24, октябрь 2018  —  23 октября в Москве прошел второй ежегодный форум по системам искусственного интеллекта — RAIF 2018 (The Russian Artificial Intelligence Forum), организатором которого выступила компания « Инфосистемы Джет ». Форум собрал свыше 800 участников — топ-менеджеров крупных компаний и ИТ-экспертов. Концепция мероприятия — « Превосходя Мастера » — была призвана продемонстрировать гостям форума ключевую идею: искусственный интеллект не просто способен к обучению, но и уже совершенствует плоды человеческого труда, проявляя нечеловеческие возможности. Эта идея была подкреплена многочисленными кейсами внедрения ML, которые были озвучены спикерами RAIF — представителями крупных промышленных предприятий, банков, ритейла и стартапов.

Открывая пленарную часть, Edwin Diender , Vice President, Government & Public Utility Sector, Huawei Technologies , рассказал, как синергия технологий ML/AI, Big Data, IoT способна формировать умный мир, приходя в каждый дом, организацию, город. Направление умной инфраструктуры получило в последние годы серьезное развитие в мире: умные датчики, цифровые железные дороги — все это в ближайшие годы запустит новую волну инноваций и принесет огромные экономические выгоды всем странам и отраслям.

Владимир Молодых , директор по разработке и внедрению ПО компании « Инфосистемы Джет » , рассказал об эффективных шагах к трансформации бизнеса с помощью AI и главных препятствиях на этом пути, а также подкрепил свои идеи реальными кейсами, реализованными « Инфосистемы Джет »: « Сегодня больше разговоров об искусственном интеллекте, чем комплексных внедрений, которые бы действительно делали организации эффективнее. Чтобы успешно реализовывать проекты с искусственным интеллектом, компаниям нужно многому научиться: пересмотреть подход к работе с данными, обеспечить тесное ежедневное взаимодействие математиков и экспертов от бизнеса (даже больше, чем при agile-методологиях), изначально точно ставить задачу и задавать метрики, действительно привязанные к экономическому эффекту ».

Продолжил тему Анджей Аршавский , директор по анализу данных НЛМК , поделившись опытом реализации индустриальных AI-проектов: « Сегодня мы параллельно ведем около 20 проектов с применением искусственного интеллекта. Часть из них находится в промышленной эксплуатации, часть — в стадии испытаний, а часть — на этапе пилотирования и разработки. Внедрение таких решений требует глубокого погружения в задачу и в технологическую экспертизу. Необходимо учитывать множество противоречивых KPI и технологических ограничений. Для успешной реализации и эксплуатации решений необходимо иметь многофункциональную платформу данных, моделей и приложений ».

В пленарной секции прозвучало также выступление Максима Белоусова , заместителя председателя правления Банка УРАЛСИБ , который рассказал, как увеличить прибыль уже на первых этапах AI-трансформации банка. Одной из рекомендаций было начинать с наиболее « болезненных », но и наиболее простых с точки зрения автоматизации процессов: работы с просрочкой, скоринга, прогнозирования оттока клиентов. « Многие компании сегодня все ещё боятся кардинальных нововведений в виде внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы, даже если пилот проекта был удачен, — отметил Максим Белоусов. — Я бы посоветовал быть смелее и не страшиться использовать достижения технологического прогресса, тем более что на рынке немало успешных кейсов применения ML/AI-продуктов. Онлайн-сбор данных и их глубокий последующий анализ для получения предиктивной аналитики уже позволяют верно выстраивать модели развития и избегать рисков ».

В частности, Олег Седелев , директор проектов управления инфраструктуры и больших данных Сбербанка (блок « Корпоративный бизнес »), рассказал об AI-решении, которое позволило банку сократить время одобрения кредитов для юридических лиц с 14 дней до 7 минут. Данное предложение доступно сегодня компаниям в Московском регионе, прошедшим скоринг на благонадежность. « В корпоративном бизнесе “Сбербанка” модели ML активно применяются для решения традиционных банковских задач, например , для анализа благонадежности потенциального заемщика или прогнозирования просроченных платежей, — отметил спикер. — Также сферой, где модели машинного обучения уже сейчас приносят значительную прибыль банку и ценность для клиентов, является таргетирование продаж — предоставление клиентам наиболее интересных им предложений ».

Конкуренция заставляет компании внедрять передовые технологии и экспериментировать, но окупаются ли вложения в ML/AI-проекты? И как извлечь прибыль из инвестиций в ML-инструменты по управлению клиентским опытом? Какие типичные ошибки бывают при внедрении и как их избежать, а также   что (кроме знания  data science)  может потребоваться от команды при внедрении проекта в области ИИ? На эти вопросы в рамках тематических дискуссий ответили спикеры из Wildberries, Сколтеха, « ВымпелКома », « М.Видео », Ак Барс Банка, « Инфосистемы Джет », Accenture, Орбита Капитал Партнерз (Росатом), Минсвязи и информатизации республики Беларусь, S7 TechLab, Rubbles и других компаний. Несомненно, оптимизация бизнес-процессов посредством AI позволяет организациям повышать прибыль и большую роль в этом играет качество алгоритмов и точность постановки задач для AI — согласились спикеры. При этом важно применять технологию в той области, где она действительно необходима.

