На Западе масса примеров применения искусственного интеллекта на практике, а что у нас?

О реальных кейсах отечественных компаний говорили на форумах Ai Stories от Rusbase и «Открытые инновации» от фонда «Сколково».

«Яндекс»: зеленоглазое такси

Если вы обращаетесь к поисковику «Яндекс» или разговариваете с голосовым помощником «Алисой», значит, что вы уже активный пользователь искусственного интеллекта. Но этим разработки IT-гиганта не ограничиваются.

«Яндекс.Такси» также управляется искусственным разумом. В Сколково и Иннополисе уже можно вызвать беспилотное авто — оно приедет и отвезет вас в пункт назначения. Причем ИИ нужен и людям-водителям.

— Мы не задумываемся, но у таксиста, когда он выходит на работу, есть три состояния: он ждет заказ, едет его выполнять и непосредственно выполняет. Но получает деньги только за третье, — рассказывает руководитель службы компьютерного зрения и технологий ИИ «Яндекса» Александр Крайнов. — Есть множество алгоритмов, как максимизировать эту третью часть. Например, подсказки таксисту, как поехать в зону повышенного спроса, или изменение тарифа.

BaseTracK: грузовые беспилотники

BaseTracK — конкурент «Яндекса» и других разработчиков автономных авто. Небольшой стартап конкурирует с гигантами благодаря уникальной системе управления, которая гораздо менее требовательна к вычислительным мощностям. При этом в компании ставку делают именно на грузовые перевозки по трассам, а не на движение легковых машин в городском потоке.

Системе BaseTracK не страшны капризы суровой русской зимы. Напомним, что большинство беспилотных проектов так до конца и не решили вопрос эффективного передвижения во время снегопада, а тем более метели.

— Автономно ездить по спутникам невозможно, потому что связь то пропадает, то плавает. У нас в основе лежит гибридная навигация, которая без любой связи работает 600 метров. К тому же мы обходимся без открытых протоколов. Кибербезопасность в нашей сфере крайне важна, — поясняет основатель BaseTracK Андрей Вавилин.

«М.Видео — Эльдорадо»: тепловые карты

Группа управляет примерно тысячей магазинов по всей России. Естественно, постоянно возникают вопросы. Где лучше открыть торговую точку? Будут ли магазины мешать друг другу? Где более платежеспособная аудитория? И тут на помощь приходят big data и нейросети.

Система оценивает емкость рынка и потенциал локации на основе исторических данных, информации о населении, наличии конкурентов. Производится оценка трафика, а также привлекательности торговых центров. Пешеходный трафик анализируют по количеству домохозяйств в каждом жилом доме и по оценке их доходов на основе стоимости недвижимости и цен на аренду. Транзитный трафик рассчитывается по маршрутам общественного транспорта, а также точкам притяжения. Автомобильный трафик моделируется по пробкам и количеству машин, проезжающих по различным дорогам.

— Благодаря внедрению тепловых карт мы планируем повысить эффективность новых магазинов, а также вдвое уменьшить среднюю погрешность в прогнозировании их товарооборота, — говорит руководитель инвестиционного департамента «М.Видео — Эльдорадо» Артем Гудов. — Этот инструмент активно используют и специалисты по развитию розничной сети на ежедневной основе, и топ-менеджмент для принятия управленческих решений по экспансии в регионах.

Ozon: новая логистика

В сутки на сайте Ozon 2 млн человек выбирают из 2,5 млн товаров и делают более 100 тысяч заказов. И каждый нужно доставить как можно быстрее.

— Необходимо было учесть ограничения фулфилмента: перевозок «первой мили», сортировочного центра и «последней мили». Сделать это в рамках excel-таблиц сложно, и всегда остается риск не учесть какие-либо факторы, — рассказал руководитель направления имитационного моделирования Ozon Максим Низамов. — Один и тот же процесс, например подбор товара, может занимать пять минут, а может — 15, поэтому мы строили распределения по времени для каждого процесса.

