Руководители в нашем исследовании отметили несколько факторов (начиная от интеграции до нехватки квалификации), которые могут приостановить или свести на нет ИИ-инициативы.
Второй наиболее распространенный тип проектов в нашем исследовании (38 % от общего числа) основан на алгоритмах обнаружения закономерностей в огромных массивах данных и интерпретации их значений – что-то вроде аналитического реслинга. Такие самообучаемые приложения используются для следующих задач:
● прогнозирование покупательских предпочтений;
● выявление мошенничества с кредитами и страховыми выплатами в режиме реального времени;
● анализ гарантийных данных для выявления проблем с безопасностью или качеством автомобилей и другой производимой продукции;
● автоматизация таргетинга интернет-рекламы;
● более точное актуарное моделирование страховых случаев.
Когнитивное прогнозирование, основанное на машинном обучении, имеет три отличия от традиционной аналитики: более высокую емкость данных и детализацию, обучение модели на фрагменте массива данных и улучшение со временем ее способности к классификации и прогнозированию.
Благодаря машинному обучению (в частности, глубокому машинному обучению, которое имитирует работу человеческого мозга для выявления закономерностей) ИИ может выполнять такие действия, как распознавание речи и образов. Машинное обучение также помогает очищать данные для более точной аналитики. Деятельность по обработке данных всегда была довольно трудоемкой, но теперь машинное обучение позволяет выявлять совпадения в базах данных – информацию, с высокой вероятностью связанную с одним и тем же человеком или компанией, но продублированную в разных форматах.
General Electric использовала эту технологию для интеграции данных о поставщиках и сэкономила $80 млн в первый же год, ликвидировав излишки и перезаключив контракты, управляемые ранее подразделениями. Крупный банк использовал эту технологию для извлечения данных о сроках из договоров с поставщиками и сопоставления их с данными счетов-фактур, выявив десятки миллионов долларов, потраченных на недопоставленные товары и услуги. Аудиторская сеть Deloitte использовала когнитивное прогнозирование для извлечения условий из контрактов, что позволило в ходе аудита охватывать больше документов, иногда все 100 %, без необходимости их тщательного прочтения аудиторами.
Программы когнитивного прогнозирования обычно используются для повышения производительности в тех процессах, которые могут выполняться только машинами, – например, в покупке интернет-рекламы, требующей такого высокоскоростного анализа данных и автоматизации, что они уже давно превзошли человеческие возможности, – поэтому, как правило, не представляют