Ма­шин­ное обу­че­ние на прак­ти­ке: взгляд из­нут­ри

Direktor informatsionnoj sluzhby - - СОДЕРЖАНИЕ - − Clint Boulton. 3 machine learning success stories: An inside look. CIO. SEP 19, 2017

ИТ-ру­ко­во­ди­те­ли круп­ных ком­па­ний по­де­ли­лись опы­том при­ме­не­ния ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та и ма­шин­но­го обу­че­ния с це­лью по­лу­че­ния цен­ных для биз­не­са све­де­ний и со­зда­ния но­вых сер­ви­сов, а так­же да­ли ре­ко­мен­да­ции тем, кто хо­тел бы за­дей­ство­вать ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект в сво­их ИТ-стра­те­ги­ях

СТАВ­КА НА УГЛУБЛЕННЫЙ АНА­ЛИЗ КЛИ­ЕН­ТУ­РЫ

Как и все круп­ные бан­ки, U.S. Bank со­брал об­шир­ный объ­ем дан­ных по кли­ен­там, но све­де­ния, пред­став­ля­ю­щие прак­ти­че­скую цен­ность, из этой ин­фор­ма­ции из­вле­кать не уда­ва­лось. По­след­ние несколь­ко ме­ся­цев в ИТслуж­бе при­кла­ды­ва­ют все си­лы к то­му, что­бы из­ме­нить си­ту­а­цию. Внед­ре­на плат­фор­ма ма­шин­но­го обу­че­ния Einstein ком­па­нии Salesforce.com, что­бы сде­лать сер­ви­сы до­ступ­ны­ми для юри­ди­че­ских и фи­зи­че­ских лиц.

Ска­жем, ес­ли кли­ент за­хо­дил на сайт бан­ка в по­ис­ках ин­фор­ма­ции об ипо­теч­ном кре­ди­то­ва­нии, то, ко­гда он в сле­ду­ю­щий раз зай­дет в один из фи­ли­а­лов, со­труд­ник бан­ка смо­жет об­ра­тить­ся к нему с за­ман­чи­вым пред­ло­же­ни­ем. Тех­но­ло­гия по­мо­га­ет об­на­ру­жи­вать за­ко­но­мер­но­сти, не все­гда за­мет­ные лю­дям. На­при­мер, Einstein мо­жет по­ре­ко­мен­до­вать, что­бы со­труд­ник по­зво­нил по­тен­ци­аль­но­му кли­ен­ту в чет­верг с 10 утра до по­лу­дня, по­сколь­ку в это вре­мя он с боль­шей ве­ро­ят­но­стью под­ни­мет труб­ку.

Со­вет: за­па­си­тесь тер­пе­ни­ем и при­сту­пи­те к осво­е­нию ма­шин­но­го обу­че­ния и ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та – нач­ни­те с изу­че­ния и те­сти­ро­ва­ния. Будьте го­то­вы рас­ши­рить мас­штаб си­стем, до­ка­зав­ших свою ра­бо­то­спо­соб­ность. Все­гда ори­ен­ти­руй­тесь на кли­ен­та, за­да­ва­ясь во­про­сом, ка­кую поль­зу ему при­не­сет то или иное нов­ше­ство.

МА­ШИН­НОЕ ОБУ­ЧЕ­НИЕ ИЗБАВЛЯЕТ ОТ РУТИНЫ

В ком­па­нии Mastercard за­яв­ля­ют, что ма­шин­ное обу­че­ние «се­год­ня ле­жит в ос­но­ве всей ее де­я­тель­но­сти». В ком­па­нии эти тех­но­ло­гии ис­поль­зу­ют для ав­то­ма­ти­за­ции «ру­тин­но­го тру­да, что­бы осво­бо­дить лю­дей для вы­пол­не­ния про­дук­тив­ной ра­бо­ты, при­но­ся­щей ре­аль­ную поль­зу».

