Открывая пленарную часть, Майкл Вирт, руководитель по развитию бизнеса IBM в России и СНГ констатировал, что за последние 5 лет направление AI серьезно выросло, и это движение уже не остановить. Спикер подчеркнул, что уже через 10 лет машина сможет принимать решения без человека, а также научится перепрограммировать себя. Для того чтобы это стало возможным, нам нужно сегодня поработать над созданием более мощных устройств обработки данных и процессоров с низким энергопотреблением.

Владимир Молодых, директор по разработке и внедрению ПО компании «Инфосистемы Джет», привел реальные кейсы, реализованные компанией «Инфосистемы Джет», и призвал гостей к трансформации их бизнеса: «Многие компании не знают, с чего начать движение в сторону AI. Мы в рамках Чемпионата показали, как это сделать. Необходимо выделить бизнес-процесс, по которому есть все данные, и достичь результата по конкретной задаче. Трудно оспорить необходимость внедрения AI в организации, когда, затратив десятки (а не сотни) человекочасов, вы получаете реальную бизнес-выгоду с понятным сроком окупаемости».

В пленарной секции прозвучало также выступление Заместителя председателя комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Александра Ющенко, подчеркнувшего необходимость развития технологий ML/AI – как для бизнеса, так и для государства в целом: «Государство сегодня заинтересовано в развитии ИТ, в поддержке перспективных молодых специалистов, стартапов и, конечно, российских ИТ-компаний и интеграторов. Мы должны сегодня создать все условия, чтобы наши специалисты приносили максимальный результат.  Им в поддержку мы разрабатываем законодательные акты в области новых перспективных технологий. Однако совершенствование данного направления возможно лишь при объединении усилий государства и бизнеса».

В рамках форума гости могли посетить несколько секции, на каждой из которых были представлены ML-кейсы в различных отраслях от крупнейших российских компаний. Так, директор по продажам Yandex Data Factory Константин Горбач рассказал в своем докладе о возможностях применения машинного обучения в промышленности, а Анна Дубовик из ДИТ Москвы затронула тему распознавания в здравоохранении, поделившись опытом обработки медицинских данных и построения ML-моделей. Рецепт применения технологии в B2B-секторе предложил гостям форума Константин Виноградов, старший инвестиционный аналитик Runa Capital. Также он рассказал об успешных стартапах в сфере искусственного интеллекта и потенциале ML-приложений.

В секциях «AI в банках», «AI в страховании» и «AI в ритейле» основными темами выступлений стали кейсы работы с данными, в том числе повышение кросс-продаж посредством анализа данных. Много примеров было приведено именно из российской практики. Спикеры также обозначили смену парадигмы работы с данными и переход к новому пониманию профессионализма в ИТ: востребованы не те, кто понимает, как работают технологии, а те, кто понимает, как и какую задачу нужно поставить машине, чтобы получить наилучший результат.

О нынешних реалиях и будущем AI на российском рынке рассуждали участники дискуссии «Machine Learning: технологический пузырь или насущная необходимость для бизнеса?». Отвечая на этот вопрос, Сергей Сергеев, директор по ИТ «М.Видео», поделился планами крупнейшего ритейлера электроники активно развивать это направление, в первую очередь, в области улучшения клиентского опыта на сайте и управления ассортиментом. Так, еще год назад направление AI в «М.Видео» вел всего один человек, а сегодня это целое подразделение Data Science. При этом компания использует не только внутренние ресурсы, но и привлекает партнеров.

Компания «Инфосистемы Джет» поделилась опытом реализации ML-проектов в различных отраслях, а также представила собственные ML-системы: JetPluton (система обнаружения сетевых атак нового поколения) и решения  на платформе Jet Galatea – JetDetective (антифрод-система на базе технологий ML/AI) и JetAML (cистема противодействия отмыванию доходов и финансированию терроризма).

Завершающим аккордом форума стало выступление Вики Ли — известной пианистки, диджея и композитора, лауреата международных конкурсов.

А также награждение победителей «RAIF-Challenge 2017»: команды «V-team» с темой работы «Выявление мошеннических действий в страховании», команды «Surf» с темой «Моделирование вероятности покупки в рамках пользовательской сессии» и команды «ЛИАД» (Лаборатории интеллектуального анализа данных компании «Спутник») с темой «Прогнозирование оттока клиентов банка с использованием глубоких нейронных сетей и распределения Вейбулла».

«По нашей практике, внедрение ML для совершенствования одного показателя в одном бизнес-процессе занимает в среднем 2,5 месяца, – отметил Евгений Колесников, руководитель направления «Большие данные и машинное обучение», «Инфосистемы Джет». – Соответственно на оптимизацию нескольких десятков бизнес-процессов, которые есть в организации, уйдут годы – даже если вести эти проекты параллельно. Компаниям, которые еще не включились в данный процесс, необходимо как можно скорее это сделать – ведь в итоге речь идет о достижении кратного роста прибыли». 

+ +