В России запускается новая платформа MWS Data для работы с данными крупного и среднего бизнеса в разных отраслях экономики. Компания MТС Web Services («дочка» МТС) вложила в эту разработку около 4 млрд рублей, пишет Forbes.
Комплекс инструментов по хранению и обработке данных, изначально созданный для внутренних нужд компании, теперь будет предлагать компаниям по облачной модели или по лицензии для использования на собственных серверах.
Бизнес сможет управлять данными в режиме реального времени с помощью ИИ-агентов и таким образом сократить время обработки информации с дней до секунд. Также разработка позволит повысить точность прогнозных моделей и снизить расходы на хранение данных на 40%, заверяют в MWS.
По словам генерального директора компании Павла Воронина, MWS Data уже несколько лет активно используют все структуры МТС - от рекламной платформы «МТС Маркетолог» до онлайн-кинотеатра Kion. MWS Data помогла им увеличить точность рекомендаций более чем на 20%, а ежегодная экономия за счет отказа от устаревших решений составляет 1,5 млрд рублей. Платформой уже пользуются и клиенты компании: среди них — промышленная компания, представители финтеха, разработчики ПО, ретейлер, компания из сферы здравоохранения.
В основе MWS Data — Lake House архитектура, которая сочетает в себе гибкость озер данных, то есть хранилищ, принимающих любые файлы всех форматов, и надежность классических хранилищ. Она позволяет одновременно управлять как данными, полученными в режиме реального времени, так и историческими массивами, что необходимо, например, для кредитного скоринга, антифрода, персонализации, предиктивной аналитики.
В платформу интегрированы ИИ-агенты. Один принимает метаданные и примеры таблиц, подключается к документации и генерирует описание для каждой таблицы, сокращая время анализа до минут и экономя ресурсы специалистов. Другой — анализирует данные по запросу от пользователя на естественном языке, преобразует текстовый запрос в код и готовит отчет с визуализацией. Также поверх платформы можно запустить инструменты для обучения и инференса — ключевого этапа в процессе применения ИИ, когда обученная модель начинает использоваться для обработки новых данных и выдачи предсказаний.
Кроме того, искусственный интеллект способен внедрять специализированные решения для каждой отрасли бизнеса. В области финтеха он помогает обнаружить попытки мошенничества и персонализировать финансовые услуги. А ретейлерам ИИ позволит упростить управление цепочкой поставок и персонализировать маркетинг, что в итоге повысит продажи.