Цифровизация в реальном секторе: искусственный интеллект, блокчейн


цифра.jpgМир стоит на пороге масштабной по скорости волны цифровой революции, которая существенным образом изменит устройство глобальной экономической системы. Центральными элементами прогнозов, посвященных экономике будущего стали такие секторы, как большие данные, автоматизация, искусственный интеллект. По мнению Ника Бострома, философа и эксперта в области Artificial Intelligence (AI), - “Эволюция от мозга к искусственному интеллекту будет более радикальной, чем эволюция от обезьяны к человеку”. Согласно прогнозам, новые продукты и услуги четвертой промышленной революции принесут в мировую экономику до 3,7 трлн долларов. В понятие искусственный интеллект входит целый ряд направлений, включая машинное обучение, предиктивная аналитика и прогнозирование, компьютерное зрение и ряд направлений, основанных на возможности обрабатывать данные быстрее и успешнее человеческого мозга. На практике – это виртуальные помощники, системы мониторинга, системы контроля данных, системы обработки неструктурированных данных.

Технологии искусственного интеллекта появились довольно давно. Одно из их преимуществ – высокий потенциал внедрения – где-то около 60% задач можно будет передать искусственному интеллекту. Сегодня в диджитализацию, искусственный интеллект производятся очень большие инвестиции. Только в Европе 600 компаний инвестируют в искусственный интеллект, но на самом деле, это количеств считается недостаточным. По мнению Дмитрия Шушкина, генерального директора ABBYY, в мире накоплен большой объем информации, вычислительных возможностей, данных для обработки, поэтому необходим качественный скачок, который сможет обеспечить именно искусственный интеллект. А задача внедрения подобных систем – стать лучше, быстрее и эффективнее.

Способность искусственного интеллекта прорабатывать большие объемы данных и определять закономерности с целью прогнозирования уже используется в сфере услуг. Предиктивная аналитика отличается тем, что в отличие от традиционных прогнозов, любые изменения или данные быстро обрабатываются системой и, соответственно, прогнозы становятся более точными. Примеры в секторе ритэйла, такие, как выявление одинаковых предпочтений отдельных сегментов покупателей уже хорошо известны. Ещё один пример - крупнейшая онлайн-платформа по планированию путешествий Expedia, которая использует машинное обучение для составления индивидуальных рекомендаций пользователям ресурса.

Каково же применение элементов искусственного интеллекта в реальности? Самые известные примеры – это виртуальные помощники Siri, Ok Google, Алиса, а также, становящиеся все более популярными чат-боты, созданные для помощи клиентам компаний. Согласно статистике, более 10 тысяч компаний сегодня вкладывают средства в разработку чат-ботов. По дынным Juniper Research, использование чат-ботов в финансовом секторе и медицине, например, может сэкономить порядка 20 млн долл. в год и до 8 млрд долл. к 2022 году. Еще один известный пример использования искусственного интеллекта (муниципальными властями) – это система распознавания автомобильных номеров. Французская компания Engie применяет на своих предприятиях дронов с программами распознавания изображений на основе машинного обучения для постоянного мониторинга инфраструктуры с целью предотвращения возможных повреждений. Самые успешные компании, такие как Bosch используют разработки на базе искусственного интеллекта для сокращения расходов и улучшения производительности. Японская страховая компания Fukoku Mutual Life Insurance, например, использует Watson Explorer AI (IBM) для анализа данных произведенных действий по медицинским полисам с целью вычисления размеров выплат. Не стоит забывать, что алгоритмы искусственного интеллекта не только выполняют быстрее сложные задачи, но и способны работать 24 часа в сутки. Но основной задачей применения искусственного интеллекта является совсем не цель заменить людей, а сделать труд человека более эффективным.

Искусственный интеллект показывает хорошие результаты в построении прогнозов благодаря навыку обучаться. И, в отличие от традиционных подходов к прогнозированию, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения — когда поступают новые данные, ее качество и точность прогнозов увеличивается. Компания IBM заявляет о том, что 80% информации в мире не структурировано (сюда же включается весь контент социальных сетей и пр.). Эксперты говорят о том, что анализ неструктурированных данных имеет большой потенциал, в особенности, для производственных и добывающих предприятий, накапливающих годами смешанную информацию.

Игорь Богачев, Генеральный директор, ЦИФРА (ГК «Ренова») говорит о том, что сложность реального сектора в отличие от офисной деятельности – это капиталоемкость: оборудование окупается годами, и стоимость ошибок бывает крайне высокой. Поэтому, именно в реальном секторе появляются большие возможности для искусственного интеллекта, чтобы максимально использовать потенциал из имеющегося парка оборудования, не производить замену оборудования, а использовать существующее. За счёт консолидации отрасли чипы стали дешевле, при этом расширился объём данных. Появились технологии машинного обучения, которые используются в промышленности: например, это машинное зрение в процессном производстве.

