Hrvatski startup Cantab Predictive Intelligence (Cantab PI) nova je zvijezda financijske industrije u Velikoj Britaniji nakon što je bankama demostrirao algoritam za ocjenu kreditnog rizika stanovništva temeljem samo transakcijskih podataka, bez kreditne povijesti, a koji je točniji od internih algoritama koje danas imaju banke.

Cantab PI je pomoću umjetne inteligencije (AI) razvio algoritam koji se koristi u skladu s PSD2 regulativom, tj. otvorenim bankarstvom te planira razviti cloud uslugu koja će takve izračune nuditi kao softversku (SaaS), odnosno podatkovu uslugu. Interes za AI u financijama narastao je otkako je prije tjedan dana u Zagrebu jedan od top menadžera u Atlantic grupi Mladen Pejković objavio da je već u 2018., upravo zbog bankarskog korištenja AI-ja, ta tehnologija počela izravno utjecati na hrvatski BDP.

Svjetska premijera
Kako je na konferenciji za programere, Devareni 2019, u Zagrebu premijerno rezultate novog algoritma javnosti prezentirao podatkovni znanstvenik Cantab PI-ja Matej Jusup, u konzervativnom scenariju točnost algoritma je oko 70 posto. U realističnom, raste na 72 posto, a kad se koristi optimistično, znači s pristupom svim podacima koje o klijentu banke imaju interno, točnost mu je veća od postojećih bankarskih algoritama, tj. penje se preko 75 posto.

"U bankama se sada prelazi na otvoreno bankarstvo što znači da će se kreditni rejtinzi moći mnogo jednostavnije izračunavati, a naš algoritam omogućuje da to radite točnije nego same banke", kaže Jusup. Pojašnjava da njihov algoritam, razvijen u Hrvatskoj, postiže točnost blisku bančinim algoritmima već u konzervativnom scenariju, kad analizira samo uplate i isplate. U optimističnom scenariju, navodi, kad se mogu o korisnicima dohvatiti i demografski podaci, tada mu točnost premašuje onu banaka.

"Sada nam je cilj da u Hrvatskoj oformimo tim koji će razviti servis po kojem ćemo to moći ponuditi bankama kao uslugu", kaže Jusup. Da su na tragu novog proizvoda svjetskog potencijala u Cantab PI-ju potvrdio nam je i direktor i osnivač tog startupa Siniša Slijepčević. Njegova je biografija pojednako iznenađujuća kao i proizvod koji mu je razvila tvrtka. Široj javnosti Slijepčević je poznat kao bivši direktor poljskog GTC-a, koji je developer i vlasnik Avenue Malla.

Slijepčević je usto i jedan od osnivača podružnice McKinsey za Hrvatsku. Bio je i voditelj projekta golfa Marlera u Istri, u kojem je suvlasnik bio Dražen Ladić, a u koji se planirala investicija veća od 100 milijuna eura. Međutim, sve to dodatno nadmašuje podatak da ima doktorat iz primijenjene matematike i teoretske fizike sa Sveučilišta u Cambridge, gdje mu je profesor bio Stephen Hawking. Danas je pak, uz vođenje vlastitog biznisa, redoviti profesor na matematičkom odsjeku Prirodoslovno-matematičkog fakulteta u Zagrebu. "Cantab PI je sinteza moje dvije strasti – znanosti, te posebno primijenjene matematike, te businessa", kaže Slijepčević.

Početak razvoja
"Naš kreditni skoring algoritam na temelju PSD2/open banking podataka je trenutno jedan od najboljih, ako ne i najbolji u Europi, što je potvrđeno na vodećoj konferenciji u Edinburghu o kreditnom scoringu u kolovozu gdje smo bili pozvani predavači. Ostale informacije o našoj ponudi te proizvodu još nisu u javnoj domeni", kaže Slijepčević. Navodi da je umjetna inteligencija, izuzev ograničenih primjena, još uvijek na relativnom početku razvoja.

"Vjerujem da se tehnike neuronskih mreža koje su doživljele 'hype' dosegle određeni plato u primjeni te da su nužni novi pristupi. Za 95 posto problema u biznisu ključna je veza između modernih metoda mašinskog učenja i razumijevanja poslovnog problema. Moderno mašinsko učenje je primijenjena statistika, a ne tehnologija", zaključuje Slijepčević.

Tvornica algoritama

Od farmacije i turizma do vagona
Kao primjere projekata na kojima je Cantab PI dosad radio, direktor i osnivač tvrtke Siniša Slijepčević navodi da su dosad napravili algoritam za ciljano upravljanje prodajom za veliku farmaceutsku tvrtku, algoritam za upravljanje kapacitetima za vodeću regionalnu hotelsku kuću te joj povećali popunjenost u vrhuncu sezone s 94-95 posto na 98-99 posto, algoritam za prediktivno održavanje, za vodeće švedsko transportno poduzeće, koji smanjuje za 70 posto neplanirano održavanje vagona.