Применение ИИ в экономике и госуправлении в России

Уровень использования технологий ИИ демонстрирует рост из-за создаваемого эффекта от применения решений. Причем это влияние есть как явном виде: рост производительности, улучшение качества продуктов, так и в опосредованном: например, помощь в принятии решений. При этом именно ускорение внедрения обусловлено несколькими факторами:

· управление на стратегическом уровне, включая определение внедрения и развития ИИ в качестве одной из приоритетных областей для национального развития. Это отражено в различных стратегиях и программных документах, направленных на стимулирование инноваций и цифровизации экономики. С точки зрения компаний, использование ИИ – это дополнительная стратегическая возможность для роста;

· открытие образовательных программ и исследовательских центров в области ИИ способствует подготовке кадров и расширению экспертного сообщества, а также созданию и внедрению новых передовых решений.

· демократизация решений: ранее внедрение ИИ-решения требовало не только значительных денежных ресурсов, но и ИИ-специалистов, способных управлять этим решением, подготовленной инфраструктуры и данных для работы – сейчас на рынке достаточно доступных и простых решений, которые могут быть быстро внедрены в процессы компании.

ИИ-решения, которые используются в государственных органах (как федеральных, так и региональных), на данном этапе преимущественно направлены на ускорение работы с гражданами: чат-боты и голосовые помощники для удобной навигации на государственных ресурсах, ответов на вопросы по предоставляемым услугам или записи к специалисту, инструменты для первичной обработки поступающих документов и др. В рамках транспортной инфраструктуры городов ИИ используют для отслеживания состояния дорожной инфраструктуры и управления транспортными потоками. В здравоохранении решения нашли широкое применение на всех этапах взаимодействия с пациентом: от записи на прием и помощи пациентам в передвижении по поликлинике до заполнения медицинских заключений для врачей и анализа снимков КТ или рентгена. Охрана правопорядка также осуществляется с применением решений на базе ИИ: автоматическая фиксация автомобильных номеров нарушителей, пересечения границ закрытых территорий, видеоидентификация людей, что позволяет оперативно реагировать на возникающие правонарушения.

ИИ используется в рамках практически любой отрасли: розничная торговля, обрабатывающая и тяжелая промышленность, сельское хозяйство, финансы, логистика и др. Некоторые примеры из отраслевых практик:

1) финансы – помощь в кредитном скоринге: ИИ используется для анализа кредитной истории заемщиков и определения их кредитоспособности;

2) логистика – автоматизация инвентаризации: использование БПЛА с встроенным ИИ для автоматического сканирования товара на складе и сопоставления с имеющимися данными в системе;

3) розничная торговля – персонализированный маркетинг: ИИ анализирует данные о покупках и поведении клиентов для предоставления персонализированных предложений и рекомендаций;

4) промышленность – анализ продукции на предмет брака с помощью компьютерного зрения;

5) сельское хозяйство – прогнозирование структуры поголовья рогатого скота: на основе собранных данных модель дает рекомендации по поддержанию целевого состава поголовья для, например, роста производства объемов молока.

Как уже упоминалось, технологии ИИ имеют широкий спектр применения в сферах экономики и государственного управления, решая разнообразные задачи, основанные на обработке информации по определенным моделям и алгоритмам. Эти задачи могут быть обобщены следующим образом: выявление закономерностей и прогнозирование или оптимизация на основе анализа массивов, а также исполнение заранее определенного действия при наступлении определенных условий. Например, ответ ИИ-консультанта на вопрос про график работы учреждения.

В сфере маркетинга ритеилер Auchan запустил персонализированные рекламные акции, управляемые ИИ. Алгоритм помогает создать профиль покупателя для каждого участвующего клиента на основе их ответов. В сфере управления цепочками поставок компания IKEA применяет на нескольких складах беспилотники для проведения инвентаризации. Дроны работают автономно: делают фото и видео, а также сканируют каждый поддон на складе, передавая данные о нем в систему. Немецкий Danske Bank использует алгоритмы машинного обучения для анализа операций и выявления случаев мошенничества. Инструмент увеличил вероятность обнаружения мошенничества на 50%.

Среди мирового опыта внедрения ИИ в госуправлении можно выделить ряд примеров. В Польше система записи в детские сады использует алгоритмы ИИ, чтобы упростить процесс распределения детей. Полиция г. Сурат (Индия) внедрила систему распознавания лиц на базе ИИ, которая позволяет полицейским устанавливать личности преступников. В Словакии было внедрено решение для оптимизации управления отходами с использованием «умных датчиков». Полученная информация позволяет городу сократить затраты на сбор отходов, а также снизить воздействие на окружающую среду.

На сегодняшний день существует ряд общих перспектив использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в сферах экономики и госуправления в России:

1. Дальнейшая автоматизация бизнес-процессов – развитие ИИ-систем автоматизации в разных сферах может значительно повысить эффективность работы.

2. Расширение применения генеративного ИИ – использование ИИ в создании контента и продукции на всех этапах производства: от прототипирования до финального продукта

3. Усложнение решений — создание комплексных ИИ-систем, которые могут выполнить цепочку работ

Перспективы использования технологий ИИ в России обширны, и их реализация может содействовать устойчивому развитию экономики, повышению эффективности государственного управления и обеспечению качественного обслуживания граждан.