Интересуетесь искусственным интеллектом? Мы разобрали практически 20-летний опыт работы с ИИ, а также поговорили с директорами компаний-гигантов о будущем технологии. Читайте интервью с Саркисом Григоряном (Neurocomm), Андреем Черногоровым (Cognitive Technologies), а также краткий обзор ИИ в сфере финтех и аналитику Infoshell.

Но для начала немного статистики

По данным исследования 2018 года, в РФ ИИ чаще всего используют как виртуальных помощников (38%). На втором месте — машинное обучение и прогнозный анализ (35%). На третьем — анализ изображений (30%). Меньше всего процентов у обработки запросов на естественном языке (25%), распознавания лиц (22%), самоуправляемых механизмов (9%) и роботехники (8%).

Специалисты уверены, через 5 лет всё изменится. Лидирующим направлением станет прогнозный анализ (39%). Чуть менее популярными будут анализ изображений (34%), виртуальная помощь и обработка запросов на естественном языке (33%). Распознавание лиц (31%) и самоуправляемые механизмы (24%) станут использоваться бизнесменами чаще, чем раньше. При этом машинное обучение перестанет быть настолько востребованным (24%). Что примечательно, даже через 5 лет роботехника не будет в тренде (17%). Однако это лишь вопрос времени.

Как бы там ни было, давайте жить настоящим.

Саркис Григорян. CEO, Neurocomm

— Саркис, пожалуйста, представьте свою компанию. Вы разрабатываете ИИ для бизнеса, верно?

Компания называется Neurocomm, и у нас несколько направлений деятельности. Один из них — это консалтинг для бизнеса. На самом деле сейчас существует огромная пропасть между потребностями бизнеса и людьми внутри него, теми, кто осознаёт, какие проблемы они хотят решить с помощью тех же нейронных сетей или машинного обучения. Разработчики, программисты, инженеры — сотрудники, которые достаточно далеки от бизнес-процессов, однако делают много важного и интересного.

Одна из самых больших проблем при внедрении — подружить две эти стороны. Наша компания, как я всегда говорю, «наводит мосты» между разработчиками и бизнесменами в вопросах создания и использования ИИ.

Это с точки зрения направления консалтинга.

Также у нас есть подразделение, которое занимается разработкой систем распознавания эмоций. В нашей команде двое преподавателей из МГУ: с мехмата и психологического факультета. Наши разработки построены на основании научных исследований. И сейчас у нас есть несколько направлений решений.

Одно из них — аналитика для контакт-центров. Это системы контроля эмоций, которые позволяю распознать уровень удовлетворённости клиента, позволяют выявлять токсичных сотрудников (тех, кто провоцирует клиентов на негатив). А также наоборот: искать и награждать лучших, помогать распространять их навыки в коллективе.

Еще у нас параллельно идёт пилотный проект с одним такси-агрегатором. К сожалению, я пока не могу его назвать. Суть заключается в том, что наша система будет выявлять уровень агрессии у водителя.

В общем, мы фокусируемся на клиентских сервисах и общении сотрудников с людьми. При этом мы не боимся, что в клиентский сервис придут чат-боты и роботы, потому что на одной из сторон всё равно всегда будет человек. А наша задача — выявлять эмоции человека.

— Насколько, вообще, ИИ-технологии популярны в РФ сегодня? И какие?

Для начала давайте определимся, что мы имеем в виду под ИИ. Если рассматривать термин с точки зрения учёных и инженеров, то это просто копирование некой интеллектуальной деятельности человека.

С такой точки зрения обычный светофор в центре города — это тоже ИИ. Потому что он автоматизировано выполняет человеческую работу. Больше того, я думаю, что сейчас мало людей смогут заменить светофор. Так что он получается даже интеллектуальнее.Это функция, которая заменяет собой человека. Мы будем говорить в рамках таких понятий. Так что давайте отбросим сказки про роботов.

Весь этот хайп вокруг ИИ него спровоцирован развитием нейронных сетей. На самом деле начало этим технологиям было положено ещё в 50-х гг. прошлого века. Просто на тот момент не было достаточных наборов данных и мощностей, чтобы развить нейронные сети в полной мере.

Чтобы понимать, в среднем (за последнее время), с момента создания алгоритма до того как он получает широкое применение проходит 18 лет. С момента когда формируется датасет, до того как этот же алгоритм «выстрелит» проходит в среднем 3 года.

Ну и, конечно, большую рекламу ИИ сделали GAN’ы (генеративные нейронные сети): PRISMA, смена лиц, все эти маски, которые появились в течение последних лет. Люди, которые до того не обращали внимание на подобные технологии, начали это делать.

В общем, что касается ИИ, в этой сфере сейчас одновременно применяется достаточно большое количество разных технологий. Не то чтоб нейронные сети начали работать и заменили все остальные методы. Нет. До сих пор применяется, например, хардкорное программирование, когда все вещи решаются в лоб. Нужно понимать, что все системы — это просто инструменты. И в данном случае человек решает, каким ему необходимо воспользоваться. Иногда простое программирование, рутинное, намного проще, быстрее, дешевле. И больше смысла несёт.

