7 эффективных способов зарабатывать на искусственном интеллекте


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Искусственный интеллект для малого бизнеса: 5 способов применения

В массовой культуре искусственный интеллект (AI) покрыт мифами и считается исключительной силой, подрывающей экономическую стабильность. На самом деле, он похож на любую другую технологию. По мере того, как больше и больше компаний используют AI, увеличивается конкуренция и снижаются издержки — искусственный интеллект становится доступным для широкого круга предприятий.

В Соединенных Штатах в малом бизнесе создается более половины рабочих мест, а его доля в ВВП составляет более 40 процентов. Поэтому разработчики стараются делать свои решения доступными для компаний этой экономической ниши.

Поскольку искусственный интеллект становится популярным, важно воспользоваться преимуществами этой технологии. Ниже представлено пять способов сделать это.

Используйте AI для сбора и анализа данных

Qualtrics провели исследование, в котором собрали и проанализировали мнения 250 маркетинговых лидеров. Обнаружилось, что 96% ожидают, что в течение пяти лет AI будет справляться с регулярными исследовательскими задачами, например, очисткой данных. В то же время 63% полагают, что AI заменит статистический анализ в течение следующего десятилетия.

Изменения происходят не только в маркетинговой отрасли. AI незаменим для крупных компаний, которые имеют доступ к большому количеству потребительских данных. Он важен и для небольших предприятий, которые хотят сделать полезные выводы из более скромного объема информации. Современные методы, такие как статистический регрессионный анализ, были недоступны для малых предприятий с ограниченным бюджетом, но AI сделал их доступными и интуитивно понятными.

Когда небольшие предприятия получают доступ к сложным статистическим инструментам, они могут больше узнать о своих клиентах и ​​привлечь новых. Регрессионный анализ позволяет устанавливать взаимосвязи между большим набором переменных и определять, как они влияют на бизнес. AI – универсальный инструмент для статистических задач, от определения факторов, стимулирующих клиентов возвращаться, до поиска новых рыночных ниш.

Искусственный интеллект помогает собирать данные. Механизмы сбора данных – от анализа тональности текста, до алгоритмов машинного обучения, отслеживающих предпочтения и привычки клиентов, теперь доступны для любых предприятий. В Facebook, например, можно запустить подходящего для этих целей чат-бота, основанного на машинном обучении.

Используйте AI для найма сотрудников

У крупных компаний есть общественное признание, имя, обширные связи и ресурсы для поиска работников. Также у них есть обученные сотрудники отдела кадров, которые знают, как завербовать подходящих кандидатов как можно быстрее. Как же малому бизнесу конкурировать с таким подходом?

Искусственный интеллект уравнивает шансы в битве за талантливых сотрудников. Раньше рекрутерам приходилось вручную просматривать огромные стопки резюме, теперь AI делает этот процесс простым и упорядоченным.

Алгоритмы машинного обучения могут определять, какие предыдущие методы найма помогли найти сотрудников, например, где вы искали кандидатов и как устанавливали контакты. При помощи AI можно узнать, как привлечь конкретного кандидата, найти зацепки и детальную информацию об опыте работы и пригодности для определенной задачи. Эти способы улучшат процесс найма сотрудников, что поможет бизнесу быть конкурентоспособным.

Сделайте организацию бэкэнда более эффективной с AI

Часто обсуждается, что AI заменит человека на рабочем месте, но разумнее рассматривать AI как технологию, которая берет на себя выполнение некоторых задач. Часть этих задач есть на бэкэнде. Например, логистические операции, такие как базовый учет, планирование и другие повседневные задачи. Учитывая, что малый бизнес имеет ограниченное число сотрудников, передача трудоемких задач искусственному интеллекту поможет эффективнее использовать человеческие ресурсы.

В статье для Minutehack соучредитель inniAccounts, Джеймс Пойзер, рассказывает, как его малый бизнес сделал «значительные шаги для автоматизации некоторых процессов бухгалтерского учета» с помощью AI. Использование AI для задач бэкэнда также уменьшает давление на сотрудников. Пойзер отмечает: «Когда люди воспринимают искусственный интеллект как конкурента, не ждите ничего хорошего. К счастью, это не наш случай».

С другой стороны, большинство сотрудников приветствуют технологии, которые помогают избавиться от монотонных задач и освободить время для значимых поручений. Как признают респонденты опроса, AI именно это и делает.

Используйте AI для улучшения сервиса

Никогда еще у компаний не было столько способов взаимодействовать с клиентами. Из-за стремительного развития онлайн каналов коммуникации и более требовательных, чем прежде, потребителей пришло время предлагать новые методы для быстрого решения проблем клиента. Это одна из причин, по которой Gartner прогнозирует, что четверть операций в обслуживании клиентов будет «задействовать виртуального помощник клиента (VCA) или чат-бота уже к 2020 году».

Согласно опросу Qualtrics, часть опросов будет проводиться цифровым помощником и это будет реализовано в течение 5 лет. Прогнозы дают веские основания ожидать, что AI будет играть важную роль в общении с клиентами в ближайшие годы.

