• Подключение нейросети. Клиент присылает фото паспорта, нейросеть распознаёт данные и вносит в шаблон или базу. Остаётся лишь распечатать готовый договор или подписать в электронном виде. И преимущество здесь в том, что все паспорта стандартизированы. Серия и номер всегда напечатаны одним цветом и шрифтом, код подразделения тоже, а перечень выдавших подразделений не очень большой. Обучить такую нейросеть можно легко и быстро. Справится даже студент в дипломной работе. В итоге бизнес экономит на разработке, а студент получает актуальную дипломную работу. Кроме того, при каждой ошибке нейросеть будет становиться всё умнее.
В итоге вместо 30 минут подписание договора занимает около 5. То есть при восьмичасовом рабочем дне 1 человек сможет заключать не 8 договоров (30 минут на оформление и 30 минут на дорогу), а 13—14. И это при консервативном подходе – без электронного подписания, доступа в квартиру через мобильное приложение и смарт-замки. Но я считаю, что сразу внедрять «навороченные» решения и не надо. Высока вероятность потратить деньги на то, что не создаёт ценности и не снижает издержек. Это будет следующий шаг. После того как клиент получит результат и компетенции.
Также приведу ещё 2 реальных применения нейросетей и машинного обучения:
• «МегаФон» поможет бизнесу оперативно выявлять конфликтные диалоги с клиентами на основе анализа разговоров;
• Яндекс. Браузер внедрил машинный перевод видеороликов.
Ограничения
Лично я вижу следующие ограничения в данном направлении.
• Качество и количество данных. Нейросети требовательны к качеству и количеству исходных данных. Но эта проблема решается. Если ранее нейросети необходимо было прослушать несколько часов аудиозаписи, чтобы синтезировать вашу речь, то сейчас достаточно нескольких минут. А для нового поколения потребуется всего несколько секунд. Но тем не менее им всё равно нужно много размеченных и структурированных данных.
• Качество «учителей». Нейросети обучают люди. И здесь очень много ограничений: кто и чему учит, на каких данных, для чего.
• Этическая составляющая. Я имею в виду вечный спор, кого сбить автопилоту в безвыходной ситуации: взрослого, ребёнка или пенсионера. Подобных споров бесчисленное множество. Для искусственного интеллекта нет этики, добра и зла.
• Готовность людей. Нужно ожидать огромного сопротивления людей, чью работу заберут сети.
• Страх перед неизвестным. Рано или поздно нейросети станут умнее нас. И люди боятся этого, а значит, будут тормозить развитие и накладывать многочисленные ограничения.
P.S.
Машинное обучение движется ко всё более низкому порогу вхождения. Совсем скоро это будет как конструктор сайта, где для базового применения не нужны специальные знания и навыки.
Создание нейросетей и дата-сайнс уже сейчас развивается по модели «сервис как услуга», например DSaaS – Data Science as a Service.
Знакомство с машинным обучением можно начинать с AUTO ML, его бесплатной версией, или DSaaS с проведением первичного аудита, консалтинга и разметкой данных. При этом даже разметку данных можно получить бесплатно. Всё это снижает порог вхождения.
Также будут создаваться отраслевые нейросети. В том числе всё активнее будет развиваться направление рекомендательных сетей.