Цель моделирования с помощью ИИ — минимизация расстояния до клиента. Если сортировочный центр далеко от точек доставки, курьер потратит время и бензин впустую. При этом важно привезти заказы вовремя — как только показатель онтайм снижается, повышается нагрузка на кол-центр, растет доля возвратов, расходы на обратную логистику. Благодаря расчетам ИИ по всем основным показателям доставки Ozon сделал большой шаг вперед.

— Заказ в американском Amazon может разбиться на десять частей, и они поедут отдельно. Эту логику мы использовали у себя. А вот использовать технологии, заменяющие ручной труд, не получается. Из-за того что в США стоимость людей очень высока, у них быстрая окупаемость автоматизации. У нас пока что она окупается слишком долго, — поделился Низамов.

BCG Gamma: качаем нефть

— Сначала может показаться, что морская нефтяная платформа — не самый очевидный выбор для применения технологий машинного обучения, однако если подумать, то лучше места не найти, — с энтузиазмом рассказывает директор по анализу данных и машинному обучению BCG Gamma Moscow Леонид Жуков. — Промысловая платформа — это сложная и дорогая конструкция. Отказы оборудования приводят к остановке всего процесса добычи, а это выливается в убытки, нередко исчисляемые десятками миллионов долларов в год. Поэтому с точки зрения оператора возможность выявить и предотвратить проблему до того, как она произойдет, — настоящий подарок. И это лишь малая часть тех преимуществ, которые предлагает искусственный интеллект.

В «Лукойле» решили, что такую возможность упускать нельзя. И сегодня проект Digital ASTRA — полностью функциональный продукт, внедренный на реальной нефтяной платформе в Каспийском море.

«Тинькофф»: поговори с «Олегом»

«Тинькофф», как и Сбербанк, обожает внедрять технологии искусственного интеллекта. И у него также есть суперкомпьютер. В 2019-м компания запустила собственного голосового помощника «Олега». Для его создания использовались глубокие нейросетевые модели и речевые технологии в рамках стратегии AI first.

«Олег» помогает находить ответы по банковским вопросам, совершать переводы, искать скидки, покупать с кешбэком, управлять финансовыми продуктами, а также общается на свободные темы. Правда, пользователи не раз отмечали, что он способен отвечать грубо. И даже высказывали предположение, что в эти моменты им управляет лично Олег Тиньков.

В компании пояснили хулиганство бота: «Мы стараемся уберечь его от дурного влияния окружающего мира, но не всегда это получается. Мы провели разъяснительную работу с ним, ему стыдно, он обещал так больше не делать».
Не менее интересен и сервис компании для анализа фондового рынка.

— Мы создали алгоритм, который анализирует данные тысяч ценных бумаг и оперативно информирует инвесторов о самых важных изменениях показателей компаний. Изучить такой объем информации без специальных алгоритмов, вручную — просто невозможно. ИИ решает эту задачу, — рассказал директор по разработке новых продуктов «Тинькофф» Александр Емешев.

TalkBank: деньги в мессенджерах

Михаил Попов основал TalkBank в 2016 году. Это виртуальный банк с ИИ, который помогает управлять финансами с помощью чат-бота прямо в мессенджерах. Идея оказалась востребована — стартап уже показал прибыль.

— Мы видим, что искусственный интеллект изменит все существующие отрасли, как когда-то это сделал интернет, — говорит Михаил. — Особенно сильно изменится финансовая отрасль, там все операции зарегламентированы и могут быть полностью реализованы с помощью ИИ, и TalkBank тому пример. В то же время мы видим свой успех в развитии мультибанковской платформы, которую могут использовать как банки, так и другие компании для оказания финансовых услуг через коммуникационные интерфейсы — чат-боты и голосовые помощники.