Плюс есть машинное обучение, алгоритмы, которыми пользуются в массе различных проекторов и задач, например для прогнозирования особенностей материалов. И нейронные сети это всего лишь подмножество методов машинного обучения.

Ключевым образом от всего остального нейронные сети отличаются тем, что они могут самообучаться. И если первые сети обучались на простых и структурированных данных, которые было несложно понять и формализовать (например, заранее обработанный набор чисел), то современные алгоритмы умеют доставать данные из несистематизированных массивов. Например, потоковых видео. Это неочевидно, непросто, однако такие задачи уже хорошо решаются. И это даёт очень большое развитие отрасли.

Если мы говорим про крупную промышленность, то тут такие системы способны создавать новые материалы, новые технологии, новые детали. И этому есть примеры. Например, созданные ИИ антенны, которые сейчас работают на МКС. Выглядят они невзрачно, даже смешно,только работают лучше, чем всё, что было создано людьми.

Химия, фармакология и т. д. Создание новых молекул, лекарств, поиск токсичных молекул. Чтобы не тратить время на исследование определённых направлений веществ и классов, можно спрогнозировать возможную степень токсичности заранее.

Если мы говорим про бизнес, я бы назвал одним из главных направлений — взаимоотношения с людьми. НЛП (Natural Language Processing, обработка естественного языка) занимаются крупнейшие мировые компании (самые известные ассистенты: Сири, Алиса и т. д.). Мне кажется, когда данная технология получит большее развитие, туда придёт и e-commerce. Поэтому необходимо понять, что мы хотим. Подсказывать бизнесу — станет нашей задачей.

— А что касается правовой стороны? Вы, скорее всего, слышали про историю 2018 года с беспилотным автомобилем Uber и сбитой женщиной, которая нарушила ПДД. ИИ не знал, что люди могут нарушать правила, из-за чего произошёл этот инцидент. Интересует ваше мнение: необходимо ли правовое регулирование деятельности ИИ? Какие меры применяются в мире?

Конечно, правовое регулирование необходимо. Здесь, как во всём, что происходит внезапно и быстро меняется, законодательство не всегда успевает. Технологии уже работают, а закон пока не может их регулировать, т. к. нет общего понимания и решения, что с этим делать.

С автопилотниками до сих пор большая проблема. Если она как в случае Убера, условно мы можем её решить. Если рассматривать ситуацию, что в ближайшем будущем на автострадах ездят только беспилотники и человеку там места нет, то очевидно, на ком ответственность.

С другой стороны, если кто-то прыгает под поезд, то странно будет обвинять в этом поезд. Человек знает, что это рельсы и что здесь ходят поезда. Тут мы уже ничего не сделаем. Это со временем решится и здесь точно не будет никаких проблем, потому что рано или поздно человечество к чему-то придёт.

Есть гораздо более интересный момент. В течение нескольких лет исследователи проводили Moral Experiment, в котором людям необходимо было совершать непростой выбор. Представьте, вы едете на автопилоте, но на дорогу выбегает собака. Что машина должна сделать: свернуть, создав аварийную ситуацию для вас, или задавить собаку? Наверное, вы скажете, что не надо создавать аварийную ситуацию для вас, пусть машина задавит собаку. Здесь всё понятно.

А теперь давайте представим, что идёт бабушка. Непонятно. Теперь, что идёт бабушка, а у вас в салоне сидит годовалый ребёнок. И машине придётся выбирать во всех случаях.

Мне кажется, всё упрётся в то, когда к вопросу подтянется страховой рынок. Проблема в том, что страховой рынок инертный, отрасли уже 300 лет, а они вообще не меняются особо. Во всём мире происходит так. И в итоге, все мы их ждём.

По факту, кого собьёт автопилот, с точки зрения крупных компаний и регулирования, — это всего лишь вопрос финансовой ответственности, «кто за это заплатит», и договорённостей. Конечно, тут другая ставка, другие риски и другая маржинальность для страховых. Поэтому они не хотят лезть. Пока. И это тоже важно понимать. Всё крупное и большое в нашем мире так или иначе застраховано.

И здесь важно понимать, что изменяются и бизнес-ландшафты и социальные ландшафты. Это комплексная проблема.

— То есть конкретных законов пока нет? И мы можем лишь рассуждать о будущем?

Смотрите, если мы говорим про автопилоты, в рамках эксперимента в Калифорнии они ездят, у нас на территории Сколковского Института Науки и Технологии они тоже ездят. Ничего не мешает ни одной частной компании у себя, на своей территории, запускать беспилотный транспорт: погрузчики, разгрузчики и т. д.

Это частная территория, человек пишет свои правила, ставит какие-то свои знаки.

Подобное в России сейчас легально: берите и делайте, что называется.

По дорогам общего пользования, конечно, никаких законов пока нет.

Что касается других видов регулировки, это сложный вопрос.

