Читать первым в Telegram-канале «Код Дурова»
Крупный бизнес уже несколько лет отчитывается об эффектах от применения ИИ, а малые предприниматели только начинают свой путь освоения этих технологий.
Директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна Константин Романов в интервью «Коду Дурова» рассказал о том, как бизнес сегодня применяет ИИ, когда все компании будут использовать эти технологии в своей деятельности и почему ИИ — это уже не сказочный персонаж.
— Brand Analytics выпустили рейтинг компаний в сфере ИИ, составленный нейросетью, в котором билайн среди операторов был лидером по упоминаниям, связанным с ИИ. Учитывая, что нейросеть анализировала данные из СМИ и Telegram, можно сказать, что рассказывать о себе вы, как компания, умеете. А что под капотом? Как вы используете ИИ? Применяете ли внутри или только создаёте продукты для рынка?
— В билайне решения с применением машинного обучения начали разрабатываться ещё в 2014 году. То есть в этом году уже 10 лет этому направлению в компании. Параллельно с созданием продуктов на основе ИИ для внешнего заказчика мы начали применять его и внутри. В частности, в управлении клиентской базой, в маркетинге. Например, впервые при помощи ИИ мы стали определять, какой тарифный план подобрать клиенту, какие индивидуальные предложения сделать, каких клиентов удержать, если они собираются уйти, и так далее. Дальше стало понятно, что применять алгоритмы машинного обучения можно не только в сфере маркетинга и клиентского сервиса, но и для планирования сети и более эффективного распределения нагрузки на инфраструктуру — где какую базовую станцию поставить, чтобы сделать её максимально доступной для большего количества клиентов.
Сегодня ИИ определяет и прогнозирует возможные ошибки на сети, собирает информацию о состоянии инфраструктуры в режиме реального времени, распределяет инциденты по степени влияния на клиентский сервис и так далее.
Наш «виртуальный эксперт по качеству» круглосуточно следит за состоянием порядка 150 тыс. базовых станций по всей стране и анализирует более 30 параметров сети, предсказывая возникновение проблем ещё до поступления обращений от клиентов. Машинное обучение применяется и для автоматизации обслуживания в контактных центрах, чтобы понять, с чем обращается клиент, с какой интонацией с ним разговаривает сотрудник компании.
Кроме того, ИИ позволяет нам минимизировать случаи мошенничества и защищать абонентов. Во время звонка мошенника билайн с помощью интеллектуальной системы мониторинга выявляет угрозу и в течение «атаки» ограничивает входящую голосовую связь и связь через мессенджеры потенциальной жертвы. В то же время клиенту направляется смс и push-уведомления о том, что в данный момент на него совершается атака злоумышленника. В среднем мошенническая атака на абонента длится порядка трёх минут. За это время мошенник предпринимает около пяти попыток дозвониться до потенциальной жертвы. В феврале мы зафиксировали самую долгую атаку — более 3 тыс. безуспешных попыток дозвониться. При этом абоненту не нужно устанавливать на устройство никаких дополнительных приложений, наша система работает на большинстве типов телефонов, включая кнопочные.
Если говорить об эффекте от применения ИИ, причём не только в телекоме, а во всех сферах, где он применяется, то это порядка 15-20% дохода. Более того, ИИ позволяет существенно сократить операционные расходы, и в отдельных направлениях можно сэкономить до 10-15%. В масштабах больших компаний и корпораций это очень существенные деньги.
Безусловно, такие достижения хорошо оцениваются инвесторами и акционерами, поэтому очевидно, что все компании последние 10 лет активно вкладываются в развитие ИИ и применяют его в большом количестве направлений бизнеса. При этом, как я уже говорил, за эти же 10 лет мы строили продукты, основанные на машинном обучении для рынка.
Так, постепенно появилась целая линейка абсолютно разных продуктов, которые решают достаточно тривиальные задачи — помогают бизнесу и государству автоматизировать процессы, сокращать расходы, чтобы получить дополнительный доход. Если смотреть на госсектор, то здесь ИИ помогает улучшать инфраструктуру, логистику, управлять турпотоками. Например, в Москве наша геоаналитика, в частности, помогла осуществить планирование строительства и развития транспортной инфраструктуры.
С точки зрения коммерческого сегмента, ИИ нашел активное применение в банковском скоринге — сейчас чуть ли не каждый кредит в России выдаётся на основании информации, полученной, в том числе, от телеком-операторов. Плюс здесь в том, что даже не имея кредитной истории, но пользуясь сим-картой, клиент может пойти в банк и без проблем получить займ.
