Мы видим, что мир практических внедрений ИИ-продуктов за счет мощного развития технологий шагнул далеко вперед от специализированных решений, реализующих отдельные деловые операции, на уровень сложных комплексных систем поддержки принятия решений в непростых бизнес-процессах. Соответственно меняются технологии ИИ, применяемые для решения бизнес-задач с помощью ИТ. Они развиваются в сторону гибридных моделей. Например, система оценки заемщика, которая реализована в «Хоум Кредит Банке», использует предиктивное моделирование, каузальное моделирование (что предполагает некоторое воздействие на клиента), обучение с подкреплением и эффективные алгоритмы линейного дискретного программирования. Кроме того, используются эвристики в области ценообразования и лимитной политики. Такой подход, как рассказывает Сергей Герасимов, начальник отдела исследований и инноваций «Хоум Кредит Банка», дает возможность автоматизировать процесс оценки таким образом, чтобы добиться еще и максимальной прибыльности.
Технологии искусственного интеллекта для развития инфраструктуры “умных” городов: кратко о главном
На сегодняшний момент единого общепринятого определения умного города не существует. Мы исходим из того, что умные города должны с помощью информационных технологий решать проблемы жителей, создавать комфортную среду для жизни, предсказывать и эффективно предотвращать технологические аварии, обеспечивать безопасность, планировать развитие,- говорит Алексей Цыплов, руководитель управления цифровизации производства компании «Русатом Инфраструктурные решения» (РИР). При этом развитие городов негибкими способами приводит, например, к пробкам на дорогах, коммунальным авариям, недостатку образовательных учреждений и другим проблемам жителей. А умные же города могут постоянно адаптироваться под нужды жителей. Для этого мы используем данные с большого набора датчиков и отправляем их соответствующим программным модулям, которые могут увидеть картину в целом, – поясняет Алексей Цыплов.
Цифровые помощники с элементами искусственного интеллекта для оптимизации управленческой работы: краткий обзор технологии
Решения диалоговых цифровых помощников – горячий рынок. Действительно, с помощью соответствующего ПО компании получают возможность сразу «убить нескольких зайцев»: предложить своим клиентам привлекательный очеловеченный интерфейс для коммуникаций с компанией и добиться повышения скорости и качества обработки обращений клиентов за счет автоматизации. Каков нынешний IQ таких ИТ-решений, и в каком направлении им еще предстоит совершенствоваться? По оценкам IDC, темпы роста инвестиции в создание цифровых помощников относятся к числу самых высоких в ИТ-отрасли. Причем, такого уровня они достигли после того, как компании «распробовали» возможности искусственного интеллекта (ИИ) в процессах обслуживания клиентов и для автоматизации внутренних и внешних рутинных операций.
Технологии искусственного интеллекта для автоматизации промышленного производства: обзор и перспективы
Технологические футурологи предвещают, что уже скоро все рабочие в промышленных цехах станут «синими воротничками», которые в отдельном комфортном помещении нажимают на кнопки, удаленно управляя работой плавильных печей, ванн, где остывает расплавленная сталь, и т.д. Однако путь, который предстоит пройти предприятиям, для достижения этого идеального состояния, весьма долог и непрост. В какой точке этого пути находятся сегодня российские промышленные предприятия? По оценкам исследовательской компании MarketsandMarkets, мировой рынок умного производства (Smart Manufacturing Market) вырастет с 214,7 млрд. долл. в 2020 г до 384,8 млрд. долл. в 2025 г., продемонстрировав среднегодовой прирост на уровне 12,4%. Развитие этого сегмента цифровизации промышленности подталкивается общим ростом спроса на цифровизацию промышленности в России – он, по данным исследования CNews Analytics «ИТ в промышленности», опубликованном в декабре прошлого года, увеличится в 14 раз к 2030 г.
Бизнес-аналитика с помощью инструментов искусственного интеллекта: основные направления развития технологии
В области решений бизнес-аналитики основных ограничивающих факторов не просматривается: выявление ценных знаний из имеющихся данных остается востребованной задачей для бизнеса, как и стремление компаний автоматизировать эту задачу. На какой стадии достижения этих целей находится наш рынок сегодня, и какие тренды определяют его дальнейшее развитие в ближайшем будущем? Рынок программных продуктов для бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI) относится к числу тех, что демонстрируют убедительные двузначные цифры роста. Так, по данным специального исследования, которое провела компания Navicon, рынок отечественных систем аналитики вырастет в нынешнем году на 10-12. Для сравнения: общемировому рынку BI исследователи прочат в ближайшие годы стабильный рост на уровне 8-10% в год. Но уже в 2023 году, когда на нашем рынке появится больше успешных кейсов миграции на отечественное ПО, и бизнес перестанет опасаться проблем «сырого» софта, скорость развития рынка увеличится минимум до 30-35%, считают аналитики компании Navicon.
Интеллектуальные речевые системы для цифровых голосовых коммуникаций и продвижения: подробности и перспективы технологии
При всем разнообразии цифровых коммуникаций голосовое общение остается одним из важнейших каналов взаимодействия бизнеса со своими клиентами. Как цифра меняет голосовые сервисы, и когда с голосовыми ассистентами можно будет поговорить по-человечески? Несмотря на то, что растет количество неголосовых обращений, звонки по телефону по прежнему занимают самую крупную долю в дистанционных коммуникациях, и продолжают увеличиваться в абсолютном количестве обращений, рассказывает Антон Сункин, директор филиала АО «Мосэнергосбыт» «Центр дистанционного обслуживания»: Поэтому Мосэнергосбыт продолжает развивать каналы голосовых коммуникаций, по большей части в направлении автоматизации. Уже сейчас доля обращений по телефону, обработанных в автоматическом режиме составляет 63%, и перспективы повышения эффективности голосовых коммуникаций не исчерпаны.