Из того что важно, как мне видится, — всё, что связано с персональными данными.

Изнанка подобных систем — их способность накапливать и обрабатывать огромное количество разрозненной, казалось бы несвязанной, информации о человеке. Скандалы с компаниями Кембридж Аналитика (Facebook), скандалы на политические темы — это ведь всё тоже вязанные вещи.

Как пример. Однажды у Facebook случилась авария на серверах, после чего перестали отображаться фото. Вместо изображений пользователи видели текстовое описание того, что было на фото. Вот эта техническая информация, которая случайно стала нам видна, — то, о чём я говорю. На самом деле там скрыто намного больше.

Давайте теперь представим, что система следит за вами и вашими друзьями через разные каналы в течение какого-то времени. Я иногда, когда веду лекции, говорю: «худшее, что может сделать сейчас мама для своего ребёнка — постить его фотки в Instagram». Когда он вырастет, алгоритмы уже накопят данные, и его, и миллиардов людей, за это время, при этом они будут понимать все модели поведения человека.

Для них этот выросший ребёнок станет цифровым зомби, контролировать которого проще простого. С учётом, что всё цифровизуется ещё больше, человек будет получать информацию в таком виде, что не сможет отличить то, что ему навязали от того, что на самом деле есть у него внутри, его собственных потребностей. Вот это страшно.

Военные вещи ещё. С ними пока непонятно, что делать. Если мы будем говорить о вооружении, то до настоящего времени был у нас ядерный паритет условный, который держался на том, что если в нас что-то запустят, то и мы тоже что-то отправим. И пусть мы умрём, там тоже умрут. Сейчас, с развитием ИИ, другая история. Не совсем понятно как будет идти соперничество тут. И возможен ли паритет?

— И как вы видите перспективу развития общества в таком случае?

Вот хороший пример. В США ещё с прошлого века была игра: две машины разгоняются и едут друг другу в лоб. Кто первый испугается и свернёт, тот проиграл. Возможно, вы видели такие сцены в кино. Для того, чтобы выиграть в этой игре, не нужна какая-то особая машина. Там авто на самом деле одинаковы, и от них ничего не зависит. Проиграл тот, кто свернул раньше. Выиграл тот, кто сумел предугадать, что оппонент свернёт, просчитать это и т. д.

Если смотреть с этой парадигмы, следующее место битвы — человеческая голова. Всё будет направлено на то, чтобы заставить человека что-либо сделать, начать манипулировать им, просчитать его действия. Если утрировать, стремиться управлять будут тем, должен нажимать красную кнопку. Естественно, всё автоматизировано сейчас и ничего никто не нажимает. Но это для примера.

Мы живём в информационном обществе, где люди стали главными поставщиками данных. И теперь данные — новая кровь экономики. Именно поэтому Huawei строит по миру уже более 50 умных городов, продвигает свои технологии смартсити, сам инвестирует и ни за что денег не берёт. Потому что корпорация получает огромные массивы данных, по которым узнаёт, как живут целые города. Всё завязано на информации.

Нас ждёт очень интересное время, потому что много разных, и хороших, и плохих, вещей может случиться. Но то, что всё изменится, — это точно.

— Кстати, какие тенденции в сфере ИИ вы бы выделили как основные на следующие два года?

То, что есть: транспорт с автопилотом. Они уже везде. Решения не широкомасштабные, но более чем работают. С появлением изменений в законодательстве мы даже не заметим, как всё изменится.

То, что лишь начинает работать и то, что действительно несомненное благо: всевозможные системы поддержки принятия решений для медицинских целей. Системы, которые по МРТ, рентгенам и т. д., осуществляют точную диагностику. Так же или точнее, чем живые врачи.

Системы разработки новых лекарств, новых материалов — всё это тоже есть и уже применяется. Во всём мире так происходит. Мы в этом плане не сильно сзади, мы, как мне кажется, хорошие догоняющие. И мы не закрыты для мира в этом плане. Все, с кем я знаком: учёные, специалисты в этой области, спокойно ездят, общаются, исследуют, в том числе для зарубежных компаний-гигантов.

А вот с точки зрения бизнеса ситуация не очень классная. По той причине, что всё консолидируется, т.е. всё, что есть, скупается «Сбербанком», «Майл.ру», «Яндексом». Это отголоски нашего государственного устройства, наверное. Как такового рынка вне этих компаний или вне госсектора особо нет, к сожалению.

Те люди, которые что-то делают все уезжают, регистрируются в Америке и работают там. Все те, у кого нет желания продаться, а есть желание быть независимыми.

— По вашему мнению, из-за чего это произошло?

У нас хорошая инженерная школа, крутое в этом плане профильное образование и одни из сильнейших в мире программистов. Но что с этим делать — здесь всё печально Человек выходит из своего института, и если он действительно звезда, — он удирает. Все, кто остаются, идут в «Яндекс», а потом по остаточному принципу: «Сбербанк», «Майл.Ру» и т. д. Это на самом деле печальная история. Крупные компании всё скупают, формируют уровень з/п средних и т. д. Здесь всё не очень рыночно и конкурентно.

