;
artificial intelligence artificial intelligenceartificial intelligenceartificial intelligenceartificial intelligenceartificial intelligence artificial intelligenceartificial intelligenceartificial intelligenceartificial intelligenceartificial intelligence artificial intelligenceartificial intelligenceartificial intelligenceartificial intelligence

Наша концепция ИИ сосредоточена на реальных проблемах

В «Сбере», как рассказал «Б.О» Александр Ведяхин, первый заместитель председателя правления Сбербанка, чаще искусственный интеллект (ИИ) используется не для максимизации прибыли, а для помощи людям в решении разнообразных задач.

— Александр, вы утверждали, что «любое действие, к которому мы прикладываем искусственный интеллект, получает улучшение от 20 до 30% в своей эффективности». Можете ли рассказать, какие именно направления бизнеса Сбербанка испытали на себе воздействие элементов ИИ и какие решения использовались? А что будет, если ИИ покажет эффект 5%?

— Технологии ИИ стремительно развиваются, поэтому любая метрика, которая оценивает эффект от них, достаточно условна. Внутри «Сбера» мы довольно точно, как нам кажется, научились оценивать финансовые эффекты, влияние на клиентский опыт, на такие показатели, как time to market — время, которое мы тратим на выведение на рынок новых продуктов. Безусловно, мы приоритизируем разработки в сфере ИИ исходя в основном из этих эффектов. 20–30% — это моя средняя оценка для большей части процессов.

Да, в целом мы охотнее беремся за инициативы в целях минимизации сost income ratio (отношение операционных расходов к операционным доходам). Но у «Сбера» есть и стратегические инвестиции.

Наш портфель проектов сбалансирован: в нем есть quick wins, то есть недорогие решения с быстрым результатом, есть mid-terms-проекты, которые можно реализовать за 3–6 месяцев, а есть такие, которые мы называем dream-процессами.
Они предполагают фундаментальный редизайн, переосмысление ключевых направлений бизнеса. К этой категории я бы отнес, например, кредиты крупному бизнесу за семь минут, отказ от многочисленных справок и анкет в розничном кредитовании, автоматизацию принятия решений в юридической экспертизе. Это большие, сложные проекты, и эффект от них может быть колоссальным, но отсроченным. В некоторых процессах ИИ позволяет не на 20–30%, а на сотни или даже тысячи процентов увеличить эффективность, отдачу на капитал или операционный доход.

А есть настолько значимые для бизнеса процессы, что для них и 5%-ный рост эффективности может означать кратное увеличение прибыли: например, если речь идет о росте таких показателей, как кликабельность рекламы (CTR) или потребительская лояльность (NPS) для продажи каких-то массовых продуктов. Поэтому при выборе проектов в сфере ИИ мы не ориентируемся на какой-то формальный минимум роста эффективности, а комплексно смотрим на проект и улучшения, которые он может дать.

— Еще одно ваше высказывание: «Утверждение Концепции регулирования ИИ — это мощный импульс для развития искусственного интеллекта в России. Теперь дальнейший рост этой важнейшей цифровой технологии будет происходить в заданном документом безопасном режиме. Этот документ важен еще и потому, что раскрывает положения принятой в 2019 году Национальной стратегии развития технологий ИИ на период до 2030 года». Несколько вопросов в этой связи. Какое отношение Сбербанк имеет к Национальной стратегии и что он ожидает от ее реализации? Можно ли коротко изложить содержание и цель этого документа? Как он стимулирует развитие технологии именно в России?

— «Сбер» по приглашению Правительства и Администрации Президента активно участвовал в разработке Национальной стратегии развития технологий ИИ. Это ключевой документ стратегического планирования, в котором сформулированы основополагающие направления развития технологий ИИ в России. Мы вместе с коллегами глубоко проанализировали международный опыт (аналогичные документы сейчас есть более чем в 30 странах), внутренние потребности России, помогли организовать экспертное обсуждение стратегии.

Положение той или иной страны в системе международных отношений сейчас в значительной степени зависит от уровня развития в ней технологий ИИ. Так вот, у России есть реальная возможность встать в один ряд с мировыми лидерами в области ИИ — США и Китаем. Для достижения этой цели Нацстратегия определяет такие движущие факторы развития ИИ в России, как поддержка научных исследований, разработка и развитие программного обеспечения, повышение доступности и качества данных, подготовка кадров и т.д.

