Dec 08, 2022 • 11:01

Что, и вы тоже? Разбираемся, зачем телеком использует искусственный интеллект

билайн

Dec 08, 2022 • 11:01

Данная страница содержит «вставки» с других сайтов, скрипты которых могут собирать ваши личные данные для аналитики и своих внутренних потребностей. Редакция рекомендует использовать браузеры с блокировкой трекеров для просмотра таких страниц. Подробнее →

Наверное, ни для кого не секрет, что билайн сегодня представляет собой одну из крупнейших в России цифровых компаний, которая выполняет не только роль оператора связи, но также предоставляет услуги в области финтеха, решений на базе искусственного интеллекта для медицины, образования и т.д., сервисов видео-, гео-, аудио аналитики, решений для умного города, а также социальной повестки.

Более того, билайн — единственный оператор, который работает с поисковым волонтерским отрядом Лиза Алерт и помогает искать потерявшихся в лесах людей. Мы даже разработали для этого отряда нейросеть, которая ищет на снимках с беспилотников людей и существенно облегчает тем самым поиск волонтерам. В этом материале хотелось бы поподробнее остановиться на том, как мы используем большие данные и искусственный интеллект и какие решения при помощи этих технологий создаем.

С чего все начиналось?

Вообще, как несложно догадаться, данных у телеком-оператора довольно много, их количество исчисляется десятками петабайт. И речь идет не о какой-то персональной, конфиденциальной информации, а об агрегированых и обезличенных массивах данных, которые можно использовать для решения огромного количества вопросов. Мы, кстати, стали использовать большие данные еще до распространения технологий искусственного интеллекта. Все начиналось с задач для телекома – где открыть офис продаж, где поставить базовую станцию, какое предложение сделать клиенту и так далее. Как говорят некоторые понимающие в этом вопросе эксперты, при помощи данных можно предсказать, когда девушка бросит парня за несколько дней до того, как она это сделает. Конечно, это шутка, но доля правды в ней все же есть, ведь паттерн человеческого поведения в процессе расставания со второй половинкой так или иначе меняется — например, девушка может начать слушать более грустную музыку, смотреть фильмы про расставание, совершать несвойственные ей ранее покупки и тому подобное.

Первые кейсы с использованием данных за пределами телекома стали появляться несколько лет назад. Например, наш сервис «билайн.геоаналитика» уже около пяти лет помогает развивать инфраструктуру городов. Основываясь на многолетнем опыте работы с муниципалитетами, мы создали геоаналитическую платформу, которой может воспользоваться любой человек, не обладающий какими-то особыми навыками. То есть теперь малый или средний предприниматель может при помощи нашего решения найти наиболее правильную и экономически выгодную точку для открытия, например, магазина или офиса продаж. Крупные компании могут оценить привлекательность той или иной локации с точки зрения ежедневной проходимости и так далее.

Второй яркий пример за пределами телекома – это банковский скоринг. Например, человек приходит в банк брать кредит, тот, в свою очередь, оценивает его кредитоспособность. Но оценка может быть не объективной из-за того, что человек никогда до этого не брал займы. В этой ситуации мы с согласия потенциального заемщика можем сделать эту оценку максимально объективной, ведь мы знаем, что он уже много лет пользуется услугами связи, оплачивая их своевременно (не в долг).

Еще один интересный кейс – когда мы помогаем брендам и различным бизнесам получить агрегированную аналитику по пользователям и рынку. Мы, как оператор связи, знаем, какими цифровыми сервисами пользуются наши клиенты, ведь зачастую заказы делаются именно с помощью телефона. Мы понимаем, каким брендам пользователь отдает предпочтения. Это позволяет компаниям более точно формулировать свою стратегию.