В ком­па­нии так­же при­ме­ня­ют сред­ства ма­шин­но­го обу­че­ния для оп­ти­ми­за­ции из­ме­не­ния ас­сор­ти­мен­та про­дук­тов и услуг. На­при­мер, си­сте­ма та­ко­го ро­да по­мо­га­ет опре­де­лить, ка­кие из­ме­не­ния бу­дут на­и­ме­нее рис­ко­ван­ны­ми, а ка­кие нуж­да­ют­ся в до­пол­ни­тель­ном ана­ли­зе. Кро­ме то­го, тех­но­ло­гии ма­шин­но­го обу­че­ния при­ме­ня­ют­ся в си­сте­ме без­опас­но­сти, пре­ду­пре­жда­ю­щей о по­пыт­ках взло­ма; как толь­ко об­на­ру­же­но по­до­зри­тель­ное по­ве­де­ние, сра­ба­ты­ва­ют «предо­хра­ни­те­ли», за­щи­ща­ю­щие сеть. Об­на­ру­жи­вать мо­шен­ни­че­ские дей­ствия по­мо­га­ет са­мо­обу­ча­е­мый ме­ха­низм ран­жи­ро­ва­ния тран­зак­ций, ко­то­рый, от­сле­жи­вая каж­дую опе­ра­цию, об­нов­ля­ет дан­ные и ука­зы­ва­ет, на­сколь­ко ве­ли­ка ве­ро­ят­ность про­блем.

Со­вет: хо­тя се­год­ня уже до­сту­пен ши­ро­кий вы­бор средств, ос­но­ван­ных на но­вых тех­но­ло­ги­ях, ИТ-ди­рек­то­рам не сто­ит рас­счи­ты­вать на то, что эти сред­ства вол­шеб­ным об­ра­зом ре­шат все про­бле­мы их биз­не­са.

ФАК­ТОР РАЗ­ВИ­ТИЯ ПРО­ДУК­ТОВ И БИЗ­НЕ­СА

В Adobe Systems идет пе­ре­строй­ка ИТ-де­пар­та­мен­та со­глас­но но­вой опе­ра­ци­он­ной мо­де­ли, ос­но­ван­ной на дан­ных. Для по­лу­че­ния зна­ний, по­мо­га­ю­щих оп­ти­ми­зи­ро­вать управ­ле­ние ИТ-от­де­лом и биз­не­сом в це­лом, ис­поль­зу­ет­ся ана­ли­ти­ка Hadoop. Ве­дут­ся экс­пе­ри­мен­ты со сред­ства­ми ма­шин­но­го обу­че­ния, ис­поль­зу­е­мы­ми при ана­ли­зе за­явок в служ­бу под­держ­ки для вы­яв­ле­ния тен­ден­ций си­стем­ных сбо­ев: си­сте­ма, за­ме­тив со­бы­тия, ука­зы­ва­ю­щие на ве­ро­ят­ность от­ка­за, опо­ве­ща­ет об этом, и то­гда мож­но за­ра­нее при­нять ме­ры, что­бы предот­вра­тить ава­рию или осла­бить по­след­ствия.

Вы­яв­ле­ние за­ко­но­мер­но­стей, при­во­дя­щих к от­ка­зам ИТ-сер­ви­сов, поз­во­лит Adobe про­во­дить «са­мо­ле­че­ние», что­бы пе­ре­не­сти на ав­то­ма­ти­ку часть обя­зан­но­стей, сей­час вы­пол­ня­е­мых ИТ-пер­со­на­лом. Изу­ча­ют­ся тех­но­ло­гии чат-бо­тов, ко­то­рым пред­по­ла­га­ет­ся по­ру­чить при­ем за­явок от со­труд­ни­ков на тех­ни­че­скую под­держ­ку. Внед­ря­ют ИИ и в под­раз­де­ле­нии Adobe по ра­бо­те с ком­мер­че­ски­ми кли­ен­та­ми. Уже год раз­ви­ва­ет­ся Sensei, си­сте­ма ИИ для управ­ле­ния до­ку­мен­то­обо­ро­том, мо­ни­то­рин­га и ана­ли­за про­из­во­ди­тель­но­сти веб- и мо­биль­ных при­ло­же­ний ком­па­нии.

Со­вет: ис­поль­зо­ва­ние ма­шин­но­го обу­че­ния для иден­ти­фи­ка­ции за­ко­но­мер­но­стей – ключ к ре­а­ли­за­ции воз­мож­но­стей «са­мо­ле­че­ния». Зная, как имен­но мож­но ис­пра­вить про­бле­му, вы мо­же­те по­ру­чить это сде­лать ав­то­ма­ти­ке, из­ба­вив от та­кой необ­хо­ди­мо­сти лю­дей.

Newspapers in Russian

Newspapers from Russia

© PressReader. All rights reserved.