Kas tai? Eksperto įžvalgos

Mašininis mokymasis: genijus su neribotomis galimybėmis

Publikuota: 2018-07-11

„Kodėl visuose lėktuvuose sėdi po du pilotus? Juk užtenka tik vieno. Tegul skrenda suknistas kompiuteris“, – 2010 m. kalbėjo „Ryanair“ vykdomasis direktorius Michaelas O’Leary.

Kompiuteris dar nekelia ir netupdo lėktuvų. Nepanašu, kad tai pasikeis po metų ar dvejų. Visai kitaip yra finansų įstaigose. Čia vairalazdę į savo rankas perima dirbtinis intelektas. Džentelmenai, atidarykite duris.

Bankininkystėje praleidau 20 metų. Žinau, čia dirbantys žmonės skaičiuoti moka gerai. Todėl tai, kas augina pardavimus ir pelną, o sąnaudas mažina – priimama palankiai. O tai, kas sąnaudas didina... Na patys suprantate.

Nenuostabu, kad didžiųjų bankų akcininkams patinka pasaulyje plintanti mada išmokyti mašinas mokytis (angl. machine learning) ir tokiu būdu dalį darbuotojų funkcijų perduoti viską skaičiuojantiems (tik ne darbo valandas) algoritmams.

Šiuos algoritmus galime palyginti su vaikais. Ir vieni, ir kiti negimsta mokėdami vaikščioti. Tačiau tai užprogramuota jų smegenyse. Iš pradžių ropoja, tada šliaužia ir žiūrėk, jau stojasi ant kojų ir ima vaikščioti, o netrukus ir bėgioja. Mašininio mokymosi kursą „praėjęs“ algoritmas skiriasi nuo ankstesnės kartos algoritmų: jis nesustoja tobulėti pasiekęs trumpalaikius tikslus – jis ir toliau įtemptai mokosi, taip pat ir iš savo klaidų. Visai kaip vaikas. Palietęs karštą lygintuvą, jis informaciją apie nemalonius patyrius įsirašo atmintyje ir kitą kartą jis bus atsargesnis. Arba dar kitą kartą.

Šiandien finansų įstaigos besimokančioms mašinoms atveria vis daugiau durų. Mašinos ypač laukiamos ten, kur reikia apdoroti daug duomenų (pvz. big data), reikalingas didelis tikslumas ar  atliekami nuolat pasikartojantys veiksmai.

Taigi, kokias sritis greičiausiai užima nematomos mašinos?

Klientų profiliavimas

Ko gero, savo banke girdėjote frazę apie „individualius sprendimus“. Tai visai ne klišė. Sprendimas konkrečiam klientui gimsta, nes bankai disponuoja bankiniais išrašais, kredito kortelių naudojimo, kredito istorijos ir kitais duomenimis. Tarsi iš galybės mozaikos detalių skolintojai gali iš šios informacijos sudėti kliento portretą (profilį). Pagal „nuotraukoje“ išryškėjusį portretą bankas sprendžia, ar išduoti jam paskolą ir kokią maržą taikyti. Taip yra ir dabar. O ateitis priklauso tobulėjantiems algoritmams, mat jų daromos „nuotraukos“ ryškesnės. Jos gerokai pagerins kreditingumo vertinimą ir ne tik. Toks algoritmas, pastebėjęs kliento profiliui nebūdingus veiksmus ar anomalijas, greičiau ir tiksliau nustatys sukčiavimo, tapatybės vagystės riziką ir padės užkirsti tam kelią.

Pardavimai

Klientų profiliavimas atveria naujas galimybes ir pardavimams. Kokia tikimybė, kad jums šiandien prireiks automobilio lizingo? Finansų įstaiga, pirmoji iš mozaikos dalelyčių sudėjusi jūsų portretą ir konstatavusi, kad „klientas ketina rinktis naują automobilį“ turės konkurencinį pranašumą prieš skolintojus, kurie apie tai nenutuokia.