Чат-боты предоставляют преимущества малому бизнесу. Небольшие предприятия не могут позволить себе круглосуточные линии обслуживания клиентов. В таком случае хорошим решением будут чат-боты. Виртуальные помощники доступны для клиентов в любой момент, и сразу же ответят на вопросы потенциальных пользователей.

Создайте маркетинговую платформу на основе AI

Исследование показало, что 93% маркетологов считают искусственный интеллект перспективой для развития отрасли. AI коренным образом меняет маркетинг. Это справедливо как для небольших предприятий, так и для корпораций.

Раньше малый бизнес ограничивался рекламой, которую мог себе позволить на местных рынках, а теперь, размещая объявления онлайн, у него есть возможность охватить широкую аудиторию. Можно использовать рекламные платформы Facebook и Google для поиска конкретных потребителей, которые будут восприимчивы к объявлению, собирать и анализировать потребительские данные из нескольких каналов. И все это без армии маркетологов.

Вот почему неудивительно, что в отчете McKinsey за апрель 2020 года сделан вывод, что «наиболее значительно AI влияет на маркетинг и продажи». Малому бизнесу следует внедрять искусственный интеллект уже сейчас, чтобы привлечь как можно больше потребителей в будущем.

Как заработать деньги собственным интеллектом?


Рокфеллер младший, как-то сказал, что человек редко стоит больше, чем его интеллект . Не будем с ним спорить , ведь, с высоты его финансовой скалы, наверное, законы общества развиваются именно по такому сценарию. Поэтому давайте примем этот постулат и попытаемся ответить на вопрос: «как же заработать в России собственным интеллектом?»

Как заработать вербально-лингвистическим интеллектом:

Написание статей для ведения персональных блогов, придумывание поздравлений и стихов на заказ, издание своих книг, участие в конкурсах кроссвордов и других словесных головоломках с денежными призами и т.п.. Написание слоганов, нейминг, реклама, все что связано с вербальными способами передачи информации.

Как заработать математическим интеллектом:

Решение задач на заказ (домашние задания и т.п.), предоставление услуг репетитора по математике, решение конкурсных задач и математических головоломок, решение проблемных задач тысячелетия в области математики.

Как заработать пространственным интеллектом:

Выполнение услуг по выполнению чертежей, изготовления различных карт местности и т.д.. Организация экскурсий. Создание логотипов, рисование картин и организация пространства. Дизайн интерьера, экстерьера и вещей.

Как заработать аналитическими способностями:

Сфера применения аналитических способностей вашего интеллекта достаточно широкая и может касаться, как участия в биржевых торгах (акции, форекс, опционы и т.д.) так и игры на спортивных ставках.

Вы можете использовать свои способности и в исследовании рынков и предоставлять свои услуги маркетинговым компаниям.

Как заработать физическим интеллектом:

Если Ваша сильная сторона — физический интеллект, то лучше применять его в области фитнеса и спортивных, бальных или народных танцев. Свои способности можно инвестировать и в строительство спортивной карьеры. Однако, такой способ может быть очень рисковым.

Как заработать бизнес-интеллектом:

Название этого интеллекта говорит само за себя. Если Вы умный, неординарный человек с желанием что-то делать, то собственное дело — это то, что Вам больше всего подходит. Но Вы должны понимать разницу между предпринимателем и бизнесменом.

Предприниматель — это человек который для получения прибыли должен все время следить за процессом ведения своего дела. А вот бизнесмен имеет в своем подчинении «помощников» которые делают практически все.

То есть, бизнесмен может оставить руководство бизнесом на длительное время и бизнес-процесс и получение прибыли от этого не пострадает. А вот, когда предприниматель оставляет дело, то очень быстро финансовые потоки прекратятся.

Деньги от робота. Почему сейчас стоит инвестировать в искусственный интеллект

Искусственный интеллект, без сомнения, одна из самых модных тем современности. Об этой технологии говорят и ее внедряют во все сферы жизни — от транспорта и промышленности до образования и культуры. Применение искусственного интеллекта, в отличие от многих других технологий, практически не ограничено — ведь автоматизация возможна почти во всем.

От медицины до развлечений

Разговоры о беспилотных автомобилях уже стали привычными — над автоматизацией работают все крупные автопроизводители. Появление полностью беспилотных такси, которые, например, смогут захватить вас по пути с работы — лишь вопрос времени.

Но ИИ внедряют и в другие виды транспорта — разные компании разрабатывают беспилотные морские суда, грузовые поезда, автобусы. Так, например, над собственным беспилотным грузовым судном работают норвежские корпорации Yara International и Kongsberg Gruppen, а над поездом без машиниста — французская компания SNCF.

Перспективным направлением является и развитие «умного» пространства — от «мыслящего» дома до города. Уже сейчас подразделение компании Alphabet (в нее входит Google) Sidewalk Labs занимается разработками «умного» города, оснащенного миллионами сенсоров, собирающих информацию о чистоте воздуха, перемещениях жителей города, движении автомобилей и так далее. В рамках этого проекта Sidewalk Labs сотрудничает с властями канадского города Торонто, так что внедрение ее наработок не за горами.

