Как искусственный интеллект завоевал бизнес
К 2030 году технология принесет мировому ВВП $15,7 трлн
Хотя идея искусственного интеллекта (ИИ) не нова, в последнее время область его применения заметно расширилась. Появилось больше данных для обработки, а компьютеры не только поумнели, но и стали умещаться на ладони. Иногда технология напоминает о себе, лишь когда речь идет о громких новинках – например, в прошлом году весь мир узнал о стартапе Prisma, который с помощью искусственного интеллекта стилизовал фотографии под картины известных художников. Но для ИИ найдется место и в крупном бизнесе.
По оценкам PwC, внедрение ИИ к 2030 г. даст 14%-ный прирост мировому ВВП (на $15,7 трлн). Это больше, чем нынешний суммарный объем промышленного производства Китая и Индии. Поэтому эксперты PwC считают технологии ИИ наиболее перспективным направлением развития бизнеса.
Сегодня ИИ трансформирует все отрасли, уверен гендиректор «ABBYY Россия» Дмитрий Шушкин. В банках он обрабатывает документы, в корпорациях – автоматизирует процесс закупок, в телекоммуникациях и ритейле – обрабатывает запросы и комментарии клиентов, сторожит репутацию. В строительстве и промышленности ИИ читает проектную документацию и находит расхождения на ранних стадиях, что помогает снижать расходы на проект. Постепенно переходят на ИИ индустрия развлечений, медийный бизнес, производство повседневных товаров.
«Если ваша компания относится к одной из этих отраслей, то, скорее всего, ваши конкуренты уже тестируют или используют эти решения», – уверяет Шушкин.
Робот даст взаймы
По данным oneFactor (предлагает бизнесу сервисы ИИ), в конце 2016 г. больше 75% всех решений по работе с клиентами в кредитных договорах банки принимали с учетом рекомендаций ИИ. Многие российские банки так управляют рисками: определяют платежеспособность клиентов, оценивают вероятность дефолта или мошенничества. Принятие решений почти целиком автоматизировано, уверяет гендиректор компании Роман Постников.
При одобрении кредитов ИИ самостоятельно сопоставляет данные клиента и запрошенную им сумму со скоринговыми моделями и за несколько секунд формирует индивидуальное кредитное предложение, рассказывает представитель «Тинькофф банка». Робот следит за финансовым поведением и тратами клиента и сам принимает решение, можно ли увеличить лимит кредита конкретному клиенту. При этом робот анализирует результаты и самостоятельно обучается, рассказывает представитель банка.
Традиционно банки (и другие компании) используют ИИ в чат-ботах, которые помогают сотрудникам обслуживать клиентов, напоминает представитель «Тинькофф банка». Уже сейчас боты обрабатывают около 20% запросов, говорит он. Боты не только отвечают на вопросы клиента, но и понимают, что именно он хочет спросить. Представитель Сбербанка тоже приводит в пример чат-боты. Кроме них в госбанке технологии ИИ ускоряют выдачу кредита, прогнозируют нужные объемы наличной валюты в отделениях и собирают от клиентов обратную связь. С помощью ИИ Сбербанк развивает компьютерное зрение и биометрию, речевую аналитику и синтез речи, работу с естественным языком и текстом.
ВТБ начал применять алгоритмы машинного обучения в начале этого года. Цель – управлять рисками, объясняет директор по управлению проектами больших данных банка Василий Гаршин. В будущем банк надеется с помощью технологии более точно прогнозировать дефолт по клиентам и спрос на продукты банка. Вряд ли роботы полностью заменят сотрудников банка, считает Гаршин, но вот принятие решений по кредиту на основе моделей машинного обучения – уже реальность, подтверждает он.
Робот позвонит
Системы автоматического распознавания речи самостоятельно повышают точность распознавания голоса, рассказывает представитель компании «Ситроникс». Эта технология используется, например, в проекте «Автоматическая классификация обращений», которым «Ситроникс» занимается вместе с МГТС.
МТС использует ИИ в клиентских сервисах. Компания планирует развивать продукты в цифровой медицине и онлайн-образовании, сообщает представитель оператора. Например, ИИ сможет автоматизировать диагностику, удаленно контролировать здоровье пациентов и давать рекомендации для врачей и преподавателей. Оператор использует ИИ и для анализа больших массивов данных, что помогает улучшить работу салонов связи. Прогнозы посещаемости розничных точек позволили МТС на 15% сократить фонд рабочего времени, указывает представитель компании.
Как и банки, операторы пользуются чат-ботами. В МТС и «Вымпелкоме» они отвечают на вопросы абонентов. А «Мегафон» делал чат-бот в поддержку тура группы «Ленинград», партнером которой является оператор, рассказывал представитель «Мегафона». Смысл существования этого бота представитель оператора видит в вовлечении и развлечении людей. Также «Мегафон» с помощью ИИ анализирует предпочтения абонентов тарифа «Включайся», сервис «Мегафон.ТВ» анализирует предпочтения подписчика. Еще «Мегафон» предлагает применять ИИ в анализе геоданных: передвижение абонентов по городским артериям позволяет прогнозировать, как открывать салоны и строить сеть.
Робот в погонах
Элементы ИИ использует и оборонно-промышленный комплекс. Представитель «Ростеха» приводит в пример решения для боевых самолетов, которые, например, позволили сократить экипаж Су-35 и Су-57 до одного пилота. Другая задача – охрана государственных границ. ИИ просчитывает действия и маршруты нарушителей и может вести боевые действия: технология сама решает, какой машине отдать цель и из какого оружия стрелять.
