Идея этой статьи возникла благодаря предложению редакции журнала «Банковское обозрение» рассказать об используемом нами программном продукте для продвижения финансовых продуктов. Раньше мы просто предлагали технологии повышения продаж в цифровых каналах. Наших клиентов интересовал в первую очередь результат, а не механика работы «черного ящика», который мы используем для этого.

Мы действительно использовали обычные нейронные сети из общедоступных библиотек для оптимизации рекламных кампаний, но никогда не называли это «интеллектом»: для нас это были просто 20–30 строк кода внутри более 3 трех млн строк. В нашем случае он решал простые прикладные задачи путем «самообучения»:

• как сохранить/понизить стоимость привлечения при масштабировании СРА-канала (канал привлечения с оплатой за конечное действие или результат, например выдачу кредита);

• как оптимизировать/увеличить конверсии с органических посетителей сайта (с какой частотой показывать поп-ап баннер для увеличения вероятности конверсии);

• как помочь пользователю платформы выставлять правильные цены (почему надо платить ровно по 5 тыс. рублей за выданный кредит, если цена 4789,50 ничем не хуже?)

На базе нейронной сети за 99 долларов вы можете дополнительно зарабатывать или сэкономить десятки миллионов рублей

Наиболее ярко наш продукт «заиграл» в прошлом году, когда по заказу Банка Астаны нам удалось продать за год более 600 тыс. дебетовых карт в Республике Казахстан, и в пике продаж наши заказчики привлекали по 4500 активированных карт в день по цене примерно 200 рублей за карту.

Когда мы решили разобраться в том, как наш код соотносится с хайповым понятием искусственного интеллекта, выяснилось, что он вполне соответствует модным технологиям Deep Learning, включает в себя Support Vector Clustering и, таким образом, оказывается тем самым настоящим Artificial Intelligence, о котором много говорят, пишут и в который много инвестируют в последние годы. Более того, оказалось, что мы используем методы самообучения при предсказаниях свойств биомолекул в нашем фармацевтическом проекте и используем самообучающиеся алгоритмы на нашей платформе обмена мобильным трафиком.

Что такое искусственный интеллект?

В английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет антропоморфной окраски, которую оно приобрело в традиционном русском переводе: слово intelligence в используемом контексте скорее означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект» (для которого есть английский аналог intellect». «Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы для решения задач определенного класса сложности и решать эти задачи».

Итак, ничего личного или задевающего человеческое эго — это просто самообучающиеся программы или алгоритмы для решения задач. Не будем разбираться в деталях различий алгоритмов и нейронных сетей — дело бесперспективное, согласия в мнениях экспертов нет.

Таким образом, используемые нами нейронные сети — это настоящий искусственный интеллект (ИИ или AI).

Где можно его «потрогать»?

Мы все постоянно слышим, что ИИ используется в интернет-поиске, при распознавании лиц и документов, для автоматизации рутинных операций. Все также знают об успехах машины при игре в шахматы.

Есть и более сложные проекты. Например, проект под названием Zero Trust — совместная разработка китайской Академии наук и специалистов контрольно-ревизионного управления КПК — был запущен в 2012 году в тестовом режиме в 30 городах и округах, где в общей сложности живет лишь около 1% всего населения страны. ИИ смог обнаружить 8721 чиновника, замешанного в коррупции, растратах или кумовстве. Это, конечно, был граничный случай, где ИИ не делал выводы и не назначал кару, а лишь предоставлял корреляции в надзорные органы.

Согласно исследованию компании CB Insights, наиболее горячими направлениями инвестиций в AI с 2012 по конец 2017 года были здравоохранение, безопасность, коммерция и реклама, финансовые технологии и финансы.

Несмотря на то, что в среде российских банков много очень талантливых руководителей, мы слышали о случаях использования ИИ в области маркетинга и продаж финансовых продуктов только у восьми из топ-100 банков по активам физлиц.

При этом ИИ становится доступным для всех. Раньше мы думали, что это удел очень узкого круга людей. Сегодня, для того чтобы создать свой собственный обучающийся код, есть огромное количество открытого программного обеспечения, сотни API, SDK и доступные даже для детей решения от Google и Amazon. Например, с помощью набора Google AIY (Artificial Intelligence Yourself) Vision Full Kit за 99,95 долларов уже через час вы сможете собрать себе устройство на основе нейронной сети и создавать свои собственные алгоритмы: например, можете обучить программу отзличать кошек от собак или определять эмоциональное состояние по выражению лица.

Набор Google AIY (Artificial Intelligence Yourself) Vision Full Kit

А зайдя на Amazon, вы можете купить себе игрушку — камеру AWS DeepLens за 249 долларов; собирать ничего не надо, и через 10 минут вы уже начнете работать с глубоким обучением (Deep Learning).

AWS DeepLens

Таким образом, когда вам рассказывают, что сети и обучающиеся алгоритмы — это очень сложно, не верьте. Это просто и доступно даже для детей. Если пять лет назад к нам приходил вендор и говорил: «У меня есть уникальная черная коробка, в которой черный алгоритм может отличить лицо вашего потенциального клиента от черного лица злоумышленника», то теперь этот алгоритм может сделать даже шестиклассник за 6,5 тыс. рублей при наличии данных для обучения.

Почему ИИ важен?