В свою очередь «умные» дома уже в значительной степени стали реальностью. Такие разработки есть у многих крупных корпораций — это и Google Home, и Amazon Echo, и Samsung Connect Home. Тема «умного» дома непосредственно связана с развитием голосовых помощников (Google Assistant, «Алиса» от «Яндекса»), хотя сфера их применения, конечно, шире. В прошлом году IKEA представила собственную систему «умного» освещения. Все большее распространение получает и «умная» кухня, которая может заказать продукты, рассказать рецепт или даже начать готовить что-либо после команды, полученной через интернет.

Одно из популярных направлений последнего времени — финтех, ведь искусственный интеллект все активнее внедряется банками и другими финансовыми компаниями. Речь здесь идет и о компьютерном консультировании клиентов, и об оценке платежеспособности заемщика с помощью искусственного интеллекта, и о роботизированном управлении портфелями активов и принятии инвестиционных решений.

По данным рейтингового агентства Moody’s, в прошлом году объем активов, управляемых роботизированными консультантами в США, вырос вдвое и достиг $200 млрд. ИИ также помогает банкам в повышении персонализации — на основании анализа индивидуального финансового поведения того или иного клиента разрабатывается соответствующая реклама или предложения для него. Искусственный интеллект для анализа больших данных и оценки потребительского поведения используют и другие компании, в том числе ретейлеры.


По прогнозам консалтинговой компании Accenture, к 2021 году мировой рынок ИИ в сфере здравоохранения достигнет $6,1 млрд. В числе прочего речь здесь идет о специальных приложениях и системах, которые смогут отслеживать состояние пациента и ставить ему диагноз на основании полученных данных.

Один из таких проектов — Google Deepmind Health, система, позволяющая обрабатывать огромные массивы медицинской информации. Другая система Google, Medical Brain, анализирует состояние пациента и подсчитывает, с какой вероятностью он снова обратится за медицинской помощью и возможна ли его смерть от этой болезни.

Сервис Sentrian нацелен в первую очередь на пациентов с хроническими заболеваниями — он позволяет удаленно отслеживать состояние пациента, собирая данные со специальных сенсоров и анализируя их.

Сельское хозяйство тоже не остается в стороне от современных технологий. Так, нидерландский стартап Connecterra разработал трекер, работающий на основе ИИ и позволяющий отслеживать состояние коров (в мае этот стартап привлек инвестиции в размере €2,5 млн, среди инвесторов был и российский инвестфонд АФК «Система»). Бразильский стартап InCeres использует ИИ для обработки массивов данных, позволяющих оценить состояние почвы, спрогнозировать ее плодородие и понять, какие удобрения нужно внести.

В менее серьезных сферах также применяется искусственный интеллект. Недавно Facebook представил технологию, которая с помощью искусственного интеллекта позволяет «открыть» глаза на фотографиях, люди на которых моргнули. Ранее соцсеть уже разработала систему на основании искусственного интеллекта, которая может конвертировать какую-либо музыку в другой музыкальный стиль или сменить музыкальные инструменты.

Инвестиции в ИИ

Успехи во внедрении ИИ в разные сферы экономики не являются чисто научно-технологическим вопросом, они имеют и финансовый эффект. Все чаще компаниям, занимающимся ИИ, удается успешно привлекать инвестиции.

Согласно опросу, проведенному американской консалтинговой компанией SADA Systems среди IT-специалистов, самым перспективным направлением для инвестиций в технологии является именно искусственный интеллект — его назвали 38% опрошенных, в том время как интернет вещей и блокчейн выделили лишь 31% и 10% соответственно.

В соответствии с опросом другой компании, Forrester Consulting, 80% корпораций собираются инвестировать в развитие ИИ к 2020 году, из них 55% планируют крупные вложения в эту сферу.

Перспективность инвестиций в ИИ подтверждает и то, как активно в эту сферу вкладываются крупные корпорации. В июне стало известно, что южнокорейская корпорация Samsung создает новый фонд для инвестиций на раннем этапе в технологии ИИ и стартапы, разрабатывающие их. По данным компании RS Components, больше всех в искусственный интеллект инвестировал Google — с 2006 года интернет-гигант вложил в эту технологию $3,9 млрд. Amazon инвестировал в ИИ порядка $871 млн, Apple — $786 млн, Intel — $776 млн, Microsoft — $690 млн, а Uber — $680 млн. В конце мая китайский стартап SenseTime, разрабатывающий системы распознавания лиц с помощью ИИ, привлек $620 млн, тем самым его стоимость достигла $4,5 млрд — это самый дорогой проект в этой сфере в мире.

Инвестируют в ИИ и в России. Из последних примеров — российский инвестфонд Grishin Robotics вложился в американский стартап Embodied, разрабатывающий «умных» роботов-помощников, которые будут заботиться о здоровье владельцев. Недавно технологическая компания Mail.Ru Group инвестировала в стартап Capture Technologies, который запустили основатели фотосервиса Prisma (также основанного на применении ИИ) Алексей Моисеенков и Арам Айрапетян. Подробностей о новом проекте они не сообщают, известно лишь, что речь идет о социальном сервисе с использованием ИИ.

