Инъекции нейронаук в финтех

Инъекции нейронаук в финтех

Анна Морозова

Директор Центра дизайна корпоративных программ РАНХиГС

Антон Арнаутов:

Доброе утро, уважаемые слушатели и зрители. Доброе утро, Анна.

Анна Морозова:

Доброе утро, Антон.

Антон Арнаутов:

Спасибо, что откликнулись на наше приглашение, несмотря на отсутствие вокруг парковок на Кутузовском, успели к началу нашей передачи. На самом деле, я хочу рассказать предысторию, буквально то, что происходило вчера. Анна прислала мне несколько очень интересных тем на выбор для этой передачи, я недолго думая, включил их все. Поэтому придётся нам говорить сразу обо всём. Но для начала, Анна, чтобы наши слушатели и даже зрители понимали бэкграунд, скажем так по-русски, вы каким образом попали в ту роль, которую сегодня играете? Я так понимаю, что один из главных проповедников финтеха внутри высшего образования.

Анна Морозова:

Да, спасибо, Антон. На самом деле, судьба моя тяжёлая, как я всегда говорю. Меняла областей я очень много. И почему тема изначально началась с Data Science, я его предложила как историю, которая сейчас одна из хайповых в финтеке. На самом деле, у меня 5 лет мехмата, 10 лет построения аналитических систем и моделей в Сбербанке России, начиная с анализа активов и пассивов, макроэкономики и заканчивая внедрением в риск-менеджменте моделей по оценке рыночных рисков и оценке кредитных заёмщиков. Дальше как-то меня занесло в финансовый сектор, уже производственный, потом была история про стартапы инновационные, а потом была история уже в департаменте науки, промышленной политики и предпринимательства города Москвы. И эта история, я про них всех не забываю, поэтому следующая тема была стартап, как диплом. Естественно, о ней я не смогла забыть в высшем учебном заведении, поскольку такая установка стоит, и предложила по ней поговорить. Нейроэкономика для бизнеса или нейробиология, которую мы тоже развиваем, у нас есть своя лаборатория Thalamus, она родилась, наверное, как ответвление. Немножко уйти от математики. На самом деле, мы можем поговорить, что, в принципе, от математики я тоже никуда не ушла. Потому что всё там тоже строится на ней.

Антон Арнаутов:

На самом деле, судьба может быть и тяжёлая, но очень логичная. Замечательно. Я просто хотел обратить внимание уважаемых слушателей, что прежде, чем преподавать вот это всё, вы получили практический опыт, я бы сказал, рукам потрогали все это и даже поделали на практике. Потому что это всегда важно. Я всегда с некоторым скепсисом отношусь к людям, которые преподают, не имея опыта делания вот этого всего. А почему в преподавание? Вот там же про руками, там же процессы, Сбербанк - это огромная структура, правительство Москвы, это ещё сопоставимая. Почему в преподавание?

Анна Морозова:

Знаете, это всегда был для меня тоже вопрос, но какой-то период времени рассматривала для себя это как хобби и, честно говоря, 15 лет преподавала в МГУ и, в принципе, одна из первых, кто открывал курсы риск-менеджмента в МГУ на экономическом факультете, и достаточно долго его вела. При этом, что вела его с глубокой математикой, что в принципе, не всегда делали даже иностранные партнёры. Поэтому ко мне приезжали группы из Австрии иногда, говорили: расскажите нам, как же там всё это внутри строится. Потому что нас учат только интерпретировать ответы полученные. То есть мы знаем, как это работает на уровне Базеля, мы знаем, какие стандартные модели существуют, мы не понимаем, какая из них работает лучше, мы не понимаем, почему возникают модельные риски и так далее. Поэтому в какой-то момент, правда, я опять немножко отказалась от математики, упростила свой курс, потому что, к сожалению, не всем это понадобилось.

Антон Арнаутов:

Просто не понимают, понял. Анна, смотрите, у меня внутренний вопрос был такой, когда я шёл на эту передачу. На самом деле, у меня этот вопрос последний период времени преследует несколько лет. Мы очень много сейчас говорим о цифровизации, у нас огромная программа цифровой экономики. Мы все говорим, что банки должны стать IT компаниями, то есть тоже информационными, цифровыми, что нам надо много-много цифровых стартапов, нам нужна Data Science, нам надо, надо. И вот это всё, а кто это будет делать, откуда возьмутся эти замечательные люди. То есть если не рассматривать десант с Луны, как серьёзную альтернативу чему-то другому. Но ведь я поскольку последние несколько лет имею косвенное отношение к программам разного образования, смотрю, что происходит в вузах, что происходит со студентами. Как мне кажется, есть огромный гэп, разрыв между тем, что происходит в нашем образовании и тем, что надо, например, для цифровизации банков, вот конкретно.