Как сказал Владимир Путин: «Искусственный интеллект — это будущее не только России, это будущее всего человечества. Здесь колоссальные возможности и трудно прогнозируемые сегодня угрозы. Тот, кто станет лидером в этой сфере, будет властелином мира».

Президент РФ, выступая с очередным Посланием Федеральному собранию, заявил, что нашей стране нужны масштабные программы по развитию генетики и исследованию искусственного интеллекта. «Уже подписан Указ о генетических исследованиях. Такую же программу предлагаю запустить и в области исследования искусственного интеллекта. К 2025 году мы должны быть лидерами в этих сферах. Для этого нужно создать современную инфраструктуру», — призвал Владимир Путин.

Непростая задача… Но вызов — очень ценен. Для нас — и в генетике, и в ИИ. У нас и там, и там лидерские продукты — и никакой поддержки от государства.

Кто сейчас лидер в этой сфере?

Как говорится в обзоре «Китай обходит США в ИИ-гонке», 31 января 2019 года был опубликован 156-страничный отчет Всемирной организации интеллектуальной собственности (WIPO) о состоянии трендов в области ИИ. Из него следует, что Китай абсолютно доминирует по числу патентных семейств. Россия делит 7–9-е места с Сингапуром и Саудовской Аравией.

А теперь обратите внимание на данные известного аналитического агентства, проанализировавшего топ-100 стартапов ИИ по привлеченному финансированию. Из таблицы видно, что на США и Китай приходится 83% компаний и 91% всех инвестиций. Россия в этой картине отсутствует.

Распределение количества компаний и фондирования по странам

Источник: CB Insights

Все эти рисунки четко демонстрируют огромный разрыв между постулируемой важностью темы и текущим состоянием развития этой отрасли в стране.

Изучая материалы по теме, мы с удивлением обнаружили, что наши соотечественники работали с «прото-AI» еще 200 лет назад. Например, в 1832 году С.Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретенных им механических устройств, так называемых интеллектуальных машин, для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации.

То есть в стране с большими математическими традициями и лучшим в мире математическим образованием, где с каждым вторым ребенком можно обсуждать алгоритмы и нейронные сети, мы страшно отстаем в гонке.

Недавно вышел отчет «Бизнес-лидеры в эпоху искусственного интеллекта» от Microsoft, активно растиражированный в прессе и социальных сетях: российский бизнес стал лидером в области внедрения ИИ, обогнав США и Европу. Судя по ранее приведенным цифрам, это полная ерунда, и, скорее всего, это не свой интеллект, внедренный не своими руками.

А какие риски?

Все, кто рассчитывают на широкомасштабное внедрение, должны адекватно оценивать риски. Тот же Microsoft признает эксперименты с ИИ фактором риска для компании. Алгоритмы небезупречны и могут навредить и бренду, и людям, которые ими пользуются. Все, наверное, помнят недавнее заявление Германа Грефа, что Сбербанк потерял миллиарды рублей из-за ошибок искусственного интеллекта.

Думаем, что эти слова вырвали из контекста, что их неправильно интерпретировали, но суть от этого не меняется: бесконтрольное использование ИИ несет потенциальные риски.

Что думает регулятор?

Если внимательно почитать Основные направления развития финансового рынка РФ на период 2019–2021 годы, на с. 61 мы встретим упоминание ИИ всего в двух случаях. Первый случай определяет риски и предполагает усиление надзора за алгоритмами и программами: «Использование искусственного интеллекта и машинного обучения связано с проблемами интерпретации и проверки данных математических моделей участников рынка, которые могут приводить к ошибочным решениям и повышению рисков для финансовой стабильности. В перспективе использование искусственного интеллекта при предоставлении услуг создаст необходимость разработки надзорных подходов ко взаимодействию машины с машиной». Необходимы «создание системы надзора за М2М, валидация алгоритмов и программ».

Второй случай выявляет возможность использования ИИ для компенсации ошибок и усиления защиты потребителей на финансовом рынке и предполагает создание регуляторной базы для использования ИИ в этом направлении: «Роботизированный помощник с искусственным интеллектом может компенсировать недостаток финансовой грамотности индивида, одновременно создавая запрос на новые механизмы защиты прав потребителей». Необходимо «создание регуляторной среды для функционирования роботов-советников, обеспечивающей защиту прав пользователей роботов-советников и расширение возможностей их применения на финансовом рынке».

Вот, в общем то, и все. Будем радоваться малому. Несмотря на весь хайп и частые разговоры на конференциях, про ИИ можно услышать только общие слова.

Что делать?

Проблема в том, что у страны нет даже подходов к созданию «национальной стратегии ИИ». Но к 27 мая такая стратегия в России должна появиться. Будем с нетерпением ждать.

А пока будем покупать недорогие иностранные игрушки и с удовольствием внедрять их в своих бизнесах, внедрять быстрее — ведь работают!

На нашем примере мы убедились, что можно легко использовать нейронные сети с глубоким обучением и быстро получать результат. Не дожидаясь государственной стратегии, роста количества специалистов и патентов, не дожидаясь новых указов и надзорных распоряжений. Просто берите и делайте. В конце концов на базе даже нейронной сети за 99 долларов вы можете дополнительно зарабатывать или сэкономить десятки миллионов рублей, если подойдете к этому с умом.