Российский стартап Smart Engines разработал систему распознавания паспортов и других документов под названием Smart IDReader, которая основана на применении ИИ. Она позволяет извлекать данные из документов, распознавать банковские карты и текст в видеопотоке. Этой системой уже стали пользоваться многие банки, в том числе Тинькофф-Банк и Альфа-банк.

По мнению партнера венчурного фонда Genesis Technology Capital Максима Шеховцова, многие секторы рынка, в которые сейчас активно внедряется ИИ, ждет настоящий прорыв. «У российских компаний, работающих в сфере ИИ, большое будущее, ведь это программное обеспечение, а в этом российские инженеры традиционно сильны. Все больше компаний учатся работать на международных рынках, и историй успеха будет все больше», — резюмирует он.

Мастер Йода рекомендует:  Законопроект о переходе на электронные трудовые книжки прошёл первое чтение

Remotasks. Заработок на обучении искусственного интеллекта.

Рекомендованные сообщения

Создайте аккаунт или войдите в него для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать аккаунт

Зарегистрируйтесь для получения аккаунта. Это просто!

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Похожие публикации

Если вам интересен заработок в интернете, то — Робо сайт это лучший вариант как начать зарабатывать. А особенно это актуально для новичков, которые до этого не решались создать сайт и сделать монетизацию. Теперь всё это очень просто. Не покупайте Робо Сайт если вы не стремитесь к зарабатыванию денег в интернете. Робо сайт предназначен для новичков и опытных, желающих сделать реальный шаг к заработку. Да и наверное вы согласитесь, что в отличие от всех электронных книг и видеокурсов, которые при этом продаются зачастую дорого, Робо Сайт это что то новое и реальное — реальный сайт, с действующими способами заработка, а не набор букв в PDF.
А теперь ответы на волнующие Вас вопросы.
Сколько я смогу зарабатывать с Робо Сайтом?
Я мог бы сказать миллион, но это не так. У Робо Сайта есть некий
логический лимит заработка, он вполне может доходить до 10 тысяч
рублей в месяц с одного сайта. Монетизация действительно
сделана так, что вы зарабатываете сразу 6-ю способами. Всё зависит
от того как активно вы займётесь привлечением посетителей на сайт.
У всех будут одинаковые Робо Сайты с одинаковым контентом?
Нет. Вы получаете сборку готовых монетизированных сайтов с начальным
контентом, но конечно же Вам нужно время от времени пополнять сайт
интересными статьми или обзорами партнёрских продуктов с которых Вы
будете получать комиссию. Вы также сможете менять логотипы, да и менять
всё, что угодно на сайте. Будьте творческими.
Решать вам, но в любом случае обязательно посмотрите эту страницу https://partglo.ru/affiliate/10755156 !

ЗАРАБОТОК ДЛЯ ЛЮБОГО ЧЕЛОВЕКА!!100% НЕ ЛОХОТРОН. Просто посмотри и убедись
Вы давно ищите способы приумножить свои деньги,но не знаете как именно это сделать?
Надоело кликать и получать копейки?Устали зарабатывать на вводе капчи?
Тогда Вам просто необходимо научиться играть в игру КЕНО в клубе

ЧТО ВАС ОЖИДАЕТ ПОСЛЕ РЕГИСТРАЦИИ:
Очень большие коофиценты и оптимальные варианты ставок.
Очень много БОНУСОВ в этом клубе.
На первый депозит +200%.
Еженедельный кэшбек +10%.
Минимальная ставка 10 рублей.
Возможность обучаться делать ставки в демо-играх.
Вывод выигрыша на любую платежную систему- от часа до трех суток без процентов и без обмана!
Партнерская программа!!Приводи друзей.Они играют-тебе летят бонусы.
Спорт-ставки(НОВОЕ!).
Огромные ДЖЕК ПОТЫ в несколько миллионов рублей ежедневно!
Лотереи,билеты,ставки на спорт,а также->многочисленные СЛОТЫ в Вашем >распоряжении!!
Не можем мы не рассказать и о самом крупном выигрыше в истории Казино Монте-Карло. В 1974 году неизвестный никому итальянец сорвал банк в казино Монако. Счастливчик унёс в тот вечер с собой сумму в 1 млн 920 тыс. долларов, и всё это он выиграл в рулетку.


Список стран где можно играть:
Россия,Украина,Казахстан,Молдова,Армения,Грузия,Белоруссия и много много других..
Игровую валюту нужно указывать в зависимости от того,в какой стране происходит регистрация.
При регистрации для входа нужно указать свою почту(или телефон) и пароль..кому как удобно

Никогда не пожалеете что будете тут играть и реально ЗАРАБАТЫВАТЬ!
Дело в том ,что есть такой замечательный способ выигрывать в лотерею.В этом сайте я уже более года ЗАРАБАТЫВАЮ!
ВАРИАНТЫ СТАВОК И ВЫИГРЫШЕЙ смотри на этом канале (Сами посмотрите что тут реально дают зарабатывать реальные деньги!!)

Вот как выиграл 45 000 с одно лишь билета номиналом 500р!!

