Интервью TAdviser: Борис Глазков, «Ростелеком» - о прагматическом подходе к внедрению искусственного интеллекта

Борис Глазков: Российский рынок ИИ-решений развивается очень активно. ИИ внедряют уже не только самые крупные компании. Компании среднего размера также понимают важность этой технологии, так как она открывает новые возможности для более качественного предоставления услуг и более взвешенного принятия решений.

Борис Глазков: Основными драйверами рынка ИИ в России являются финансовый сектор и ритейл. Эти отрасли исторически ориентированы на хранение и обработку информации в цифровом виде, а присущая им массовость обслуживания обеспечивает большие выборки данных. Движение в сторону интеллектуализации активно ведут продвинутые промышленные предприятия в нефтегазовой отрасли, металлургии, где за последние 10-15 лет внедрены различные системы цифровой обработки информации и управления (АСУ ТП и другие системы поддержки производственных процессов). Другими словами, где есть информация в цифровом виде – там и внедряется сегодня искусственный интеллект.

В ближайшие годы мы будем наблюдать, как искусственный интеллект активно внедряется и в других секторах экономики. Яркий пример – здравоохранение.

Борис Глазков: Действительно, в предыдущие годы эта сфера была оцифрована в гораздо меньшей степени, но сегодня ситуация стремительно меняется. Дополнительным стимулом к ускорению цифровизации здравоохранения стала борьба с пандемией. В этой сфере резко проявился дефицит не только больничных площадей, но и «рабочих рук» – врачей, среднего медперсонала. А это значит, что нужно научиться более эффективно использовать ресурс тех врачей, которые сегодня трудятся в больницах и поликлиниках. Каким образом? Например, с помощью технологий разгрузить врачей от рутинной работы по анализу снимков, выявлению аномалий, заполнению документов.

У технологий ИИ есть все возможности, чтобы упростить жизнь не только врачам, но и управленцам в здравоохранении. Вот почему мы считаем, что 2020 год – отличный трамплин для внедрения ИИ в здравоохранение. Этот мощный импульс будет сохраняться в течение нескольких лет, поскольку сегодня в отрасли быстро накапливаются большие массивы данных в цифровом виде, а на их основе можно строить умные модели.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.2 т

Все сказанное в равной степени относится и к фармакологии. Сегодня люди активно включаются в массовую вакцинацию, которая носит опытно-экспериментальный характер. Эти процессы отражаются в информационных системах Минздрава России, из которых можно в цифровом виде получать данные о результатах клинических испытаний для аналитики и прогнозирования.

Борис Глазков: Для всех секторов экономики, связанных с массовым сервисным обслуживанием, в том числе для телекома, перспективно все, что связано с улучшением качества обслуживания клиентов на первой линии контакт-центра, включая хорошо знакомые чат-боты.

Правда, сегодня они не всегда эффективны. Я столкнулся с такой ситуацией: мне нужно было срочно связаться с сотрудником банка, но я не смог добраться до своего персонального менеджера, и был вынужден общаться с голосовым помощником, который оказался не в состоянии решить мою проблему.

В какой-то степени, на начальном этапе – это неизбежно. Мы наблюдаем развитие и становление технологии, которая в ближайшее время станет более умной и массовой.

Борис Глазков: Год назад президент нашей компании поставил задачу всем руководителям бизнес-подразделений cфокусироваться на этом направлении. Речь идет о реальной практике внедрения технологий ИИ, которые дают конкретный эффект для бизнеса. Курировать это направление было поручено мне.

Приблизительно полгода назад мы утвердили программу проектов ИИ (около двадцати проектов разной степени зрелости). Речь исключительно о прикладном применении технологий в разных аспектах: чат-боты, голосовые помощники, речевая аналитика, системы поддержки принятия решений (СППР) и др. В том числе, в новую программу были включены проекты наших дочерних обществ, где уже немало функциональных и бизнес-блоков используют ИИ. Теперь они получили импульс для дальнейшего развития.

Например, внедрены и не первый год функционируют в промышленном режиме СППР, которые позволяют бороться с оттоком клиентов, совершать кросс-продажи и оптимизировать работу контакт-центров. Работают технологии распознавания и синтеза речи, которые анализируют уровень удовлетворенности клиентов, помогают понять, насколько эффективно работают контакт-центры.

Активно развиваются проекты, связанные с умными городами – в первую очередь, в сфере видеонаблюдения и видеоаналитики. Пока такие решения внедряются в основном в интересах государственных служб – например, для анализа ситуаций на автодорогах и т.д.

В проработке находятся решения в области кибербезопасности и превентивного технического обслуживания оборудования. Например, технологии ИИ помогают выявлять на ранних стадиях, блокировать или предотвращать DDoS-атаки, которые нацелены на вывод из строя систем и прекращение обслуживания клиентов. Также они могут снизить негативные последствия выхода из строя дорогостоящего сетевого оборудования и минимизировать риски наступления этого события.

Борис Глазков: У нас исключительно прагматический подход к внедрению искусственного интеллекта. Экономические эффекты от решений на базе ИИ мы оцениваем по собственной методике. Она была разработана с учетом соотношения затрат на внедрение технологий и их влияния на выручку или прибыль. Но нам важно понимать, каким образом проекты ИИ влияют на весь комплекс показателей эффективности компании, а не только на финансы (такую оценку делают многие). Мы также учитываем влияние на удовлетворенность клиентов – в частности, на индекс потребительской лояльности NPS (Net Promoter Score). Для нас, как компании, которая обслуживает множество разных потребителей, это очень важный параметр – NPS входит в ключевые показатели эффективности работы топ-менеджеров.