Анна Морозова:

Да, хороший вопрос. На самом деле, почему я с темя Data Science и предложила начать. Конечно, с одной стороны, это сейчас хайп. И все пишут о том, что у Data Scientists большая зарплата, и просто даже незрелые выпускники получают 100.000 +, а продвинутые люди, эксперты получают 300.000 +. А в Америке это 100.000 + годового дохода в долларах. Но весь вопрос в том, что действительно, почему же спрос есть, спрос нарастает, на самом деле, мы знаем, что запущено в программе цифровой экономики, про которую вы сказали, обучение цифровых кадров. И там сейчас, уже сейчас запущено большое количество программ на базе, допустим, РАНХиГС и Сколково по обучению с DTO. Таких Chief Oficier, директоров, которые будут всю эту цифровую трансформацию проводить. Но их учат с точки зрения управленческих решений, а дальше возникает вопрос, что это нужно как-то реализовывать. Здесь с другой стороны идёт ещё один тренд, который говорит об оцифровке всего и вся. У нас с вами появляется биометрия, у нас с вами оцифровываются все процессы цифровые, тени строятся, цифровые двойники пытаются строить. Всё это существует, интернет вещей, 5G и т.д. Вот появляется большой, огромный массив данных.

Антон Арнаутов:

Неуправляемый.

Анна Морозова:

С которыми надо что-то делать. Теперь давайте посмотрим, что происходит в образовании. В образовании происходит следующее. Это, наверное, тоже про мою какую-то боль, потому что 5 лет учившись на мехмате, я себе каждый раз задавала вопрос: а вот это не мне знания зачем? То есть пять лет, три года матанализа, линейной алгебры.

Антон Арнаутов:

Это база.

Анна Морозова:

Все это классно, но мне всё время, у меня пример есть смешной. Зачем мне выворачивать торт через дырочку? То есть я не очень понимала смысла всего этого процесса, и я его начала для себя формулировать, когда к нам на мехмат пришёл российско-актуарный французский центр. И он нас научил фактически применять все эти знания, но в актуарной математике. У меня есть диплом, сертифицированный актуарий, правда тоже в России в определённый момент времени никому не понадобилось, но модели меня научили первые базовые строить. Так вот, если посмотреть на программы дата сциентистов, они тоже очень много: вся математика, там языки программирования, Python, работа с базами данных SQL, там интеллектуальный анализ данных, там визуализация данных, управленческий отчёт и много-много чего, но это инструментарий, фактически. А ведь ключевая, на самом деле, проблема, которая есть, это я так называю просто извлечение смысла из данных. Это история про построение моделей, про понимание закономерностей. Потому что не все данные можно вовлечь в рассмотрение, не все данные, даже если мы сейчас аыявим между ними корреляцию, не факт, что она, на самом деле, сохранится.

Антон Арнаутов:

Про корреляцию много анекдотов вы наверное читали, как коррелируется одно с другим, причём очень хорошо. Но, на самом деле, на уровне здравого смысла ты понимаешь, что не может быть связи там.

Анна Морозова:

Знаете, сейчас отвлекусь немножко и скажу следующее. Я тоже начинала строить первые скоринговые модели, пришёл банк Российской стандарт и рассказывал, как скоринг сработал. И там выдвинули две явные категории клиентов, кому выдавать кредиты, а кому не выдавать кредиты. Как вы думаете, кому не выдавали кредиты?

Антон Арнаутов:

Не выдавали. Не знаю, вариантов масса, от лысых до...

Анна Морозова:

Мужчинам, 35 лет, разведенным. Потому что всё время они на просрочке, они всё время не выполняют свои обязательства ну уж вовремя так точно. А выдавать, на самом деле, женщинам, которые разведённые с одним или двумя детьми. Потому что они чётко выполняют свои обязательства. Такой первый вывод, который был. Но это математика так простроила. Очевидно, что, наверное, чисто с точки зрения логики мы бы не сразу пришли к этому выводу. Так вот, возвращаясь...

