15 августа 2023 г.
Причина нарастающего интереса к инструментам на основе «искусственного интеллекта» очевидна: они доказали свою эффективность. В сегменте «реальной экономики» уже есть множество кейсов — как глобальных, так и локальных — показывающих улучшение бизнес-показателей от внедрения ИИ. Отдельные прецеденты показывают масштабы происходящего и в сумме рисуют картину, важную для игроков канала.
Первые успехи: финансы...
Сегмент банков, финансов и страхования исторически является наиболее восприимчивым к smart-инновациям. В российских практиках сегмента процессы внедрения ИИ-инструментов начались давно.
«В корпоративном кредитовании мы применяем „искусственный интеллект“ с 2018 года и все эти годы планомерно увеличиваем долю сделок, которые рассматриваются с его помощью», — говорит Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления «Сбербанка». Как видно, тут начали первыми экспериментировать с ИИ, соответственно одними из первых и достигли выразительных результатов.
За это время технологии ИИ стали зрелыми, применяют их широко. «На текущий момент среди всего количества заключённых сделок оборотного кредитования и банковских гарантий доля тех, которые рассмотрены с применением искусственного интеллекта, порядка 80%», — говорит г-н Ведяхин, отмечая, что применение ИИ при формировании кредитного портфеля позволяет обеспечить уровень качества выше, чем у аналогичного полученного «ручным» способом. Зрелость технологий позволяет масштабировать ИИ на другие банковские продукты, где ранее ручной труд не имел альтернативы.
Применяют ИИ-инструменты как банкиры, так и страховщики. Например, «Ингосстрах», одним из первых внедривший ИИ на российском рынке ДМС, недавно сообщил о 20% сокращении времени согласования гарантийных писем на назначения врачей. Очевидно, что это имеет не только важное значение для бизнес-показателей компании, но и несет выраженную социальную функцию: клиенты стали быстрее получать медицинскую помощь в клиниках. «Цифровизация внутренних бизнес-процессов компании позволяет повышать ее конкурентоспособность и клиентоцентричность за счет совершенствования качества оказываемого сервиса на всех этапах», — говорит Дмитрий Попов, исполнительный директор «Ингосстрах».
Появились первые исследования, направленные на понимание влияния генеративного ИИ на экономику: его использование сможет повышать производительность труда на
0,2-0,3% в год, по данным McKinsey, причем такая динамика сохранится до 2040 года. По прогнозам аналитиков, такой прирост производительности будет приносить мировой экономике дополнительно от 2,6 до 4,4 трлн долл. ежегодно.
...и другие сегменты
ИИ востребован на других рынках, которые в большинстве случаев оказываются «невидимыми». Про нишевые кейсы сейчас рассказывают мало — в силу определенных обстоятельств даже медиаплощадок для этого немного — но кейсов много, среди них есть даже success stories, однако сейчас мы поговорим о некоторых нишах, причем рамочно.
Например, ИИ-решения позволяют оптимизировать эксплуатацию оборудования и существенно повлиять на ТСО. Соответствующие решения уже активно используют на транспорте, в энергетике и в других отраслях, даже в ЦОДах. ИИ сокращает затраты на обслуживание инженерной инфраструктуры ЦОДа за счет раннего обнаружения и разрешения проблем, говорит Юрий Лохин, директор по информационным технологиям в компании Alias Group: «Технология позволяет разработать регламент обслуживания оборудования, исходя не из количества часов, в течение которого шла эксплуатация, а по результатам интеллектуального анализа состояния отдельных узлов и частей инженерных систем ЦОД». Служба по эксплуатации получает возможность принять аргументированное решение, нужен ли ремонт, на каком узле, когда и в каком объеме.
Другой нишевой пример, за которым огромный вертикальный рынок — агрокомплекс. Система рекомендаций, построенная на ИИ и учитывающая широкий спектр данных — от прогноза погоды до данных со спутниковых снимков, от особенностей агрокультур до информации, полученной «компьютерным зрением» с камер на дронах и сельхозтехники — оказывается полезна агрономам и позволяет оптимизировать как технологические, так и бизнес-процессы. Разумеется, рекомендательные сервисы актуальны как в агрокомплексе, так и в животноводстве, где тоже служат повышению эффективности. Данный пример — только один из широчайшего количества вариантов применения ИИ в сельском хозяйстве.
Важность ИИ в рамках оптимизации процессов управления сельхозпредприятиями, повышения эффективности инвестиций в АПК и улучшения показателей собираемости урожая, которые особенно важны в текущих непростых условиях, отмечает Ольга Ускова, генеральный директор Cognitive Pilot. ИИ способствует повышению прибыли аграриев и снижает уровень влияния субъективных факторов на их работу, напоминает г-жа Ускова. К этому направлению привлечено особое внимание государства, которое, в частности, активно решает задачи регуляторики — например, недавно Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) утвердило национальный стандарт Российской Федерации ГОСТ Р
В силу высокой важности ИИ для экономики активность в данном сегменте проявляют как федеральная власть, так и регионы. Например, на ПМЭФ среди договоров о сотрудничестве, в рамках которых предусмотрено проводить исследования и пилотировать модели «машинного обучения» и другие технологии ИИ в сферах здравоохранения, транспорта, строительства, защиты окружающей среды, комплексного решения экономических, экологических и социальных задач в регионе, было соглашение, подписанное Валерий Лимаренко, губернатором Сахалинской области, со «Сбером». В рамках этого соглашения также предусмотрены совместные мероприятия, конкурсы и хакатоны для популяризации применения ИИ в работе государственных органов Сахалинской области.
Вместо заключения
«Новое поколение „искусственного интеллекта“ избавит от рутинной работы и даст волю творчеству», — считает Сатья Наделла, исполнительный директор корпорации Microsoft. Большое будущее, связанное с активным внедрением ИИ в практики вертикальных рынков, осознают не только представители экспертного сообщества и «капитаны экономики», но и многие россияне.
Специальности, связанные с ИИ, вошли в первую пятерку самых востребованных по мнению россиян, которые выбирают направление для обучения или желают сменить род деятельности. Топ специальностей, которые хотят освоить в РФ, открывают «айтишники» (синтетическая позиция, которая включает даже программистов), на которых хотели бы учиться 10,8% опрошенных в ходе совместного исследования Финансового университета при Правительстве Российской Федерации и «Ингосстраха», далее идут учителя (10,8%), юристы (10,6%), специалисты по «искусственному интеллекту» (7,6%) и финансисты (6,7%). Интересно, что в Top five не попали даже врачи (6,3%)!
Тема обучения технических специалистов, разработчиков и аналитиков, владеющих ИИ-инструментами, сегодня крайне актуальна, но это не единственная точка соприкосновения высшей школы с практиками индустриальных направлений «искусственного интеллекта». Этот тандем (с одной стороны структуры академические и учебные, с другой — корпоративные заказчики и весь российский ИТ-канал) обеспечивает дополнительные возможности для развития ИИ в российских условиях, о чем мы поговорим в следующий раз — это оказывается важно для вендоров, интеграторов, внедренцев и пр.
Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель IT Channel News