Проблемы и риски страны. Нет инвестиций. Эта область ничем не отличается от области стартапов, например. Ничего нового. И есть большое непонимание государства в этих вопросах, как мне кажется. Вот 8–9 числа была большая конференция (AI JOURNEY), где были В. В. Путин, Г. О. Греф и другие. На ней проводили голосование «кто мы в мировой гонке»: лидеры, догоняющие, средние, лузеры и т. д. Большинство проголосовало за средних и догоняющих. И тут А. Ю. Волож говорит: «мы лидеры».

На что ему Михаил Бурцев (учёный-разработчик из МФТИ) задал вопрос: «Как мы можем быть лидерами, если по научной работе мы далеко в хвосте?» И действительно, если все модели мы делаем на фреймворках Google, Facebook и Microsoft, а обучаем на процессорах с чипами Nvidia? То о каком лидерстве может быть речь?

Думаю, моя мысль ясна.

У нас есть проблемы, которые нужно решать. Если мы это сделаем, всё будет хорошо.

Или вот ещё пример. ИИ сейчас это модно. И очень у многих создаётся ощущение показухи и какого-то кипиша ради хайпа. В сферу приходят странные люди, которые в этом ничего особо не понимают. После чего те, кто может и хочет использовать новые технологии, смотрят на происходящее, и их мнение по отношению к подобным разработкам меняется. В худшую сторону. А ещё пропаганда TV и Радио. Тоже мешает.

Лучше бы занимались детьми со старших классов, в институтах. Позволяли бы им заниматься наукой самим по себе без всяких лозунгов. Не надо ничего придумывать, ставить себе странные цели типа создания поисковика «Спутник».

Всё уже изобретено и работает.

Я за гармоничное развитие сферы. Чтобы люди всё сами знали и понимали. Поэтому веду собственную передачу об ИИ (первая в русскоязычном интернете), где представители отрасли, монстры в этом вопросе, из первых уст объясняют суть технологии: что это, о чём это и где это используется.

Чем больше будет умных и толковых людей, чем больше будет обсуждений, дискуссий, проектов, конкуренции, тем больше плюсов все мы получим.

— На вашем сайте вы позиционируете компанию как лучшее решение в сфере ИИ в мире для беспилотных транспортных средств. Расскажите о своих разработках подробнее.

Да, мы занимаемся ИИ для транспортных средств. Однако не только автомобилями, но и железнодорожным, и сельскохозяйственным транспортом. Мы делаем беспилотные поезда, комбайны. Для автомобилей разрабатываем компьютерное зрение.

Для автомобилей у нас довольно узкая сфера.Для остального транспорта мы делаем полный цикл беспилотников.

Относительно того, почему мы — лучшее решение. Мы сейчас в своей сфере распознавания объектов дорожной сцены (то, что является бутылочным горлышком, в сфере ИИ) достигаем выдающихся результатов по точности детекции. И это объективные метрики, которые сравниваются с точностью до нескольких чисел после запятой.

— У вас есть совместный проект с РЖД — беспилотный локомотив. В чём его особенность? И, вообще, как вы думаете, что всех нас ждёт в сфере перевозок после распространения ИИ? Беспилотные пассажирские самолёты будут?

Давайте начнём так, для лучшего понимания: летающие, плавающие и ездящие беспилотники — это три совершенно разных класса. Они не пересекаются ни по технологиям, ни по компаниям, которые этим занимаются. Мы можем говорить только о том, что ездит. Но по количеству единиц и объёму рынка ездящие побеждают. Наземного транспорта в мире больше всего.

С РЖД у нас действительно есть очень интересный проект. Он беспрецедентный по своим масштабам в мире, ведь российские железные дороги входят в мировой ТОП-3 (размеры и грузоперевозки), на них существует потенциально 50 000 локомотивов, и все они постепенно могут стать беспилотными.

При этом мы не говорим, что все будущие локомотивы в принципе должны стать беспилотными. Мы дооснащаем текущий, уже имеющийся, состав этими функциями.

В ближайший год мы планируем занимать маневровыми локомотивами, которые растаскивают вагоны по станциям и выполняют технические операции. Затем, через год, планируем заняться магистральными. Там просто больше скорости и вызовов технологических.

Почему это важно? Подобные технологии позволяют порядка на 10% увеличить пропускную способность всей сети. Железные дороги в РФ сейчас — практически единственное средство доставки грузов до дальних регионов. Очереди доставки серьёзные, и поэтому вариант увеличить пропускную способность на 10% без инвестиций в капитальное строительство — ценная возможность для всей экономики.

Беспилотные комбайны — тоже интересное направление. Уровень квалификации и нехватка кадров в некоторых регионах РФ, к тому же не самый благоприятный климат — в некоторых странах урожай собирают по 5 раз в год, а у нас только 1 и за ограниченное количество времени — всё это влияет на результат.