«Ренессанс страхование»: нет убыткам

— Машинное обучение в компании применяется уже третий год и задействовано практически во всем жизненном цикле клиента, — рассказала руководитель отдела анализа развития данных «Ренессанс страхования» Александра Григорьева. — Модели помогают уменьшить убыточность по страховым продуктам, увеличить проникновение продуктов страхования, уменьшить время урегулирования убытка и количество ручного труда.

Компания планирует внедрить алгоритмы ИИ во все свои страховые продукты, где это целесообразно.

К слову, большинство крупных страховщиков России в той или иной мере внедряют искусственный разум. Все уже поняли, что без этого они теряют конкурентоспособность на рынке.

WayRay: голограмма в помощь

WayRay — производитель первой в мире навигационной системы, в основе которой лежит принцип голографической дополненной реальности. Без нейросетей здесь не обойтись.

— Большинство автопроизводителей работают над компьютерным зрением. У нас нет конкурентов на российском и международном рынках, так как особенность нашей технологии заключается в проецировании информации о маневрах автомобиля в дополненной реальности через лобовое стекло, куда смотрит водитель, — поясняет основатель компании Виталий Пономарев. — Мы мировые лидеры в голографической оптике для автомобилей, у нас очень сильная команда инженеров. Наши планы на ближайшее будущее — встроиться во все виды транспорта. Это автомобили, автобусы, поезда, воздушные и водные суда.

Macroscop: тысяча глаз

В компании создали программу для управления системами видеонаблюдения и широкий ассортимент модулей видеоаналитики. Специализация Macroscop — программное обеспечение, которое может найти применение в интеллектуальных системах безопасности, розничной торговле, робототехнике и других сферах жизни человека.

Компания уже поставила более 27 тысяч комплексов видеонаблюдения. На российском рынке она представлена торговой маркой Macroscop, на зарубежных рынках — маркой Eocortex.

— Видеоанализ становится инструментом измеряемого повышения эффективности бизнес- и производственных процессов. Компания намерена стать номером один в извлечении пользы такого рода из визуальных данных, — поделился планами глава компании Артем Разумков.

NtechLab: знакомые лица

Компания NtechLab разрабатывает продукты на базе собственной технологии, которая распознает лица, эмоции и силуэты людей с помощью алгоритма FindFace.

С момента основания в 2015 году компания провела несколько раундов привлечения инвестиций и построила международную сеть партнеров. Большую часть выручки она получает от зарубежных клиентов.

— В том числе благодаря FindFace на чемпионате мира по футболу в России в 2018 году был соблюден высочайший уровень безопасности, — отметил сооснователь NtechLab Артем Кухаренко.

Naumen: все для клиентов

Программы Naumen автоматизируют бизнес-процессы и системы когнитивного поиска. В 2018-м проекты компании попали в шорт-лист премии European Contact Centre & Customer Service Awards в номинации «Лучшее применение ИИ в клиентском сервисе».

— По нашим прогнозам, в течение ближайших 10–20 лет в мире до 80% корпоративной работы, связанной с обслуживанием клиентов и взаимодействием с партнерами, может обрабатываться виртуальными сотрудниками. А первые 20% рабочих мест будут замещены в ближайшие 3–5 лет, — говорит гендиректор Naumen Игорь Кириченко.

Neurodata Lab: читаем эмоции

Фокус компании — распознавание человеческих эмоций и когнитивных состояний по видео и аудио. Так, Neurodata Lab разработала ИИ для роботов уральской компании Promobot (хотя у нее есть и свои наработки) и запустила тестирование технологии распознавания эмоций в голосе клиента для Росбанка.

— Мы создавали технологии с нуля и собирали междисциплинарную команду психологов, физиологов, программистов, — поделился глава компании Георгий Плиев. — Мы ориентированы в основном на зарубежный рынок, где выше конкуренция и выше требования к уровню технологий, другие масштабы финансирования. В основном мы сотрудничаем с корпорациями, разрабатываем масштабные кастомизированные решения. Далее будем придерживаться такого формата работы с российскими партнерами.