Aptarnavimas

„Robotas irgi žmogus“, – pirma mintis, matant „botų“ imituojamą žmogišką bendravimą su klientu. Tėra metų ar kelių klausimas, kada pokalbių simuliatoriai  (angl. chatbox), turintys  dirbtinį intelektą, ims keisti žmogiškąjį intelektą skambučių aptarnavimo centruose. Ypač turint galvoje, kad imituojamas „botų“ bendravimas ne tik gana šiltas, o įgauna ir balsą.

„Popierizmas“

Bankai nori į dirbtinio intelekto rankas atiduoti „popierizmą“. Kur jau kur, o čia pasireikšti vietos yra. Nuskaitęs, išanalizavęs ir supratęs krūvos dokumentų turinį, robotas palengvins darbą finansų įstaigų darbuotojams. Šiems tereikės priimti sprendimą neskaitant dešimčių ar šimtų puslapių dokumentų.

Biometrinė identifikacija

Perfrazuojant vieno serialo pavadinimą, „veido identifikacija – tai nauja juoda“. Biometrinio identifikavimo metodas išgyvena tikrą bumą. Algoritmai, mokantys vis geriau ir tiksliau atpažinti veidus, jau dabar pažengę toli į priekį. Ir tobulėja ne metais, o dienomis. Panašu, kad ateina laikas pamiršti apie tapatybės korteles ir slaptažodžius banke.

Dirbtinį intelektą jaukinasi ir kitos šakos. „Microsoft“ dirbtiniu intelektu paremtai klimato kaitos programai paskyrė papildomus 50 mln. Eur. „Google“ besimokančius algoritmus apmoko diagnozuoti akių ligas, vėžį. Geležinkeliai skirtingose šalyse apmoko dirbtinį intelektą klausytis bėgių skleidžiamo garso pravažiuojant traukiniui ir pagal su laiku kintantį garsą identifikuoti bėgių deformaciją.

Ir jei atrodys, kad dirbtinis intelektas yra tolima inovacija, atminkite, kad rytojaus technologijos ateina šiandien.

Rašyti komentarą

Rašyti komentarą

Gauk nemokamą VERSLO naujienlaiškį į savo el.pašto dėžutę:

Pasirinkite Jus dominančius NEMOKAMUS savaitraščius:















Svarbiausios dienos naujienos trumpai:



 
Ekstremalus šaltis padeda atrasti naujų medžiagų Premium

Nobelio premijos laureatas Wolfgangas Ketterle tikrai žino, kas yra šaltis. Jo tyrimai leido dar labiau...

Verslo klasė
2018.09.29
„Teamgate“ pritraukė 400.000 Eur investiciją 6

„Blue Bridge“ (BB) grupei priklausanti jauna ryšių su klientais valdymo (CRM) sprendimų bendovė „Teamgate“...

Technologijos
2018.09.21
Debesijos paslaugų tendencijos pagal „Gartner“: globalių tiekėjų lenktynės ir vis išrankesni klientai Rėmėjo turinys 1

Naujausias „Gartner“ kvadrantas, pristatantis svarbiausias tendencijas globalioje debesijos paslaugų rinkoje,...

Užsieniečiai ES pinigų prašo ekstraktų išgavimo ir celiuliozės pluošto technologijoms Premium 2

Užsienyje registruotos kompanijos Lietuvoje varžysis dėl ES investicijų į mokslinius tyrimus: akcininkų iš...

Pramonė
2018.09.18
Technologijų sektoriaus apžvalga: tendencijos, iššūkiai, rezultatai ir atlyginimai Premium

Lietuvos informacinių ir ryšių technologijų (IRT) sektoriui šie metai atrodo gana sėkmingi. Pykčių ir...

Technologijos
2018.09.12

Verslo žinių pasiūlymai

Šioje svetainėje naudojame slapukus (angl. „cookies“). Jie padeda atpažinti prisijungusius vartotojus, matuoti auditorijos dydį ir naršymo įpročius; taip mes galime keisti svetainę, kad ji būtų jums patogesnė.
Sutinku Plačiau