Реализация Национальной стратегии развития технологий ИИ повысит благосостояние и качество жизни населения, уровень национальной безопасности и ускорит экономическое развитие страны в целом. Я не сомневаюсь в этом.

— Чем дополняет Национальную стратегию Концепция регулирования и о каком безопасном режиме развития ИИ идет речь?

— В Национальной стратегии поставлена задача создания комфортного нормативного регулирования в сфере ИИ, так что мы сразу стали уделять большое внимание вопросам регуляторики. Мы сформировали команду для изучения правовых и этических вопросов развития ИИ в России и за рубежом, пригласили в нее лучших экспертов. Одной из первых задач этой команды как раз стало создание Концепции регулирования технологий ИИ. Работа велась под эгидой Минэкономразвития, а «Сбер» как центр компетенций федерального проекта «Искусственный интеллект» координировал работу экспертов и активно помогал писать документ.

На его обсуждение и доработку ушло больше года, в эту деятельность были вовлечены все заинтересованные стороны. Прежде всего этого фонд «Сколково» как центр компетенций по федеральному проекту «Нормативное регулирование цифровой среды» (он выступил соразработчиком Концепции), а также представители государства, бизнеса, науки и общества — всего более 200 человек. В результате получился, пожалуй, самый сбалансированный из существующих сегодня мировых аналогов документ, в котором удалось одновременно и задать вектор регулирования сферы ИИ, и сохранить стимулы для ее развития. В итоге должна сформироваться безбарьерная, комфортная для развития технологий регуляторная среда.

Что касается безопасного режима развития ИИ, то концепция устанавливает приоритет защиты прав и свобод человека, его благополучия и безопасности при развитии технологий ИИ. Человеко-ориентированный подход предусматривает абсолютный запрет на причинение какого-либо вреда человеку по инициативе систем ИИ, фиксирует их подконтрольность человеку, проектируемое соответствие закону. Вопрос о наделении в какой-либо форме роботов или систем ИИ правами в Концепции не рассматривается.

— В чем сходство и различие этих документов с Белой книгой по искусственному интеллекту — «Искусственный интеллект — европейский подход к совершенству и доверию»?

— В Белой книге анализируются возможные требования к различным системам ИИ в зависимости от уровня риска. В ней содержится ряд новшеств, например добровольная сертификация систем ИИ на безопасность и надежность. На наш взгляд, документ в некоторых аспектах носит ограничительный характер, и сейчас Еврокомиссия корректирует его.

Наша же концепция сосредоточена на реальных проблемах во взаимосвязи разных отраслей права и экономики и предлагает комплексные способы их решения. Кстати, поскольку российская концепция уже утверждена правительством, а европейская Белая книга и американские принципы регулирования ИИ пока находятся на стадии обсуждения, получается, что мы опередили с этим документом весь мир.

— На ваш взгляд, в 2030 году будет ли ставиться в России вновь вопрос о наделении какими-либо правами роботов или носителей ИИ?

— Это непростой вопрос. Согласно хрестоматийному определению из Национальной стратегии, ИИ представляет собой комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека. Однако феномен человеческого мозга до сих пор до конца не изучен. Способность распоряжаться своими правами предполагает осознанность субъекта, но в настоящий момент ИИ сознанием не обладает. И большой вопрос: может ли этот уровень быть достигнут в принципе? Поэтому разговор о наделении ИИ какими-либо правами пока лишен смысла.

— В декабре 2020 года планируется провести AI Journey-2020. В чем его отличие от прошлогоднего мероприятия? Кто приглашен и какие ожидаются направления дискуссии? Ведь там будет обсуждаться не только ИИ в финансах?

— К сожалению, из-за эпидемиологической обстановки в этом году большинство международных мероприятий проходит в онлайн-формате. Наш форум — не исключение, хотя отдельные мероприятия будут офлайновыми. Это первое существенное отличие от прошлогоднего AIJ.