Антон Арнаутов:

Подождите, смотрите, интересный был такой момент, что вы поняли смысл вашего обучения вот этому всему, когда к вам пришёл кто? Французский актуарный центр. То есть пришли практики, которые умеют этим пользоваться, и сказали: ребята, это для того, для того и для того. И это наполнилась тут для вас смыслом. Так вот, а мы сейчас говорим, что наших с вами дата-саентистов, вообще в широком смысле айтишников, вот этих цифровых людей должна готовить академическая наука. Вот для меня это полный разрыв, потому что откуда академическая наука, которая живёт в своей замечательной башне, я очень завидно, там спокойно, люди живут долго, заняты очень интеллектуальным трудом. Но они немножко не про то, для чего всё это.

Анна Морозова:

Скажем так, всё равно без знания, наверное, азов ты не построишь что-то другое. Другое дело, что и без понимания бизнес процессов, контента и контекста, в котором ты эту модель строишь, ты тоже модель нормальную не сделаешь. Здесь вопрос, почему, например, вернусь к тому, что я предложила тему про дата-саентистов, почему РАНХиГС, на самом деле, в эту историю входит. Мы ведь никогда не ассоциировались, в принципе, с техническими вузом.

Антон Арнаутов:

С высокой математикой.

Анна Морозова:

Особенно с высокой математикой. На самом деле, это тоже одна из проблем, которую я периодически преодолеваю на рынке, говорю о том, что у нас есть магистратура финтех, совместно со Сбербанком, мы готовим хороших ребят, которые умеют 1, 2, 3, 4, 5. Но, на самом деле, пока бренд РАНХиГС больше считывается с гуманитарным крупнейшим университетом. Соответственно, развивая это направление, мы пришли к выводу, что дата-саентистов надо делать, потому что это хайп, но с другой стороны, надо делать это уже осознанно. И здесь скажу так, что мы, на самом деле, в этом году запускаем совместно с университетом Лондона программу по дата-саентистам. Это будет мировая премьера, которая состоится одновременно в Лондоне, в Сингапуре и в России. В чём прелесть этой программы и почему, наверное, мы в неё шагнули. Даже руководитель самой программы там человек, который, с одной стороны, математик, с другой стороны, был в различных научных группах по искусственному интеллекту в роботах и системной биологии, что меня, наверное, зацепило больше. Потому что модель - это всё про холистику. Да, это про взаимосвязи, это не про отдельные кусочки, которые можно оцифровать и как-то связать.

Антон Арнаутов:

Главное сейчас происходит на границах между науками.

Анна Морозова:

Да.

Антон Арнаутов:

То есть ваша гуманитарность РАНХиГСа, она даёт вам в этом плане определённое преимущество.

Анна Морозова:

Да, наверное, я сразу говорю, мы не будем готовить глубину, нам не нужны будут программисты. Да, мы научим их понимать, программировать на R и Python, но они должны будут это знать до уровня построения технических заданий. Потому что в их голове задача сконструировать модель, сделать техническое задание программистам, потом валидировать эту модель и доказать её жизнеспособность. Если, возвращаясь к истории про риск-менеджмент, поскольку я в него достаточно долго была вгружена и прожила целый путь эволюции с этим процессом, то как там развивалась история. Она вам сейчас напомнит дата-саентистов. Вначале сказали, риск надо померить. Появилась история про стандартное отклонение. Кто, что такое стандартное отклонение, никто не понимал. Попробуйте прийти к руководителю банка и сказать: вы знаете, риск наш такой-то, потому что стандартное отклонение такое-то. У меня был опыт объяснения матожидания со стандартным отклонением зампреду банка. Если вспомнить, команда Казьмин, Алёшкина, которая была в Сбербанке, вот я Алёшкиной это объясняла.

Антон Арнаутов:

Раз отклонение, плохо работаете.

Анна Морозова:

В общем, это был челлендж. Дальше следующее, OK, не работает, потом придумали историю концепции ВАТ, которая объясняла просто, потери в течение определённого времени. А что было внутри зашито? Была вторая история. Поэтому сейчас, когда мы говорим про дата-саентистов, есть алгоритмы, есть Black-box, есть нейронка, которая что-то построит и посчитает, мы это до бизнеса всё равно, он не поверит, в любом случае. Это нужно научиться как-то ещё и объяснять. Потом что случилось с риск-менеджментом. Построили модели, их углубляли, углубляли, а потом случился модельный риск, как я говорю. То есть когда начали понимать, что различные модели дают различные ответы. Эти ответы могут отклоняться 5-20 % на некоторых ситуациях. Представьте себе, отклонение в риске банка 20 %.

