в Сбербанке Андрей Черток Управляющий директор по исследованиям и разработкам (Сбербанк) Руководитель Академии технологий и данных (Корпоративный университет Сбербанка) 08 февраля 2018 г.
умственную задачу меньше чем за секунду, мы уже сейчас (либо в ближайшем будущем) можем использовать ИИ для автоматизации этого процесса. Andrew Ng, HBR Nov 2016
Работа с естественным языком/текстом Компьютерное зрение Речевая аналитика и синтез речи роботизация процессов принятия решений за счет эмуляции части или всех функций человека перевод неструктурированной информации (произвольного текста) в цифровое представление с целью анализа (понимания смысла) и синтеза (ведения диалога) перевод аналоговых фото и видеоизображение в цифровое представление с целью анализа и последующей интерпретацией содержания преобразование аналоговой звуковой информации в цифровое представление и выполнение обратной задачи НАПРАВЛЕНИЯ ИИ ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЙ • Решение о кредитовании • Налоговые вычеты • Выдача сертификата на материнский капитал • Анализ обращений граждан в ведомства • Анализ данных соцопроса • Мониторинг настроений в прессе • Биометрия по фото/видео • Аномальное поведение людей на видеозаписях • Категоризация фотографий в соцсетях • Автоматизация колл-центров • Голосовая биометрия • Категоризация фотографий в соцсетях 1 2 3 4 5
Прогнозирование переводов и остатков средств Прогнозирование клиентопотока в офисах Банка Разработка библиотеки для анализа и прогнозирования временных рядов зашумленных данных
• Календарные фичи (дни недели, месяца, выходные, праздники и т.п.) • Лаги заданной глубины • Скользящие статистики («среднее по вторникам за последний месяц») • Задетектированные аномалии (как признак и как исключение из обучения) • Дополнительные переменные в виде таблицы • Глубина данных для обучения • Горизонт прогноза (на сколько дней вперед предсказываем) • Частота переобучения модели по ходу прогнозирования • Режим кросс-валидации (знаем фактические данные и используем их) или realtime (предсказываем значения и используем их)
базе фактических данных (используется для кросс-валидации) – ежедневные фактические данные подставляются для расчёта признакового пространства как уже известные величины • Прогнозирование в режиме realtime – ежедневные данные прогнозируются и на базе их формируется признаковое пространство для прогнозирования на следующий день