Условно, за 2 недели у нас надо собрать урожай, и если сделать что-то неправильно или работать неэффективно, весь остальной год прошёл зря. Любое улучшение эффективности в данном вопросе так же напрямую влияет на экономику. Зерновые для нас — один из важных товаров для экспорта. Поэтому задача важна вдвойне.

Беспилотные комбайны — наше решение, которое является уникальным. Мы предлагаем ездить по картам и по спутникам, по компьютерному времени, но без подписки на спутниковые сервисы. К тому же это можно делать на любой территории, вне зависимости от геометрии поля. Просто поставить комбайн, и он будет выполнять свои функции. Причём комбайн можно взять любой, а не какой-то специальный, и просто его дооснастить.

— А что по поводу эффективности? Было ли сравнение результатов работы беспилотного комбайна и комбайна, которым управлял человек? Если да — каковы результаты?

Да, конечно, такие испытания были. НИИ сельского хозяйства и ЗАО «Кургансемена» проводил анализ: в результате использования ИИ потери урожая сократились на 2,5%. Да, скорость сборки ИИ меньше, чем у комбайнёра, но, как оказалось, это не сказывается негативно на результате. И даже наоборот.

— Кстати, вы ведь также занимаетесь системами электронного документооборота. Можете объяснить, почему бизнесу выгодно использовать именно ваши разработки? В чём их особенность?

Мне кажется, дело в людях. Мы давно занимаемся инвестициями в человеческий капитал. У нас есть две базовые кафедры в ведущих университетах России: в ФизТех и МИФИ. И мы берём ребят, начиная со 2 курса, по нашей программе, которую сами ведём.

Наверное, именно это и позволяет достигать значимых результатов. Тема настолько новая, что на рынке нет готовых решений, а мы фактически создаём свою научную школу по данному направлению, что позволяет в дальнейшем говорить о важных достижениях.

— Есть ли у вас какие-то идеи или планы проектов, которые пока нельзя реализовать по техническим или другим причинам, но в перспективе вы бы хотели этим заниматься?

Естественно, это беспилотный автомобиль. Потому что беспилотный автомобиль меняет сразу множество отраслей: персональный транспорт, логистика, развлечения в какой-то степени, ведь машина становится центром потребления и развлечений.

Он меняет отрасль девелопмента, т. к. люди начинают расселяться по-другому. Ведь транспорт для них уже не является проблемой. Градостроительная отрасль меняется. Это очень серьёзный сдвиг. Машина сейчас — своего рода непокорённая вершина, вокруг которой все ходят, но находятся пока в базовом лагере.

— А что касается правовых аспектов, как вы думаете, к чему в итоге придут разные государства? Как будет регулироваться работа ИИ, появятся ли какие-то новые законы? Можем рассмотреть ситуацию на примере нашумевшего случая 2018 года с беспилотным Убером, который сбил женщину. Как вы считаете?

Есть две системы права: Английская и Континентальная. Английская настолько гибкая и адаптивная, что этот вопрос она решит самостоятельно, без конгрессов и конференций. Та же ситуация с Убером уже была бы в суде, и решение по ней стало бы прецедентом для последующих разбирательств.

В России и странах Евросоюза используется Континентальная система права. В её случае надо сначала принять закон, который потом будет регулировать все ситуации. Честно сказать, я не понимаю, как такая система отработала бы подобную историю.

Мне видится такой вариант. Если США или Английская система права создадут прецеденты по таким случаям, отработают их, Континентальная может скопировать этот опыт и принять соответствующие законы.

— Не могли бы в целом рассказать о тенденциях развития ИИ в РФ и в мире на ближайшие два года?

Тенденций очень много. Есть последний отчёт, который я видел, там было 100 слайдов, на каждом из которых были разные тенденции, т. е. их было представлено целых 100 штук.

Лично я бы отметил постоянную разработку новых архитектур нейронных сетей. Буквально каждый месяц выходит какая-то новая архитектура, которая продвигает прогресс. И это сейчас прямо бурлит.

Вторая — гонка производителей чипов. Чипы становятся востребованы. Ситуация развивается не так быстро и закон Мура здесь может не особо действовать, но деньги вливаются гигантские. Поэтому стоит ожидать определённых прорывов.

Третья — появление каких-то «взрывных» технологий на стыке с другими областями. Например, не просто нейронные сети, а сети с применением элементов сильного ИИ, например, интуиции, антропоморфности и т. д. Такие проекты сейчас есть. Пока они существуют в экспериментальном виде, но скоро могут начать внедряться в какие-то прикладные вещи.

Россия идёт наравне с миром. Мы находимся в едином информационном пространстве. Поэтому в странах, которые не закрыты каким-то «барьером», всё появляется и происходит довольно быстро.

У Infoshell тоже был опыт работы ИИ. А именно — с тремя мальтийскими частными банками и, соответственно, технологией искусственного интеллекта в финтехе. Поэтому мы хотим сделать краткий обзор ситуации. Начнём с финансовой сферы.

ИИ в финтехе получает мощнейшее развитие. Это стало возможно благодаря тому, что технологии развиваются. В особенности это касается машинного обучения и NLP (обработке естественного языка).

