Секция № 2 «Нейросети: практическое применение»

870 просмотров

Нейросети сегодня активно применяют в банковской сфере, здравоохранении, производстве, сельском хозяйстве, машиностроении и во многих других сферах. Благодаря технологиям ИИ бизнес может существенно оптимизировать время на сбор и анализ данных, фильтрацию информации, генерацию контента. Как использовать нейросети в бизнесе, участники обсудили на тематической секции Конгресса.

Ведущий секции Дмитрий Иншаков (Kept, CIO) отметил: «Если вы не используете нейросети сегодня, то завтра может быть уже поздновато».

Вокруг нас множество примеров применения нейросетей: алгоритмы поисковых систем, которые формируют выдачу по заданными критериями; приложения, способные обрабатывать и генерить изображения; чат-боты, которые общаются с пользователями как реальные люди.

Дмитрий Гуреев (Биовитрум, CDTO) поделился двумя кейсами применения технологии ИИ. Первый алгоритм позволяет анализировать и фильтровать тендерные предложения. «Наши коллеги, которые занимаются тендерами, ежедневно получают 200-400 тендеров. Раньше они вручную, по ключевым словам, принимали решение: подходит этот тендер или нет. На это тратилась уйма времени. Мы сделали сетку, которая потренировалась на наших исторических данных, и теперь она принимает решение: наш или не наш тендер», — рассказал Дмитрий. На внедрение такой системы ушел один год, полгода из которых — на принятие командой факта, что кто-то (в данном случае — что-то) за сотрудников принимает решение. Второй кейс, которым поделился Дмитрий, — оценка рынка в базовых единицах через LLM. «Мы формулируем нейросети задание таким образом: Ты технический писатель. Определи сколько литров в товаре: Формалин 15х25мл в кор. 5 кор/уп. Нужно вычислить сколько литров. Это позволяет автоматизировать процесс расчета, когда мы знаем сумму торгов, а количество поставленного товара в единицах — нет», — пояснил Дмитрий.

О практике Сбера в применении GigaChat рассказала Светлана Сафронова (SberDevices, Директор бизнес-юнита «Коммуникации B2B»), Сбер использует ИИ для решения целого ряда вопросов, например, в качестве помощника оператора. «Речь идет не о языковой модели, которая отвечала бы как оператор, а о нейросети, которая помогает сформулировать ответ в нужном стиле: более вежливо, дружелюбно, строго. Можно даже вставить примеры хороших ответов, чтобы получить нужный tone of voice», — отметила Светлана. Также GigaChat помогает в составлении продающих описаний товаров на маркетплейсы, генерации выступлений спикеров, когда можно задать ключевые тезисы, нужный tone of voice и получить готовую речь. Для HR GigaChat может обобщить результаты проведенных собеседований, а для сотрудников контактного центра — резюмировать итог звонка: кратко сформулировать проблему клиента и то, как решил ее оператор.  

Михаил Малышев (Новентик, Директор по развитию международного бизнеса кибербезопасности) рассказывая о своем опыте взаимодействия с нейросетями, отметил, что: «Если говорить о суверенитете, то у нас должна появиться площадка, на которой пользователи смогут размещать свои модели, тогда все данные остаются у нас».

О том, что ИИ могут и должны применять не только гиганты бизнеса, рассказал Евгений Баринов (Нанолек, Заместитель генерального директора по финансам и цифровым технологиям). Он поделился своим опытом создания корпоративного поисковика, который позволил превратить огромное хранилище внутренней документации в активную базу знаний. 

Станислав Илюшин (Ростелеком, Ведущий аналитик ЦКК) поделился опытом создания модели, позволяющей классифицировать договоры, определяя степень их рисковости. Станислав уверен, что бизнес должен хотеть заниматься построением своих моделей: «Почему ChatGPT хорош? Потому что у него была огромная конкуренция. Если бизнес хочет заниматься развитием своих моделей, это порождает конкуренцию и появление еще более совершенных моделей».

В рамках секции участники рассмотрели лишь часть возможностей, которые дают нейросети бизнесу. Помимо секционных кейсов применение нейронных сетей позволяет прогнозировать спрос, оптимизировать логистику, повышать прозрачность и безопасность поставок, обеспечивать складской контроль, планировать человеческие ресурсы и т. д. Большое значение ИИ приобретает и в промышленности: оптимизация производственных линий, обнаружение дефектов, профилактическое обслуживание, диагностика и оценка производственных процессов, проектирование продуктов и прочее, — все эти темы заслуживают отдельного обсуждения в рамках клубных встреч и конференций.