Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

В последние годы отрасль страхования уделяла огромное внимание технологическим стартапам. Они замечают, как цифровая трансформация преобразует пользовательский опыт, привлекает более молодых потребителей и способствует сокращению затрат, одновременно все ускоряя. Все это правда, но это только первое действие… Пока все восхищаются развиваемыми на этом этапе технологиями, замечательные приложения генерируют массу данных. Вскоре они накопят миллиарды записей, после машинной обработки которых и начнется второе действие… Первое действие демонстрирует способность технологии трансформировать любой бизнес путем снижения затрат, повышения скорости и удовлетворения запросов потребителей. Однако, когда начнется второе действие, мы увидим, что ИИ способен трансформировать сферу страхования уникальным образом. Его воздействие не будет ограничиваться повышением удовлетворенности клиентов и ростом производительности – он позволит оценивать риски так точно, как никогда ранее. И этот день близок[11].

Конечно же, уважаемые компании в сфере страхования имущества и ответственности не спешат уступать дорогу конкурентам. Крупная японская страховая компания Sompo Holdings (где я работаю советником) развивает технологии ИИ в нескольких направлениях (хотя стартапы вроде Lemonade пока не столь опасны в Японии). Sompo Holdings одной из первых начала эксперимент с применением интеллектуального агента IBM Watson в сфере обслуживания клиентов. Он создает прогностические модели, используя технологию автоматизированного машинного обучения. При помощи ИИ он извлекает ключевые данные из запросов на страхование бизнеса, а также моделирует метеорологические данные с применением технологий машинного обучения. Генеральный директор Sompo Кенго Сакурада и директор компании по информационным технологиям Коити Нарасаки прекрасно знают, что ИИ способен преобразовать их бизнес, и полны решимости активно исследовать технологию.

Что мы называем искусственным интеллектом и когнитивными технологиями?

Вообще говоря, ИИ и когнитивные технологии используют возможности, которыми ранее обладали только люди (а именно знание, понимание и восприятие), для решения узко определенных (при текущем состоянии технологий) задач. Как правило, это задачи, с которыми быстро справляется любой человек, – идентификация изображений или трактовка смысла предложений. Когда-то решение этих задач было под силу только человеческому мозгу (поэтому они и входят в категорию когнитивных). Немногие сегодня готовы спорить с этим громким определением, хотя не утихают дискуссии о том, насколько близко ИИ подошел к дублированию структур и функций мозга (на мой взгляд, он еще достаточно далек от этого).

Однако важно понимать, что в повседневном применении терминов «искусственный интеллект» и «когнитивные технологии» наблюдается значительная неопределенность. Кое-кто включает в спектр в высокой степени статистические технологии вроде машинного обучения, хотя машинное обучение имеет больше общего с традиционной аналитикой, чем с другими формами ИИ. Некоторые из тех, кто считает машинное обучение искусственно интеллектуальным, даже предпочитают этот термин термину «искусственный интеллект». Кое-кто включает в сферу ИИ технологию роботизированной автоматизации процессов (RPA), которая пока не демонстрировала особой интеллектуальности. Я намереваюсь использовать термин «искусственный интеллект» в самом широком смысле, отчасти потому, что мир, похоже, склоняется именно к этому, а отчасти потому, что все технологии, претендующие на звание искусственного интеллекта, со временем действительно становятся более интеллектуальными.