Одна из дискуссий была посвящена применению ML/AI для обеспечения информационной безопасности бизнеса. В мире за 2017 год потери, связанные с утечкой данных, увеличились на 7%, то есть около $4 млн на компанию — констатировал Олег Бакшинский , ведущий советник по вопросам информационной безопасности IBM Россия и СНГ . В отчете E&Y говорится, что в 37% случаев киберугрозы выявляют потребители (клиенты). При этом у большинства компаний нет новых технологий для отслеживания киберугроз — признали участники дискуссии. « На мой взгляд, искусственный интеллект — это тот сегмент, где возможно найти решение тех задач, которые еще вчера казались неразрешимыми — подытожил Алексей Сизов , руководитель направления противодействия мошенничеству Центра информационной безопасности компании « Инфосистемы Джет » . — Если говорить о достигнутых результатах, то для нас целевой вектор развития ML в области ИБ — это направление антифрода. Мы внедряем различные системы, поддерживающие и использующие искусственный интеллект, с 2012 года. Сегодня мы стали заглядывать в соседние области, смотреть на проблемы наших заказчиков, которым ранее не могли предложить конечное готовое решение. В частности, это направление Identity Management (управление учетными записями), Segregation of duties (разделение обязанностей), направление поведенческого анализа (UBA), направления SOC и SIEM ».

Синергия технологий ML/AI с IoT и другими смежными решениями обсуждалась в рамках пленарной секции, а также в ходе дискуссии « Промышленный интернет вещей: чего ждать к 2022 году? » Виталий Порубов , директор по стратегии и инновациям департамента информационных технологий X5 Retail Group , рассказал об использовании IIoT в продуктовом ритейле — транспорт, торговое и технологическое оборудование в магазинах, умные полки оснащаются умными устройствами. Модели прогнозирования спроса, планирование цепочек поставок, сегментация клиентов лучше работают в связке с использованием IoT-устройств, способных на лету собирать и передавать информацию. По словам спикера, такие решения могут оказывать существенное влияние на финансовые показатели компании.

Параллельно с деловой программой в рамках форума прошел финал RAIF Hackathon и награждение победителей. Три лучшие команды, разделившие призовой фонд более 1 млн рублей: KeKsiK (в номинации от НЛМК — « Оптимизация процессов производства »), r_test (« Прогнозирование кадастровой стоимости объектов » для Росреестра) и Help The Platypus ( « Анализ спроса на товары » для « Утконоса »).

Партнерами RAIF 2018 выступили компании IBM, Huawei, NetApp, Cisco, Лаборатория Касперского, Solar-Ростелеком, Nextail и Dbrain.

***

RAIF ( Российский Форум по Системам Искусственного Интеллекта) — масштабный проект по искусственному интеллекту (AI) и машинному обучению (ML), собирающий на одной площадке представителей крупнейших российских и международных компаний, а также специалистов в области машинного обучения. На Форуме рассматриваются практические аспекты применения искусственного интеллекта. На реальных кейсах спикеры RAIF демонстрируют возможности извлечения конкурентного преимущества из накопленных у компаний данных. В рамках RAIF проводится хакатон по искусственному интеллекту, итоги которого подводятся в день самого бизнес-форума RAIF, на глазах у первых лиц и CIO крупнейших международных и российских компаний.

Генеральный информационный партнер RAIF: РБК

Информационные партнеры RAIF : Интерфакс, Российская ассоциация экспертов рынка ритейла, Франко-Российская ТПП, Университет Иннополис, BIS Journal, Connect, ICT Online, New Retail, Retail Life, Retail&Loyalty, Russian consumer, The Retail Finance, Банкир.ру, JETINFO, Банковские технологии, Банковское обозрение, Бизнес-журнал, Национальный банковский журнал, ПЛАС, Портал искусственного интеллекта, СNews, ПроБизнес, Tproger, ФРИИ, Мобильные телекоммуникации, InvestFuture.ru, Physcareer.ru, БИТ. Бизнес & информационные технологии, Ассоциация операционных директоров, 5GFuture, Benefit Daily.

Компания « Инфосистемы Джет » — один из крупнейших российских системных интеграторов — образована в 1991 году. Входит в ТОП-10 крупнейших поставщиков ИТ-услуг России (Эксперт РА, 2017г.), ТОП-5 компаний страны в сфере защиты информации (TAdviser Report), ТОП-3 крупнейших поставщиков в области комплексных проектов построения инфраструктуры ЦОД (CNews Analytics, 2017г.) и тд.

Основные направления деятельности компании: бизнес-решения и программные разработки, ИТ- и телекоммуникационная инфраструктура, информационная безопасность, ИТ-аутсорсинг и техническая поддержка, управление комплексными проектами и др. Компания располагает 13 офисами и представительствами на территории РФ и СНГ.

Новости компании доступны на facebook , twitter , telegram и на сайте компании www . jet . su