ПОЯСНЕНИЯ КАК ПРАВИЛЬНО ДЕЛАТЬ СТАВКИ
Билеты никогда не покупаю,потому что там очень долго ждать пока игра пойдёт..
Играть тут желательно в игру КЕНО,КЕНО2.МОРСКОЙ БОЙ ,БИНГО,и БИНГО 37(РУЛЕТКА).
Самые большие выигрыши будут только в КЕНО(моя самая любимая игра) и КЕНО 2.
Чем они отличаются?Во первых оформлением а во вторых в игре КЕНО2 нет варианта повтора ставок и ещё нет возможности поставить сумму билета более 1000р.
И ещё..в КЕНО2 не видно какие шары выпадают,.короче убого как то сделано,но и там очень и очень отлично даёт .

Я делаю так..в одной игре выбираю сразу от 10-15 билетов по 250-500 и 1000 рублей.Желательно играть начиная от 2х цифр..
Чем выше сумма билета тем и выигрыш будет более заметен..На маленьких суммах игра как то неинтересна.Можно по мелочи слить все деньги.Лучше ставить номинал поболее.
Три цифры тоже очень хорошо дают.
Научиться играть в КЕНО очень легко, благо правила этой игры максимально просты.
В игре в КЕНО используются лототрон (тотализатор).
восемьдесят пронумерованных шаров из которых выпадает двадцать шаров . Во время начала игры в лототроне выпадает определенное количество пронумерованных шаров (обычно не больше двадцати).
Чем большее количество названных номеров совпало с номерами, отмеченными игроком, тем больше, соответственно, и выигрыш участника.

Выигрыш в КЕНО зависит от двух факторов: во-первых, от того, какое количество номеров выбрал игрок, и, во-вторых, от того, какое количество выбранных им номеров совпало с выпавшими. Кроме того, выигрыш рассчитывается в пропорции от начальной ставки игрока и некоей «базовой ставки» таблицы выплат. Как правило, чем большее количество номеров выбирает игрок и чем больше номеров совпадает, тем больше итоговая выплата.
Ставка от 50 рублей до 50 000 рублей за один билет.
Сколько можно выиграть в этой лотерее?
Если Вы внимательно посмотрите на данную таблицу,то сможете подсчитать сколько может выиграть Ваш билет.

Вот таблица коофицентов и что в общем выиграть можно:

Если у Вас идут первые попадания в пустое(чёрные квадраты)-то это означает что Вы не выиграли.
Только когда начинает бить по цифрам тогда просто умножаете сумму билета на ту цифру которая ударила.
Это и будет Ваш выигрыш.

Если билет будет в 100 р и Вы выберите 10 цифр в билете,то в случае попадания:
5 цифр выигрыш будет 100рх5 -то есть выигрыш со 100 р будет 500 рублей.
6 цифр выигрыш будет 100рХ30 -то есть выигрыш со 100 р будет 3 000 рублей.
7 цифр выигрыш будет 100рХ100 -то есть выигрыш со 100 р будет 10 000 рублей.
8 цифр выигрыш будет 100рХ500 -то есть выигрыш со 100 р будет 50 000 рублей.
9 цифр выигрыш будет 100рХ1 500 -то есть выигрыш со 100 р будет 150 000 рублей.
10 цифр выигрыш будет 100рх10 000 000 -то есть выигрыш со 100 р будет 1 000 000 рублей.

К примеру если Вы выбрали билет стоимостью в 1000 рублей,и при этом выбрали в билете 3 цифры,то Ваш выигрыш,в случае попадания всех 3х цифр составит 30 000 рублей.
Если же Вы выбрали игру на 10 цифр и все десять цифр у Вас выпадут в данной игре,то сумма выигрыша с билета в 1000 рублей составит 10 000 000 рублей.

Выигрыш с сайта выводят очень быстро от часа и до 2-3х суток на все платёжные системы и самое главное -БЕЗ ОБМАНА!!
При выигрыше до 30 000 рублей подтверждения личности-НЕ ТРЕБУЕТСЯ!!
Выиграл-сразу ставишь на вывод деньги и ждёшь от часа до суток.
Если же Вы выиграли более 30 000 то в этом случае требуется ВЕРИФИКАЦИЯ ЛИЧНОСТИ!!
Проще говоря,перед тем как Вам выплатить деньги оператор попросит Вас подтвердить свою личность либо в скайпе,либо попросит выслать скан паспорта.
Не бойтесь,это нормальная практика у всех казино.Это БЕЗОПАСНО!
Верификацию нужно будет пройти всего один раз и всё.В дальнейшем Вы будете выводить деньги сразу же после вывода,любую сумму!!

Все вопросы прошу задавать в комментариях на канале под любым видео:
https://www.youtube.com/channel/UCvU6NXTC9ta00mljIN6DnAw?view_as=subscriber
И не забудь обязательно подписаться на канал,жамкнуть по колокольчику,для того
чтобы увидеть первым видео,где я онлайн выигрываю деньги.

Всё что знаю расскажу,подскажу,помогу Вам начать правильную игру.
Подскажу какие игры дают нормально а в какие лучше не пробовать играть.
В слотах и спорт-ставках я играл пару раз всего,так что в этом не смогу помочь,изучайте сами.
Всем удачных ставок.

