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.
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.
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.
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.