Сейчас мы создаём огромное количество продуктов для маркетинговых подразделений, потому что основная задача бизнеса — это привлечение новых клиентов и повышение продаж. Здесь мы, как и весь телеком, стали серьёзным драйвером роста и предоставили хорошие инструменты для привлечения клиентов, для анализа того, как используются рекламные бюджеты и так далее. У нас в билайне создано целое подразделение AdTech, которое сегодня занимает серьёзную нишу в рекламной индустрии.
Помимо этого, активное распространение получили сервисы на основе компьютерного зрения — небезызвестная видеоаналитика, которая стала достаточно серьёзным подспорьем, в частности, для государства в сфере обеспечения безопасности, понимания всех процессов, которые происходят на улицах городов. Также видеоаналитика используется в промышленности для контроля за соблюдением техники безопасности, фиксации несанкционированного доступа на объекты критической инфраструктуры. Сегодня видеоаналитика — это, что называется, «мастхэв» для любой организации, которая хочет контролировать и оптимизировать все процессы.
Ну и, конечно, не стоит забывать про речевые технологии. Сейчас, мне кажется, они уже применяются практически везде. Если мы позвоним в колл-центр какой-нибудь организации, мы услышим привычный, казалось бы, голос человека, но на деле в 90% случаев за ним стоит робот, который абсолютно спокойно, как живой человек, с вами общается, может записать к врачу, перенести доставку или заказать продукты.
За эти несколько лет произошел драматический скачок с точки зрения применения этих технологий. Если в начале пути компании опасались, проводили пилоты, тесты, то сейчас происходят уже массовые коммерческие внедрения. У нас очень большой портфель корпоративных клиентов, и львиная доля этих компаний либо уже использует, либо в процессе внедрения подобных решений.
— Сегодня ИИ применяет в основном крупный бизнес, который может себе это позволить с финансовой точки зрения. Но ведь рутинные процессы есть не только в крупных корпорациях, но и в небольших компаниях. Как бы вы оценили потенциал применения ИИ в малом и среднем бизнесе? Какие решения на основе ИИ сегодня доступны для таких компаний?
— Понятно, что малое и среднее предпринимательство (МСП) пока в роли догоняющих с точки зрения применения технологий ИИ, ведь для них каждый рубль на счету, а такие решения, конечно, недешёвое удовольствие. Но на самом деле уже появляются продукты, которые доступны для малого и среднего бизнеса, и стоят абсолютно не космических денег, то есть их может позволить себе владелец какой-нибудь кофейни или барбершопа.
Пока такие решения не получили большого проникновения в силу того, что это новая история для МСП. Им, по сути, надо просто посмотреть вокруг и понять, что мир уже поменялся, появились не только технологии, но и приложения на основе этих технологий, которые доступны абсолютно любому индивидуальному предпринимателю.
К примеру, когда начинающему бизнесмену нужно открыть компанию, ему необходимо создать цифровую витрину (или каталог) продукции в виде сайта. Так вот, сейчас полно сервисов, в которых можно «накликать» себе полноценный сайт. При этом не надо быть программистом и нанимать штат IT-специалистов. Это можно сделать самостоятельно за 1 день. С помощью генеративных нейросетей можно для этого сайта создать креативы, не имея большого портфеля дорогостоящих фотографий своей продукции. Можно, в принципе, сгенерировать весь контент для этого сайта, сидя дома перед компьютером.
Вторая технология, которая тоже абсолютно доступна, это автоматизация общения со своими клиентами в виде чат-ботов. Очевидно, что у начинающих предпринимателей нет тысячи сотрудников, которые обрабатывают заказы, звонят клиентам и так далее. Чтобы не потерять заказы, не пропустить важную деталь, их обработку можно доверить боту. Он существенно упростит процессы, которые зачастую являются головной болью для многих предпринимателей.
Третья, или даже первостепенная задача для МСП — это привлечение новых клиентов. Очевидно, что при небольшом бюджете сделать это будет сложнее, чем при больших инвестициях в маркетинг, и наверняка потребует каких-то навыков, но все возможности для этого сегодня есть. Резюмируя, могу сказать, что малый бизнес более подвижен, поэтому освоит все эти ИИ-инструменты очень быстро.
— Есть статистика, которая говорит о том, что к концу 2023 года порядка 35% компаний в Европе применяет искусственный интеллект. Сколько компаний в России сейчас применяет ИИ?
— Здесь я бы разделил понятия. Всё-таки крупный и малый бизнес сильно отличаются скоростью внедрения технологий и возможностями. Если говорить о крупном бизнесе, то я думаю, что уже порядка 80% компаний в России используют эти технологии в той или иной степени. Полагаю, что к 2030 году мы достигнем и 100%.