С помощью этой схемы вы не станете миллионером, но почему бы не заработать 20-50 долларов (или даже больше) в день всего за 30 минут?
Это хорошие деньги за 30 минут, проведенные рядом с компьютером.
И это очень просто!

Ничего не нужно делать: нажимать на баннеры, смотреть видео, устанавливать приложения, слушать музыкуили делать ставки.
Ничего из этого вышеперечисленного!

Я много раз проверял схему на разных транзакциях — $ 1,5,10,20,50,100 $, и она работает.

Почему решил поделиться?
Хочу к своем основному доходу добавить еще доход от рефералов)

Принцип работы очень прост
— делаете депозит на любую сумму — отправлять деньги в Биткойнах
ВАЖНО! Можете даже не играть!
— делаете запрос на вывод средств в PayPal
— получаете + 20% к вашей сумме, которую вы заплатили.
Это невероятно!
И самое главное вы ничего не нарушаете, вы просто закинули денег, а потом передумали играть и вывели их обратно!

На мой взгляд, у них есть какая-то ошибка с подсчетом процентов комиссии, они написали в правилах, что они покрывают комиссию Paypal. Как я знаю, у Paypal действительно огромная комиссия, но они, вероятно, не знают, как выбирать страны с большими комиссиями, и просто устанавливают максимальную сумму.
И, как видно, прибыль казино позволяет это.

Но это не важно для меня, я использую это, и система работает)

Схема
1. Зарегистрируйтесь по моей ссылке — slotscasino.games/?ref=223
2. Нажмите «Касса» — выберите «Биткоин», введите сумму в долларах, которую хотите пополнить — нажмите «Перейти»
3. Скопируйте сумму в Btc и отправьте Биткоин
4. Подождите 15-30 минут, пока зачисляться деньги на ваш счет.
Подсказка:
Внесите деньги в Биткойн на любую сумму (выше 200 долларов еще не проверял), но я думаю, что вам не следует пытаться превысить 500 долларов, иначе они быстро найдут ошибку.
5. Зайдите в Кассу — нажмите на вывод и запросите снятие суммы через Paypal и получите свои деньги и + 20% дополнительного дохода!

Важный:
Если вдруг это не дает возможности выйти, нужно сделать мини-ставку хотя бы в 1 игре, хотя бы на 1 цент, так что у меня было пару раз, но после этого я начал снимать.
Зарегистрируйте свою реферальную ссылку и получайте % от каждого депозита ваших рефералов, как я.

«У бизнеса другая задача, им деньги зарабатывать надо»: об искусственном интеллекте

С какими проблемами сталкиваются исследователи искусственного интеллекта, как учатся нейросети и чем сильны российские разработчики, рассказал в интервью Indicator.Ru менеджер по развитию корпоративного бизнеса NVIDIA Антон Джораев.

— На одной из недавних конференций по искусственному интеллекту (ИИ), проходившей в Москве, много говорилось об исследованиях искусственного интеллекта в России и было заметно, что исследователи ИИ от бизнеса и инновационного сектора и исследователи ИИ от академической среды, например институтов РАН, часто друг друга не понимают и даже занимаются разными искусственными интеллектами. Почему так происходит?


— Действительно, люди из академической среды говорят об искусственном интеллекте по-другому, нежели специалисты в области прикладных исследований. Есть два понятия, первое — это общий искусственный интеллект (general purpose artificial intelligence). Как раз о нем рассказывают в фантастических фильмах и книгах. Второе — специализированный искусственный интеллект, нечто, имеющее более прикладной смысл и решающее конкретные задачи. Общий искусственный интеллект — более фундаментальная вещь, и им вот уже многие годы занимаются в академии. Бизнес и стартапы занимаются специализированным искусственным интеллектом, потому что у бизнеса другая задача, им деньги зарабатывать надо. Можно пытаться создать искусственный интеллект, который пройдет тест Тьюринга и будет неотличим от человека, а можно создать чат-бот, который не смог бы пройти тест, но который будет очень здорово и качественно обслуживать клиентов, звонящих в колл-центр банка, тем самым повышая их лояльность и снижая операционные расходы банку. Именно на решение подобных задач и заточены прикладные специалисты в области глубокого обучения (deep learning).

— Могли бы вы рассказать, как в России обстоят дела с исследованиями ИИ? Есть ли какие-то специфические национальные особенности?

— То, что делается в России, принципиально не отличается от того, что делается на Западе. Потому что задачи у бизнеса примерно совпадают. Очень многие стартапы в области искусственного интеллекта имеют русские корни, даже если они зарегистрированы в США. Возможно, это связано с тем, что у нас хорошая подготовка для математиков и разработчиков ПО. В индустрии софтверных решений очень много выпускников российских вузов. На самом деле, большинство успешных стартапов — это международные команды, поэтому не стоит искать национальные особенности. Синергетический эффект возникает, когда объединяются ресурсы разных людей. В качестве примера приведу специалистов по глубокому обучению. Их во всем мире не так уж много, и они, как правило, включены сразу в несколько проектов. Человек может писать научную работу по искусственному интеллекту в университете, быть сотрудником компании, специализирующейся на нейросетях, и участвовать в одном-двух стартапах.

