режиме реального времени. Оценка рисков в режиме реального времени стала основой системы защиты в режиме реального времени. Мы создали систему безопасности и принятия решений в режиме реального времени, которая стала частью нашей ключевой инфраструктуры.

Отдельно остановлюсь на озерах данных – в данном случае это крупномасштабные системы анализа данных. Мы имеем дело с огромными объемами информации. У нас около 520 млн пользовательских аккаунтов, и это число постоянно растет. В настоящий момент мы каждый день обрабатываем по нескольку сотен терабайтов данных (скоро петабайтов, то есть более тысячи терабайтов в день), так как руководство подразделений компании хочет видеть, как работают их подразделения в режиме реального времени, сколько людей ежедневно пользуются их услугами, а также получать аналитику с интервалом в несколько минут.

– У нас собрана база данных об истории транзакций и погашения кредитов, все эти данные анализируются в режиме реального времени. Профиль пользователя постоянно обновляется, мы контролируем риски и оцениваем затраты, связанные с предоставлением кредита в режиме реального времени для каждого из наших 520 млн пользователей.

– Наша система управления рисками и борьбы с мошенничеством проверяет транзакции в режиме реального времени, кроме того, мы применяем модели социальных графов и отслеживаем взаимосвязи между людьми, аккаунтами и пользователями. Все эти меры направлены на предотвращение мошенничества и хищения средств с аккаунтов пользователей. Визуализация и аналитика необходимы для того, чтобы выявить любые нештатные ситуации, такие как взлом аккаунта. Мы проводим такую проверку постоянно, в режиме реального времени, и каждая транзакция проходит через нашу систему контроля – в целом до 250 000 транзакций, которые анализируются, отслеживаются, просматриваются и оцениваются нон-стоп, круглосуточно в режиме реального времени.

– Серверная ферма Intel на основе архитектуры X86.

– Хорошим примером служит применение искусственного интеллекта для анализа заявок на получение страховых выплат. Вы можете сфотографировать повреждения машины и отправить снимок в компанию. Затем робот с помощью программы машинного обучения проанализирует его, оценит ущерб и произведет выплату – в режиме реального времени и без участия человека. Мы избавляемся от специалистов по оценке ущерба и обработке страховых заявок, производя все операции в автоматическом режиме. Эта система запущена только в июне 2017 года. Кроме того, мы используем искусственный интеллект в сфере управления частным капиталом, предоставляя услуги робоконсультирования.

Другой пример – помощь отделу по работе с клиентами. Сейчас у нас такое количество пользователей и такое число запросов, что для их рассмотрения потребовалась бы армия сотрудников. Именно поэтому мы создали агента – робота, который осуществляет клиентское обслуживание на основе собранных сведений о пользователях. Вы можете общаться с нашими агентами-ботами через чат. Задайте, например, вопрос: «Почему я не могу провести этот денежный перевод?» – и агент обсудит с вами все детали и окажет помощь так, как бы это сделал человек. То есть перед вами не просто чат-бот. Большинство чат-ботов работают по заданным сценариям. Наш агент более интеллектуален, он понимает естественный язык и использует базу знаний, умеет самообучаться благодаря машинному обучению и интеллектуальному анализу данных. При подобном взаимодействии пользователи приобретают совершенно иной опыт, поскольку робот отвечает на их вопросы понятным языком (естественный язык в сочетании с машинным обучением). Мы предоставляем такие технологии в пользование нашим партнерам под брендом AI Inside.

Искусственный интеллект – ключевой компонент данной алгоритмической модели. Это обучающая платформа, на которой модель постоянно самосовершенствуется в режиме реального времени, принимая решения и анализируя поведение пользователей. Она развивается, основываясь на данных, проходящих через нашу систему.

Еще одна сфера успешной реализации нашей концепции – управление частным капиталом. Система постоянно следит за вашими инвестициями и выбирает наиболее подходящие вам варианты, основываясь на ваших предыдущих действиях и готовности рисковать. Робот-консультант подбирает инвестиционные фонды, ориентируясь на ваш инвестиционный портфель, и автоматически, на основе ваших действий, определяет сумму, которую следует вносить в эти фонды ежемесячно. В отличие от Yu’E Bao, представляющем собой фонд краткосрочных инвестиций, это управление капиталом на основе искусственного интеллекта с помощью робота-консультанта.

– Центральная сфера нашей деятельности – платежи, и ключевым инструментом для нас будет искусственный интеллект, в рамках которого можно реализовать этот функционал. Сюда относятся такие возможности, как технология распознавания лиц и атрибуция поведенческой модели, анализ биометрических и геолокационных данных и другие подобные технологии. Мы провели ряд демонстрационных испытаний. Например, такое: на телефоне воспроизводится видеоролик, напротив ставится другой телефон, на котором работает программа Alipay. Смартфон с Alipay благодаря системе распознавания лиц сумел «понять», что перед ним находился не живой человек, а видеозапись.

Таким образом, в перспективе мы все же остаемся технологической компанией. Мы создаем технологическую платформу для платежей, банковских и финансовых услуг и адаптируем ее под требования цифровой эпохи. Мы не просто платежная компания, мы занимаемся безопасностью и технологиями. Мы делимся своими наработками с партнерами по всему миру, создавая биржу услуг.

