«Инфосистемы Джет» озвучила итоги первого форума RAIF

7 ноября в Москве прошел первый Российский форум по системам искусственного интеллекта – RAIF (The Russian Artificial Intelligence Forum), организатором которого выступила компания «Инфосистемы Джет».

Главная мысль форума была заключена в запоминающемся слогане: «AI’M HERE». То есть, «искусственный интеллект здесь», и это не модный термин, не просто тренд, а та технология, которой уже сейчас пользуются продвинутые компании и с помощью которой уже сейчас начинают опережать своих конкурентов.

Послушать именитых спикеров и узнать о практическом опыте экспертов рынка пришло около 500 участников – из них порядка 65% были топ-менеджеры, финансовые и ИТ-директора из крупных банков, ритейла, страхования, государственных предприятий и промышленности.

Практическая составляющая форума была заложена на предшествующем ему онлайн-чемпионате «RAIF-Challenge 2017», проходившем с 20 сентября по 25 октября. Более 500 участников, студентов технических вузов, представителей ИТ-стартапов, молодых специалистов в области машинного обучения и экспертов Data Science, скачали обезличенные данные и попытались решить бизнес-задачу одной из трех компаний. Например, задача, поставленная Банком «УРАЛСИБ», относилась к предсказанию вероятности оттока клиентов. «М.Видео» интересовали возможности повышения конверсии интернет-магазина, а проблематика, обозначенная «АльфаСтрахованием», касалась выявления мошенничества со стороны держателей ОСАГО.

«Страховой бизнес имеет свою специфику, поэтому, предоставляя данные для чемпионата, мы были уверены, что вряд ли участники, не являясь экспертами в страховании, смогут предоставить решения полезные и интересные реальному бизнесу. Однако то, что получилось у некоторых команд, нас удивило: специалисты действительно попытались понять суть нашего бизнеса, и в результате их подход заинтересовал реальных практиков из индустрии. По сути мы получили свежий взгляд на проблему и интересные идеи для путей возможных решений. Я надеюсь, что этот Чемпионат станет хорошей традицией и площадкой для развития дискуссии по системам искусственного интеллекта в России», – прокомментировал во время церемонии награждения победителей Сергей Шишкин, заместитель финансового директора «АльфаСтрахование».

Того же мнения был еще один представитель партнера «Инфосистемы Джет», принявшего участие в чемпионате, Михаил Шебалков, руководитель дирекции клиентской аналитики и отчетности ПАО «Банк УРАЛСИБ»: «Мы считали, что знаем о Data Science очень много, но узнали еще больше по итогу проведенного Чемпионата. Участникам удалось продемонстрировать глубокие знания и отличное понимания проблемы, и что немаловажно – ее бизнес-часть. Я уверен, что мы найдем применение многим из предложенных решений и сможем совместно с командами реализовать их на практике».

Награждение победителей – трех лучших команд – состоялось в рамках Форума на глазах у бизнес-сообщества. Кроме того, победители представили свои проекты в трех отраслевых секциях.

О практике применения технологии говорили со сцены многие известные ИТ-эксперты: Майкл Вирт, руководитель по развитию бизнеса IBM в России и СНГ; Константин Горбач, директор по продажам отраслевых решений Yandex Data Factory; Константин Виноградов, старший инвестиционный менеджер Runa Capital; Рустэм Хайретдинов, заместитель генерального директора ГК InfoWatch; Александр Сахаров, руководитель департамента «Цифровой Банкинг» Банка УРАЛСИБ; Михаил Шебалков, руководитель дирекции клиентской аналитики и отчетности Банка УРАЛСИБ; Сергей Шишкин, заместитель финансового директора, Сергей Сергеев, директор по ИТ «М.Видео» и другие.

Форум был разбит на три основные секции: банки, ритейл и страхование. Кроме того, была основная секция с выступлениями на темы эффективности ML-стратапов или инструментов информационной безопасности на базе ML.

Живой диалог зародился во время открытой дискуссии, основной темой которой стал вопрос о насущной потребности бизнеса в технологии машинного обучения. Какими знаниями нужно обладать, чтобы внедрять нейронные сети в свои проекты; сколько времени занимает внедрение; как убедить топ-менеджмент в целесообразности таких проектов; а также как трансформируется бизнес с приходом ИИ и какие бенефиты получает – все эти вопросы задавала экспертам Елена Хрупова, ведущая телеканала РБК.

В рамках выступления Владимира Молодых, руководителя дирекции по разработке и внедрению ПО компании «Инфосистемы Джет», были озвучены результаты совместного исследования аналитического центра TAdviser и компании «Инфосистемы Джет». Согласно ему, объем рынка AI и ML в России в 2017 г. составит около 700 млн руб. и вырастет к 2020 г. до 28 млрд руб. Как отметил спикер, это объясняется не столько следованием моде, сколько экономической оправданностью: «Вычислительные ресурсы становятся все более мощными, стоимость их снижается, развивается сам математический метод. Благодаря совокупности этих факторов сейчас мы находимся в фазе изменения рынка: появилась возможность экономически эффективно применять ИИ в широких областях».

Исследование показало, что основными драйверами роста числа проектов с применением ИИ стали финансовый сектор, ритейл и страхование.

ИИ в банках

Финансовый сектор остается неизменным лидером по количеству реализуемых ИТ-проектов, и темой машинного обучения банки начали заниматься одними из первых. Как сказал один из спикеров Форума, Александр Сахаров, руководитель департамента «Цифровой банкинг» ПАО «Банк УРАЛСИБ»: «Что касается финансового сектора, то он всегда был в авангарде использования этой технологии, и еще 15 лет назад банки начали использовать ИИ для прогнозирования дефолтов с помощью самообучающихся нейронных сетей. Сейчас ИИ позволяет нам решать более широкий круг задач: минимизировать риски, предотвращать фрод, проверять заемщиков, оценивать их платежеспособность, осуществлять прогнозирование и так далее».

