Масютин Алексей Александрович

Доцент базовой кафедры ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, кандидат наук. Научный руководитель магистерской программы «Финансовые технологии и анализ данных» и член Учёного совета НИУ ВШЭ. Всё образование получил в Вышке: бакалавриат (2011) и магистратура (2013) факультета экономики по специализации «Математические методы анализа экономики», затем аспирантура. По данным университета, связан с НИУ ВШЭ с 2010 года.

Кандидатскую диссертацию «Рандомизированные алгоритмы на основе интервальных узорных структур для задач классификации и регрессии в задачах кредитного риск-менеджмента» защитил 26 октября 2018 года на совете по компьютерным наукам НИУ ВШЭ; научный руководитель — С. О. Кузнецов. В работе предложены алгоритмы прогноза вероятности дефолта и уровня потерь при дефолте, построенные на методах анализа формальных понятий: они превосходят по качеству стандартные банковские модели и при этом сохраняют интерпретируемость прогноза за счёт интервальных узорных структур. В комитет по защите входили И. А. Ломазова, Alexander Tuzhilin (Нью-Йоркский университет), Jan Outrata, Jaume Baixeries и Т. А. Белкина.

Карьеру в банковском риск-менеджменте начал в 2012 году специалистом по риск-отчётности РН Банка, в 2013–2014 годах работал ведущим специалистом управления математического моделирования финансовой группы «Лайф». С 2014 года — в Сбербанке: главный специалист, затем руководитель проектов и исполнительный директор управления валидации моделей блока «Риски», в 2020–2022 годах — управляющий директор, начальник Центра валидации моделей корпоративно-инвестиционного бизнеса. В 2022–2025 годах руководил Исследовательским центром в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, с 2025 года — управляющий директор, начальник Центра модельных рисков банковской и торговой книг Сбера.

Сфера научных интересов — предиктивные модели поведения клиентов, кредитный скоринг и рейтинговые модели (оценка PD, EAD, LGD), использование данных социальных сетей для построения моделей поведения, алгоритмы классификации «по запросу» и регрессии, ИТ-платформы и веб-сервисы для разработки и валидации моделей, машинное обучение, рекомендательные системы и метаобучение. В 2025/2026 учебном году читает курс «Глубинное обучение в обработке звука» на факультете компьютерных наук, в расписании 2026/2027 года — «Алгоритмы обработки больших данных». Ранее вёл «Машинное обучение в финансах», «Финансы банка», «Банковскую ИТ-инфраструктуру», «Венчурную экосистему», семинар наставника «Финансовые технологии и анализ данных» и англоязычный курс R Programming and Applications to Finance в Международном институте экономики и финансов.

Среди публикаций — статьи «О разработке прикладных решений на основе искусственного интеллекта для обеспечения технологической безопасности» («Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления», 2022, в соавторстве), «Взаимосвязь финансового результата банка и качества моделей кредитного скоринга» («Деньги и кредит», 2021), «Query-Based Versus Tree-Based Classification: Application to Banking Data» (сборник Foundations of Intelligent Systems, Springer, 2017), «Continuous target variable prediction with augmented interval pattern structures: Lazy algorithm» (2016) и «Lazy Classification with Interval Pattern Structures: Application to Credit Scoring» (труды воркшопа FCA4AI при IJCAI, Буэнос-Айрес, 2015). Как руководитель образовательной программы отвечает за коллегиальную разработку учебных планов и матрицы компетенций, взаимодействие с работодателями и выпускниками, привлечение магистрантов к прикладным исследованиям. Лауреат премии «Золотая Вышка» 2019 года в номинации «Успех выпускника», обладатель почётной грамоты НИУ ВШЭ (2025) и серии благодарностей ректора и проректоров университета (2020–2025). По итогам университетских голосований отмечался как «Лучший академический руководитель» в номинациях «Привлечение студентов» (2023–2025), «Цифровые навыки студентов» (2024–2025), «Межфакультетское взаимодействие», «Удовлетворённость студентов качеством образовательной программы» и «Работа студентов с внешними заказчиками» (2023), а по студенческому голосованию — «Лучшим преподавателем» 2023 года.