Ещё одна важная технология — NLG. Это создание естественного языка, когда ИИ формирует отчёты своих анализов в привычной для человека многостраничной форме на современном, естественном языке.

Выделяют 3 ключевых преимущества ИИ в финтехе:

• снижение затрат — достигается в первую очередь благодаря автоматизации процессов и делегирования живым сотрудникам более сложных (и «дорогих») задач. Это позволяет не только оптимизировать внутренние процессы компаний, но и ускорить время отклика на обращения в поддержку пользователей, вовремя информировать клиентов об изменениях в нормативных документах, а также не занимать рабочее время сотрудников подготовкой рутинных отчётов;

• снижение риска — достигается благодаря улучшению кредитного скоринга с помощью ИИ и повышению уровня безопасности системы в целом. Новые технологии могут отслеживать и пресекать финансовое мошенничество, в том числе с помощью вредоносов. Ещё одна причина снижения рисков — более точная работа алгоритмов. Человек может допустить случайную ошибку в расчёте, составлении документа или сопровождении транзакции, а ИИ нет;

• увеличение выручки — достигается благодаря более эффективной работе сотрудников и улучшению качества обслуживания клиентов с помощью ИИ. Алгоритмы используют не только для ответов в чатах и базовых подсказок клиентам, но и для речевого анализа. С его помощью руководители выявляют ситуации, которые требуют вмешательства отдела качества и т. д. Это позволяет всегда достигать согласия с клиентом (в конечном итоге), поощрять перспективных сотрудников, а также принимать меры по отношению к токсичным и невнимательным работникам.

Актуальные способы применения ИИ-технологии в сфере финтеха

ИИ как финансовый аналитик и контролёр

Данная технология изучает, а также тестирует по-настоящему гигантские объёмы данных для поиска шаблонов, группировок и корреляций. Это позволяет отрасли перейти от стандартного описательного анализа к прогнозному в режиме реального времени.

При обращении к машинному обучению, ИИ в финтех-приложениях можно усовершенствовать. Современные алгоритмы способны заниматься самостоятельным моделированием рисков или, к примеру, биометрической идентификацией.

ИИ как виртуальный (чатбот, оператор) и реальный помощник

ИИ способен оказывать реальную помощь людям. Теперь не только в интернете. В качестве примера можно привести робота по имени Пеппер, который обслуживает клиентов физических отделений SoftBank. Этот ИИ способен распознавать базовые эмоции человека и изменять своё поведение, адаптируясь под собеседника. Также популярность набирают голосовые чатботы, которые могут поддержать живой разговор: отслеживать иронию, юмор, имитировать ответные эмоции и т. д.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Технологию RPA используют во многих сферах. Финтех не исключения. ИИ проверяет заявки, документацию (в том числе ту, что отправляет компания своим клиентам). При этом алгоритм может работать как с электронными, так и с бумажными документами. Пример — платформа COiN, в которую инвестировали JPMorgan.

NLG и составление финансовых отчётов без участия человека

ИИ может самостоятельно составлять и оформлять финансовые отчёты в привычной форме. Это прорывная технология позволит освободить высококвалифицированных сотрудников от рутины, поручив им более важные и большие задачи.

NLG уже используется. Пример — Норвежское информационное агентство (NTB) использовало данную технологию для освещения футбольных новостей уже в 2016 году. Технология доказала свою надёжность на 99%.

Использование ИИ для управления частным капиталом и инвестициями

Одно из существенных преимуществ ИИ перед сотрудником банка — способность быстро и безошибочно читать большие данные, а также исключать из инвестиционных уравнений людей.К тому же Это позволяет клиенту получить персонального консультанта при малой сумме вложения. Просматривать массивы информации о рынках, акциях, данные о компаниях для прогнозов также удобнее собирать, анализировать и использовать с помощью ИИ. Одна такая разработка способна заменить целый отдел. За редкими исключениями.

ИИ используют для управления инвестициями, потому что алгоритмы могут самостоятельно отслеживать условия рынка — то, насколько они благоприятны. И (также самостоятельно) вкладывать деньги или продавать что-либо, когда это становится максимально выгодно владельцу счёта.

Сверхперсонализация и экономия времени

Больше того, сервисы на основе ИИ, обеспечивают гипер-персонализацию по отношению к клиенту, заботятся о безопасности его данных и средств, а также решают простейшие вопросы и помогают разобраться с базовыми ошибками пользователя.

Ведь сложная технологическая среда не вызывает у ИИ вопросов. Подобный функционал позволяет переключить внимание реальных сотрудников на процессы добавления стоимости и решение эскалации более «тонких» вопросов клиентов, что также сказывается на качестве обслуживания.

ИИ при оценке кредитоспособности клиентов и их одобрении

ИИ набирает популярность как средство определения платёжеспособности клиентов при предоставлении последним кредитов. В качестве примеров можно привести такие инструменты как CredoLab или TOKYO японской компании Fujitsu. Оба они предлагаются финансовым компаниями для высокотехнологичного, быстрого и максимально точного кредитного скоринга.

