Как создать единорога или сервисы на основе искусственного интеллекта — Образ Жизни. Москва
закрыть
Мнение эксперта

Как создать единорога или сервисы на основе искусственного интеллекта

photo_2022-10-27_16-04-58

Искусственный интеллект для создания прорывных ИТ-проектов

Денис Родионов, руководитель digital-агентства «Родионов консалтинг», бизнес-наставник.

Как все начиналось

Первый проект с применением технологий искусственного интеллекта я сделал в 2007 году. Мы с командой создали нейросеть, которая распознавала прайс-листы поставщиков компьютеров, комплектующих, оргтехники. Так собрали базу 400 поставщиков Москвы, в которую входило около 2 млн. товарных позиций. База обновлялась ежедневно в автоматическом режиме примерно за 40 минут, а сама система автоматически распознавала новые строчки в прайсах поставщиков, привязывала их к единому справочнику, обновляла цены. От 2-10% позиций в прайсах ежемесячно менялись, и вручную человеку просто не под силу быстро обработать такой объем информации, тогда как наша система с этим справлялась примерно за 2 часа: 40 минут обновления и 1.5 часа работы оператора по проверке правильности подобранной информации. 

В общем решение было прекрасное, хотя проблем с нейросетью тоже было немало. Система хорошо распознавала товары с типовым набором компонентов, например процессоры, память, принтеры, но очень сложно было научить нейросеть понимать серверные компоненты или монтажное оборудование с высокой вариативностью характеристик. Пришлось разрабатывать движок для решения этой задачи, и на это ушло 6 месяцев, плюс еще  9 месяцев  на обучение нейросети. 

Для 2007 это было революционное решение. Тогда нейросети не были горячей темой, как сейчас, наш проект  был по сути  “авангардная дичь”. 

Секс и ИИ

Следующим интересным проектом стала социальная сеть знакомств по эротическим предпочтениям. Пользователь мог описать свои фантазии и система сама сводила его с теми, с кем они совпадали. Проект был сделан под продажу в будущем стратегу – крупному холдингу сайтов знакомств. И здесь мы использовали прошлый опыт – система на основе описания составляла многоуровневую модель подбора партнера. И если описание фантазии состояло из 5-7 предложений, то система идеально подбирала партнера по интересам. 

Но было две больших проблемы. 

Первая – это жрицы любви. Они быстро поняли свою выгоду и стали массово регистрироваться, но их присутствие сильно портило впечатление пользователей. Мы были готовы к такой ситуации, поэтому внедрили в систему автоматическую блокировку всех предложений интим услуг в прямом или косвенном виде. 

Вторая – 80% пользователей были не в состоянии конкретно описать свои фантазии, поэтому анкеты состояли из коротких описаний, типа «хочу с нормальной женщиной». Нейромозг не мог на основе этого сделать выводы и делал достаточно широкую подборку партнеров без индивидуальной персонализации. Мы пробовали стимулировать пользователей, проводили акции, из серии “заполни подробную анкету и получи 300 баллов” и т.д. Но это достаточно табуированная тема, поэтому никакие баллы не помогли поменять поведение пользователей. 

В итоге из 8 000 анкет было всего 300 качественных знакомств  при плановом показателе в 4 000. Финансовые показатели не сошлись и проект вынуждены были закрыть. Конечно, мы придумали как вывести проект в плюс – подключиться к партнеркам, продавать рекламу, но это уже был не единорог, а «тихий пенсионный» проект. 

Интересно отметить, что в этом проекте самыми дисциплинированными пользователями оказались представители секс меньшинств. Они аккуратно заполняли данные и по ним “мэтчинг” был самый хороший. Но их было меньше 10% от всех пользователей, а на таком количестве проект теряет инвестиционную привлекательность. 

Электронный юрист

Следующий проект — это юридическая экспертная система, которая оценивала вероятность возврата дебиторки через суд. Саму модель разработал клиент, нашей задачей было воплотить это в софте. 