Антон Арнаутов:

Критично.

Анна Морозова:

И это ещё данные, которые вы получаете с рынков, например, которые понятны, которые уже как-то валидны. А сейчас у нас с вами супербольшие данные, которые, в принципе, такие сырые, с ними понятно, надо что делать, их надо очистить, понять, где есть выбросы, что это такое за выбросы вообще, как кластеризовать, что с этим делать и так далее. И вот здесь включается уже история, наверное, в понимании вообще всего процесса.

Антон Арнаутов:

Так вот мне как раз и хотелось про понимание.

Анна Морозова:

Вот это история, которую мы пытаемся запустить.

Антон Арнаутов:

Что нужно развить такого в студенте, магистранте, как правильно называется, для понимания? Вот для, условно говоря, владения техническим инструментарием понятно, надо ему давать упражнения, он их будет делать, овладевать, учить какие-то формулы.

Анна Морозова:

Как говорит Греф, это сборщик по инструкции.

Антон Арнаутов:

Вот понимание, как можно развить понимание. Извините, я гуманитарий, поэтому я к себе сразу это приписываю. Как говорят, вообще сейчас наступает время гуманитариев.

Анна Морозова:

Знаете, я пыталась переквалифицироваться, но как-то опять затянуло. Что мне кажется, первое, что, на самом деле, есть и я с этим очень согласна, в программе финтеха у нас есть обязательные курсы, макроэкономика, микроэкономика, эконометрика.

Антон Арнаутов:

Чтобы человек видел большую картинку.

Анна Морозова:

Я не за то, чтобы понимать и изучать прямо до деталей эту историю, но это история про картину мироздания.

Антон Арнаутов:

И всё-таки, возвращаясь, картина мироздания клёво, извините за мой жаргон. Все-таки, что надо сделать, чтобы правильно образовывать дата-саентистов? Есть какой-то волшебный камень?

Анна Морозова:

Надо не только инструмент обучить, им изначально надо говорить о том, что основная история, это в моделях. Но не учить, что такое модели, как их валидировать, стандартные методики, это должно быть. Это как азбука. Они должны научиться это проживать, рефлексировать на эту историю, смотреть, как это было сделано в управленческом менеджменте раньше.

Антон Арнаутов:

То есть они ещё должны знать кейсы. Миллион кейсов.

Анна Морозова:

Конечно. Нет, кейсы, это вообще однозначно. Но только кейсы не только современные, потому что они пока единичные, а те, которые раскрываются, они раскрываются очень усеченно.

Антон Арнаутов:

Сунь Цзы придется изучать.

Анна Морозова:

Слушайте, это вообще хорошая история про стратагемы, если мы ещё зайдём на эту историю.

Антон Арнаутов:

У нас времени не хватит.

Анна Морозова:

Да, времени не хватит.

Антон Арнаутов:

Кстати, мы оставляем некие заделы на будущие передачи, я заранее приглашаю уже дальше, потому что я сам виноват, я признаюсь, я написал столько тем в наш сегодняшний анонс передач, конечно, мы их не освоим. Смотрите, перебираясь от одной темы к другой, мы говорили об очень предметной вещи, это магистратура финтех. Меня всегда это поражало, потому что я семь лет занимаюсь финтехом, я не знаю, что это такое. Финтех - это какая-то сборная солянка, которая, с одной стороны, ты интуитивно понимаешь, что там должно иметь отношение к денежкам, а с другой стороны, вроде как какие-то программисты должны быть с компьютерщиками. Вот более точного определения я дать не могу, потому что дальше начинаются нюансы, ты в них тонешь. Вот финтех, как отдельная дисциплина, вы для себя её можете как-то определить?

Анна Морозова:

Я тоже три года на эту тему задумываюсь, сколько существует магистратура. И поначалу со своего past dependence я для себя определила, что всё-таки финтек - это про бизнес аналитику, и я склонялась к дата-саентистам. Потом всё-таки я поняла, что финтек, это будет про внутреннее предпринимательство, product owner. Объясню, почему. На самом деле, да, основная задача, которую Сбербанк для себя видел, когда мы запускали эту программу, то есть понять, что происходит с рынком, как он трансформируется, какие технологии приходят, что из них можно взять и как перестроить бизнес процессы внутри банка. Поэтому для меня финтех стал всё-таки историей про технологическое предпринимательство, но внутреннее технологическое предпринимательство. То есть понимание контекста внутри банковской сферы и внутри именно банковской деятельности. И как этот процесс перестроить. Потому что можно 25 рассказать про экосистемы, про изменение платежей, у нас даже научный акселератор по блокчейну был на РАНХиГСе, хотя это может быть удивительно. Но это всё отдельные новые продукты, и без понимания, как их внедрить внутрь деятельности, учитывая ещё банковское лобби сильное.