Так или иначе, все придут к пониманию, что использование ИИ выгодно.
Что касается малого бизнеса, то мне кажется, что сегодня среди таких компаний ИИ используют не больше 20%. Вместе с тем отмечу, что мы тут недалеко ушли от наших зарубежных коллег. Там, по их оценкам, где-то 25% малого бизнеса знакомы с технологиями ИИ на практике. Но в горизонте ближайших 5 лет по некоторым направлениям эта цифра точно перейдет за 50% у нас в стране.
— Как вы считаете, в каких направлениях бизнеса и в каких сферах искусственный интеллект применяться не будет?
— По моему мнению, таких сфер вскоре не останется, но очевидно, что в каких-то отраслях апробация технологий идет быстрее, а в каких-то — растягивается на годы. В качестве примера можно привести сельское хозяйство, где до недавнего времени ИИ фактически не использовался, а сегодня мы знаем огромное количество примеров, когда при помощи алгоритмов анализируется влияние погодных условий на урожайность, видеоаналитика помогает оценивать состояние грунтов, почвы и так далее.
— Перейдём к более понятному людям направлению — медицине. Известно, что вы плотно работаете с Сеченовкой по теме ИИ. Что сейчас происходит в этом направлении? Почему вы пошли в эту сложную и не очень ассоциирующуюся с телекомом тему?
— С одной стороны, это тоже бизнес-направление. С другой — оно все-таки носит достаточно большой социальный подтекст и может оказать существенное влияние на жизни и здоровье целой страны, поэтому эта тема для нас действительно важна. В феврале состоялось историческое для нашей компании событие — мы подписали с Сеченовским университетом соглашение о создании совместного предприятия. Это позволит регистрировать те продукты, которые мы разрабатывали на протяжении почти двух лет, участвовать в различных программах по применению искусственного интеллекта в медицине, а также получать патентные удостоверения на нашу совместную линейку продуктов.
В коллаборации с Сеченовкой и другими партнёрами мы хотим стать драйвером цифровизации медицинского сектора. Мы видим, что появляются хорошие, сильные решения в определённых направлениях медицины. Например, с помощью носимых устройств уже сейчас можно в домашнем режиме осуществлять мониторинг работы сердца, а алгоритмы машинного обучения могут на основе этих данных анализировать, насколько у пациента все в порядке, давать некие прогнозы, обозначать факторы риска.
Мы хотим создать целый портфель решений по цифровизации медицинской отрасли с применением ИИ, которые можно будет интегрировать во все медицинские учреждения России. Важно понимать, что география применения этих решений может распространяться и за пределы нашей страны, потому что все те продукты, которые мы разрабатываем здесь, абсолютно спокойно могут использоваться в любой точке мира.
Теперь что касается того, почему Сеченовка и вообще медицина. Я не верю в случайности. Мне кажется, с Сеченовским университетом нас в какой-то степени свела судьба. Мы с ними познакомились на почве того, что у них огромная база медицинских данных, едва ли не самая большая в стране, а у нас сильные компетенции по машинному обучению, искусственному интеллекту и инфраструктурные возможности для того, чтобы обрабатывать эти данные, делать аналитику и создавать модели для медицинской отрасли. Кроме того, у Сеченовки колоссальная экспертиза в области медицины, что позволяет оценивать результаты нашей работы со всех сторон и создавать уникальные продукты.
Сначала мы смотрели на то, что получается в тестовом режиме, а потом решили создать полноценное совместное предприятие. Это полноправное продуктовое сотрудничество двух больших организаций, где идет серьёзная промышленная разработка решений индустриального уровня, некоторые из которых уже применяются на практике и работают в пилотном режиме в нескольких медицинских учреждениях.
Одной из задач предприятия станет разработка систем ИИ для задач ортопедии, ведь использование ИИ позволяет более точно и быстро определять заболевания опорно-двигательной системы, включая сколиоз, коксартроз и артрит. Новые проекты позволят улучшить диагностику, лечение и прогнозирование заболеваний опорно-двигательной системы. Таким образом, мы сможем внести весомый вклад в развитие медицины в стране и за её пределами.
— Заключительный вопрос. Искусственный интеллект в России — это?
— Хочется сказать, что это вымышленный персонаж из сказочных фильмов, но на самом деле сейчас это уже не сказка. Это технология, которая нашла своё отражение в бизнесе, уже даёт реальные плоды и эффекты, но ещё далеко до того, чтобы реализовать её полный потенциал.
