Как не превратить океан данных в болото

Участники форума «Открытые инновации» рассказали, как применение искусственного интеллекта и больших языковых моделей может изменить бизнес и какие шаги для развития этих инструментов нужно предпринимать.

В рамках форума состоялась дискуссия «Data science. От маркетплейсов до промышленности», посвященная тенденциям в области управления данными. Участники, представители крупных компаний из разных отраслей, поговорили о том, как большие языковые модели (LLM) и генеративные модели трансформируют бизнес компаний, в каких именно областях помогают повысить продуктивность работы, поделились своим видением структуры Data Science департаментов и представили конкретные кейсы из своей практики.

Директор по развитию бизнеса дата-кластера «Ростелеком» Михаил Комаров рассказал, в каких направлениях бизнеса компания сегодня наиболее активно применяет ИИ и LLM. Отталкиваться приходится от интересов клиентов, а учитывая, что у «Ростелекома» 48 млн клиентов сегмента B2С и более 4 млн клиентов B2B, линейка продуктов тоже широка и включает более 500 продуктов. Технологии ИИ применимы прежде всего в маркетинге, чтобы предложить заказчику именно тот продукт, который ему нужен, пояснил Михаил. Создание отдельной CRM-системы позволило компании увеличить продажи на 75%, а конверсию — в 6 раз.

Второе направление — чат-боты. После усовершенствования языковых моделей уровень удовлетворенности клиента от общения с ботом стал выше, чем с обычным сотрудником. ИИ также применяется в работе онлайн-кинотеатра Wink (входит в активы «Ростелекома») как рекомендательная система по подборке видео. «Мы пришли к тому, что какие-то продукты полезны рынку, и таким образом появился дата-кластер, который объединяет несколько компаний и предлагает продукты не только внутри „Ростелекома», но и на розничном рынке», — рассказал спикер.

Руководитель направления разработки рекламных технологий «Озон Технологии» Ван Хачатрян отметил, что маркетплейс использует ИИ, чтобы точнее определить предпочтения пользователей и предложить им наиболее подходящий продукт. Здесь учитываются как короткие сигналы (что именно нужно потребителю в конкретный момент), так и долгосрочные (история покупок). Такие алгоритмы и раньше использовались в компании как математические инструменты, но возросла скорость и качество обработки данных, пояснил Ван.

«Газпром-Медиа Холдинг» использует прежде всего генеративный интеллект для создания контента, рассказал руководитель цифровой лаборатории холдинга Эдуард Маас. Модели основываются на собственных и открытых данных, и компания считает, что лучше использовать ансамбль нейронных сетей, которые она обучает для использования в медиа. «Есть UGC-платформы (user generated content), в том числе RUTUBE, где генерится разный контент. Мы ввели новый термин AIGC и активно используем ИИ-технологии для оптимизации создания разных продуктов: генеративной анимации, коротких фильмов. Это позволяет оптимизировать процесс в 2–3 раза. Инструменты широко применяются и в маркетинге и позволяют делать стилизацию трейлеров для сериалов и видеоконтента, а также имеют высокий потенциал с точки зрения реставрации контента», — рассказал Эдуард.

Руководитель центра компетенций ДС- и МЛ-платформ МТС Диджитал Никита Зелинский выделил в качестве ключевых инстументов рекомендательные платформы, которые позволяют более широко вовлечь пользователей в сервисы компании. Это не только интернет, но и музыка, путешествия, а также мероприятия. За счет рекомендаций компания решает кросс-задачи: например, в процессе планирования путешествия пользователю рекомендуется не только гостиница, где можно остановиться, но и проходящие неподалеку мероприятия, и наоборот. Это дает хороший эффект с точки зрения вовлеченности и, соответственно, приносит дополнительную прибыль.

Говоря о сложностях применения современных технологий, Михаил Комаров отметил, что в целом управление данными — это сложный процесс, который со временем претерпевает серьезные изменения. Сначала компании автоматизировали какие-то отдельные области, затем появились CRM-системы (система взаимоотношений с клиентами), потом ERP-системы (система по управлению процессами). Затем на основании этих данных бизнес научился принимать решения и продавать то, что пользуется большим спросом. И началась так называемая эпоха Data2.0, в которой данные из разных систем стали собираться и автоматизироваться.

Постепенно к этому пришла и промышленность, начав смешивать финансовые и промышленные данные в одном контуре. Так появились озера данных, куда бизнес начал сливать информацию. «Однако, когда хайп прошел, появился вопрос, что со всем этим делать. Многие озера стали превращаться в болота. И спасение пришло в виде Data3.0, когда данные стали востребованы не под какие-то типовые задачи, а под тот же Data science, проверку различных гипотез. Если раньше процесс занимал несколько месяцев, в течение которых приходилось самостоятельно проверять гипотезы, то с развитием системы управления данными, которая научилась правильно выстраивать работу, время поиска сократилось до нескольких минут», — закончил свой экскурс Михаил Комаров.

Комментируя распространенный вопрос о том, что технологии ИИ приведут к возможным сокращениям рабочих мест, Эдуард Маас отметил, что речь прежде всего идет о необходимости переквалификации персонала. «В творческой части очень важен человеческий ресурс. Сценария с помощью ИИ пока сделать не получается. И мы относимся к таким технологиям как к инструменту. Раньше надо было строить огромные павильоны, потом появились компактные камеры, затем компьютерная графика, и теперь генеративный интернет. Все современные инструменты необходимо развивать, тем более что область стремительно меняется и каждые две недели происходят обновления. Поэтому мы стараемся внтури компании поддерживать непрерывное обучение. Это сложно, и наше образование скорее сводится к мониторингу», — рассказал Эдуард.

Обучая сотрудников внутри, за изменениями не угонишься, в свою очередь отметил Никита Зелинский. МТС находит лидеров рынка среди молодых амбициозных проектов, поддерживает их, часто вкладывается в капитал и вместе развивает необходимые продукты. «Приходится больше договариваться, игнорировать формальности. Какие-то продукты мы затем применяем внутри компании, какие-то выводим на рынок и продаем», — прокомментировал Никита.

Говоря о дальнейших трендах развития рынка, Михаил Комаров отметил, что здесь многое будет зависеть от поддержки государства. Уже сейчас основные затраты при внедрении технологий заключаются в обучении определенных моделей. И здесь нужны фундаментальные исследования, которые должно инициировать и финансировать государство. «Хорошо, что наше государство идет по этому пути», — резюмировал спикер.

Фотохостинг мероприятия находится на сайте форума.

Форум «Открытые инновации» проводится с 2012 года и является одной из самых влиятельных дискуссионных площадок, посвященных инновационному развитию. Организатор — Фонд «Сколково», соорганизатор — Правительство Москвы. Мероприятие проводится при поддержке ВЭБ.РФ. Генеральные партнеры форума: ПАО «Сбербанк», Госкорпорация «Росатом», ПАО «Ростелеком» и ОАО «РЖД». Пресс-центр форума — коммуникационная группа АГТ.

Другие пресс-релизы