Искусственный интеллект для бизнес-процессов

В семинаре «Искусственный интеллект для бизнеса» в пермском кампусе приняли участие исследователи Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, преподаватели и студенты, представители других университетов и крупных компаний – Сбербанк, ПЦБК, Кайрос Инжиниринг и др. В рамках дискуссий участники обсудили прикладные проекты и передовые исследования, посвященные различным аспектам теории и практики применения искусственного интеллекта для решения задач бизнеса. Организатором мероприятия выступила Международная лаборатория экономики нематериальных активов НИУ ВШЭ – Пермь.

Руководитель Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ Алексей Масютин рассказал о современных трендах в разработке бизнес-решений на базе ИИ. Эксперт отметил, что центр активно сотрудничает с кампусами Высшей школы экономики и индустриальными партнерами, выполняя работы в таких направлениях, как создание рекомендательных систем и интеллектуальных помощников, повышение эффективности бизнес-процессов и коммуникаций с клиентами компаний, разработка платформы предиктивной маркетинговой аналитики и новые подходы к языковым моделям для генерации текстов. Кроме того, в рамках Центра ИИ выполнялись открытые разработки отечественного программного обеспечения в сфере биоинформатики, экологии, промышленности и безопасности, образования и т.п. Например, программа «Дислектор» позволяет за 10 минут оценить наличие и степень дислексии у школьника на основе пола, возраста и данных видеокулографии с помощью предварительно обученной модели машинного обучения, а специальный модуль для тестирования и сравнения моделей машинного обучения до 30% повышает скорость работы Data Science специалистов.

Масютин Алексей Александрович
руководитель Центра ИИ НИУ ВШЭ

«Мне понравилось, что на семинар приехали коллеги из разных кампусов и городов. Было интересно узнать, чем занимаются лаборатории пермского кампуса, какие проекты реализуют, например, не знал, что Леонид Мыльников работает над темой бизнес-оптимизации. Обсудили возможные проекты с компаниями, надеюсь, что реализуем. На мой взгляд, подобные семинары, очень нужны для нетворкинга, обмена идеями. Как не бывает науки без бизнеса, так и бизнеса не может быть без науки и образования. Вот эта триада – образование, наука и бизнес, она абсолютна необходима. Если в университете не развивается научная деятельность, то это влияет и на образование. При этом не будет крутой науки, если она не подпитывается задачами из бизнеса, а компании ничего не смогут сделать без качественных специалистов, которых готовит вуз».

Андрей Савченко, научный директор Sber AI Lab, поделился опытом, как объединяют науку и бизнес в Лаборатории ИИ Сбербанка. Эксперт подчеркнул, что лаборатория – это стратегическое подразделение и главный центр компетенций банка в сфере ИИ, а также привел примеры проектов. Например, Центр глубокого обучения занимается разработкой нейросетевых технологий и адаптацией алгоритмов для решения бизнес-задач. Такие решения помогают повышать качество предоставляемых услуг, отметил Андрей Савченко. Он рассказал и о RePlay – основной Open Source библиотеке в Сбербанке в области рекомендаций. Эксперт объяснил также задачи Центра фундаментальных исследований, занимающегося разработкой технологий мирового уровня, и представил подробнее проект, связанный с новым подходом к эмоциональному искусственному интеллекту.

Савченко Андрей Владимирович
научный директор Sber AI Lab

«‎На подобных мероприятиях понимаешь, что мы делаем шаги в нужном направлении. Конечно, должно быть обоюдное движение науки и бизнеса, тогда такие семинары становятся точками роста. В Сбербанке, например, представители подразделений рассказывают нам, ученым, о своих задачах, а мы помогаем им и разрабатываем решения. При этом взаимодействие науки и бизнеса не должно быть полностью утилитарным. Исследователям нужно давать пространство для решений, тестирования гипотез, чтобы продвигать вперед науку и технологии».

Спектр направлений и проектов с использованием методов обработки естественного языка (NLP) для решения бизнес-задач, которые реализовала Международная лаборатория экономики нематериальных активов, представил заведующий лабораторией Петр Паршаков. Например, проект по выявлению ESG-рисков компаний в Центре искусственного интеллекта, в котором разработана модифицированная модель SBERT для оценки ESG-рисков на основе текстовой информации сайтов компаний и данных контрольно-надзорных органов и составлен рейтинг по этим данным. А прикладной проект по разработке системы автоматической классификации алертов получил высокую оценку Сбербанка. Команда МЛЭНА также занималась составлением рейтинга на основе индекса этичности российских банков, созданием рекомендательной модели для определения кодов Общероссийского классификатора занятий и распознования типичных ошибок, навигатора профессий и навыков и др. Старший научный сотрудник МЛЭНА Марина Завертяева рассказала об интересном проекте, связанном с оценкой синдрома выгорания на основе анализа текстовых коммуникаций. Методы естественного языка NLP позволяют эффективно выявлять выгорание на основе текстовых данных, а методы AI – классифицировать его стадии.

Подробнее о семинаре