Продолжая тему маркетинга, нельзя не упомянуть про рынок AdTech. Мы создали собственные технологии использования телеком данных на рынке рекламы и в какой-то момент осознали, что это настолько успешная и перспективная история, что приняли решение о покупке одного из ведущих игроков на этом рынке – компании ОТМ. Это оказалось очень правильным решением, поскольку с уходом иностранных игроков с этого рынка мы заняли свою нишу и встали в один ряд с крупнейшими российскими игроками, такими как, например, Яндекс.

И это далеко не все

Два-три года назад все крупные компании начали активно инвестировать в технологии искусственного интеллекта, а случившаяся в 2020 году пандемия всех к этому лишь подстегнула.

Мы не остались в стороне и начали разрабатывать собственные технологии распознавания речи. Благодаря огромному количеству звонков в наши контактные центры нам удалось обучить модели и достичь точности распознавания не хуже, а иногда и лучше, чем у цифровых гигантов. Сейчас наша речевая аналитика применяется в ряде крупных компаний и помогает понимать, с какими вопросами звонят клиенты и оценивать, как с ними общаются сотрудники колл-центра. Также популярность набирают голосовые роботы для автоматизации общения с клиентами – все больше компаний приходят к нам за этими сервисами.

Помимо речевой аналитики, мы создаем технологии компьютерного зрения. И здесь уже речь идет не о данных телекома, а о видеопотоках со множества камер по всей стране.

Сегодня с помощью этих технологий мы, например, помогаем медицинским учреждениям и розничным магазинам точно понимать, что происходит в каждой конкретной поликлинике или магазине – есть ли очередь, в какое время час-пик, достаточно ли сотрудников, как быстро обслуживается клиент и так далее. Нет сомнения, что это крайне важная информация для любой организации, которая стремится повысить качество обслуживания и одновременно оптимизировать расходы.

Технологии компьютерного зрения также позволяют решать множество задач: от контроля безопасности производства и хода строительства различных объектов до подсчета готовой продукции и мониторинга транспортных потоков. Более того, с этими разработками мы пошли в медицину – в 2021 году билайн и Сеченовский университет создали цифровую лабораторию, где научились применять технологии ИИ, в частности, для определения патологий тазобедренного сустава на основе снимков МРТ, а также научили ИИ классифицировать клетки на основе результатов биопсии при диагностике онкологических заболеваний. Это только начало, но мы видим за этим большое будущее. Именно поэтому в ноябре 2022 году мы подписали еще одно соглашение с Сеченовкой о продолжении нашего сотрудничества в этой области. Планируем развивать новые технологии на базе BigData и ИИ, в области травматологии, ортопедии, гистологии, патоморфологии и так далее.

С детства за ИИ

Важность внедрения ИИ-технологий в разных отраслях экономики и промышленности постоянно подчеркивают руководители самого высокого уровня. Так, например, недавно министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максут Шадаев на встрече со своим коллегой министром экономического развития Максимом Решетниковым заявил, что сейчас нет ни одной отрасли, где бы не внедрялись отечественные программные решения, а действующие меры государственной поддержки, как общего характера для ИТ-отрасли, так и по отдельным отраслевым направлениям позволяют обеспечивать широкомасштабное внедрение технологий.

Но можно много рассуждать о том, насколько важно развивать направление ИИ и больших данных, но сложно себе представить, как это будет осуществляться без квалифицированных кадров. Мы в билайне уделяем особое внимание повышению компетенций своих сотрудников и сотрудничаем со многими крупными вузами нашей страны в области подготовки кадров. Но этого мало, если мы хотим занимать в этом направлении лидирующие позиции. Именно поэтому по заявлениям Минэкономразвития, в этом году школьники начали обучение по специальным образовательным модулям в сфере ИИ, порядка трети российских школьников пройдут это обучение до конца 2022 года. Студентов вузов тоже не забыли — для них в этом году разрабатываются бакалаврские и запускаются магистерские программы в сфере ИИ. Сейчас более 90 вузов реализуют порядка 80 магистерских программ по ИИ. В сентябре на эти программы поступило более 3 тыс. человек.