Борис Глазков: К сожалению, собрать всех в одну большую команду невозможно – и у нас нет одного-единственного подразделения, которое решало бы сложнейшие ИИ-задачи в интересах всех бизнес-блоков. В компании есть три-четыре профильные команды из разных подразделений (либо в дочерних обществах, либо в корпоративном центре). Они не взаимозаменяемы, так как формировались под разные проекты – видеоаналитику, кибербезопасность, микросегментацию клиентской базы и т.д. Теоретически, наверное, можно перебрасывать ресурс из одной команды в другую, но в этом пока нет потребности.

При этом на рынке, действительно, кадровый голод, и подходящих людей работодатели «отрывают с руками». Мы считаем, что хороших специалистов в сфере ИИ стимулирует не только заработная плата, но и интересные задачи. У нас такие задачи для увлеченных и продвинутых сотрудников есть. В некотором смысле «Ростелеком» – это клондайк, с точки зрения масштаба ИИ-решений: большая компания с уникальной инфраструктурой.

Штат по направлению ИИ мы планируем увеличивать: в первую очередь, усиливать команду, связанную с глубоким обучением в сфере управления сетями, ведь сеть и системы управления – наш основной актив. На огромном масштабе сети, которая покрывает всю страну, можно получать значительные экономические эффекты, связанные с оптимизацией затрат и предотвращением аварий. А на стыке компетенций в построении моделей искусственного интеллекта и глубокого понимания того, как работают сети связи, можно достигать потрясающих результатов. Этот стык в данный момент для нас – ключевое направление, где мы стремимся набирать больше компетенций.

Борис Глазков: Нельзя утверждать, что все наши внутренние наработки по ИИ могут легко конвертироваться во внешние услуги, тем более, что в отношении ИИ у нас на первом плане стоит задача внутреннего повышения эффективности и связанный с этим вопрос управления сетью. Но отдельные продуктовые направления мы планируем выводить на рынок.

Так, в течение нескольких лет мы создавали систему поддержки принятия решений, связанных с инвестициями в новые технологии. Необходимость мониторинга трендов цифровизации очевидна: она обусловлена ростом скорости изменений и сокращением инновационного цикла, а также ограниченностью ресурсов и обострением конкуренции на высокотехнологичных рынках. Ключевым фактором успеха компаний, стремящихся к технологическому лидерству, становится обнаружение точек инновационного прорыва на ранних этапах.

Сегодня проект «Мониторинг глобальных трендов цифровизации» стал элементом стратегического планирования компании. Это инструмент для объективного и своевременного принятия решений, существенно дополняющий традиционные методы оценки экономических перспектив инновационных разработок и технологических стартапов. За четыре года внутреннего развития проекта мы поняли, что эти внутренние наработки могут быть конвертированы во внешний продукт.

Борис Глазков: Это нишевая услуга уровня специализированного стратегического консалтинга. Она построена не просто на знаниях отечественных экспертов-аналитиков, а на анализе очень большой научно-технической базы, включающей научные статьи, патентные заявки, информацию о сделках, вакансии, публикации в профильных СМИ и т.д. Это важно для крупных компаний, которые работают на высокотехнологичных рынках и ориентированы на экспорт – например, из финансовой, нефтегазовой сфер. Оказалось, что в этих отраслях есть спрос на углубленную аналитику высоких технологий, и наши разработки могут быть коммерциализированы. Этим мы и занимаемся в настоящее время, реализуя несколько пилотных проектов.

Однако основные ресурсы компании «Ростелеком» сегодня направлены на внедрение ИИ для собственных нужд. Думаю, это правильно: сначала научись делать сам, а потом учи других.

Борис Глазков: Полагаю, что сегодня это доминирующий тренд на рынке – компании стремятся инкапсулировать компетенции по ИИ внутри себя. Умение создавать ИИ-решения собственными силами становится конкурентным преимуществом. Большие компании поглощают отдельные коллективы с рынка, наращивают компетенции у себя, используя их в локальных задачах. Все более-менее крупные стартапы в этой сфере за последние годы уже скуплены.

В «Ростелекоме» понятие экосистемы в части ИИ мы активно не используем. Конечно, те или иные партнерства складываются, но в конечном итоге мы стараемся опираться на ресурс наших дочерних компаний, совместных предприятий или свой собственный. Более важное значение имеет, на мой взгляд, та мощная структура работы со стартапами, которую мы создали совместно с ФРИИ. В подразделении по развитию бизнеса есть акселератор, мы постоянно изучаем работу разных стартапов и пытаемся встраивать их в наши продуктовые и внутренние бизнес-процессы.

Борис Глазков: Искусственный интеллект проникает сегодня в те отрасли, которые наиболее активно потребляют цифровые технологии. Мы наблюдаем движение от нишевых решений к комплексной автоматизации. Внедрение ИИ во внутренние процессы требует большого объема накопленных данных и оцифрованности процессов. Несмотря на сложность, именно в них, на наш взгляд, просматриваются колоссальные экономические эффекты, понятные для владельцев и акционеров компаний.