UBIC Technologies: прогноз поведения

Виталий Саттаров и Алексей Воронин основали компанию в 2011 году. Главные направления — предиктивная аналитика и интеллектуальный анализ данных. Сервисы UBIC Technologies позволяют операторам сегментировать интернет-аудиторию и прогнозировать поведение пользователей.

— Темпы роста рынка предиктивной аналитики будут даже выше, чем в предыдущие годы. Ключевые факторы — нормативное регулирование и взросление отрасли. Мы будем и дальше создавать надежные инфраструктурные решения и помогать клиентам становиться эффективнее, чем их конкуренты, — обещает глава компании Виталий Саттаров.

«Правовед.ru»: юрист 24/7

Два года назад владельцы онлайн-сервиса «Правовед.ru» Валерий Мешков и Сергей Андреев решили автоматизировать юридические консультации и запустили сайт fedor.ai. «Добрый день, я робот-юрист Федор Нейронов», — встречает всех на портале дружелюбный искусственный разум. Он понимает текстовые запросы и дает консультации по потребительскому праву. В 2018 году технология стала победителем международного конкурса Legal Geek Moscow.

— Только за последний год, по данным Crunchbase, инвестиции в российский рынок legal tech выросли в три раза. Тренд ИИ в этой сфере будет расти, через 5–6 лет больше половины рутинной работы будет выполнять машина. Развитие же Pravoved мы видим в выходе на зарубежные рынки, — поделился планами Валерий Мешков.

Smart Engines: предъявите документы

Компания конкурирует с ABBYY. Она занимается технологиями распознавания, компьютерным зрением и машинным обучением. В 2015-м Smart Engines предложила безопасное решение на базе ИИ по распознаванию паспорта РФ в видеопотоке на мобильных телефонах. На сегодняшний день поддерживается распознавание более тысячи типов ID-карт, паспортов, водительских удостоверений, виз и других документов 200 стран.

— С точки зрения сложности решенных нами задач в области ИИ, то их за прошедшее время было много, но я бы особо выделил распознавание на мобильных телефонах иероглифов и документов типа справки по форме 2-НДФЛ (такие документы могут иметь сотни реквизитов), — рассказал основатель компании Владимир Арлазаров.

Intelligence Retail: выкладка товара

Компания разработала технологию компьютерного зрения, которая позволяет измерять показатели состояния выкладки товаров в местах продаж, долю полки, наличие продуктов конкурентов, соответствие стандартам.

— Основное наше достижение — это переход от пилотных проектов к продуктивному использованию с подтвержденными бизнес-выгодами для клиента. Мы видим, что рынок мерчандайзинга стремительно оцифровывается и все больше компаний переходят на автоматизированную отчетность на базе технологии распознавания, — говорит основатель компании Максим Морозов.

3DiVi Inc.: конкурент Microsoft

Суровый челябинский стартап 3DiVi Inc. занимается распознаванием лиц и трекингом тела. Его разработка Nuitrack SDK считается самой популярной в мире заменой решения Microsoft Kinect. Компания заключила лицензионные соглашения с Intel, LG, Alipay.

— Мы будем одним из лидеров интегрированных решений ИИ-распознавания человека (не только лица, но и тела) на международном рынке. Если дополнительно наши решения будут востребованы на российском рынке, мы будем только рады, — заявил сооснователь фирмы Дмитрий Морозов.

Just AI: разговорный жанр

Компания специализируется на технологиях машинного обучения и понимания естественного языка. Ее решения используют Юникредит-банк, S7 Airlines, «Аэроэкспресс» и др.

Два года назад Just AI выпустила «Емелю», робота для детей, который понимает речь и самообучается. Также фирма оказалась в числе партнеров «Яндекса» и Google в области создания контента для «Алисы» и русскоязычного «Google Ассистента».

— Рынок разговорного AI сложился в России в 2016–2017 годах, но именно 2018 год положил начало взрывному росту индустрии. И этот рост не остановится — будут появляться новые голосовые помощники, новые умные устройства, в той или иной степени разговорный AI коснется всех бизнесов и всех пользователей, — таков вердикт основателя Just AI Кирилла Петрова.