Второе — мы в явном виде добавили молодежный трек, AI Journey Junior. Во всех трех треках хакатона участвуют не только взрослые, состоявшиеся профессионалы, но и подростки. По таким проектам, как «Академия ИИ для школьников», «Урок цифры», мы видим, что ребята показывают результаты на уровне профессиональных участников. Поэтому я считаю, что надо снижать возрастной порог вхождения в эту индустрию и активнее привлекать к исследованиям в сфере ИИ молодежь.

Наконец, третье — если в прошлом году по уровню и количеству спикеров и участников наш форум вошел в топ-5 мировых конференций в сфере ИИ, то в этом году, в том числе и благодаря онлайн-формату, мы надеемся войти в топ-3 и по числу спикеров, и по просмотрам конференции в онлайне. Сейчас участие в качестве выступающих уже подтвердили около 200 экспертов. В прошлом году было 150.

Что касается вашего вопроса о направлениях дискуссии, в AIJ-2020 будет несколько стримов. Бизнес-стрим соберет преимущественно тех, кто занимается прикладными исследованиями в крупных международных технологических компаниях. Также у нас будет научный день — в этот день выступит достаточно много известных спикеров с высокими индексами цитируемости.

В частности, подтвердил свое участие Юрген Шмидхубер, один из основателей deep learning и автор сетей глубокого обучения с так называемой долгой краткосрочной памятью. У нас также будут спикеры из Оксфордского университета, из таких технологических компаний, как Microsoft, Facebook, Huawei, NVIDIA, Intel и др.
Они представят результаты исследований в самых разных индустриях — от привычных, в которых мы каждый год слышим о достижениях в области ИИ (ретейл, маркетинг, финансы и т.д.), до тех, которые относительно недавно пришли к масштабному использованию ИИ. К примеру, в этом году мы видим, как из-за COVID-19 наработки в сфере ИИ были востребованы в медицине. Системы машинного зрения помогали врачам распознавать признаки коронавируса, математические модели временных рядов и эпидемиологические симуляторы помогали прогнозировать ситуацию и избегать перегрузок в медицинских учреждениях и т.д.

Вообще, все чаще ИИ используется не для того, чтобы максимизировать прибыль компании, а чтобы помочь людям в решении разнообразных задач. Мы называем набор таких кейсов AI for good. И один из треков нашего хакатона в рамках AIJ, который мы делаем с коллегами из МЧС, — это прогнозирование паводков и наводнений. В прошлом году у нас уже был с ними совместный трек по прогнозированию пожаров, и нам понравился опыт: результаты были использованы в конкретных решениях. Надеемся, что и в этом году по итогам AIJ появится много социально полезных проектов.

— Вы всегда ярко выступали по проблематике ИИ на форумах Finopolis. В этом году он, к сожалению, отменен. А вот какие темы на нем было бы интересно Сбербанку поднять? С кем интересно было бы подискутировать?

— Есть темы, которые сохранили свою актуальность для банкинга и финансов, скажем автоматизация, развитие инфраструктуры, технологическое развитие, модернизация процессов, развитие новых навыков.

Есть темы, которые стали злободневными именно в этом году, например экономические последствия пандемии. Было бы также интересно поговорить с представителями индустрии о будущих трендах, о том, как мир будет меняться в ближайшие годы.
Мы видим, например, что удаленная работа становится неотъемлемой частью нашей жизни и в ряде случае позволяет повысить эффективность процессов. В этом году была масса впечатляющих примеров применения технологий ИИ, которые тоже можно было бы обсудить на Finopolis. В частности, в мае компания OpenAI представила прорывной, на наш взгляд, результат развития так называемых языковых трансформеров — модель, которая по короткому словесному описанию способна генерировать сложные тексты. Она задала тренд как минимум на ближайшие несколько месяцев и как минимум на шаг приблизила нас к теме развития AGI — «сильного» ИИ.

— На ваш взгляд, на какие мировые и российские площадки стоит обратить внимание тем, кто интересуется ИИ?

— В России отраслевых мероприятий, к сожалению, не так много. AI Journey — крупнейшее из них. Также я бы назвал олимпиаду Академии ИИ для школьников и Кружкового движения НТИ, которую мы провели в марте и продолжим в следующем году. Широкий круг вопросов в сфере ИИ обсуждается и на таких форумах, как «Открытые инновации», OpenTalks.AI, ЦИПР («Цифровая индустрия промышленной России»). Большую работу для специалистов в области больших данных проводит сообщество Open Data Science и его координатор Алексей Натекин. Ребята собрали большое коммьюнити, проводят постоянные встречи, конференции и хакатоны. Мы плотно с ними сотрудничаем.

