• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

Искусственный интеллект работает лучше, чем специалист по безопасности

Мachine learning – технологический пузырь или насущная необходимость для бизнеса, на этот вопрос ответили представители российских компаний, в которых активно применяют технологии искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ) из ИТ-лабораторий вышел в бизнес-среду. Здесь он решает практические задачи: увеличение прибыли, снижение издержек, повышение эффективности внутренних процессов, обеспечение информационной безопасности и др. Некоторые компании раньше остальных включились в процесс изучения возможностей технологии. О бизнес-результатах, полученных с помощью ИИ, рассказали ньюсмейкеры в ходе форума по системам искусственного интеллекта RAIF.

С точки зрения директора по разработке и внедрению ПО «Инфосистемы Джет» Владимира Молодых, ключевая история состоит в том, что сегодня появилась возможность экономически эффективно применять технологию во многих отраслях экономики. До определенного момента она стоила дорого, вместе с тем в этом направлении работало мало специалистов, а значит экономический эффект был слабым.

«Мы находимся в некой фазе изменения рынка, если раньше компании применяли искусственный интеллект в специализированных областях, то теперь технология широко используется», – пояснил специалист. Чтобы понять, нужен ли предприятию ИИ или нет, достаточно ответить на вопрос: способна ли новация сэкономить на производстве или бизнес-процессах? Он убежден, ситуация на рынке в ближайшее время будет меняться: компании начнут наращивать собственную экспертизу в работе с данными.

Например, в торговой сети «М.Видео» сервисы искусственного интеллекта и машинного обучения помогают по-новому общаться с покупателями. ИИ с вероятностью 70% предсказывает, например, оплату товаров, которые покупатель отложил в корзину. Это позволяет компании продвигать востребованные товары. Другая область применения технологии – оптимизация логистики, прогнозирование спроса на товары в магазинах и распределительных центрах сети.

По мнению Сергея Сергеева, директора по ИТ компании «М.Видео», пилотные проекты с применением ИИ были запущены полтора года назад и сегодня глубина проникновения технологии увеличивается. ИИ становится трендом на рынке и инвестиции в него растут. Однако не всегда рекламные заявления разработчиков соответствуют ожиданиям бизнеса. На вопрос о сроках окупаемости он ответил: «На стадии пилотных проектов – это небольшие ресурсы: команда из 10 человек. Но отдача видна по результатам наших маркетинговых компаний. Конверсия в продажах связанных товаров выросла на 20%, за счет «умных алгоритмов» продажи аксессуаров поднялись также на 20%, рекламные кампании с помощью мейл-рассылок и смс стали эффективнее на 20-30%», – отметил ИТ-специалист.

По словам руководителя департамента «Цифровой банкинг» банка «Уралсиб» Александра Сахарова, технологии ИИ и машинного обучения в финансовом секторе используются последние 15 лет. Однако если раньше это были примитивные алгоритмы для прогноза фрода и дефолтов, то сейчас ситуация резко изменилась и ИИ применяются для решения более сложных задач. Это связано с увеличением базы данных и ростом подключенных устройств. «Конечно, всегда нужно опираться на конкретные бизнес-задачи. Среди них есть краткосрочные: они могут быть простыми и давать быстрые результаты, их окупаемость 1-3 месяца. Маркетинговые механизмы окупаются за квартал. Есть стратегические перспективы, когда можно объединиться с другой компанией и делать уже глобальные вещи. Например, телеком, чтобы контролировать фрод, пользуется механизмами Яндекса», – рассказал Александр Сахаров.

Для достижения значимых результатов нужно кооперировать усилия и тогда будет больше синергии. Он подчеркнул, что сегодня необходимо развивать эко-систему, когда в одной географической точке объединяются профессионалы и создают новые технологии.

По мнению старшего инвестиционного менеджера Runa Capital Константина Виноградова, для того чтобы эффективно применять machine learning и показывать возврат инвестиций в технологию, нужно иметь три составляющие: данные, алгоритмы и железо. В будущем многие процессы придется перестраивать. Сначала machine learning найдет применение в маленьких сегментах бизнес-процессов, позже, когда люди поймут, как работает технология, переосмыслению будут подвергнуты все операции на предприятии. По прогнозам Константина Виноградова, следующий шаг – появление нового вида организации, который нам еще предстоит придумать. На вопрос, как сохранить работу в эпоху искусственного интеллекта, он ответил, что видит два сценария развития событий. Для этого нужно обратиться к истории и проследить за тем, как новые технологии изменяли жизнь людей. Он напомнил, что в начале прошлого века появились тракторы, которые автоматизировали сельское хозяйство – ключевую на тот момент индустрию. Тогда было «два типа субъектов»: фермеры и лошади. «Первые – превратились в горожан, а вторые – фактически вымерли. Это плохая история. Хороший сценарий выглядит как Древний Рим, где существовали плебеи, патриции и рабы. Экономика работала за счет рабов. В будущем именно машины станут рабами, а люди будут получать доход по аналогии «хлеба и зрелищ»», – высказал свое мнение инвестиционный менеджер. Он также напомнил, что в США автоматизация производства привела к тому, что миллионы американцев в ближайшие годы могут остаться без работы.

Опытом использования искусственного интеллекта для обеспечения информационной безопасности поделился генеральный директор Attack Killer Рустэм Хайретдинов.

Технологию ИИ осваивают и злоумышленники. Первоначально хакеры атакуют для того, чтобы объект «засветил» собственные способы защиты. На этой основе происходит обучение их нейросетей, а после идет целенаправленный удар по системам. По мнению топ-менеджера, то, что сегодня называется машинным обучением, было известно российским математикам еще в конце 20 века.

«Я в 1987 году писал программу управления стрельбой в войсках ПВО, и там задачи оптимизации и все эти алгоритмы очень хорошо использовались. Просто у маркетинга сейчас дошли деньги сделать из этого next big thing. Почему нет? Дайте на этом заработаем. Мы-то как раз математику учили», – напомнил Рустэм Хайретдинов.

Он также рассказал, как российские разработчики боролись с ложными срабатываниями в приложениях. Беда в их защите – дилемма «bug или feature».

«Когда решали эту проблему, мы использовали некие алгоритмы, которые теперь называются красиво «искусственный интеллект». В 2015 году выпустили продукт, который работает лучше аналитика безопасности и делает меньше ошибок, чем человек», – заключил топ-менеджер. В результате, заказчикам не нужно нанимать специалистов, которых итак негде взять на рынке труда. Ну а компании такие разработки позволяют выигрывать в конкурентной борьбе.

По мнению экспертов, внедрение новейших технологий – это вопрос «гонки вооружений» за десятками-сотнями миллионов долларов прибыли в перспективе. 

Оставить свой комментарий:

Комментарии по материалу