Искусственный интеллект начинает проникать даже в госуправление. Но путь этого внедрения обещает быть тернистым и небыстрым.
В Минцифры обозначили приоритетные направления для внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в системе государственного управления. По словам главы министерства Максута Шадаева, в них входят снижение бюрократии, планирование территориального развития, упрощение медицинской диагностики, новые технологии прогноза погоды и автоматический анализ спутниковых снимков.
"ДП" узнал, какой опыт внедрения ИИ существует у российских госкомпаний и есть ли в России база для внедрения технологий прогнозирования.
Для простых задач
Как отмечают представители индустрии, в некоторых сферах жизни применение ИИ уже приносит ощутимую пользу. Особенно он помогает в ситуациях с простым и чётким сценарием. Но там, где требуется творчески взглянуть на происходящее под разными углами зрения, он пока бессилен, отмечает Валерий Андреев, заместитель генерального директора по науке и развитию компании "ИВК".
"ИИ удачно используется при построении моделей белковых молекул в ходе их конформационного анализа. Человеческий мозг не способен обработать колоссальный объём исходных данных, которые необходимы для построения таких моделей. Успешно применяется ИИ в геоинформационном анализе. Например, для определения оптимальных точек размещения объектов — заправочных станций, магазинов, кафе и т. п. ИИ здесь даёт ценные рекомендации на основе формализованных алгоритмов сравнительного анализа разнородных данных", — говорит эксперт.
Директор по разработке компании IT_One Пётр Левин отмечает, что ИИ полезно использовать для автоматизации государственных информационных систем — от госуслуг до медицинских, для выполнения рутинных задач и операций и высвобождения времени специалистов для решения более сложных задач.
"Крупные корпорации в России покупают стартапы в области ИИ, экспериментируют с интеллектуальными технологиями и даже создают собственные аналоги ChatGPT, как это сделали “Яндекс” и “Сбер”. Используют и инструменты предиктивной аналитики: предприятия из сегментов FMCG и ретейла — для прогнозирования спроса и результатов промокампаний, промышленные предприятия — для предсказания поломок и планирования техобслуживания", — рассуждает Роман Гоц, генеральный директор DатаРу.
Кроме того, бизнес смотрит в сторону более массовых пользовательских инструментов ИИ: например, чат–ботов для внутренней техподдержки и работы с внешними контрагентами. По словам эксперта, в России есть опыт внедрения продуктов на базе ИИ, но он не такой большой, как в Китае, ОАЭ и Индии. Это связано с тем, что в России не хватает дата–инженеров и дата–аналитиков. Также в стране недостаточно инфраструктурных решений для работы с интеллектуальными инструментами.
Для эффективности управления
Российские госкомпании давно пользуются технологиями ИИ. Чаще всего в сфере госуправления применяются сервисы для повышения эффективности контрольно–надзорной деятельности на всех уровнях — от федерального до муниципального.
"У нашей команды есть опыт внедрения системы на базе ИИ, которая анализирует поступающие в государственное ведомство документы и осуществляет поиск наиболее вероятных нарушений, тем самым значительно разгружая инспекторов. Алгоритм настроен так, что в поле зрения служащих попадают только те документы, которые требуют более тщательной проверки. Сервис работает уже больше года и прекрасно себя зарекомендовал", — говорит Надежда Оберемок, генеральный директор "Сбер Бизнес Софт".
Также в практике компании есть реализованные примеры внедрений чат–ботов, которые без привлечения оператора "закрывают" свыше 90% поступающих обращений, а средний процент автоматизации находится на уровне 40%. Такой показатель позволяет снизить издержки и уберегает от репутационных рисков.
В "Ростелекоме" несколько лет существует департамент развития решений искусственного интеллекта. "Например, технологии ИИ используются для предсказания склонности клиентов к продуктам компании. Это позволяет предлагать нашим клиентам самые подходящие услуги и продукты, а компании — повысить эффективность продаж. Также технологии ИИ используются в видеосервисе Wink для рекомендации подходящего контента, повышения информационной безопасности (выявления DDOS–атак и киберугроз), а также для видеоаналитики на ЕГЭ", — рассказали "ДП" в пресс–службе "Ростелекома".
Там отметили, что чаще всего для решения задач используют DataScience, open–source–инструменты и модели, а также решения собственной разработки.
Повысить вероятность
Одно из перспективных направлений ИИ — развитие технологий прогнозирования. Их задача — повышение точности планирования, при котором снижается уровень отклонений по всем бизнес–показателям.
Как отмечает Надежда Оберемок, модели прогнозирования применяются в ретейле для определения необходимого количества товаров на каждом складе и в конкретной торговой точке. Это снижает риски дефицита товаров и падения выручки, списания испортившегося товара при его избытке, сокращает издержки хранения.
"Российский производитель игристых вин “Абрау–Дюрсо” методами ИИ прогнозирует спрос на свою продукцию. Технология позволяет рассчитать загрузку, планировать объём поставок сырья и логистику, а также снизить издержки. В госсекторе работа с большими данными с помощью ИИ позволяет вывести управление развитием значимых направлений на новый уровень", — приводит пример генеральный директор "Сбер Бизнес Софт".
В "Ростелекоме" технологии прогнозирования используют для расчёта вероятности покупки конкретной услуги конкретным клиентом и ухода абонента к другому оператору. Эффект этих решений — рост конверсии и сохранение клиентской базы.
По словам гендиректора DатаРу Романа Гоца, база технологий прогнозирования в России только начинает формироваться. "Для разработки любого продукта в сфере ИИ обязательно нужны графические ускорители. Год назад один из основных производителей — Nvidia — ушёл из России. И заказчики столкнулись с проблемой: оборудования в России нет, сроки поставок неизвестны, помощи ждать неоткуда (гарантии и поддержка отсутствуют). Поэтому на рынок ИИ выходят отечественные вендоры, в том числе наша компания", — говорит Роман Гоц.
По словам Павла Фролова, основателя и продюсера компании "Роббо", применение ИИ для автоматизации принятия решений в российских компаниях видится возможным только спустя годы, когда системы на основе ИИ будут усовершенствованы.
"Ещё больше обезопасить их применение для автоматизации принятия решений можно с помощью новых специалистов — сотрудников, отвечающих за контроль функционирования продуктов на основе ИИ", — считает он.