Технологии концерна «Калашников» распознают местность, одежду людей, манеру поведения, рассказывает представитель «Ростеха». Затем ИИ выбирает оружие и ликвидирует преступника или переводит огонь в сторону, если из-за укрытия появился ребенок, женщина или безоружный мужчина. ИИ самообучается в процессе работы и, соответственно, способен имитировать работу человеческого мозга, уверяет представитель «Ростеха».
В других отраслях
Несмотря на интерес, некоторые отрасли (например, традиционно консервативная промышленность) часто недооценивают возможности ИИ, сокрушается исполнительный директор Yandex Data Factory Александр Хайтин. Но в консервативности он видит плюсы: предприятия накапливают большие объемы данных, которые потом и предложат обработать роботу.
Хайтин уверен в потенциале внедрения ИИ в отраслях непрерывного производства – нефтегазовой, химической, металлургии. В них, продолжает Хайтин, с помощью ИИ можно предсказывать качество продукции, оптимизировать параметры производства и расхода сырья. Даже небольшое улучшение отдельного процесса на 3–5% может вылиться в многомиллионную экономию, подсчитывает эксперт.
Что такое ИИ
ИИ стремится к тому, чтобы синтезировать информацию и делать обобщения, но полноценных примеров работы такой технологии нет. Пока что мы имеем дело с ИИ, который не пытается имитировать человеческое мышление, а решает четко сформулированную проблему с помощью методов обучения.
Ритейл с помощью ИИ может прогнозировать спрос, улучшать логистику и внутренние процессы в магазине, формировать индивидуальные предложения для покупателей, рассказывает IT-директор X5 Retail Group Фабрисио Гранжа. Например, рассказывает Гранжа, компания внедрила машинное обучение для маркетинга в сети «Перекресток». ИИ учитывает частоту и сумму покупок, стиль жизни, приемлемый уровень цен, любимые категории товаров, продолжает Гранжа. Такие знания увеличивают эффективность целевого маркетинга на 5% и сокращают расходы на коммуникации на 40%. Система уже сформировала персональные предложения для участников программы лояльности, и сегодня более 70% целевых акций создается с ее помощью. Подготовка целевых предложений ускорилась в 7 раз, резюмирует Гранжа.
А холдинг «Росэлектроника» (входит в «Ростех») интересуется работой с языком. Он создает лингвистический процессор, для того чтобы компьютер «чувствовал» морфологию и синтаксис языка, понимал семантику текста. Получившийся продукт должен искать необходимые сведения, читать СМИ, анализировать большие массивы данных, систематизировать документооборот и статистическую информацию, обещает представитель «Ростеха».
Любой сельхозпроизводитель, сталкивающийся с дефицитом грамотных управленцев и агрономов, рано или поздно придет к идее использования искусственного интеллекта, уверен директор по развитию ExactFarming (IT-сервис управления сельским хозяйством) Егор Заикин. Но в ближайшие 15 лет полноценное использование возможно лишь там, где растения живут в контролируемых условиях. В открытом поле пока нельзя оцифровать все факторы, влияющие на урожай, а они нужны для полноценной работы ИИ, указывает Заикин.
Плюсы и минусы
По данным PwC, 74% российских компаний планируют инвестировать в ИИ в ближайшие три года. Они стремятся автоматизировать рутину, отмечает руководитель центра компетенции по прикладному анализу данных PwC в России Олег Данильченко. Примерно 40% российского рынка труда изменится за счет использования систем ИИ, уверен Постников. По его наблюдениям, лидером автоматизации труда является финансовый сектор. Вслед за ним современные методы оценки рисков на основе ИИ активно внедряют страховые компании. Для них это возможность увеличить прибыль страхового портфеля на 5–10%, утверждает Постников.
А президент Сбербанка Герман Греф пригрозил, что перестанет брать на работу юристов, которые не знают, что делать с нейронной сетью (одна из технологий ИИ).
Если компания смогла обучить сотрудников, то обучит и машину, которая будет работать быстрее и дешевле, уверяет Шушкин. В среднем проекты с ИИ окупаются за два года, ссылается ABBYY на данные компании Сylance. Почти на каждом предприятии, с которым работает Yandex Data Factory, находятся десятки кейсов успешного внедрения ИИ, указывает Хайтин. При этом в отличие от других технологий ИИ не требует существенных капитальных вложений.
Но не стоит забывать и о рисках.
67% руководителей компаний в мире полагают, что в ближайшие пять лет ИИ будет отрицательно сказываться на доверии к отрасли, рассказывает руководитель практики контроля рисков PwC в России Тим Клау. Безопасность технологии вызывает вопросы: данные должны быть проверены, а машины должны четко выполнять распоряжения человека. Есть и вопросы этического характера: приемлемо ли влиять на выбор человека и представляют ли потребители, кто имеет доступ к данным. В жестко регулируемых отраслях (например, здравоохранении и финансах) внедрение ИИ может столкнуться с нормативными ограничениями. А законодательство пока что переменчиво, указывает Клау.
ИИ не заменяет человека, а лишь оптимизирует ситуации, когда уже понятны принципы принятия решений людьми, указывает партнер KPMG Николай Легкодимов. Многие ждут, что ИИ будет думать за них, но реальность не соответствует ожиданиям, отмечает эксперт.
