ИИ в информационных системах

Искусственный интеллект значительно расширяет функциональные возможности информационных систем, делая их более умными и адаптивными. В качестве примера можно назвать GigaChat API, который предоставляет инструменты для интеграции ИИ (или AI) в приложения и программы.

С GigaChat API можно оптимизировать бизнес-процессы, ускорить работу систем компании и расширить их функциональность.

Примеры искусственного интеллекта для информационных систем

ИИ делает информационные системы более интеллектуальными и адаптивными, приводит к улучшению пользовательского опыта и повышению конкурентоспособности организаций. Нейросети внедряются во всё новые сферы жизни. Вот только некоторые примеры:

• Финансовые системы. Сегодня приложения искусственного интеллекта интегрируются в инвестиционные компании, банки, финансовые организации. Улучшается функциональность и качество обслуживания. Так, ИИ помогает оценить кредитоспособность клиента или сравнить курс валют.
• Кредитный скоринг. Финансовые компании применяют AI для анализа данных о заёмщиках и оценки их кредитоспособности, что помогает снизить риски и улучшить качество кредитного портфеля.
• Системы управления цепочками поставок в логистике. Искусственный интеллект помогает оптимизировать маршруты, анализирует данные о трафике, погодных условиях.

Пример внедрения ИИ в информационные системы — платформа GigaCode от Сбербанка. Она создана на основе больших языковых моделей и помогает айти-специалистам повышать эффективность процесса разработки. Платформа использует максимальные генеративные возможности языковых моделей, предсказывает тенденции для создания сервисов и оптимизации процессов. Другими словами, помогает программистам писать код.

Разработчики могут использовать Гигачат для помощи в написании программного кода:

• проверять код на наличие синтаксических ошибок и предупреждений, помогая программистам находить и исправлять ошибки быстрее;
• предложить варианты завершения кода на основе контекста и предыдущих действий программиста, что сокращает время написания кода;
• рекомендовать лучшие практики рефакторинга, улучшая структуру и читаемость кода;
• помочь в процессе отладки, подсказывать возможные причины ошибок и предлагать пути их устранения.

Гигачат может автоматически запускать тесты и предоставлять результаты.

Прогнозирование спроса

Walmart, занимающаяся оптовой и розничной торговлей, использует нейросети для прогнозирования спроса на товары, что позволяет снизить издержки. Компания Maersk таким же образом оптимизирует морские перевозки, сокращая логистические затраты и время доставки. Amazon и Procter & Gamble применяют ИИ для прогнозирования спроса и управления запасами, снижая затраты на хранение и улучшая доступность товаров.

Управление запасами

Платформа электронной коммерции Amazon использует ИИ для отслеживания товаров на складах и оптимизации запасов. Системы собирают данные о продажах и прогнозируют потребности покупателей, что снижает затраты на хранение.

Образовательные платформы

Искусственный интеллект и интеллектуальные умные системы используются в образовательных платформах для персонализированного обучения. Американская платформа онлайн-образования Coursera применяет ИИ для оценки знаний студентов. Учащиеся получали оценки с помощью искусственного интеллекта в среднем в течение 1 минуты после подачи заявки по сравнению с 15 часами с оценками с помощью человека (в 900 раз быстрее).

Использование ИИ в информационных системах

Необходимость применения искусственного интеллекта в информационных системах доказала жизнь: автоматизация процессов освобождает человека от рутинной работы, освобождая для более важных задач. Примеров этому — множество.

Один из таких примеров кейс, как GigaChat стал интеллектуальным помощником операторов Jivo. Нейросетевая модель помогает операторам с поиском по базам данных, анализом документов и формулировками ответов.