Антон Арнаутов:

Смотрите, вы сейчас говорите безумно приятные для меня вещи, потому что у нас сейчас фокус, вот реально наш фокус, я не скрываю, что я являюсь фаундером нашего вот этого всего финтех лаба, мы сейчас пытаемся как раз зайти в тему product owner-ства, раз, и интерпренерства, два, вот этого внутреннего предпринимательства. Потому что мы уткнулись в то, что дальше ничего не работает. Но есть одна проблема, я хотел про стартапы говорить, но я чувствую всё, бедные стартапы, как всегда не хватит на них время.

Анна Морозова:

Про стартапы можно отдельно потом поговорить. У нас ещё защиты будут.

Антон Арнаутов:

Смотреть, есть проблема, я бы её сейчас, памятуя о нашей первой части разговора, назвал бы проблему зампредов. Вы, сори, умная, вы опытная, вы прошли вот это всё, у вас огромный бэкграунд и вы пришли к тому, что нужные product owner, надо растить внутренних предпринимателей. Вот вы сейчас их навырастите, я верю, я доверяю вам в этом плане, что вы сейчас методом проб и ошибок, естественно, мы все совершаем ошибки, но в итоге вы получите классный продукт, а именно людей, дата-саентистов, да ещё и интерпренеров. И куда они пойдут? Кто их ждёт?

Анна Морозова:

Конечно, о больном. Система не готова. У меня есть ещё одно направление в академии, я возглавляю центр корпоративных программ. И не отпуская своё прошлое, когда мы запустили программу с Росатомом, мы сказали, что ребята, здорово, у нас есть ПИРы, давайте мы как-то так придумаем, чтобы ПИРы начали реализовываться в жизни. ПИРы - это планы инновационного развития госкорпораций.

Антон Арнаутов:

Слава богу.

Анна Морозова:

Что мы придумали. Мы одни из первых запустили трек образовательный, не как все делают или как в Сколково, где мы конкурируем, проектный трек, где ребята работают над конкретными задачами бизнеса, в процессе образовательной программы доходят до технического задания, готового к реализации. Мы запустили трек работу со стартапами. Делали всё, как нам казалось, по правильному. Были питч сессии стартапов. Мы их сами отобрали, поскольку нам Росатом тогда не дал, мы отобрали их прямо просчитав их ПИРы, вгрузившись в эту тему, отобрали стартапы, причём некоторые из них, самое интересное, ими же де-факто через университет финансируются. Привели их к группе, а это кадровый резерв, надо сказать, и там 20 команд. Питч сессии прошли, и дальше нехотя, но как-то matching вначале случился. Им надо было выбрать стартап себе в управление. Задача была следующая. В образовательном контексте ввести этот стартап во внутренний контур организации.

Антон Арнаутов:

И вот тут и началось.

Анна Морозова:

Даже я не знала, что это может быть. Дальше началось конечно жуткое сопротивление. Первое сопротивление началось с критики стартапов и их идей. Второе началось с точки зрения того, что в принципе, коммуникативных барьеров. Потому что одни не понимали бизнес процессы внутри, вторые не хотели делиться ноу-хау своими, и каждый думал, что все друг друга кинут. Росатом не хотел раскрывать информацию, потому что они закрыты, плюс ещё госзаказ и так далее. А на самом деле, скажу так, выжило из 20 команд в этом метчинге 5. Дошло до защиты 3.

Антон Арнаутов:

А воплощено?

Анна Морозова:

Воплощено, я точно знаю, две, я за ними наблюдаю. Но я не ожидала, что такая конверсия будет низкая. Я для себя конечно вынесла кучу уроков в этой истории. Почему это не заработало, то есть что надо было делать. Но в любом случае, сталкиваясь с этим ни раз, ни два и не три, я понимаю, что здесь система, она пока ещё не очень готова. Сейчас попробую объяснить, почему. Я когда приходила в департамент науки и предпринимательства, история про предпринимательство была примерно следующая. У меня была задача про субсидии, я отвечала, в том числе, за финансовый блок. Вот у нас был размер субсидий миллиард, их надо раздать начинающим предпринимателям, инновационным предпринимателям и предпринимателям. Вроде хорошая задача, позитивная, классная. Но вы знаете, нам приходилось с флаерами приходить в бизнес центры, потому что нормальные предприниматели: А. они верили в эту историю; B. считали, что это кабала и нужно большое количество бумаг; C. считали, что мы всё равно попросим взятку. Хотя я пришла из банковской сферы, и ставила даже там историю про риск-менеджмент и про скоринговую модель оценки. Поэтому система была не готова.