Dasha.AI: робот-обзвонщик

«Дашу» принимают за человека в среднем 95 собеседников из 100. То есть фактически она ежедневно проходит тест Тьюринга, нежно вводя в заблуждение тысячи своих собеседников.

Dasha.AI — это сервис для автоматизации кол-центров, который моделирует человеческую речь с помощью ИИ. «Даша» использует слова-паразиты, перебивает собеседника, поддакивает и при необходимости отвлекается от основной темы разговора. Многие реально не понимают, что говорят с роботом.

Операционный директор Модульбанка Антон Липатов рассказал, что за первый месяц работы «Даша» опросила в четыре раза больше клиентов по сравнению с операторами кол-центра.

Screenlife Technologies: право на голос

Компания известного кинорежиссера Тимура Бекмамбетова научила ИИ говорить голосами знаменитостей. В презентационном ролике можно услышать речь президента России и телеведущего Владимира Познера. Правда, неизвестно, понравилось ли им это.

Технологию можно будет использовать для озвучки аудиокниг, рекламы, компьютерных игр и т. д. Но как же быть с правом на собственный голос, который могут «украсть»? В компании пояснили, что как раз хотят создать цивилизованный рынок — с обладателями звездных голосов будут заключены договоры о партнерстве.

Insilico Medicine: вообрази лекарство

Александр Жаворонков создал стартап Insilico Medicine, который занимается применением ИИ в здравоохранении. Всего за три недели нейронная сеть под названием GENTRL нашла шесть перспективных способов лечения фиброза, один из которых показал отличные результаты на мышах.

— Можем ли мы сделать так, чтобы машина как бы «воображала» новые молекулы с определенными свойствами, а не занималась скринингом больших библиотек молекулярных соединений? — таким вопросом задался Жаворонков. А позже воплотил идею в жизнь.

BFG Group: завод на оцифровку

Программы компании позволяют проектировать виртуальную модель предприятия и экспериментировать уже на цифровом двойнике. Среди клиентов — КамАЗ, группа компаний «Калашников», Тульский оружейный завод и др.

— Сейчас наша стратегическая цель — развивать для производственников новый инструмент проверки самых смелых гипотез. Ключевой момент — наша платформа помогает оценить последствия решений до их ввода, это большое преимущество, — отмечает сооснователь фирмы Алексей Евсягин.

«Нейродвойник человека»: лечим всех

Проект ученых Нижегородского государственного университета имени Лобачевского «Нейродвойник человека» грозит совершить революцию в медицине. Благодаря ИИ каждый в будущем сможет обзавестись цифровым двойником — виртуальным аналогом своего организма. Персональные мобильные сенсоры будут отправлять медицинские данные на личный аккаунт пациента, а специальная программа — производить их обработку.

Это позволит отслеживать физическое состояние пользователя и прогнозировать риски развития заболеваний.

Mubert: лучше, чем Шуберт

Mubert — сервис для сочинения музыки. ИИ берет семплы из библиотеки звуков и создает бесконечный музыкальный поток. Пользователь лишь должен выбрать жанр и темп.

— Одна из проблем, которую мы решаем, — лицензирование прав на использование музыки. Например, в сентябре 2019 года лейблы потребовали $300 млн от фитнес-стартапа Peloton за нарушение авторских прав на использование треков, — сказал сооснователь проекта Алексей Кочетков. — Мы выпустили три приложения. Основное — черный и лаконичный Mubert. Второе — Zen 8 для вставки генеративной музыки в историях в Instagram. Последнее — чистый светлый For, где можно выбрать фоновую музыку — для йоги, работы, учебы.

К слову, немецкий стартап Endel, который основал россиянин Олег Ставицкий, уже генерирует с помощью ИИ целые альбомы для Warner Music.

Николай Алексеев

Фото: Shutterstock