— Многие эксперты отмечают, что сегодня основной проблемой в работе с искусственным интеллектом является то, что ИИ не может решать сложные задачи, например, узнать по паспорту фамилию стоящего перед нами человека. С какими еще задачами, которые кажутся простыми для человека, сегодня не может справиться искусственный интеллект?

— Цель создания специализированного искусственного интеллекта состоит как раз в том, чтобы решать сложные или простые, но объемные с точки зрения времени задачи. В этом ключе относительно простая задача — это та, под которую можно написать четкий алгоритм, и она будет решаться с высокой или заданной точностью. А вот когда алгоритм решения задачи непонятен, когда нет четких правил или критериев, то в этих случаях применяются глубокие нейросети. Сюда относятся такие задачи, как, например, распознавание лиц, речи, классификация растительности и типов застройки на аэрофотоснимках, регистрация нестандартных паттернов поведения и так далее. Недавно, например, нейросети научились распознавать человеческую речь, то есть превращать сказанные слова в текст с точностью, превосходящей точность человека. Если человек понимает 98 из 100 сказанных по телефону слов, то движок Deep Speech 2 от китайской Baidu понимает 99. Над этой задачей люди бьются уже долгие годы и решили ее с помощью глубокого обучения. Поэтому я бы не стал говорить, что есть классы задач, которые точно нельзя решить с помощью глубокого обучения. Проблема скорее может заключаться в том, что может быть недостаточно данных для обучения машины. Если у вас есть достаточное количество данных, то при прочих обстоятельствах (есть эксперты, понятная математика, достаточное количество вычислительных мощностей) можно натренировать нейросеть решать ту или иную задачу. Это касается сложных вещей, таких как самодвижущиеся автомобили. Такой проект, кстати, есть и у нас в NVIDIA.

За три месяца нам удалось научить машину ездить без дорог. Нейросети на входе в качестве данных для обучения подаются видеопотоки с установленных на автомобиле камер и ввод от водителя — угол поворота руля. Система тренируется, появляется функция, которая в результате преобразует данные с камер в данные управления. После этого автомобилю «разрешают» перемещаться самостоятельно. Это пример сложной задачи, которую от начала и до конца решает одна нейросеть. Она не знает, как выглядят светофоры, не знает, что дорога — это дорога, но система понимает, что, когда с камер поступают определенные данные, нужно осуществлять определенные действия.

Мастер Йода рекомендует:  24 простых и бесплатных инструмента для SEO и маркетинга

— Как происходит обучение?

— Приведу в пример распознавание символов. Есть цифры от нуля до девяти, можно сделать классический алгоритм машинного зрения, который будет на основании заданных признаков определять цифры. Для этого нужен специалист, который придумает критерии, алгоритмизирует, напишет программу. Есть другой способ. Можно дать черному ящику набор данных, который будет включать изображения и разметку — объяснение того, какой цифре соответствует изображение. Нейросеть на этих данных обучается, при каждой новой итерации связи между нейронами обновляются. Каждый раз подавая новые данные, мы приближаемся к результату, который мы хотим видеть.

После обучения мы подаем картинку, которую нейросеть раньше не видела, и она начинает делать предсказания. Если она правильно натренирована на хорошем наборе данных и ее архитектура подходит для этой задачи, она будет делать классификацию цифр на картинках достаточно точно. Есть другие виды машинного обучения. Например, обучение с подкреплением. Приведу пример. Лаборатория DeepMind (они же создали AlphaGo) разработала нейросеть, которая натренировалась играть в компьютерные игры. В 49 играх она победила с результатом, достичь которого человеку не удавалось. Когда ее обучали, ей на вход подавалось изображение — то, что видит человек, когда играет. И у нее было несколько вариантов, что делать в ходе игры. Если нейросеть делала правильный шаг, у нее увеличивалось количество очков, это и было подкреплением.

— Недавно в СМИ появилась информация, что переводчик Google создал свой собственный «внутренний» язык для перевода. То есть некие паттерны, которые позволяют осуществлять перевод, например, с корейского на японский в обход английского языка. И это при наличии только двух языковых пар (английский-японский и английский-корейский). Возможно ли появление подобного, не заложенного человеком, языка?

— Сама по себе идея искусственного языка не нова. Технически создать такой язык можно, но едва ли он получит распространение. Это будет язык общения машин друг с другом. Тут есть более интересный вопрос. Как система понимает значение слов? Для того чтобы компьютер мог сделать перевод с одного языка на другой или вообще осуществлять какие-то логические действия со словами, он должен понимать, что они значат. Значение слова очень четко определяется его контекстом. Если взять большой кусок текста и статистически подсчитать, в окружении каких слов встречается наше слово, то окажется, что для одинаковых по значению слов контекст будет почти одинаковым. Если с помощью специальных математических методов построить векторы значений для каждого слова, то можно оперировать не написанием этого слова, а неким математическим выражением, которое выражает значение этого слова. Например, если из вектора слова «Москва» отнять вектор, означающий слово «Россия», и прибавить туда «Англию», то получится вектор очень близкий по значению к вектору слова «Лондон». Суть в том, что система запоминает слово по его значению, по смыслу. Если тренировать эту систему на большом наборе текстов на разных языках и оперировать вектором значения слова в пространствах разных языков, то в результате и получается перевод. В итоге мы получаем представление слов в виде векторов. Причем именно значений слов, а не того, как они пишутся. И с этим значением можно играться, можно переводить с языка на язык. Все, что нам для этого нужно, это иметь некую функцию, которая из этого значения получит текстовое представление. Это и будет переводом, если для разных языков создать варианты этих функций.