Робоэдвайзинг

Стараются включать в свой список функционала все современные финтех компании. Некоторые путают робоэдвайзинг с ботом саппорта. Это большая ошибка. Робоэдвайзер представляет из себя советника на основе ИИ.

Этот советник подсказывает, как инвестировать, купить или продать ценные бумаги наиболее выгодно, когда это правильнее делать и т. д. Обычно его рекомендации очень логичны, детализированы и конкретны. Поэтому робоэдвайзер в подавляющем большинстве случаев вполне способен заменить живого менеджера. В качестве примеров можно привести зарубежные инструменты Betterment, WiseBanyan и FutureAdvisor.

Стартапы и их ИИ-технологии в сфере финтеха

Глобально стартапы, которые занимаются ИИ в финтехе, делятся на два типа.

Первые интенсивно используют новую технологию. Их цель — помочь финансовым организациям стать предприятиями с ИИ в основе.

Вторые предпочитают сочетать алгоритмы с инновациями в бизнес-моделях, чтобы высокотехнологичные финтех-компании могли конкурировать с более консервативными.

По своим целям, стартапы, работающие над ИИ в финтехе, различаются следующим образом:

• те, кто стремится к «альфа»-статусу (доходность выше рыночного);
• те, кто стремится помочь с развитием кредитных операций (по сути это аналогично достижению альфа-статуса, только в более узкой сфере — кредитовании);
• те, кто стремится к «бета»-статусу (сосредотачиваются на персонализации и, чаще всего, достигают рыночной прибыли);
• те, кто управляет рисками;
• те, кто стремится стать основным поставщиком технологий, в том числе — широкого спектра (всего перечисленного выше);
• те, кто сосредотачивается на сервисе и развивает ИИ в вопросе управления и общения с клиентами.

Это не все, однако самые распространённые и перспективные, цели стартапов, которые разрабатывают ИИ-решения для сферы финтеха в течение последних последних 3 лет.

Аналитика и тренды ИИ на 2020 год

Также мы подготовили краткую аналитику, обзор ближайших трендов, а ещё несколько выгодных и интересных программ (Ростендер) по разработке ИИ.

Итак, мировые тренды ИИ можно разделить на 12 сфер:

• интернет вещей — ИИ будут применять для сбора данных, в том числе в реальном времени. Проявляться будет как в реализации технологий умных городов, так и в более бытовых аспектах. Яркий пример — это умные города.

Подобные программы реализуются сейчас в Амстердаме, Стокгольме, Чикаго, Пекине, Глазго и т. д. В РФ это Москва, Санкт-Петербург, Казань, Екатеринбург, Омск, Самара, Воронеж, Красноярск, Волгоград, Нижний Новгород, Ростов-на-Дону;

• блокчейн — революционных разработок в этой сфере пока нет, однако работа по улучшению транзакций, понижению порога входа на рынок и повышению его прозрачности ведётся уже сейчас. Так же как и по децентрализованному интеллекту. Ждём прорывных результатов в следующем году.

В качестве примера того, что отрасль развивается, можно привести недавнее изобретение EVERLIFE.AI — блокчейн-аватар на основе ИИ. После смерти владельца этот аватар сможет получать пассивный доход выполняя разные задачи;

• AR — ИИ способен оптимизировать процесс разработки дополненной реальности, сделать результат более привлекательным и интересным для пользователя за счёт повышенной реалистичности изображения. Пример — планируемая Unity и IBM работа над внедрением искусственного интеллекта в кодирование;

• медицина и здравоохранение (медицинская визуализация и диагностика, клинические испытания, разработка новых лекарств, улучшенная биометрия) — ИИ в медицинской сфере планируют проверять широко, в том числе для облегчения и ускорения процесса диагностики как для пациента (менее травматично, быстрее), так и для врача.

Также ИИ уже применяется в различных исследованиях и испытаниях. Тенденция будет усиливаться. Ярким примером текущих трендов можно назвать Google Deepmind Health (программа-диагност, которая даёт рекомендации пациентам), IBM Watson Health (программа-диагност, которая также может распознать кардиомиопатию, тромбозы, сердечные приступы), IBM Watson Health Cloud (отслеживает физические показатели при приёме лекарств и подбирает эффективный курс лечения). В РФ это телемедицина mHealth;

• e-commerce (поиск по изображениям и голосовым запросам, безналичный расчёт, логистика для складов, сети peer-to-peer) — как и в медицине, ИИ уже не первый год применяют в ритейле и электронной коммерции.

В дальнейшем сфера планирует развивать технологию для облегчения поиска товаров или информации о нём, а также оптимизации внутренних процессов, например, логистики. Ещё один безусловный тренд в сфере e-commerce — ИИ как виртуальный помощник, личный стилист, гид и т. д.

