Ozon разработал собственный инструмент для генерации и редактирования фона на изображении товаров, который работает с помощью алгоритмов машинного обучения.
По прогнозам экспертов, число предприятий, использующих отечественные решения, возрастет до 80% к концу 2024 г.
Эксперты Всемирного экономического форума совместно с консалтинговой компанией Deloitte представили доклад о возможном влиянии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на мир финансов. Авторы отмечают, что развитие ИИ способно в корне изменить индустрию и предоставить клиентам более персонализированные услуги. Эта технологическая революция таит в себе серьезную угрозу.
ИИ — неотъемлемая часть четвертой промышленной революции, которая должна значительно изменить мир финансов. И авторы доклада «Новая физика финансовых услуг» изучили разные сценарии того, как ИИ и машинное обучение могут быть применены на практике в будущем и к каким последствиям это может привести. Проведя свыше 200 интервью с представителями индустрии, авторы доклада выделили несколько сценариев будущего.
Отмечается, что ИИ изменит набор характеристик, которыми должен будет обладать успешный бизнес в сфере финансов. Если раньше успешность во многом зависела от объема портфеля активов, то в будущем в выигрыше будут оставаться, прежде всего, компании с наибольшей базой данных. ИИ необходимо как можно больше знаний для повышения эффективности.
На место «массового производства», то есть выработки стандартных пакетов услуг и их распространения среди клиентов, придет более персонализированный подход. Он станет возможен, опять же, благодаря ИИ, отмечается в докладе.
Например, часть из них будет отправлена на погашение кредита и снижение процентной ставки, часть будет откладываться в виде сбережений или инвестироваться в финансовые продукты. Наконец, деньги клиента могут быть потрачены на повседневные нужды.
Все это будет основано на автоматическом анализе большого объема данных обо всех финансовых возможностях и обязанностях клиента. Пока, правда, реализация такого сценария на практике невозможна — финансовым институтам запрещено проводить операции без согласия и ведома клиента.
В свою очередь, страховые компании смогут не только оперативно реагировать на страховые случаи, но и работать на опережение, выстраивая несколько «линий обороны». Например, с помощью датчиков предупреждать клиента о том, что он оставил окно открытым, а по прогнозу погоды ожидается дождь.
В случае обнаружения угрозы страховая компания также сможет предложить клиенту включить дополнительный пункт в договор страхования. К примеру, перед наступлением сезона ураганов застраховать свое имущество от затопления или разрушения. В случае же удаленной фиксации ущерба при помощи датчиков, страховая компания будет автоматически осуществлять страховые выплаты.
Вместе с тем авторы отмечают, что для обучения и эффективной работы ИИ нужна более полная картина, то есть доступ к большому объему данных. И речь идет не только о базах, которые есть в распоряжении одного финансового института.
ИИ в будущем потребует создания единой базы данных. Очевидно, что такая база данных должна иметь множество точек доступа для огромного количества игроков на рынке. Значит, и храниться она будет скорее всего на облачном сервере. А это делает ее желанной целью для хакеров, которые могут всего одной успешной массированной атакой посеять хаос во всей мировой финансовой системе.
«Динамика развития машинного обучения подталкивает к стремлению объединить бэк-офис в единую сеть,— полагает ведущий автор доклада Джесс Макуотерс.— А чем сильнее мир взаимосвязан, тем сильнее он подвержен рискам кибератак».
