Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Кредит по лицу: как искусственный интеллект меняет нашу жизнь

История искусственного интеллекта начинается с 50-х гг. XX века, но сейчас эта технология переживает свое второе рождение и активно внедряется в нашу жизнь. Искусственный интеллект имитирует человеческое мышление, используется для решения определенных задач и может постепенно обучаться. В этой статье мы расскажем, как разные компании применяют эту технологию и как она взаимодействует с людьми. Определение кредитоспособности только по кредитной истории и по справке о доходах скоро может уйти в прошлое. Банки начинают применять более изощренные скоринговые модели (от английского слова scoring, или набирание очков), которые позволяют снизить риск невозврата кредита. Да и как дать точную оценку кредитоспособности заемщика, который обращается за кредитом впервые? Одной из технологий скоринговых систем может стать анализ фотографии заемщика и сравнение черт его лица с изображениями должников. В 2017 г. российская компания FscoreLab запустила такой проект. Нейросеть проанализировала 600 000 ф
Оглавление

История искусственного интеллекта начинается с 50-х гг. XX века, но сейчас эта технология переживает свое второе рождение и активно внедряется в нашу жизнь. Искусственный интеллект имитирует человеческое мышление, используется для решения определенных задач и может постепенно обучаться. В этой статье мы расскажем, как разные компании применяют эту технологию и как она взаимодействует с людьми.

Источник: unsplash.com
Источник: unsplash.com

Решение о выдаче кредита по лицу клиента

Определение кредитоспособности только по кредитной истории и по справке о доходах скоро может уйти в прошлое. Банки начинают применять более изощренные скоринговые модели (от английского слова scoring, или набирание очков), которые позволяют снизить риск невозврата кредита. Да и как дать точную оценку кредитоспособности заемщика, который обращается за кредитом впервые?

Одной из технологий скоринговых систем может стать анализ фотографии заемщика и сравнение черт его лица с изображениями должников. В 2017 г. российская компания FscoreLab запустила такой проект. Нейросеть проанализировала 600 000 фотографий банковских должников и научилась распознавать черты внешности, характерные для недобросовестных заемщиков.

Источник: unsplash.com
Источник: unsplash.com

Скоринговая система присваивает баллы клиенту по заданным алгоритмам, которые затем суммируются. От этих баллов зависит, получит ли он кредит. Анализ может проводиться по фото из паспорта или с помощью камеры в банке при обращении клиента.

В патентном ведомстве США запатентована технология скоринга для оценки кредитного риска при онлайн-кредитовании заемщика (патент US 8560436). Система автоматически собирает информацию о клиенте в социальных сетях и дает оценку профиля заемщика.

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и технологии нейронных сетей связано с этическими проблемами. Такие крупные IT-компании, как Google и Microsoft, уже сформулировали этические принципы разработки ИИ. В ноябре 2021 г. ЮНЕСКО официально приняла рекомендацию об этических аспектах искусственного интеллекта. Аналогичный кодекс разработан и в России. Его основной целью является сохранение свободы воли человека и права выбора, снижение риска несправедливого решения и последствий.

Определение эмоций на основе черт лица

Обработку выражения лица с помощью искусственного интеллекта предлагается использовать и в медицинских целях. В 2020 году в «Роспатенте» запатентована технология, которая проводит мониторинг мимики, движений тела и речи человека (патент № 2 711 976). Полученные данные позволяют определить его психоэмоциональное состояние.

Человеку предлагают «тестовый материал» в виртуальной реальности, а затем проводится динамический мониторинг лица и тела. Движения лицевых мышц кодируются и классифицируются искусственным интеллектом как простая эмоция или аффективное нарушение. Формируется база данных эмоций.

Источник: unsplash.com
Источник: unsplash.com

Это изобретение предусматривает и коррекцию состояния пациента. На человека надевают шлем виртуальной реальности и энцефалограф. Пациента вводят в состояние транса, внушают формулы психологической коррекции, которые помогают ему расслабиться. А энцефалограф определяет состояние сна и бодрствования. Если промежуточное состояние фиксируется дольше 30% продолжительности сеанса, то коррекция считается эффективной.

Искусственный интеллект и рекрутинг

Помните анекдот про эйчаров?

Новоиспеченный HR в расстройстве – он не успевает просмотреть все резюме соискателей. К нему подходит опытный кадровик берет стопку резюме, делит ее пополам «на глаз» и одну часть бросает в корзину. На недоуменное восклицание молодого сотрудника он отвечает: «А зачем нам неудачники?».

Подбор нужного кандидата – это нередко объемная и нудная работа. Соискатели не читают вакансии или отправляют резюме «на авось», а обработка документов занимает много времени. Чтобы найти нужных сотрудников, приходится «просеивать» тысячи резюме.

Источник: unsplash.com
Источник: unsplash.com

Такие HR-задачи вполне по силам искусственному интеллекту. Российский стартап Stafory создал робота Веру, который помогает обрабатывать резюме и проводить собеседование с кандидатами. Вера звонит им и проводит онлайн-собеседование. Возможности робота были испытаны в компании МТС. За месяц Вера смогла совершить 4 тысячи звонков, отправить 37 тысяч сообщений и провести 100 видео-интервью.

Крупнейшая компания по рекрутингу HeadHunter провела свое исследование. Более трети российских компаний считают, что к 2050 г. персонал на работу будут набирать такие роботы, как Вера.

Искусственный интеллект в медицине

Компьютерное зрение – это одна из областей искусственного интеллекта, которая анализирует изображения и видео. Эта технология может использоваться (и уже используется) для автоматизированной диагностики болезней в медицине. Например, с ее помощью можно распознать патологические клетки в костном мозге с высокой степенью точности.

По данным университета Джона Хопкинса более 250 000 человек в год в США умирает из-за врачебной ошибки. Искусственный интеллект поможет снизить погрешности, которые связаны с человеческим фактором и рутинной работой врачей.

Методика заключается в следующем: в системах сбора данных в медицинских и лабораторных учреждениях скапливается огромное количество информации. Здесь есть результаты лабораторных исследований, методы лечения, сведения об их эффективности. Эти данные оцифровываются, обезличиваются и используются в качестве субстрата для разработки математических моделей. Для построения качественных моделей данные должны быть хорошо структурированы.

Источник: unsplash.com. Диагностика рака
Источник: unsplash.com. Диагностика рака

В Люблянском университете (Словения) в отделении гематологии собрали результаты более 370 тысяч лабораторных тестов. По этим данным создана модель ИИ, которая распознает гематологические заболевания (поражение крови и кроветворных органов) в соответствии с Международной классификацией. Точность диагностики на новых пациентах получилась на 13% выше по сравнению с работой врачей-гематологов.

Еще статьи, которые могут быть вам полезны:

Как запатентовать идею в России

Авторские права на программы для ЭВМ и базы данных

Регистрация программного обеспечения в «Роспатенте»

Защита прав на программное обеспечение: примеры судебных дел

Как получить патент на IT-разработку