«Говорить о том, что искусственный интеллект уже завтра придет во все сферы экономики и изменит бизнес, а также в жизнь каждого из нас, все же рано. Причина проста: пока ИИ-решения довольно дороги. Это препятствует их повсеместному распространению.
Однако есть ряд направлений, в которых ИИ уже приносит весомую пользу прямо здесь и сейчас. Телеком — одна из таких отраслей. Она всегда в числе первых начинает использовать прорывные технологии, и искусственный интеллект не исключение. Наш холдинг также реализует проекты на основе ИИ для собственных нужд и для решения задач бизнес-заказчиков.
К примеру, ИИ лежит в основе сервиса «Рекомендации», которым пользуются клиенты нашего цифрового ТВ. Система анализирует историю поиска и выбора контента, время просмотра, постановку на паузу, переключение, историю покупок и дает персональные рекомендации. Всего решение распознает 22 действия. Разработчиком решения выступила британская компания Think Analytics, использующая собственную запатентованную технологию машинного обучения и искусственного интеллекта.
Применение ИИ в этом случае выгодно не только клиентам, которым благодаря сервису проще ориентироваться во всем многообразии контента, но и нам как оператору. Использование сервиса привело к приросту ARPU [доход в месяц на клиента – ред.] более чем на 2 рубля, и мы видим положительную динамику.
Весьма перспективно использование решений на базе искусственного интеллекта в проектах smart city. Например, в проекте «Умное освещение», мы используем ИИ для мониторинга работы технических компонентов городских светильников. В зависимости от перепада температур внутри и снаружи светильника, система автоматически подбирает режим включения и выключения светового элемента в максимально щадящем режиме, что продлевает время жизни устройства.
Есть и другой пример: совместно с управляющей компанией одного из петербургских жилых комплексов мы реализовали дистанционный сбор показаний счетчиков воды. При этом система не только передает данные, но и осуществляет их анализ с помощью искусственного интеллекта. Это позволяет прогнозировать потребление воды на определенный период и планировать затраты.
Еще один пример прогнозирования: в нефтяной отрасли ИИ помогает выстраивать предиктивное обслуживание оборудования, выявляя признаки приближающихся аварий. При этом система дает рекомендации с условием максимизации доходов при минимизации расходов на обслуживание и простоев оборудования.
Среди индустрий, где применение ИИ уже сейчас эффективно и целесообразно — ретейл, HoReCa, банковская сфера — все те, где крайне важно знать и анализировать структуру клиентской базы. Для них актуально применение ИИ в видеоаналитике: в частности, особенно перспективен функционал для определения камерами наблюдения пола и возраста клиентов. Мы уже предлагаем и реализуем такие решения для наших клиентов b2b.
С каждым годом искусственный интеллект будет все сильнее проникать в различные сферы жизни и бизнеса, особенно в телеком. И те компании, которые стали первопроходцами, смогут получить максимум выгод от ИИ».