Это означает, что любая страховая компания может взять на вооружение наши технологии обработки запросов или любой банк может применять наши технологии для аутентификации. Среди наших партнеров присутствуют банки (необязательно крупнейшие, скорее второго и третьего уровня) и страховые компании. Мы создали сплоченную группу партнеров, в которую входят такие компании, как Paytm, Kakao, GCash, Mynt, Ascent и др. Компаниям из этой группы мы передаем технологии напрямую, называя их A+, то есть Alipay Inside; в основе технологий лежит наша платформа первого поколения. Все члены семьи Alipay могут пользоваться нашими финансовыми площадками API.

– Наша архитектура позволяет проводить в среднем 120 000 транзакций в секунду, а максимально – 250 000 (для сравнения: Visa может обрабатывать около 14 000 транзакций в секунду). В дни пиковых продаж, например в День холостяков, количество транзакций в день может достигать 10 млрд, и, как я уже упоминал, в настоящий момент мы работаем над архитектурой, способной обрабатывать петабайты данных в режиме реального времени. В долгосрочной перспективе, когда количество наших пользователей со всего мира достигнет 2 млрд, возможно, мы будем проводить более 100 млрд транзакций в день.

Также я должен отметить, что, поскольку мы пользуемся собственными технологиями (а не Oracle) и собственной облачной серверной фермой, а не мейнфреймом, нам удалось существенно сократить себестоимость транзакций. Средняя стоимость обработки одной транзакции летом 2017 года составляла около 10 фэней, что примерно равно $0,015. Мы продолжаем работу над дальнейшим сокращением этих расходов.

– На практике это довольно сложно, но крайне необходимо. Сейчас мы упраздняем архитектуру третьего поколения, поскольку в ней содержалось коммерческое программное обеспечение, которое требуется заменить. Но полная замена архитектуры – процесс длительный, поэтому в течение переходного периода у нас работает и предыдущая система. В конечном счете мы получаем две параллельно работающие архитектуры, но на данном этапе это неизбежно, и руководство понимает, что такова цена ведения бизнеса. Поскольку мы должны учитывать требования нашей системы, пользователей и клиентов, приходится все время обновляться и совершенствоваться во всех направлениях, чтобы не допустить отставания или устаревания технологий. Постоянное обновление – требование нашего бизнеса. Руководство понимает, что для поддержания актуальной инфраструктуры следует продумывать обновление технологий на три – пять лет вперед. Мы всегда ищем новые горизонты и прощупываем технологические тенденции, а затем начинаем собирать все это воедино. В противном случае в будущем мы не сможем удовлетворять все потребности бизнеса.

Существует и еще одна уникальная особенность: команда, занимающаяся технологиями, не изолирована от других. Каждый год начинается с мозгового штурма: вся компания работает над решением различных задач, представляющих собой сценарии возможных бизнес-запросов. Наши ключевые показатели эффективности (КПЭ) зависят от того, как мы справляемся с поставленной задачей. Ежегодно мозговой штурм на несколько дней объединяет сотрудников разных отделов для совместного решения возникающих проблем. Таким образом обеспечивается устойчивый синергический эффект взаимодействия сотрудников разных отделов. В начале 2017 года мы провели 15 мозговых штурмов.

Также наша компания отличается нестандартной матричной организационной структурой. У каждого сотрудника имеются руководители по техническим вопросам и по бизнес-вопросам. У нас есть руководители по внутренним и международным вопросам. Мы называем это схемой два плюс два. Каждый получает полное представление о том, что необходимо делать.

– Всего в компании числится около 8000 инженеров, половина которых относится к команде, отвечающей за технологии. Мы нанимаем много выпускников университетов, а в мае 2017 года пригласили Майкла Джордана. Я говорю о Майкле И. Джордане, ведущем преподавателе электронных и вычислительных технологий Калифорнийского университета в Беркли, а не о баскетболисте! Наша цель состоит в том, чтобы лучший в мире исследователь и ученый работал с нашими молодыми дарованиями, поскольку для нас очень важно сотрудничество с талантливыми людьми.

– Не думаю. Неважно, насколько вырастет наша компания, технологии-то останутся прежними. Нам только понадобится больше центров обработки данных, а также серверов, дисковых систем хранения и тому подобных устройств. У нас есть дата-центры в Шанхае, Пекине, Чжэнчжоу, а также два в Ханчжоу, нам просто нужно их расширить. Что касается базы данных OceanBase, мы можем автоматически переключаться на нее в режиме реального времени. Все происходит оперативно, создаются резервные копии, и масштабироваться можно также в режиме реального времени. Как-то раз мы продемонстрировали это представителю Центрального банка: смоделировали отказ сервера и автоматически, в режиме реального времени, переключились на другой сервер. Сотрудник банка специально пришел выяснить, на что мы способны; он хотел, чтобы мы поделились своими возможностями с другими банками, поскольку многие из них не отличаются такой же устойчивостью к сбоям. В этом наша сильная сторона. Мы можем решать многие вопросы, не сталкиваясь с проблемами, которые возникают перед компаниями, обремененными устаревшим и запутанным кодом, или нетехнологическими финансовыми организациями.