Другие примеры:

• Российское приложение Cezurity Sensa используется для обнаружения атак на информационные системы и лечения заражений компьютеров. Приложение разработано компанией Cezurity COTA, которая обслуживает соцсети «Одноклассники» и «Вконтакте».
• Финансовая компания ZestFinance применяет высокие технологии для анализа альтернативных данных: поведения в социальных сетях и онлайн-покупок, что улучшает точность кредитного скоринга и снижает уровень дефолтов.
• Американский финансовый конгломерат Morgan Stanley с помощью нейросетей анализирует новости и социальные медиа в области финансов, чтобы предсказывать изменения на рынке и принимать оперативные решения.
• Алгоритмы машинного обучения в международной компании финансовых услуг JPMorgan Chase исследует информацию предыдущих периодов о ценах акций и предсказывают их будущие изменения с высокой точностью.
• Инвестиционный банк Goldman Sachs применяет ИИ для анализа рыночных данных и прогнозирования цен на нефть.
• PayPal с помощью алгоритмов проверяет паттерны поведения пользователей и выявления аномалий, что снижает уровень мошенничества. Так же делают Visa, Mastercard и другие платёжные сервисы.
• Американская компания United Parcel Service, Inc. (UPS), которая специализируется на экспресс-доставках, внедряет ИИ для улучшения маршрутизации. Это позволяет снижать логистические расходы и повышать продуктивность, сокращая время доставки.

Новые IT-приложения появляются каждый день, давая дорогу следующим разработкам, накладываются на другие варианты платформ. В результате экосистема больших данных предоставляет новые возможности для получения полезной информации, которую люди потом применяют во всех областях жизни.

Перспективы ИИ для информационных систем

Развиваясь каждый день, ИИ будет продолжать помогать инфосистемам анализировать поведение пользователей и предлагать персонализированные рекомендации. Повышение доверия клиентов к компаниям приведёт к увеличению продаж.

Нейросети и далее будут использоваться для анализа покупательского поведения и создания предложений для каждого отдельного человека, что позволит улучшить качество обслуживания и увеличить продажи. В научной сфере для проведения сложных вычислений, что ускорит научные исследования и открытия.

Появятся новые методы для обнаружения аномалий и защиты систем от киберугроз. Нейросети уже сегодня умеют выявлять подозрительную активность в реальном времени и реагировать на потенциальные угрозы.

Применение искусственного интеллекта в информационных системах открывает новые методы для повышения качества услуг и создания новых бизнес-решений. Тем не менее, важно учитывать и этические аспекты: прозрачность алгоритмов, защиту персональных данных и влияние на рынок труда.

Будущее ИИ в информационных системах

Нейросети позволяют человеку создавать новые сложные и «умные» продукты. Развитие искусственного интеллекта в информационных системах продолжится. Ожидается, что ИИ будет использоваться для автоматизации ещё большего количества задач, улучшения точности прогнозов и повышения уровня безопасности информационных систем.

Согласно прогнозам, к 2030 году мировой рынок искусственного интеллекта достигнет $190 миллиардов. И это, несомненно повлияет на различные отрасли жизни: здравоохранение, финансы, промышленность, логистику. В России, согласно Национальной стратегии развития, объем рынка ИИ к 2030 году должен вырасти в пять раз и достигнуть 69 миллиардов рублей.

Повышение точности прогнозов

ИИ будет играть ключевую роль в анализе больших объёмов данных и создании более точных прогнозов в различных сферах. Например, в финансовом секторе ИИ будет использоваться для предсказания рыночных тенденций и оценки кредитоспособности клиентов, что поможет снизить риски и повысить доходность инвестиций. В области здравоохранения — для анализа медицинских данных и предсказания заболеваний, что позволит улучшить диагностику и лечение пациентов.

Усиление безопасности

ИИ будет активно использоваться для повышения уровня безопасности информационных систем. Например, для выявления и предотвращения кибератак, анализа поведения пользователей и обнаружения подозрительных действий на сайтах.

Инвестиции и государственная поддержка

Увеличение инвестиций в исследования и разработки в области ИИ будет способствовать ускорению технологического прогресса. Государственная поддержка и создание благоприятных условий для развития данной отрасли также будут играть важную роль в росте рынка ИИ.

Искусственный интеллект помогает оптимизировать бизнес-процессы, ускорить системы компании и расширить их функциональность. Так, нейросетевая модель GigaChat автоматизирует рутину, подскажет идеи, ответит клиентам, сформирует отчёты. Закажите интеграцию Гигачат АПИ в свой бизнес для оптимизации типичных задач.