Так, например, 50% оборудования, которое производит европейская компания Schneider Electric, идёт в интернет вещей. По мнению Леонида Мухамедова, исполнительного вице-президента по Европе, искусственный интеллект - это некое продвинутое машинное обучение, когда происходит трансформация процессов, затрагивающая всю компанию, от HR до снабжения. Но пока всю информацию для принятия решения искусственным интеллектом должен обрабатывать человек. То есть нужны эксперты и технологи, так как необходимо подробно прописывать те задачи, которые должен решать искусственный интеллект. Фактически, идёт создание «цифровых двойников» - моделируются различные ситуации и по каждой из них формируются запросы для искусственного интеллекта. В ЕЭК ООН принят стандарт SDG - повестка 2030. Исполнительный секретарь Ольги Алгаеровой, констатирует, что в организации наблюдается определнный пробел в статистике. Поэтому стали развиваться подразделения, которые работают над тем, как обрабатывать эти большие данные. «Безусловно, мы экспериментируем с инструментами машинного обучения. Мы называем это «песочница биг-дата». И я приглашаю к сотрудничеству всех, у кого есть чем поделиться».

Александр Шевелев, генеральный директор «Северсталь Менеджмент» подчеркивает, что компания самым активным образом занимается вопросами оптимизации и постоянно ищет новые формы работы. По его словам, пока компания использует только 5-7% информации, из той, которая могла бы быть использована. Сегодня применяется около 10 конкретных кейсов в использовании сбора, обработки и применения информации, а большей возможности сбора и обработки пока нет. Поэтому элементы искусственного интеллекта могли бы внести большие результаты в работу. В медицине (хирургии) и сельском хозяйстве роботы уже успели себя зарекомендовать. В других направлениях роботизация еще набирает обороты. По мнению ученых и экспертов, в ближайшие годы рынок роботов и искусственного интеллекта будет активно расти.

Говоря о продуктах цифровизации нельзя не сказать о технологии блокчейн. Блокчейн или технология распределенного реестра обладает крайне высоким потенциалом, ее внедрение позволит обеспечить экономический и технологический рывок в совершенно разных областях. Информацию, внесенную в базу данных распределенного реестра, невозможно изменить, созданную на основе блокчейна систему невозможно взломать, сама процедура совершения транзакций становится проще и быстрее. Блокчейн-технологии (смарт-контракты) позволяют сделать процесс распределения доходов более справедливым, обеспечить равный доступ к информации и привлечению капитала.

Владислав Мартынов, глава центра компетенций Ethereum (Ethereum — платформа для создания децентрализованных онлайн-сервисов на базе блокчейна, которая насчитывает сегодня более 10 тыс. разработчиков) приводит такие данные: в 2017 году объем инвестиций в блокчейн-стартап-проекты составил 1 млрд долл., что на 50% больше уровня 2016 года. В мире зарегистрировано уже более 25 млн блокчейн-кошельков с балансом выше нуля.

На государственном уровне блокчейн пока мало используется, в основном, это первые пилотные проекты. ОАЭ заявляют о том, что Дубай должен стать мировой столицей блокчейна. Также среди лидеров по внедрению технологий - Грузия и Эстония. Подобную же активную позицию поддерживает Белоруссия. На уровне государства внедрение технологии блокчейн может существенно повысить качество госуслуг, а также эффективность работы госструктур за счет минимизации влияния человеческого фактора, а также за счет обработки и хранения данных в децентрализованной публичной сети. Данные преимущества обеспечивают более высокую скорость предоставления госуслуг, а также экономят средства, которые тратятся на внедрение и обслуживание централизованной IT-инфраструктуры.

На полях Международного форума по кибербезопасности, состоявшегося в июле в Центре международной торговли Москвы, канадская компания SecureKey организовала техническую сессию «Блокчейн - восстановление доверия и безопасности в эпоху цифровых технологий» и представила один из масштабных блокчейн-проектов, реализуемых в масштабе государства. Основная задача компании SecureKey (основана в 2008 г.) - это решение проблем безошибочной идентичности. Сегодня компания в партнерстве с государственными и мунициапальными службами занимается внедрением продукта в жизнь каждого гражданина Канады.

Это не просто дань новым течениям, продукт позволяет государству экономить колоссальные средства. Например, маленький чип, который вставляется в права, позволяет идентифицировать личность одновременно в нескольких системах, вплоть до здравоохранения. Вследствие подделки идентичности в Канаде украдено порядка 7,8 млн долларов, поскольку на самом деле подделывается любая идентификация, даже лица. В цифровом мире все должно работать бесшовно, поэтому, например, в смартфоне вводятся несколько позиций: личность, кредитоспособность, паспортные данные, адрес, подтверждение владения мобильным устройством. И, далее, за секунды пользователь может осуществлять любую операцию (открыть счёт в банке, оформить страховку, взять кредит, например). Данный сервис называется «Verify me». Фотография Qr-кода позволяет поделиться данными. Для пользователя все должно быть максимально легко применимо, но за этим стоит большая работа всех служб - поставщиков данных.

