Поделиться
Как правильно воспитать искусственный интеллект
7 ноября в Москве состоялся ежегодный CNews Forum 2024. Участники секции «Искусственный интеллект и большие данные» обсудили, как сделать использование технологии по-настоящему полезным. Они поделились уже готовыми примерами внедрения ИИ в различных отраслях и пришли к выводу, что искусственный интеллект может помочь решить множество задач и даже заменить человека.
Денис Козицкий: Наши данные позволяют исследовать различные рынки
«СберАналитика» располагает данными о потребительском поведении более чем 109 млн россиян и сведениями о деятельности 6 млн юридических лиц. О том, как их можно использовать, рассказал Денис Козицкий, директор по развитию ИТ и инновациям, «СберАналитика».
CNews: Какие исследования вы уже проводили с помощью «СберАналитики»?
Денис Козицкий: Аналитическими решениями воспользовалось уже более 1000 клиентов со всей страны – это в основном крупный и средний бизнес, федеральные и региональные органы власти, институты развития и профильные ведомства. Видим, как на фоне растущей конкуренции среди предпринимателей повышается интерес и формируется запрос к аналитическим данным со стороны малого бизнеса, поэтому сейчас активно развиваем это направление.
Наши данные позволяют исследовать различные рынки с учетом отраслевой и региональной специфики. Среди направлений, для которых мы уже давно и успешно готовим аналитику, ритейл, недвижимость, FMCG, туризм и многие другие. Наши данные используются клиентами на всех этапах жизненного цикла проекта, начиная от предпроектных исследований, когда требуется построить продуктовые гипотезы, оценить емкость рынка, выявить свободные ниши, понять портрет целевой аудитории и заканчивая мониторингом уже реализованных проектов. Тут мы можем обеспечить клиентам оперативный доступ к информации по продуктовым метрикам, достижению KPI, вовремя предупредить об оттоке аудитории.
Например, к нам часто приходят застройщики жилой и коммерческой недвижимости. Первые в условиях ограниченного спроса хотят понимать, насколько востребованным будет их жилой комплекс, какую социальную и коммерческую инфраструктуру необходимо проектировать. Для вторых важно точно оценивать аудиторию, ее поведение, потребительские привычки и на основе этой информации актуализировать набор размещаемых брендов и функций.
Резюмируя, хочу подчеркнуть, что нам важно, чтобы аналитика помогала нашим партнерам принимать взвешенные решения о развитии бизнеса, основанные на данных.
CNews: Какие источники данных у вас есть возможность использовать в ходе исследований?
Денис Козицкий: «СберАналитика» располагает данными о потребительском поведении более чем 109 млн россиян и сведениями о деятельности 6 млн юридических лиц. Наши данные покрывают более 70% всего безналичного расчета в стране, что обеспечивает полноту и репрезентативность выборки исследований. В целом, мы используем более 70 различных источников из всей экосистемы банка, в их числе сведения о тратах, финансовых продуктах, рассчетно-кассовых счетах и еще множество источников. Сложно рассказать обо всем, но масштаб данных действительно впечатляет. Хочу отдельно отметить, что мы стараемся комплексно подходить к анализу потребительского поведения, для этого предлагаем нашим клиентам возможность оценивать эмоциональное состояние, настрой и жизненные планы через количественные и качественные исследования, тем самым обеспечиваем партнерам прямой диалог с аудиторией.
Мы постоянно ищем варианты для обогащения и улучшения наших данных, стремимся расширить возможности наших продуктов, для этого развиваем партнерство с другими крупными игроками рынка больших данных. Так, для развития продуктов с использованием чековой аналитики мы наладили партнерское взаимодействие с «Первым ОФД» и Х5 Group. Сейчас ведем тесный диалог с системой маркировки «Честный знак». Геоаналитический потенциал наших продуктов нам помогает раскрывать 2ГИС, а для создания продукта по средствам размещения ведем переговоры с крупнейшими операторами бронирования.
Хочу подчеркнуть, что в аналитике мы используем только обезличенные и агрегированные данные о финансовом поведении клиентов банка. Конфиденциальность персональных данных и коммерческой тайны для нас превыше всего.
CNews: Как технологии ИИ помогают проводить исследования?
Денис Козицкий: Важно сказать, что точность наших исследований обеспечивается за счет собственных запатентованных алгоритмов и моделей. На текущий момент у компании уже имеются семь патентов, среди которых алгоритмы для определения объема торговли в точках продаж, технологии способа обработки данных и подготовки структур данных для просмотра и визуализации, алгоритмы по определению плотности туристического потока. Мы ведем последовательную работу для улучшения наших алгоритмов и их адаптации под меняющийся запрос рынка. Среди развивающихся технологий, основанных на ИИ, стоит выделить несколько, наиболее востребованных среди клиентов – это разработка моделей машинного обучения для задач прогнозирования, внедрение моделей сегментации аудитории и чат-боты с широким спектром задач. В качестве иллюстрации представлю два реализованных у нас кейса.
Так, в рамках продукта «Панель Туризм» с целью прогнозирования туристического потока используется модель SARIMA. Она позволяет на основе авторегрессии установить зависимость прошлых значений турпотока на будущие, при этом нивелировать «шум» в данных и случайные колебания. Также она учитывает сезонные колебания (S) в данных, что является определяющей характеристикой туристических поездок. Наши исследования показали, что точность прогнозирования превышает 90 % — это хороший показатель для такого сложного показателя, как туристический поток. Прогнозные данные помогают клиентам моделировать бюджетные эффекты, оценивать загрузку инфраструктуры и оптимизировать свое предложение.
Еще одна важная задача исследования, решаемая с помощью ИИ, связана с моделями по сегментации аудитории. Инструмент позволяет находить множественные зависимости между большим числом метрик клиента, отвечающих за покупательское поведение: объем, структура и время трат, среднее расстояние между совершаемыми покупками, доля покупок в премиальных торговых точках и др., тем самым выделяя уникальные кластеры потребителей, объединенных единой спецификой поведения. Инструмент востребован среди в сфере FMCG и HoReCa и позволяет персонализировать предложение, выявить зоны потенциального развития за счет привлечения новых сегментов аудитории.
Короткая ссылка
