Будущее наступило: как использовать искусственный интеллект в работе
Инвестиции в развитие технологий искусственного интеллекта достигли в 2022 году рекордной отметки, превысив $91,9 млрд. Согласно опросам, 56% компаний уже применяют ИИ-технологии в работе, остальные — строят планы по их внедрению, чтобы упростить и ускорить процессы, не отставая от конкурентов. Рассказываем, где сегодня применяются системы ИИ и как они помогают в написании текстов, создании логотипов, генерации видео — и не только.
![](https://cdn.gpb.ru/upload/files/iblock/de2/x1_titul_2432x800.jpg)
ИИ представляет собой сферу компьютерной науки, которая занимается разработкой компьютерных систем и алгоритмов, способных заменить работу человека.
ИИ подразумевает широкий спектр технологий и методов, а один из самых популярных способов реализации сегодня — нейросети. Это модели машинного обучения, которые обучаются на больших объемах информации с применением алгоритмов оптимизации и статистических методов. Нейронные сети помогают автоматизировать рутинные задачи: умеют, например, распознавать образы, анализировать текст, распознавать речь и прогнозировать результаты спортивных соревнований. Но — давайте по порядку.
Какие задачи могут решать нейросети
Системы персональных рекомендаций
Нейросети автоматически создают рекомендации для пользователей в стриминговых сервисах, таких как Netflix, Amazon, Spotify и YouTube. Анализируя предыдущие действия человека, например, просмотр видео или прослушивание музыки, системы предлагают новый контент, попадающий в интересы конкретного пользователя.
Распознавание речи
Голосовые помощники, например, Алиса, Siri, Google Assistant и Alexa, используют нейросети для распознавания и интерпретации человеческой речи. Они «понимают» запросы пользователей и реагируют на них: находят информацию, выполняют команды («включи музыку») и делают предсказания на основе контекста. А еще переводят тексты и аудио с одного языка на другой и быстро обрабатывают большие объемы информации любого формата, выделяя главное: в том числе отзывы пользователей, новости и научные статьи.
Техническое творчество
Нейросети применяют и для манипуляций роботами. Они могут выполнять сложные задачи в медицине, производстве, общении с клиентами. Например, ассистировать в операционной, выпускать детали в заводских цехах, работать с клиентами в торговых залах.
Исследование данных
Компании с помощью ИИ анализируют массивы данных, выявляют актуальные тренды, модели поведения потребителей и другие параметры, которые помогают развивать бизнес. Благодаря исследованию данных можно сформировать или оптимизировать маркетинговую стратегию, минимизировать риски, наладить логистику.
![](https://cdn.gpb.ru/upload/files/iblock/85e/x1_inside_2432x800.jpg)
Как именно можно применять нейросети в работе
Общение с клиентами
Нейросеть с чат-ботом ведет переписку с клиентами и отвечает на простые вопросы. Есть два вида ботов: кнопочные и разговорные. Кнопочные выглядят как меню с вариантами популярных вопросов: пользователь выбирает нужный и получает ответ. Разговорные боты распознают устную и письменную речь: им можно задавать вопросы в свободной форме и вести диалог. Вот несколько нейросетей, с которыми можно общаться: ChatGPT, Character AI, GigaChat и Socratic.
Программирование
Алгоритмы здорово упрощают жизнь работникам сферы ИТ: могут писать код на разных языках программирования на основе текстового запроса, переводить код с одного языка программирования на другой, предлагать оптимизацию кода, создавать документацию к нему, диагностировать ошибки, а также советовать, как их исправить. Удобные решения для повышения эффективности и точности написания кода предлагают Copilot, Tabnine, ChatGPT, Fig, Documatic и Snyk Code.
Анализ финансовых данных
Нейросети хорошо обрабатывают обширные объемы информации о текущем состоянии рынка, поведении конкурентов, изменении спроса и предложения, а также других факторах, влияющих на экономику и бизнес. Кроме того, ИИ способен на основе этих данных предсказывать повышение или понижение цен, что важно для инвесторов. Такие возможности предоставляют сервисы BloombergGPT и SAP AI.
Тексты и сценарии
Алгоритм может быстро написать текст в любом стиле: научном, информационном и художественном, в прозе и стихах. В том числе — генерировать посты для соцсетей и описания товаров для маркетплейсов. Еще одна сильная сторона ИИ — создание сценариев для видео, игры или литературного произведения. Сервисы для тех, кто работает со словом: Neuro-texter.ru, ToolBaz.com, Smodin, ChatGPT.
Изображения и видеоконтент
Нейросети рисуют картинки в разных стилях по текстовому описанию, наброскам и референсам. Этим занимаются Midjourney, Lexica, Starryai, Kandinsky 2.2, Dream by Wombo, Dall-e Mini, ruDALL-E.
Кроме того, есть сервисы, создающие дипфейки на основе реальных фотографий людей. Этой способностью обладают Bored Humans, Unreal Person, Generated photos, Kandinsky 2.2.
Обработка фотографий и видео
Обработка фотографий — длительный и кропотливый процесс, ускорить который могут нейросети BigJPG, Waifu2x, AI Image Enlarger, ФотоМАСТЕР, Vance AI, Deep Image. Загрузив фото и видео в эти сервисы, можно легко и быстро улучшить качество картинки. Нейросети масштабируют, дорисуют недостающие пиксели, повысят четкость изображения или создадут на их основе портреты и другие картинки. Главное составить точный запрос — промпт.
Дизайн фирменных знаков
«Логомастер», Brandmark, Namelix, Turbologo создают логотипы по текстовому запросу. С помощью этих нейросетей можно не только сгенерировать новый логотип, но и изменить существующий: поменять цвета, шрифт, добавить деталей.
Как ИИ используется в банках
ИИ уже давно проник и в финансовую сферу. Как банки используют технологии ИИ, чтобы общаться с клиентами и делать свои сервисы удобнее и надежнее, рассказал начальник Центра технологий искусственного интеллекта Газпромбанка Адель Валиуллин.
Важнейшая задача для банков и Газпромбанка в частности — управление рисками. В банковской сфере основной инструмент для управления рисками — кредитные скоринговые системы, или системы оценки кредитоспособности. После того, как клиент заполняет заявку на один из кредитных продуктов — например, потребительский кредит или кредитную карту — искусственный интеллект анализирует дополнительные источники, такие как кредитная история или трансакционная активность. На выходе обученная ИИ модель формирует решение по выдаче кредита. Чем точнее модель, тем качественнее происходит отбор заявок.
![Адель Валиуллин, начальник Центра технологий искусственного интеллекта Газпромбанка](https://cdn.gpb.ru/upload/files/iblock/e66/x1_adel_valiullin.jpg)
Кроме этого, благодаря ИИ банки стали лучше противодействовать мошенничеству: «заявочному» — если заявка на кредит подается без намерения его выплачивать — и «трансакционному» — если у клиента происходит мошенническая трансакция. Задача антифрода имеет дополнительные сложности при решении — большие объемы данных, вычислительная сложность признаков для модели и сильный дисбаланс классов.
В конечном счете ИИ помогает банкам с высокой точностью распознавать мошеннические операции, автоматизировать процессы и предоставлять еще более комфортный сервис для клиентов. Поэтому уже в ближайшем будущем можно ожидать, что значительная часть банковских процессов будет происходить только с применением искусственного интеллекта.