По данным спикеров ПАО «Банк УРАЛСИБ» на RAIF, банк применяет ИИ для анализа данных о клиентах, что позволяет более точно делать персонализированные предложения. Также в банке недавно перевели тарифный справочник на нереляционную базу данных под управлением ИИ, которая при изменении тарифа сама структурирует данные, не требуя переписывать заново ПО.

ИИ в ритейле

В ритейле основное направление внедрений ИИ связано с обслуживанием клиентов, оптимизацией логистики, инвентаризацией складских запасов, снижением затрат и прогнозированием спроса. Как отмечает Евгений Колесников, руководитель направления «Большие данные и машинное обучение», «Инфосистемы Джет», на базе только МО-решений обеспечивается рост конверсии до 15% при использовании товарных рекомендаций, при этом количество ручных операций может сократиться до 50 раз.

Искусственный интеллект стал основным инструментом для улучшения клиентского сервиса и в интернет-магазинах. Например, компания «М.Видео» применяет технологии машинного обучения для анализа поведения клиентов на сайте, переходов между страницами, просмотров разделов. В случае, если покупатель «положил» товар в корзину, но по какой-то причине не завершил оформление покупки, система в наиболее оптимальный момент напоминает ему об этом, либо предлагает альтернативные варианты. Помимо этого, чтобы упростить пользователю поиск совместимых аксессуаров к выбранному устройству, применяется механизм, анализирующий предпочтения других покупателей.

В настоящий момент «М.Видео» совместно с «Инфосистемы Джет» проводит исследование пути покупателя в онлайне. Основные задачи проекта — определить ключевые сценарии поведения клиентов на сайте, смоделировать процесс принятия решения о покупке и выявить основные причины высокой или низкой конверсии каждого пути. Результаты этого исследования предполагается в будущем использовать для разработки более сложных персонализированных вариантов взаимодействия с клиентом на сайте с учётом его потребностей.

ИИ в страховании

Сценарии использования ИИ в страховом бизнесе вызвали у гостей форума самые жаркие дискуссии. На рынке происходит революция, когда от объектного подхода, при котором компании пытались по группам клиентов агрегировать факторы (то есть всем людям с одинаковым возрастом, стажем, машиной и т.д. предложить общий тариф), продвинутые компании начали двигаться в сторону индивидуального подхода: каждый клиент теперь имеет возможность получить персональный тариф, исходя из своих навыков.

Уже сейчас некоторые страховые компании в России, и многие страховые компании мира, используют технологию для управления документооборотом, обработки клиентских данных, селекции рисков, борьбы с мошенничеством, определения персонализированных страховых услуг и распределения страховых выплат. Своим опытом поделилась компания «АльфаСтрахование», внедрившая одной из первых в стране элементы ИИ для решения главной проблемы страхового рынка — мошенничества при урегулировании убытков по ОСАГО. Система, анализируя данные клиентов и используя определённые маркеры, позволяет выделить среди общего количества сомнительных случаев те, в которых действительно существует вероятность мошенничества со стороны клиента и необходимо провести расследование. Это помогает заметно снизить нагрузку на специалистов ИБ, которые обычно тратят немало времени, проверяя все проблемные случаи, и повысить эффективность их работы.

Как отметили эксперты форума RAIF, несмотря на высокий потенциал роста рынка, в России практическое внедрение технологий тормозят достаточно высокие инвестиции в проекты при существующих сомнениях в финансовой отдаче.

«Уже сегодня применение технологий искусственного интеллекта в бизнесе — это гонка вооружений: кто первый внедрит, оптимизирует бизнес процессы, сделает клиенту лучшее предложение, тот выиграет», – прокомментировал Сергей Шишкин, заместитель финансового директора компании «АльфаСтрахование».

Мысли на заметку

В заключение приведем несколько важных мыслей, озвученных на панельной дискуссии.

AI не заменяет человека-эксперта. Но он меняет роль человека. AI – высокотехнологичный инструмент, и нужно учиться грамотно им пользоваться. Эксперт должен правильно ставить задачу машине и затем вместе с Data Scientist интерпретировать результаты. Этому можно научиться только на практике. Для этого хорошо подходят «задачи нулевого дня», решения для которых эксперты еще не придумали.

Не стоит опасаться безработицы: высокотехнологичные решения требуют людей, которые их обслуживают. Просто профессии будут меняться и будут появляться новые.

В первую очередь, AI придет туда, где есть большое количество точных данных и где есть культура работы с ними. Важно следить за качеством данных.

Развивать направление AI нужно, опираясь на конкретные бизнес-задачи. Есть краткосрочные задачи, они могут быть относительно простыми, но требовать быстрого результата. К их числу относится, например, оптимизация маркетинговых механизмов. Внедрение AI-решений для таких задач быстро окупается, и предприятия могут пробовать решать их самостоятельно.

Для решения среднесрочных задач имеет смысл объединяться с партнерами, у которых уже есть разработанные механизмы AI. А для долгосрочных, стратегических задач требуется участие государства, объединение компетенций из разных отраслей и создание экосистемы вокруг новых технологий.

Наконец, осознание того, что технологии искусственного интеллекта работают, и что они удобны, будет способствовать повышению доверия к AI и более широкому его применению.

© 2008 — 2017 AO «АльфаСтрахование». Регистрационный номер 2239 в ЕГР ССД.