ОТР 2000 на конференции Технологии Искусственного Интеллекта

11 февраля в Москве состоялась ежегодная конференция Технологии искусственного интеллекта, организованная аналитическим изданием CNews. На ней приняли участие представители ОТР 2000.

На конференции обсуждались подробно вопросы неоспоримого тренда последних лет – «взаимодействие человека и Искусственного интеллекта», как сократить затраты на внедрение решений и рассчитать экономическую эффективность. Ольга Волева, Руководитель центра финансового консалтинга и Наталья Маракулина, Директор департамента эксплуатации финансовых систем компании ОТР, поделились своими впечатлениями, изложив самые интересные тенденции. Сразу стоит отметить, что у ОТР уже тоже есть проекты по автоматизации коммуникаций и документооборота с помощью ИИ, в основном это проекты с применением машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), автоматическое распознавание речи (ASR), а на очереди проекты, включающие следующие технологии:

• VAD – алгоритмы обнаружения речи,

• CV – компьютерное зрение,

• RNN – рекуррентные нейронные сети,

• LSTM – долгая краткосрочная память.

ИИ и безопасность

В России ИИ начал развиваться еще в 50-х годах, и сегодня популярно машинное обучение (ML) благодаря доступности данных и вычислительных мощностей. Однако, по мнению академика РАН, из всех видов ИИ сегодня развивается только ПО, и эта сфера нуждается в регулировании, особенно в тех областях, где использование ИИ может быть опасным, например, в здравоохранении, скоринге личности. Предложено было создать научно-техническую программу для исследования кибербезопасности и разработки безопасных технологий ИИ, а также создать репозиторий доверенных средств ИИ и инструментов обеспечения доверия, улучшить нормативное регулирование и подготовку специалистов в этой области.

ИИ и развитие креативности

«Искусственный интеллект вызывает смешанные чувства у художников: одни опасаются, что он заменит человека, другие рассматривают его как полезный инструмент», — отметила представитель Союзмультфильма. Она рассказала о применении ИИ в производстве мультипликации, подметив, что он может создавать простые тексты, анонсы, собирать материалы для исследования, предлагать основные тезисы для презентаций и генерировать варианты сюжетов. Для детального погружения в тему по-прежнему необходимо привлекать специалистов, например, ИИ не сможет создать запоминающиеся диалоги или настоящих персонажей, хотя способен перевести нарисованного персонажа в 3D, подчеркивая, что он лишь поможет освободить время для творчества. Другой спикер добавил, что его компания разработала решение для быстрого создания презентаций (обычно на один слайд уходит 30 мин.) на основе данных из CRM, что значительно упрощает трудоемкий процесс. Еще ИИ умеет создавать 15 типов диаграмм, включая диаграммы Ганта, Каскадные диаграммы, Мекко и другие, и может содержать корпоративные библиотеки изображений и стилей.

Есть на российском рынке ИИ примеры обработки фотографий в стиле известного художника. Для обучения модели использовалась коллекция Русского музея, что привело к созданию около 500 тыс. аватарок и увеличению популярности музея

Пример применения ИИ в магазине электронной коммерции состоял в том, что команда использует нейронные сети для создания описаний товаров и ведения блога, где 70% текстов на тему подарков было сгенерировано ИИ, что гораздо (в 35 раз) дешевле, чем нанимать копирайтера. Также ИИ успешно применяется для быстрой обработки изображений, например, удаления фона.

Мультизадачный и многоликий ИИ

Сегодня банки, ТЭК и ритейл лидируют по внедрению технологий ИИ, и их решения могут быть адаптированы для других отраслей, поскольку бизнес-процессы в разных отраслях похожи. Например, технологии контроля ЛЭП можно использовать для анализа архивных фотографий или гранул на конвейере, применяя одну и ту же ML-модель. Другой пример – использование банковских технологий скоринга для подбора кадров в HR или адаптации систем мониторинга самолетов для газовых турбин.

Крупный ритейлер рассказал, что многие идеи рождались внутри бизнеса еще с 2018-го года. Сначала под каждую идею создавалась команда, но потом внедрили платформу для разработки ИИ-решений. Теперь платформа с тестировочной песочницей позволяет экономить 30-40% времени и денег по сравнению с отдельными решениями, создавая чат-боты и инструменты для обработки документов – их распознавания, формирования краткого резюме, подготовки ответов на вопросы. ИИ сервисы создаются «снизу вверх», то есть на основании запросов пользователей. Однако, каждой организации следует находить свой подход к внедрению этих технологий.

Сл. 1. Трансфер ИИ из промышленности в культуру и обратно

Источник: Юзтех, 2024

ИИ и сельское хозяйство

Эксперты из агропромышленного сектора считают, что ИИ может значительно повысить урожайность и операционную эффективность в сельском хозяйстве, добавляясь практически во все бизнес-процессы компании. На этапе стратегического планирования технологии ИИ и больших данных, ML и математического моделирования помогают оптимизировать севооборот и разрабатывать инвестиционные программы, что приносит 140 млн руб. в год. В ежедневных операциях эти технологии и RPA решают задачи приоритетного и оптимального использования ресурсов, что дает 279 млн руб. в год, а цифровые агрономические наблюдения с использованием беспилотников для мониторинга посевов, идентификации сорняков, выбора состава растворов могут принести дополнительно 1570 млн руб. в год. Также упоминается опыт внедрения ИИ в животноводстве и пищевом производстве, включая санитарный контроль и автоматизацию процессов в системах контроля доступа.