Пример ИИ в электронной коммерции — фирма DIRTT (дизайн и строительство), демонстрирующая свои проекты с клиентам с помощью очков Oculus Rift. Или Volvo и их приложение, которое позволяет потенциальным клиентам провести настоящий тест-драйв Volvo XC90;

• госсектор (распознавание лиц, компьютерное зрение, кибербезопасность) — применение ИИ в правительстве направлено в первую очередь на стабилизацию и сохранение безопасности в стране.

Технологию также используют в наблюдении (наружном и не только), при поиске киберугроз. Тренд сохранится, больше того, он получит новое развитие. Однако мы вряд ли узнаем о действительно сложных и интересных разработках.

Из того, что нам известно (обзор «Ведомостями» выступления на CNews Forum 2019), отличным примером ИИ в госсекторе может служить программные решения московского Департамента информационных технологий. Они генерируют множество событий информационной безопасности практически непрерывно и обеспечивают корректную работу службы, а также сохранность персональных данных россиян;

• транспорт (беспилотники, регулировка движения и цифровые номерные знаки) — в целом, об этом тренде высказался один из наших экспертов. Поэтому мы не будем повторяться. Заметим только, что ИИ в транспорте будет выступать также как часть умного города.

Например, технология умных рельс, ART (Autonomous Rail Rapid) Transit, существует в Китае уже сейчас. Скорее всего, в следующем году она получит распространение и в других странах;

• производство (аналитика, компьютерное зрение, выполнение рутинной работы, проверка качества) — тенденции в производстве останутся прежними, как и их цель — оптимизация рабочего процесса. Однако ожидается бум на ИИ-технологии в данной сфере.

Сейчас одной из наиболее заметных разработок в РФ можно назвать компьютерное моделирование для R&D-проектов компании «Русал» или использование ИИ для оптимизации плавильного и прокатного производств на НЛМК;

• финансы (оценка кредитного риска, прогнозирование, обнаружение мошенничества, автоматическая обработка претензий и простых вопросов) — в финтехе ИИ становится не столько трендом, сколько маркером актуальности и соответствия компании условным «стандартам качества».

Всё больше организаций начинают использовать ИИ практически во всех вопросах: от обработки жалоб и обращений до оценки рисков. Пример — «Тинькофф» и его работа с data. Не отстают и другие банки. В том числе отечественный «Сбербанк», сокративший в 2018 году 70% менеджеров среднего звена за счёт ИИ;

• бизнес — в бизнесе есть 3 основных тренда ИИ на ближайшие годы. Это технологии для повышения качества обслуживания (ИИ в саппорте и т. д.), оптимизация процесса найма, работа с бизнес моделями (анализ данных и прогнозирование).

Пока HR-ов и аналитиков ещё не заменили, но ИИ уже им помогает. Кто знает, что будет дальше? К тому же, данную технологию уже успешно используют в обучении персонала. Например, в Boeing, NASA и BMW это делают с помощью VR-симуляторов с использованием технологии ИИ;

• игры — улучшенная визуализация, голосовые и виртуальные помощники, а также персонализация. Вот основные направления ИИ в игровой индустрии на ближайшие пару лет. Один из примеров использования ИИ в игровой индустрии — Metro: Exodus, где NPC очень чутко реагируют на игрока и его действия, из-за чего игра ощущается реалистичнее;

• соцсети — ИИ здесь будет применяться для более точного таргетинга, проектирования контента и его персонализации, а также, возможно, для ИИ-чипов. Последний тренд наиболее инновационен, однако его скорая реализация (в полной мере) пока сомнительна. Хотя планируется ARM в ближайшие годы.

Что касается инвестиций, по данным «Коммерсантъ», вложения в ИИ составили:

(курс ЦБ на 15.03.19)

• США — 0,098 триллионов рублей — за 2018 год;
• Китай — 4 триллиона рублей — до конца 2025 года;
• Великобритания — 0,061 триллионов рублей — за 2019 и до конца 2025 года;
• Евросоюз — 1,5 триллиона рублей — за 2019 и до конца 2020 года;
• Канада — 0,006 триллионов рублей — с 2017 и до конца 2022 года;
• Россия — 0,05 триллиона рублей — до конца 2024 года.

Мы предполагаем, что инвестиции в технологию ИИ будут расти, в том числе и в России. Особенно в государственном секторе. На это 9 ноября (конференция Artificial Intelligence Journey (AI Journey)) сделал особый акцент президент РФ В. В. Путин.

К тому же, 10 октября 2019 года вышел официальный Указ № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (текст), в котором рассказывается о новой Национальной стратегии о развитии ИИ на период до 2030 года, о необходимости изменения программы «Цифровая экономика Российской Федерации», внедрении в неё проекта «Искусственный интеллект» и т. д.

На официальном сайте Ростендер уже есть список возможных контрактов на разработку ИИ в различных сферах в 2020 году, и их число предложений будет расти. В том числе из-за оптимизации Национальной программы. Поэтому если вы занимаетесь разработкой ИИ (или хотите начать, но до сих пор откладывали до лучших времён) — самое время выйти из тени.

Будущее уже здесь.