Многие думают, что билайн — это связь, интернет и… всё. На самом деле интересы компании гораздо шире, а миссия — глобальнее. Мы активно развиваем цифровые продукты и используем искусственный интеллект. У нас уже есть много интересных и амбициозных кейсов. А еще — забавных. Поговорили об этом с директором по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна Константином Романовым.
Экскурс в теорию: что такое нейросети
Приведем простой пример. Если перед маленьким ребенком поставить чашку кофе или стакан молока, то он никогда не поймет, что внутри, если мы ему не расскажем. Родители, бабушки и дедушки методично объясняют: это кофе, это чай, это молоко, и дети начинают отличать один напиток от другого. Так работают нейронные сети в голове человека.
Нейронные сети в искусственном интеллекте имеют аналогичный принцип действия. Они представляют собой математическую модель, которая учится распознавать предметы. В какой-то момент она делает это уже достаточно точно — примерно так же, как и человек. Конечно, иногда ошибается, как человек. Согласитесь, если перед нами поставить чашку кофе и чая, мы не всегда сразу поймем, где и что налито.
Не знаете, где применяются нейросети? Вам так только кажется! Наверняка вы в курсе, что автовладельцы получают штрафы с камер видеонаблюдения. Это и есть классический пример распознавания образов, то есть объектов работы нейронной сети, которая определяет машину, скорость и сопоставляет полученные данные. Но спектр применения ИИ гораздо шире. Он настолько широк, что ограничен только фантазией.
Зачем нейросети билайну
Да, в первую очередь билайн — оператор связи. Но в какой-то момент у нас накопилось огромное количество данных, и им логично было найти применение. Поэтому несколько лет назад в компании зародилось направление по работе с большими данными — Big Data. Сначала мы использовали классические модели машинного обучения, а полученная информация решала задачи телекома. С ее помощью мы определяли, какому клиенту предложить тот или иной тарифный план, где открыть точку продаж, где поставить базовую станцию.
Но прогресс не стоит на месте: технологии машинного обучения и искусственного интеллекта шагнули вперед, и модели стали более «опытными». Мы решили, что наших компетенций хватит для работы с распознаванием изображений, речевой аналитикой, NLP-задачами, работы с текстами. Решили — сделали. В билайне появились совершенно новые продукты для корпоративных клиентов и государственного сектора.
Нейросети билайна и государственный сектор
С помощью нейросетей и видеоаналитики мы помогаем государству решать ряд задач — например, улучшать инфраструктуру городов. Благодаря новым суперсовременным технологиям можно понять, как устроены транспортные потоки в городе, как передвигаются пешеходы, где происходят массовые скопления людей — скажем, во время проведения футбольного матча.
Также нейросети билайна активно используются в поликлиниках и магазинах. Что мы делаем с полученными данными? Определяем, доволен ли клиент качеством обслуживания, стоял ли продавец за стойкой. Уточним: речь идет об обезличенной аналитике, идентификации личности нет.
Нейросети и медицина
Недавно мы открыли для себя другие горизонты применения ИИ и нейросетей — это управление, медицина и здравоохранение. Сейчас билайн тесно сотрудничает с Сеченовским университетом. У вуза есть огромное количество медицинских данных, а у билайна — классные технологии. В результате совместной работы у нас появились модели, которые позволяют на основе снимков МРТ тазобедренного сустава с точностью выше 80% определять его патологию.
Почему это важно? Даже если в медицинском учреждении есть аппараты МРТ, то квалифицированного врача, который сделает оценку снимка и поставит диагноз, найти не так просто. Более того, даже самый опытный врач может допустить ошибку. Второе мнение сокращает этот риск и дает больше шансов на выздоровление пациента. Вообще, этот кейс можно назвать прорывным. Как оказалось, в мировой практике практически не существует успешных примеров подобных решений.
Теория — это одно, а практика — другое. Именно поэтому билайн хочет как можно скорее внедрить новую технологию. Уже сейчас мы работаем с разными клиниками по России для проведения пилотов нашего решения. Рассчитываем, что в ближайшее время получится запустить проект — пока на территории России. Параллельно билайн ведет оценку международных рынков, на которые мы могли бы выйти в будущем.
Контроль качества дорог
Поделимся еще одним интересным кейсом. На Дальнем Востоке перед администрацией одного из городов стояла задача проконтролировать качество дорог. Задача не из простых: Россия — огромная страна, и дорог здесь очень много. Мы решили этот вопрос довольно нетривиальным способом: благодаря дрону получили снимки дорожного полотна, а потом с помощью нейросетей построили модели, которые с достаточно высокой точностью определили не только, на каких участках дороги были ямы, но и глубину этих ям.
