На службе бизнеса и государства: искусственный интеллект поможет всем?

Спикерами мероприятия стали первые лица компаний ABBYY Россия, Форсайт, Statanly Technologies, DZ Systems. Модератором дискуссии выступил - Валентин Макаров, президент НП «РУССОФТ».

Мероприятие было открыто выступлением Дмитрия Шушкина, генерального директора ABBYY Россия. Дмитрий рассказал о результатах проведенного компанией совместно с экспертами PwC исследования применения искусственного интеллекта в России - на государственной службе и в бизнесе, рассмотрел в целом практику применения интеллектуальных технологий в России и мире.

«Как показало совместное исследование ABBYY и PwC Digital IQ в России, технологии искусственного интеллекта – одни из самых востребованных для российских организаций, - комментирует Дмитрий Шушкин. – В промышленности ИИ помогает контролировать производственные цепочки, следить за безопасностью сотрудников, удаленно управлять объектами. В банках – в десятки раз быстрее отвечать на запросы клиентов, выбирать для них финансовые продукты, одобрять кредиты, в том числе многомиллиардные для крупного бизнеса.

Госорганизации с помощью ИИ могут проще и быстрее предоставлять услуги и отвечать на обращения граждан, а также автоматизировать бизнес-процессы в ведомствах. При этом для успешного внедрения интеллектуальных технологий в любой отрасли важно на первом этапе проанализировать, как лучше изменить процесс, и оценить необходимость применения решения. В этом помогают технологии для интеллектуального анализа бизнес-процессов (Process Mining). Именно поэтому в ближайшие два года спрос на них вырастет на 140%».

Алексей Выскребенцев, руководитель пресейл-практики компании Форсайт, продолжил конференцию, выступив с докладом: «Искусственный интеллект в производственных процессах: когда это эффективно?»

«Успех внедрения интеллектуальных систем зависит от ряда факторов, которые важно учесть на старте проекта, иначе – в компании появится дорогая и неэффективная “игрушка”, а руководство может составить представление об общей неэффективности цифровизации, - отмечает Алексей Выскребенцев. – Прежде всего, важно четко сформулировать цель проекта, оценить стоимость владения системой – она должна быть ниже финансовой выгоды от ее внедрения. Наши заказчики, как правило, сначала делают небольшой пилот, чтобы оценить эффективность и затраты. Важно также собрать качественные и полные данные, провести их “очистку”. Далее – определить “управляющие параметры”, с учетом которых система будет принимать решения. И, наконец, нужно трансформировать корпоративные бизнес-процессы, которые мешают эффективному внедрению системы и ее работе».

Также эксперт отметил, что «понятие “искусственный интеллект” сегодня сильно размыто: если обобщить популярные представления о функциональности бизнес-приложений с технологиями ИИ – речь пойдет о системах, которые анализируют большие массивы данных и на основе них описывают сценарии развития событий. Эти системы преимущественно используют алгоритмы, логику которых формирует человек. Некоторые алгоритмы настолько хороши, что работают лучше, чем человек, но они созданы человеком и решают определенную задачу. Поэтому пока преждевременно говорить о “полноценном искусственном интеллекте”. Нам нравится более осторожное понятие – интеллектуальные системы поддержки принятия решений».

Сергей Федоров, руководитель компании Statanly Technologies, продолжил дискуссию, рассказав о примерах применения его компанией решений в области искусственного интеллекта в крупных компаниях, которые буквально несколько лет назад даже не представляли, как можно применить ИИ и существенно оптимизировать различные процессы.

«С каждым годом все больше компаний, на первый взгляд далеких от технологических возможностей ИИ, пытаются внедрить и успешно внедряют интеллектуальные алгоритмы. Среди наиболее часто применяемых кейсов - прогнозные системы отказа и поломок сложного оборудования, системы на базе компьютерного зрения применяемые для детекции параметров различных технологических процессов, контроля работы оборудования и т.д. Отдельно выделен целый класс задач, связанных с персонализацией предложений и обогащению данных из открытых источников интернета. Подобные решения уже используют такие крупнейшие компании России, как Норникель, Газпром-нефть, Сибур, Евраз, Синара-Транспортные машины», - отмечает Сергей.

К тому же, эксперт отметил, что крупные компании, наращивая и воспитывая собственные компетенции внутри компании, часто используют аутсорсинг в области интеллектуальной разработки в связи с тем, что у их собственных специалистов слишком много других задач, а часто и уровень экспертизы не дотягивает до решения требуемой задачи. При этом, с внешними подрядчиками им работать легче и проще.

Подвел итоги дискуссии Дмитрий Завалишин, генеральный директор ГК DZ Systems, выступив в темой «Использование технологий искусственного интеллекта для поиска экспертов».

Дмитрий отметил, что «Одна из главных задач любого проекта - поиск профессионалов, которые могут принести в него ключевые и/или специальные знания. Такие специалисты могут быть сотрудниками компании или привлечёнными консультантами, в любом случае, они обеспечивают привнесение в проект экспертных знаний.

Сегодня поиск таких экспертов зачастую превращается в обзвон друзей или знакомых, попытки прочесть тысячи статей в Интернете. Результат этих действий в изрядной степени стохастичен. В то же время, существует методика анализа публикаций, которая может быть использована для выявления степени профессионализма того или иного эксперта по определённой теме. Эту методику можно использовать как один из этапов работы по поиску ключевых и уникальных специалистов».

Пресс-клуб РУССОФТ завершился обширной сессией вопросов и ответов. Слушателей дискуссии интересовали этические проблемы применения искусственного интеллекта, его влияние на рынок труда будущего, ограничения, которые может создавать искусственный интеллект в HR, а также технические вопросы применения AI в государственных и бизнес процессах.