В субботу 10 ноября зал московского кинотеатра «Октябрь» был забит битком, но не ради нового блокбастера. Здесь проходила 3-я ежегодная конференция Sberbank Data Science Day, посвященная применению искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения и исследования данных (data science) в самых разных областях, включая банковскую и финансовую сферу, медицину, биоинформатику, ритейл, промышленность и др.

Участие в конференции представителей правительства, системы высшего образования и бизнеса позволило осветить ситуацию в этом сегменте с разных сторон. Правда в глаза бросалось отсутствие представителей науки. Возможно, это одно из проявлений тренда, отмеченного во время панельной дискуссии, который связан с тем, что сейчас научные институты теряют монополию на исследования в области ИТ, а в лидеры выходят крупные компании, такие как «Сбербанк», «Яндекс» и др.

Без ИИ не обойтись

Это мнение разделяет Герман Греф, президент и председатель правления Сбербанка России: «Драйверами в области ИИ являются крупные компании, которые инвестируют в данное направление. Значит, ИИ находит практическое применение в разных областях».

И это только начало. По мнению аналитических компаний, экспансия ИИ будет только увеличиваться. Так, по прогнозу PwC, сегодня вклад ИИ в мировой ВВП составляет порядка 1 трлн. долл., а к 2030 г. достигнет 16 трлн. Одновременно растет спрос на специалистов. Сейчас исследованием данных в мире занимается порядка 2 млн. человек, и их не хватает, а через десять лет потребность в них вырастет до десятков миллионов.

Следуя этому тренду, «Сбербанк» сделал ставку на ИИ, выбрав в качестве приоритета концепцию AI First, сформулированную Google. «Мы размышляли, насколько это релевантно для наших подразделений, и решили, что исключений не существует. Поэтому расширили границы реализации этой концепции во всех подразделениях и увеличили количество людей, которые этим занимаются», — сказал Герман Греф.

Но это не значит, что произошло расширение штата. Глава «Сбербанка» объяснил, что применение ИИ позволило сократить порядка 70% менеджеров среднего звена. Потом большая часть этих людей прошла переподготовку, и уровень принят решения значительно повысился. Герман Греф считает, что одно из главных умений в сегодняшнем мире — это использование машин для достижения своих целей. Другими словами, правильно говорить не «человек или ИИ», а «человек и ИИ».

Для реализации систем искусственного интеллекта нужны данные. С количеством данных проблем нет, их объем стремительно растет. Проблема заключается в очистке этих данных. «Мы сейчас этим заняты. Хотим сосредоточить усилия на очистке данных там, где это принесет наибольшую отдачу для бизнеса и клиентов. Здесь уже есть прорывы. Наверное в следующем году мы сможем поделиться опытом», — пообещал Герман Греф.

С данными связана и другая проблема — регулирование доступа. Здесь важно не перегнуть палку. По мнению главы «Сбербанка», бессмысленно ограничивать доступ к данным, хотя это многие пытаются делать. Он не отрицает необходимости регулирования, но считает, что следует сделать только те исключения, которые не позволяют теневому рынку и злоумышленникам использовать данные во вред обществу: «Это сделать проще, чем пытаться все погрузить в гигантскую регулятивную среду, которая в конце концов приведет к торможению всего процесса развития».

Положительное влияние на ИИ оказывает развитие соответствующих инструментов. В основном это продукты Open Source. По мнению главы «Сбербанка», будущее вообще за продуктами Open Source: «Если вы создаете крупные информационные системы, то первое условие — это основа на облачных технологиях и Open Source. Иначе вы никогда не сможете конкурировать».