Нейросети билайна и бизнес
Спектр применения нейросетей билайна в разрезе бизнес-сектора впечатляет не меньше. Например, в последнее время мы часто получаем заказы от предприятий обрабатывающей промышленности. Наша компания контролирует, насколько качественно происходит распил дерева, были ли ошибки, брак, сколько продукции оказалось на ленте, какие произошли инциденты. Конечно, это не единственное направление нашей деятельности — к нам обращаются клиенты из абсолютно разных отраслей.
Дорожная сфера
Помните фильмы про про Джеймса Бонда? Преступника вычисляли так: смотрели его машину на записи и за пару минут определяли местоположение опасного врага. Все это далеко не фантастика, а реальность, технология, которая применяется повсеместно. В том числе нами.
Однажды в билайне проходила встреча с генеральным директором одной дорожной компании. Он поделился насущной проблемой: они не могли идентифицировать автомобили, водители которых закрывали номерные знаки и проезжали по платным дорогам, не заплатив за проезд. Пока длилось совещание, наша команда, которая осталась в офисе, проанализировала имеющиеся видео, построила модель и показала результат во время этой же встречи. Мы вычислили автомобиль со скрытыми номерными знаками и даже маршрут, по которому он дальше проследовал. На генерального директора это произвело неизгладимое впечатление.
Борьба с пожарами
У билайна было несколько заказчиков, перед которыми стояла задача определить очаги возгорания на дорогах, прилегающих к ним территориях, в лесах, на трубопроводах и газопроводах. Наша команда идентифицировала не только места возгораний, но и места задымлений, средняя скорость срабатывания таких моделей — до 5 секунд Мы помогли максимально ускорить реакцию на эти инциденты и предотвратить серьезные последствия.
Речевая аналитика
Нейронные сети применяются не только для распознавания образов, у нас ведутся активные работы по речевой аналитике. Благодаря нейросетям можно понять, насколько качественно сотрудник контактного центра билайна выполнил свою работу, а по тональности голоса клиента можно определить, остался ли он доволен сервисом. Также мы следим за тем, общался ли сотрудник контактного центра с человеком в соответствии со скриптом или нет. Такие нюансы нейронные сети улавливают автоматически. Раньше мы не располагали этими данными, потому что прослушать все звонки физически невозможно ни одному человеку.
Другая задача, которую мы сейчас решаем, связана с аудиозаписями в точках продаж. Они нужны, чтобы оценивать, правильно ли сотрудники общаются с клиентами, корректно ли доносят информацию о продуктах и акциях. Это действительно мощный инструмент, поскольку он позволяет полностью оценить все, что происходит в офлайн-точках.
Нейросети шутят
Бывают и смешные случаи. Как-то в одной из поликлиник России мы наблюдали интересную картину. Если точнее, нейросеть сообщила об ошибке. Мы обратили внимание на мужчину, который очень долго ждал, когда до него дойдет очередь. За стойкой регистратуры никого не было, и от безысходности «наш герой» решил самостоятельно взять печать из регистратуры. В итоге он поставил печать на своих документах всем, кто стоял в очереди. Вот такой курьез. Наверняка главврач больницы сделал для себя выводы: проще обеспечить бесперебойную работу регистратуры, чем потом решать вопрос о неправомерном использовании печатей и штампов.
Однажды мы делали аналитику для хлебокомбината — руководство предприятия хотело выяснить причину частой поломки конвейерной ленты. Модель определила какой-то необычный предмет на конвейере. Отгадаете, что это было? Швабра! Наша команда и директор предприятия поняли: швабры использовались для того, чтобы «пропихивать» хлеб на конвейерной ленте. Если бы не система распознавания образов и видеоаналитика, мы бы точно не узнали об этом.
Заменит ли ИИ людей?
Этот вопрос волнует многих. Рассуждая о судьбе нейросетей, все специалисты делятся на два лагеря. Одни считают, что ИИ поработит человечество или, по крайней мере, лишит людей рабочих мест. Другие уверены: этого никогда не случится.
Мы считаем так: сейчас искусственный интеллект уже дошел до такого уровня, когда он решает огромное количество рутинных задач без помощи человека. С одной стороны, это большое благо, потому что все эти процессы можно автоматизировать и дать людям больше времени на более важные дела. С другой стороны, те, кто раньше были вовлечены в трудовой процесс по этим автоматизированным направлениям, не знают, что делать. Им приходится экстренно переквалифицироваться и менять работу.
Сейчас уровень искусственного интеллекта не дошел до уровня мышления человека. ИИ не может самостоятельно мыслить так же легко и свободно, у него нет собственного мнения, чувств, эмпатии, он не умеет решать нестандартные задачи экстренно Поэтому в ближайшие лет 10 сценарии из фэнтези-фильмов точно не сбудутся.