Сл. 2. Цифровые продукты на всех этапах СХ-работ

Источник: Русагро Тех, 2024

ИИ и расчет коммерческой целесообразности

В одном из крупных телекомов ИИ занимаются около 7 тыс. сотрудников, он внедрён почти во все бизнес-процессы, однако развитие сопряжено с нехваткой оборудования и специалистов, а также с недостатком понимания коммерческой ценности. По мнению эксперта, ИИ – это долгосрочная технология, подобная компьютерам и интернету, и в ближайшие 3-5 лет он станет ключевым для выполнения когнитивных задач во всех приложениях. Уже разработано около 500 тыс. моделей на базе свободного ПО, что открывает возможности для создания отраслевых решений, однако для их эффективного использования потребуется большое количество GPU и специалистов с ИИ-компетенциями, что делает обучение в этой области перспективным вложением в будущее.

ИИ, энергетика и промышленность

В компании Мосэнергосбыт внедрили ИИ для автоматизации документооборота, что позволило сократить время обработки входящей корреспонденции с 2-х дней до нескольких часов, улучшив качество распознавания документов, по ключевым словам, с 25% до 85% за счет группировки и обучения ИИ на популярных типах документов. Их ежедневно поступает около 3000, из них 2500 – в электронном виде.

Другой эксперт привел пример, что его компания использует почтового робота для обработки заказов и мониторинга тендеров на электронных площадках, а также ИИ для подготовки конструкторской документации и оценки себестоимости при подготовке коммерческого предложения. В 2023 году была внедрена система оптимизации плана производства, что принесло экономический эффект в 23 миллиона рублей только за один квартал.

Сл. 3. Основные процессы на производстве и инструменты цифровизации

Источник: Москабельмет, 2024

ИИ и финтех

Результаты исследования трендов на рынке ИИ в финансовом секторе, говорят о том, что на сегодня 34% организаций используют инновационные платежи, 29% – генеративный ИИ, 20% – экосистемы на основе обмена данными и API, 13% – сквозную идентификацию, 5% – токенизацию активов, а через 1-2 года ожидается рост применения генеративного ИИ до 86%. Экосистемы на основе обмена данными и API подрастут до 74%, сквозная идентификация – до 62%, инновационные платежи – до 56% и цифровые валюты ЦБ будут востребованы у 35% участников рынка.

В числе ключевых трендов — обеспечение технологического суверенитета ИИ (86%) и разработка, дополненная ИИ (69%), проектирование ИИ с учетом безопасности (52%), развитие мультиагентных систем (46%) и стимулирование рынка ИИ со стороны государства (35%).

В 2023 году в одной из компаний создано подразделение для внедрения ИИ в жилищное строительство, с акцентом на технологии распознавания текста и изображений (Optical Character Recognition (OCR) и Computer Vision (CV)), а также поиск именованных сущностей в неструктурированных текстовых данных (Named Entity Recognition (NER)).

Другой спикер отметил, что в финсекторе виден потолок в использовании ИИ, поскольку крупные банки уже внедрили чат-боты, ИИ-помощников, используют ИИ при работе с документами. Список процессов, которые оптимизированы с помощью ИИ, во всех банках идентичен, а разработанные решения очень похожи. При этом выделил способность ИИ выявлять закономерности в данных, которые человеческий глаз не может интерпретировать. Например, анализ шаблонов данных для любых мошеннических действий, связанных с онлайн-транзакциями, или сегментация потенциальных клиентов на основе их покупательского поведения. Это позволяет и дальше оптимизировать бизнес-процессы и анализировать поведение клиентов.

Сл. 4. Тренды технологий ИИ в финтехе

Источник: Ассоциация «ФинТех», 2024

ИИ и образовательная деятельность

Специалисты считают, что риск потери работы из-за автоматизации в сфере образования минимален, так как эффективность обучения с живыми преподавателями значительно выше, хотя ИИ может находить применение, например, в оценке грамотности и помощи студентам, обучающимся за границей – приобрести билеты, составить список мероприятий, которые стоит посетить, подсказать, как добраться до места проживания и т.д. А президент Национального института исследований глобальной безопасности, предупредил участников о том, что ИИ активно применяется в качестве когнитивного оружия, влияя на процессы сознания противника, его умственных предубеждений, рефлексивного мышления, а также для провоцирования искажений мышления, негативного влияния на принятие решений как на индивидуальном, так и на коллективном уровнях. Технологии массового искажения мышления требуют бдительности от всех участников рынка, на всех его уровнях.

__________

ОТР 2000 входит в «Перечень системообразующих организаций российской экономики» по отрасли «Разработка компьютерного программного обеспечения, консультационные услуги в данной области и другие сопутствующие услуги; деятельность по созданию и использованию баз данных и информационных ресурсов» Минцифры России, 2020 г., лидирует в рейтингах крупнейших ИТ-компаний, ИТ-поставщиков в госсекторе.

Помимо технологии интеллектуальной верификации документов и выстраивания процессов контроля качества в подготовке сложной документации, используя Большую языковую модель (LLM), теперь ОТР расширяет спектр продуктов для внедрения, дополняя его решениями по распознаванию и синтезу речи (TTS), платформенными технологиями машинного обучения (ML Platform) и компьютерного зрения (CV). Клиенты ОТР могут быстрее решать различные бизнес задачи: используя современные I/O интерфейсы, повышать эффективность в выстроенных процессах за счет предиктивной аналитики и больших данных.

Одна из стратегических целей ООО «ОТР 2000» – это повышение доступности передовых технологий и их адаптация под отраслевые задачи в рамках цифровой трансформации государства и бизнеса.