ИИ как экосистема, бизнес и рынок

Хайтек

Термин "хайтек", который в последнее время используют многие аналитические компании, имеет весьма расплывчатые границы. Согласно [125], к данному сегменту относятся компании с высокой концентрацией работников, занятых в профессиях STEM ^{15STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) - наука, технологии, инженерия и математика - модель, объединяющая естественные науки и инженерные предметы в единую систему} . Очевидно, что подобное определение не совсем удачно для выделения вертикального сектора, поскольку компании, определенные упомянутым образом, есть во многих вертикальных отраслях (в энергетике, финансах и т. п.).

Как следует из рис. 3.9, основной тип ИИ-технологий в данном отраслевом сегменте - это машинное обучение, второе место с равным количеством баллов делят "автоматизация роботизированных процессов" и "интерфейсы виртуальных помощников".

Говоря о хайтек-компаниях как о вертикальном рынке, в эту категорию относят корпорации, занимающиеся в основном ИТ, телекомом и производством электроники, и при этом выделяют крупнейшие компании, имеющие широкую диверсификацию. Лидерами этого рынка, как правило, отмечаются такие гиганты как Apple, Samsung, Microsoft, Google, HP, Dell, IBM, Intel, Panasonic, Alibaba, Amazon, Meta, Nvidiaидр. Таким образом, категория "хайтек", помимо ИКТ-компаний, включает производителей электроники и высокотехнологичного оборудования. И если аналитические компании используют эту категорию, то автоматически она оказывается лидером по объему и зрелости ИИ-решений. И это понятно, перечисленные выше компании-гиганты известны как первопроходцы в разработке и внедрении инноваций в области ИКТ и в области ИИ в частности.

Достаточно назвать лишь несколько примеров. Перечислим, какие ИИ-технологии использует Google в своих приложениях для обслуживания миллиардов пользователей.

Начнем с того, что поисковая система Google работает на основе алгоритмов, использующих глубокое обучение. Google Ads и Doubleclick включают автоматизированную систему торгов на основе машинного обучения. Режим вождения Google Maps оценивает, куда направляется пользователь, и помогает проложить оптимальный маршрут. Youtube Safe Content использует методы машинного обучения для того, чтобы бренды не отображались рядом с оскорбительным контентом. Google Photos подсказывает, какими фотографиями следует поделиться с друзьями. Google Translate использует искусственную нейронную сеть под названием Google Neural Machine Translation (GNMT).

Голосовой помощник Google Assistant использует технологии NLP, Gmail - интеллектуальную блокировку спама, а также способность сгенерировать за человека шаблон ответа на письмо на основе текста входящего письма. У компании есть ведущий в отрасли нейросетевой фреймворк TensorFlow. Помимо использования искусственного интеллекта для улучшения своих услуг, Google развивает подразделение Google Cloud, которое продает предприятиям ряд сервисов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Отметимтакже, что Google, разработавшая свой Tensor Processing Unit (TPU), относится к ключевым игрокам рынка чипсетов для глубокого обучения наряду с Microsoft, Samsung Electronics и Intel.

Заметим также, что Google активно приобретает компании в области искусственного интеллекта, вкладывая значительные средства в развитие ИИ-технологий на базе наиболее удачных стартапов. Одним из примеров является компания DeepMind, известная по победам в Go и StarCraft, работой по удержанию плазмы в токамаке и работам в области AGI.

Хайтек-компания IBM является первопроходцем и одним из лидеров рынка ИИ. Корпорация сосредоточила свои усилия на развитии знаменитого проекта IBM Watson, предоставления программного обеспечения ИИ как услуги и поставки облачных аналитических и ИИ-услуг.

Практически все компании Apple, Samsung, Microsoft, Google, HP, Dell, Intel, Panasonic,Alibaba имеют как инфраструктурные, так и программные решения в области ИИ.

К хайтек-компаниям можно отнести некоторые российские компании и прежде всего компанию Яндекс, у которой есть целый ряд проектов, базирующихся на технологии ИИ - поисковые сервисы, сервисы таргетирования рекламы, системы рекомендации контента, голосовые помощники, машинный перевод, обработка изображений, прогнозирование пробок, беспилотные автомобили и т. п. Яндекс ведет исследования в области распознавания изображений и видео, классификации и генерации текста, семантического анализа, распознавания речи, машинного перевода, диалоговых систем. Наиболее известные проекты, доступные широкому пользователю, - это поисковый сервис, виртуальный голосовой помощник Алиса и машинный перевод с поддержкой более 90 языков. Более подробно о сервисах компании Яндекс речь пойдет в разделе "ИИ в России".

Финансовые сервисы

Финансовые сервисы названы лидерами с точки зрения отраслей, применяющих ИИ в ряде аналитических отчетов и в частности в материалах FutureBridge Analysis and Insights (рис. 3.8), при этом, например, в версии от Mckinsey (рис. 3.9) отрасль не входит даже в тройку.

Как мы отметили ранее, разница в оценках является следствием отсутствия общепринятой таксономии и согласованных методик структурирования рынка.

Несмотря на разные мнения аналитиков по поводу лидерства той или иной отрасли, мы решили рассмотреть финансовые услуги в первых рядах. Среди многочисленных примеров применения ИИ-технологий в финансах можно назвать автономное выполнение торговых операций на финансовых платформах, технологию обеспечения электронных платежей, интеллектуальные системы для предоставления рекомендаций клиентам по управлению своими финансами и многие другие.

При этом основное направление использования ИИ в финансовых сервисах - это автоматизация банковских услуг. Авторы по-разному классифицируют направления применения ИИ в банковской сфере. Один из вариантов (в концепции Deepsense.ai) показан на рис. 3.10. Здесь технологии группируются вокруг пяти основных направлений: "понимание клиента", "автоматизация обслуживания клиентов", "улучшение продаж", "управление кредитными рисками", "оптимизация работы бэк-офиса".

Рис. 3.10. Обзор применения ИИ в банковской сфере. Источник: Deepsense.ai [126]

Понимание клиентов основано на глубоком обучении в анализе клиентов на основе информации из различных источников (транзакций, журналов онлайн-банкинга, взаимодействия пользователей с колл-центром). Это позволяет создать для клиентов интеллектуальных помощников и дать персонализированные рекомендации.

Клиенты часто уходят без явных причин, что затрудняет выработку стратегии борьбы с оттоком. Прогнозирование и оптимизация оттока на базе ИИ включает анализ стоимости потребителя на протяжении его жизненного цикла и помогает сфокусироваться на удержании наиболее ценных клиентов. Данная процедура требует проведения анализа больших наборов данных, меняющихся во времени, включая взаимное влияние поведения одних клиентов на других, и дает возможность распознать закономерности в подобного рода данных. Решения на базе ИИ используются для выявления ценных клиентов, клиентов в зоне риска и выработки для них специальных предложений с целью их удержания.