Поскольку люди бесконечно часто забывают пароли, в колл-центры поступает огромное количество звонков с просьбой о восстановлении. Идентификация личности в данном случае – это уход от всякого вида паролей и смс, который позволяет сэкономить колоссальные средства на обслуживание, а также время самого пользователя. «Тройная слепая приватность» позволяет защитить личные данные, что и является основной задачей. У проекта огромное количество партнеров и инвесторов. Фактически, между человеком и внешним миром 2 участника: поставщик услуг (данных) и тот, кто запрашивает данные, а уже саму сохранность данных обеспечивает блокчейн. Можно добавлять в систему любые данные по желанию - номер телефона, номер авто и другое, и все это происходит под контролем пользователя. Данная система будет внедрена в практику в Канаде с сентября этого года.

Не стоит забывать, что технология блокчейн является новой, соответственно, несет в себе пока большое количество рисков. Например, насколько надежно будет работать система при большом количестве транзакций? Или в случае какого-то сбоя не распространятся ли точки отказа распространиться на все позиции? В любом случае, смысл состоит в том, чтобы сделать планку доступа выше и выше. Тем не менее эксперты считают, что максимальный эффект технология блокчейн принесет в финансовую сферу, поскольку она дает возможность ускорить и автоматизировать трансграничные переводы, проводить их без лишних комиссий, позволяет упрощать идентификацию личности и, главное, устраняет большое количество посредников, а значит, сокращает время транзакций и минимизирует ошибки.

В связи с развитием цифровых технологий на повестке дня каждого государства стоит вопрос поиска разработчиков и специалистов соответствующего уровня. В мире обостряется конкуренция за таланты, и это совершенно новое явление, которое выходит за национальные границы. Несмотря на глобализацию, в мире не существует единого рынка труда. Сами преобразования на рынке труда происходят и из-за развития техники, и из-за изменения демографической ситуации, изменений климата и др. Однако образование не успевает за изменением спроса, получается, что нужные человеку навыки меняются быстрее, чем удаётся отследить, а еще медленнее реагирует система образования. По словам Дмитрия Пескова, Россия находится в более сложной ситуации, чем ее основные экономические конкуренты с точки зрения потенциала рынка труда. «Наши демографические изменения не позволяют иметь таких технических специалистов, как в Европе и США. Любая стратегия, которая говорит, что мы должны делать то же, что и другие страны, обречена на неуспех». Поэтому нашей главной задачей остаётся подготовка востребованных кадров, а страна в целом должна иметь собственную стратегию развития рынка труда.

В этом году на полях ПМЭФ поднималась тема старения населения и повышения пенсионного возраста. Часто говорят о том, что новые технологии вместе со старением населения могут привести к росту безработицы. На самом деле существует несколько сценариев, хотя никто и не может сказать с уверенностью, что будет происходить через 20 лет. Некоторые эксперты считают, что 80-85% трудовых кадров могут остаться без работы или оказаться на низкоквалифицированных местах, оказывая услуги остальным 15%. Бюркнер Ханс-Пол, председатель совета директоров The Boston Consulting Group, считает, что если сегодня говорят об автомобилях без людей, это значит, водители автотранспорта и грузовиков в любом случае окажутся без работы. И уже существует целый ряд специальностей, подверженных данным рисками.

Увеличение пенсионного возраста в России и добавление на рынок труда еще порядка 12 млн человек даст серьезный приток достаточно образованных граждан, но не обладающих при этом современными навыками цифровизации, то есть именно теми навыками, которые двигают экономику вперед. Поэтому, необходимо думать о том, чтобы люди могли получать дополнительное образование и адаптироваться к новым ситуация, получать новые квалификации и получать рабочие места. Образование должно стать непрерывным. Федеральная служба по труду и занятости (Роструд), в свою очередь, также намерена сформировать комплекс ресурсов и мероприятий для цифровизации рынка труда. Основные задачи – развитие электронного документооборота, введение электронных трудовых книжек и внедрение электронного надзора.

 

Эксперты считают, в области цифровизации экономики Россия за последние 5 лет накопила лидирующий потенциал во многих направлениях, поэтому основной и остро стоящий вопрос на сегодня – это сохранение конкурентных преимуществ в дальнейшем. При отсутствии скоординированных действий всех участников российской экономической системы сегодняшнее отставание России от стран – лидеров цифровизации (США, Китай), которое пока составляет порядка 5–8 лет, будет быстро увеличиваться в силу высокой скорости глобальных инноваций. Отсутствие таких действий, по предварительным прогнозам, может увеличить отставание нашей страны в пятилетнем горизонте до 15–20 лет, то есть преодолеть ту планку, которую будет крайне сложно пройти в дальнейшем. России необходимо делать ставку на собственные уникальные компетенции, которые обеспечат конкурентоспособность экономики в среднесрочном горизонте. Эксперты уверены, что интенсивный акцент всех участников российского рынка на процесс цифровизации сократит отставание от стран-лидеров и сможет обеспечить долгосрочную устойчивость развития.

3.151547696685
Поделиться:
ЦМТ в соц.сетях:
© 2001 - 2019 • Центр международной торговли • 123610, Москва, Краснопресненская наб., д.12 • +7(495) 258-12-12servinfo@wtcmoscow.ru Яндекс.Метрика