Первоначальная идея была такая: 

когда клиент обращается к юристу, чтобы взыскать деньги с должника, то для начала юридическая компания проводит анализ того, стоит ли вообще браться за дело, чтобы спрогнозировать риски. Например, а вдруг у юрлица, с которого планируется взыскание, серийный генеральный директор с 20 юрлицами, и взыскивать там нечего. Однако в  реальности далеко не все юристы могут дать квалифицированную оценку вероятности взыскания. Наша задача стояла научить машину думать, как юрист.  И вот за 6 месяцев сделали основной код системы, потом 1.5 года ушло на ее обучение принятию решений. Но самым сложным оказалось не научить искусственный интеллект делать выводы, как юрист, а убедить профессиональное сообщество, что этим выводам можно верить. В современном мире, где компьютер может управлять автомобилем, самолетом, делать сложные инженерные расчеты, моделировать движение космических объектов, писать музыку и рисовать картины,  профессиональным юристам сложно  было поверить, что ИИ может качественно проводить юридический анализ. 

Самым крутым был кейс, когда известный крупный банк предоставил данные по 2 000 юридических лиц должников, взыскание с которых, по мнению юристов банка, не имело смысла. Но наша система нашла 97 юрлиц с которых можно было взыскать долги, и юристы банка подтвердили правильность выводов ИИ. Благодаря этому наш клиент получил крупный заказ от банка, а система доказала свою работоспособность. 

Еще одной фишкой  проекта был прототип системы планирования слияний и поглощений, когда искусственный интеллект анализировал открытые данные и находил холдинги со слабой юридической защитой, пригодные для поглощения. 

Электронный риэлтор — миф или реальность

Электронный брокер – единорог в сфере недвижимости. В прошлом году обратился клиент с задачей сделать прорывной проект в сфере недвижимости.

Как вы знаете, снять или купить квартиру через сайты недвижимости — это достаточно трудоемкий процесс. Надо учесть множество критериев, предпочтения и спрогнозировать ряд факторов. Например, вам нужна квартира, в которой ванная, а не душевая кабина, чтобы от работы до дома было не больше 45 минут, где владелец примет вас с животными, а рядом была школа. Чтобы найти квартиру мечты, надо руками отсмотреть тысячи объявлений, сопоставить со своими требованиями,  учесть транспортную доступность и  инфраструктуру. Нанятые брокеры, как правило,  работают с уже готовыми вариантами и вряд ли будут выполнять такую трудоемкую работу за клиента. Каждый ценит время и внимательным брокерские компании будут только к тем, кому «горит». Да и хороших брокеров найти сложно, и как следствие их передают друг другу как хороших врачей. 

Проблема в том, что сайты поиска недвижимости по уровню развития как библиотечные каталоги 1992 года — карточки с параметрами, в которых основную работу пользователь проделывает самостоятельно. Но и тут мы смогли сделать софт, опережающий время и способный произвести революцию на рынке, ведь наш электронный брокер — потенциальный единорог в сфере брокериджа жилой и коммерческой недвижимости.

В нашей системе автоматизирован расчет логистики (путь от дома до работы, школы, транспортную доступность в разное время суток с учетом пробок и разных видов транспорта), внедрено взаимодействие с картографическими сервисами, нейронная сеть учитывает отзывы пользователей, и может даже самостоятельно анализировать фотографии жилья, чтобы на основе полученных данных отсеивать те варианты, которые не подходят по параметрам. Например, если в квартире “бабушкин” ремонт, а в объявлении написано обратное, система сама определит и уберет ненужные предложения. 

Потенциально система может просчитывать и предлагать автоматические стратегии поиска, если, например, вы инвестируете в недвижимость и надо отслеживать самые низкие цены и динамику рынка.  Наш софт способен сравнить делать сравнительный анализ с остальными предложениями, и на выходе клиент получает уже отфильтрованные варианты. И это способно многократно облегчить труд инвесторов, риэлторов, да и просто пользователей. 

Искусственный интеллект и нейросети  — это технологии будущего, которые уже сегодня активно входят в нашу жизнь. Я  и моя команда много лет доказываем, что невозможное возможно, и что любую задачу можно решить с помощью электронных систем. Пусть не все решения пока находят отклик в профессиональном сообществе, и пока являются “единорогами”, так как пока не все готовы доверять решения компьютеру. Но в скором будущем именно такие инновационные решения станут новой реальностью,  а электронные брокеры, юристы, риэлторы, психологи  — нормой жизни и чем-то знакомым и привычным для каждого.