Но одних инструментов мало. Нужны люди, способные их использовать. По мнению Германа Грефа, для лидерства в области ИИ нужно изменить систему подготовки кадров. Понимая это, «Сбербанк» инвестирует в образование, открывая «Школу 21», построенную на новых принципах обучения, задача которой — подготовка талантливых специалистов для работы в крупных ИТ-компаниях. Первый цикл рассчитан на 500 студентов, потом планируется довести это число до 2000. «Хотя это не закроет наши потребности, но возможно подтолкнет другие компании к тому, чтобы тоже создавать такие школы», — выразил надежду Герман Греф.

В заключение выступления он подчеркнул необходимость сотрудничества: «Цифровизация и лидерство в ИИ невозможны без коллаборации государства, бизнеса и общества».

Грядут перемены

Обсуждение темы сотрудничества продолжилось во время панельной дискуссии, посвященной роли технологий анализа данных и ИИ в цифровой экономике.

По словам Максима Акимова, вице-премьера правительства, куратора программы «Цифровая экономика», тема цифровизации вызвала огромный интерес: «Такого накала страстей вокруг режимов данных, регулирования доступа, получения эксклюзивных прав, преференциальных режимов и создания недискриминационных условий для работы с данными я давно не видел. 20 лет назад что-то похожее мы наблюдали в период массовой приватизации».

Рассказывая о планах государства по цифровизации на ближайшие 2-4 года, он выделил четыре фокуса. Первый из них связан решением проблемы «зоопарка» государственных информационных систем: «Нужна логичная и внятная архитектура данных, которая обеспечит их гармоничность и интероперабельность, а также возможность управления со стороны государства».

Второй фокус направлен на формирование принципов для недискриминационных условий работы с данными, которые позволят избежать порождение искусственных монополий по доступу к данным в государственных информационных системах: «Думаю, что до конца года мы сформулируем по крайней мере десять главных тезисов, которые лягут в основу правого регулирования».

Но в области регулирования есть проблема, связанная с работой с решением триединой задачи — обеспечением прав людей, платформ и компаний при работе с пользовательскими данными. По словам Максима Акимова, одно из решений — вообще никак не регулировать эту сферу, дав возможность игроками определиться самим, тем более что часто речь идет о персональных данных, предоставленных на основе их добровольного раскрытия. Однако остается вопрос, связанный с особо чувствительными данными, такими как медицинские. «В российском праве пока мы ничего по этому поводу не найдем, надо работать», — сказал Максим Акимов.

Он отметил важную роль технологических стандартов: «Стандарты очень важны там, где много данных поступает со стороны государства, например, в здравоохранении, образовании, транспорте и промышленности. Я склоняюсь к тому, чтобы двигаться в сторону создания открытых ассоциаций и сообществ, которые будут их разрабатывать».

Третий фокус касается роли государства в качестве провайдера цифровых сервисов, а четвертый направлен на решение задач обеспечения цифровой идентичности людей и единой среды доверия. Здесь речь идет о разрешении кризиса, который у нас сложился из-за сложностей с аутентификацией с помощью цифровой подписи и отсутствия легального режима облачной подписи. Нужно также развивать будущую среду обмена данными, прообразом которой является система СМЭВ.

Максим Акимов считает, что без решения этих фундаментальных вопросов невозможно двигаться дальше, но для их решения нам не хватает талантов.

Здесь огромную роль играет система образования. По словам Ярослава Кузьминова, ректора Высшей школы экономики, если университеты хотят сохраниться, то должны перестраиваться, фокусируясь на следующих направлениях: переход на проектную работу с первого-второго курса; интеграция с компаниями-лидерами; применение массовых онлайновых курсов; использование микростепеней, таких как отраслевые сертификаты и подтверждение компетенций от онлайн-курсов.

Такие попытки уже предпринимаются. Так, год назад Агентство стратегических инициатив объявило о создании университета НТИ «20.35», построенного по совершенно новому сетевому принципу с использованием цифровых платформ, лучших курсов и моделей обучения из различных вузов. Предполагается, что новый университет начнет работу в 2020 г. и будет готовить кадры для цифровой экономики. Правда не обходится без проблема. «Дело в том, что сетевое образование в нашей стране фактически запрещено», — посетовал Дмитрий Песков, специальный представитель президента РФ по вопросам цифрового и технологического развития.