Антон Арнаутов:

Так вот что, у нас время заканчивается. Что же делать с нашими зампредами? Вам не кажется, что нужна какая-то специальная стратегия по образованию заказчиков, скажем так.

Анна Морозова:

Она идёт. Ну тут есть ещё одно исследование, есть такой тоже европейский исследователь, Александр Тиссот, который провёл исследование, почему цифровая трансформация буксует. И как раз был опрос среди мидл менеджмента и топ менеджмента. И несмотря на все, это не только наша проблема, российская, хочу сказать. У него это исследование европейское. В котором подтверждено, что мидл менеджмент не хочет, потому что боится, что он исчезнет со своей работой, поляной и всем прочим из процесса, как только он эту цифровую трансформацию реализует, поэтому он сопротивляется. А топ менеджмент боится этой цифровой трансформации, потому что его сверху поддавливают, что она нужна, программа цифровой экономики, она у всех есть. Но с другой стороны, понимает, что процессом управлять в принципе не сможет. Возвращаясь к матожиданию.. Потому что они про это та Black-box не очень понимают.

Антон Арнаутов:

И отвечает он, на самом деле, вовсе не за количество инноваций на единицу времени, а за какой-нибудь вал поставили, сталь и так далее. У нас осталось буквально 2 минуты, а мы ещё обозначили такую замечательную тему, как стартап, как диплом. И мы конечно не успеем о ней поговорить. Я предлагаю её оставить на следующую передачу. Но всё-таки у меня такой простой вопрос, на самом деле. Когда вы говорите ребятам, что давайте, вы будете сейчас защищать свой стартап, как диплом, вы прививаете культуру внутреннего предпринимательства. А вы верите вообще, что стартапы сегодня востребованы в нашей стране?

Анна Морозова:

Вы знаете, я долго спорила про эту историю, работая в департаменте науки. Предприниматель, он рождается или им становятся? Я для себя точно определила, им становятся. У меня есть определённый критерий понимания того, что должно быть у предпринимателя, чтобы он стал успешным. У меня исследование своё, плюс мы сейчас делаем это на базе Thalamus Lab даже с нейрогаджетами. И подтверждаем, фактически, эту гипотезу. Так вот, я к тому, что стартап, просто стартап, это всё равно хорошая история про креативность, про предприимчивость, про самостоятельность, фактически. Её надо развивать. С точки зрения, можно ли запустить историю про технологические стартапы, опять-таки, мне кажется, продумав правильные каналы, продумав правильную модель, это сделать можно. Другое дело, учёных много, нобелевскими лауреатами становится немногие. Так и со стартапами. Конверсия будет.

Антон Арнаутов:

Это было в сериале «Кремниевая долина», когда там главный герой, переодевшись таксистом, начал жаловаться потенциальному инвестору о том, как ему тяжело. Он говорил: ну поплачь, как трудно стать миллиардером. Я всегда вспоминаю этот эпизод, что да, действительно, стартапом стать можно, успешным бизнесом сложнее, а добиться каких-то звёзд, наверное, удаётся только единицам. Но вас это не смущает. И даже в нашей такой, в условиях отсутствия венчурного рынка, капитализма и так далее, венчурного капитализма, я не говорю вообще. То есть вы всё равно считаете, что для стартапов есть определённая ниша. Правильно я понимаю?

Анна Морозова:

Я не только считаю, я считаю, что это правильно, если с точки зрения развития человека смотреть. Стартап - это про самостоятельность. Это про принятие риска, это про ответственность. Ты не делаешь этого, фактически, работая в любой структуре наёмным работником. Чем больше самостоятельных людей будет осознанных, принимающих на себя риск, тем быстрее мы стартонём дальше.

Антон Арнаутов:

Ура, на этих очень оптимистичных словах я позволю себе поблагодарить за очень интересную передачу. Действительно, мы дали больше, по-моему, авансов на будущее, я приглашаю ещё раз в студию, спасибо большое, Анна.

Анна Морозова:

Спасибо большое, Антон