Если говорить про международные конференции самого высокого рейтинга А*, то я бы посоветовал обратить внимание на ICML (International Conference on Machine Learning and Data Mining), AAAI Conference on Artificial Intelligence, ICLR (International Conference on Learning Representations), EMNLP (Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing) и т.д. В декабре будет проведена одна из топ-3 конференций по ИИ по уровню спикеров и докладов — NeurIPS (Neural Information Processing Systems Conference).

Не надо забывать и про бизнес-конференции: в России и в мире их еще больше, чем научных.

— Участвует ли Сбербанк в подготовке кадров по этой специальности?

— Конечно. На рынке значительно меньше качественных специалистов по ИИ, чем нам хотелось бы, поэтому подготовка новых кадров — единственно возможный выход.

Во-первых, на базе своего Корпоративного университета мы постоянно развиваем навыки в сфере ИИ у наших сотрудников. Более 17 тыс. наших ключевых работников уже прошли трек обучения «Введение в анализ данных», почти 3 тыс. региональных менеджеров — трек «ИИ для руководителей территориальных банков» и т.д. Мы также переобучаем сотрудников, актуальность профессий которых уменьшается в связи с внедрением того же ИИ. Приведу пример. Благодаря использованию машинного обучения в кредитном скоринге среднее время рассмотрения кредитной заявки сократилось с пяти дней до нескольких минут, появилась возможность уйти от заполнения анкет на более чем 120 полей и отказаться от 2НДФЛ без потери точности оценки рисков. Поскольку прежнего количества андеррайтеров в новых условиях не требуется, многих из них мы переобучаем на выполнение других задач, в том числе и с использованием ИИ. В частности, многие бывшие андеррайтеры становятся у нас разметчиками данных, то есть «учителями» искусственного интеллекта.

Во-вторых, «Сбер» сотрудничает с более чем 300 российскими университетами. У нас с ними разные формы партнерства: в каких-то вузах совместные магистерские программы, в других — лаборатории, в том числе по ИИ и кибербезопасности.

Специалисты «Сбера» активно работают со студентами и аспирантами. В этом году мы провели программу Digital Summer для более чем 750 преподавателей университетов. Мы обучали их теории в области ИИ, цифровым навыкам.
Программа имела большой мультипликативный эффект, потому что каждый окончивший ее преподаватель передает полученные знания в среднем нескольким сотням студентов, так что уже сейчас охват этой программы превышает 25 тыс. студентов.

Все это позволяет нам привлекать новых сотрудников, увлекать их новыми задачами и готовить не просто выпускников, а специалистов с базовым уровнем прикладной экспертизы или даже чуть выше базового. Конечно, это прежде всего специалисты технических вузов, но не только. Мы начали потихоньку двигаться и в сторону здравоохранения, сельского хозяйства, энергетики, транспорта и даже в гуманитарные направления.

В последних есть очень интересные проекты. Например, распознавание рукописей времен Петра Первого. Этот проект мы сделали совместно с Российским историческим обществом и СПбГУ. Скоропись, которую с трудом понимают современные люди, машина распознает с точностью до 92-93%. В этом году мы также занялись проектами в области искусства, например генерацией музыкальных произведений, написанием картин со смешением стилей разных художников с помощью моделей глубокого обучения и т.д.

Я убежден, что при подготовке кадров нужно делать акцент как раз на междисциплинарном подходе, а исследования проводить в единых пространствах коллаборации. Тогда результаты будут особенно впечатляющими.


Automated Decision   Support & Scoring    Natural Language Processing    Computer Vision     Automated Decision   Support & Scoring    Natural Language Processing     Computer Vision     speech analytics
Задать вопрос
Сообщение успешно отправлено
Понятно!
Стать партнером
AI Journey 2020
Прикрепить файл
*Максимальный размер загружаемого файла 7 МБ в формате txt, jpg, rtf, doc, docx, pdf, png.
Ваша заявка успешно отправлена
Регистрация