Тем не менее кадровый вопрос решать нужно. Так, Евгений Ковнир, генеральный директор АНО «Цифровая экономика», сообщил, что по данным HeadHunter, только за этот год спрос на специалистов по ИИ и машинному обучению увеличился в 2,5 раза, а за два года — в 15 раз: «Основной запрос поступает от телекома, финансов, но добавляются и другие отрасли — ритейл, транспорт, промышленность и т. д.».

Алексей Натекин, основатель открытого сообщества исследователей данных Open Data Science, обратил внимание на то, что сейчас спрос на специалистов по ИИ и исследованию данных появляется у среднего бизнеса, а через два-три года такие кадры будут искать даже малые предприятия, причем не только занятые с сфере ИТ, но и обычные компании.

Подготовка кадров далеко не единственная проблема, которую надо решать при переходе на цифровые рельсы. Много вопросов вызывает тема регулирования данных. Так, Герман Греф считает, что в этом вопросе очень важно избежать крайностей, таких как, например, в законе о госзакупках 44-ФЗ: «Сейчас это одна из самых больших проблем, потому что потратить деньги из бюджета очень сложно из-за слишком большого количества процедур». По его мнению для решения такого рода проблем ИИ не нужен, достаточно научиться пользоваться своим собственным интеллектом.

При этом руководитель «Сбербанка» предостерег от поспешных решений: «Я вздрогнул внутренне, когда услышал, что сейчас все хлынули в программу „Цифровая экономика“, как в приватизацию, потому что запахло триллионами рублей. Отгоняйте их палкой, потому что те, кто хотят, те не могут, а те кто могут, те не хотят, так как понимают, с каким количеством сложностей придется столкнуться».

Как зарабатывать на ИИ

Сейчас основное развитие ИИ ведется силами бизнеса и направлено на решение конкретных прикладных задач. Об этих задачах и новых разработках шла речь на трех сессиях и панельной дискуссии, посвященной теме применения ИИ и исследования данных для улучшения клиентского опыта.

Ведь клиенты — это основа бизнеса для многих компаний. Экономика и мире и в России движется в сторону услуг, поэтому на первый план выходит вопрос, как удовлетворить клиентов. Но для этого нужно понять, что им нужно. Поэтому данные о пользователях сейчас играют ведущую роль для бизнеса, считает Максим Тадевосян, первый заместитель гендиректора группы компаний Rambler: «С их помощью мы можем решить две задачи: повысить нашу операционную эффективность за счет сокращения издержек и повысить продажи клиентам за счет улучшения качества. Например, система рекомендаций и персонализации контента обеспечила нам за прошлый год порядка 17% увеличения выручки».

В таком духе действует и Ozon. Анатолий Орлов, CTO этой компании, привел в качестве примера основанный на ИИ алгоритм предсказания продаж товаров, разработанный внутренней комнадой: «Это нетривиальная задача, решить которую нужно для планирования оптимальных закупок. Ребята за 3-4 месяца построили решение, которое предсказывает лучше, чем человек». Он также отметил систему рекомендаций, которая крайне важна для интернет-магазина: «Это хорошее ИИ-решение, которое реально приносит деньги».

Распространению ИИ-решений способствует развитие инструментария. Как отметил Дмитрий Халин, CTO «Microsoft Россия», сейчас возможностей стало больше, так как барьеры снизились, и в результате можно быстрее разрабатывать, создавать прототип и получать обратную связь от потребителя для корректирования решения.

Это мнение разделяет Александр Ханин, гендиректор Vision Labs: «Технологии компьютерного зрения и ИИ уже доступны малому и среднему бизнесу, потому что сильно снизились требования к оборудованию».

Версия для печати (без изображений)