— С какими основными сложностями сталкиваются специалисты по искусственному интеллекту?

— Я бы разделил специалистов на две категории: на тех, кто занимается бизнесом, и на тех, кто занимается исследованиями. Расцвет глубокого обучения, который мы наблюдаем сейчас, связан с тем, что стало доступно все необходимое, в первую очередь достаточное количество доступных вычислительных ресурсов. Оказалось, что мощные видеокарты, которые пользователи привыкли использовать для игр, прекрасно подходят и для обучения нейронных сетей. Теперь исследователям не нужно ждать очереди в суперкомпьютерный центр, ведь все необходимое обучение можно осуществлять на настольном ПК. NVIDIA обратила внимание на этот тренд еще несколько лет назад и к сегодняшнему дню успела создать не только специализированные графические процессоры для обучения и инференса (то есть применения — прим. Indicator.Ru) нейросетей, но и большой набор библиотек и фреймворков. Все эти инструменты доступны для разработчиков и исследователей бесплатно. Во-вторых, появились удовлетворяющие всем требованиям математические алгоритмы, которые реально можно положить на это железо. В-третьих, появилось достаточное количество данных, например базы данных изображений в интернете. Если говорить про исследования, проблемы с данными, наверное, нет. Если ученые решают понятную задачу, то в интернете есть куча размеченных изображений, ими можно свободно пользоваться. Свободно доступен практически весь необходимый софт. Что касается вычислительных ресурсов, то это проблемой тоже не является.

Бизнес же занимается более интересными задачами, где решение не всегда лежит на поверхности, там появляется проблема специфических данных. Взять, например, соцсети. Разработчики пытаются натренировать нейросеть, чтобы она предугадывала вкусы и интересы пользователя. У нее есть информация о разнообразных сторонах жизни и работы пользователей, и она пытается предугадать, какаой будет категория его следующей покупки, какую рекламу ему показать, какое видео или какой контакт ему порекомендовать, чтобы подольше удержать его на странице… Чтобы делать такие модели, нужны специфические данные, специфические алгоритмы, которые не лежат на поверхности, которые просто так из интернета скачать нельзя.

— А можете привести какие-нибудь примеры интересных задач?

— Приведу пример из сферы финансов. Как улучшить качество и скорость облуживания клиента и сократить количество людей в колл-центре? Есть скрипты, по которым работают сотрудники в колл-центре, и некое количество вопросов, по которым они могут помогать людям. А есть вопросы, по которым они людям сами помочь не могут и соединяют их со специалистами. При наличии статистики за несколько месяцев или лет работы: как люди звонили, что они говорили и чем заканчиваются эти звонки — можно натренировать нейросеть. Она будет с первых минут разговора понимать, что именно человеку нужно. Тем самым можно сильно сократить время телефонного разговора, клиент будет гораздо довольнее и специалистов в колл-центре нужно будет намного меньше. Это экономическая целесообразность, их можно занять чем-то более полезным..

Другой пример связан с использованием глубокого обучения для распознавания мусора. В этой сфере роботы являются идеальным заменителем, потому что с мусором никому не хочется работать.

Третий пример связан с индивидуальной подборкой лекарств. Один британский стартап занимается тем, что пытается для каждого конкретного случая разрабатывать свои лекарства, которые могут точечно воздействовать и наносить минимальный ущерб другим органам человека. Это требует обработки колоссальной информации.

— Этический вопрос: можно ли говорить о том, что в какой-то момент системы искусственного интеллекта смогут осознавать себя?

— В ближайшее время это вряд ли произойдет. Все то, что делается сегодня и завтра, все равно вещи, нацеленные на решение конкретных задач. И перейти с решения задач к постановке и переносу опыта — это уже принципиально другой шаг. Как его сделать, сейчас вряд ли кто-то понимает.

«Астера»: как заработать миллионы, познакомив заводы с искусственным интеллектом

Иван Исаев и Константин Быченков запустили компанию «Астера» в 2014 году в Самаре, пробились в «Сколково» с третьего раза и почти сразу получили заказ на анализ данных. При использовании искусственного интеллекта они снизили вероятность аварийных ситуаций в компании «Агротехно» на 75%. Потом «сумасшедшие математики» анализировали работу старых предприятий и учили компьютер давать рекомендации — например, когда лучше помыть оборудование, чтобы оно работало эффективнее. Такие советы позволили очередному клиенту начать экономить 600 млн рублей в год. За 4 года «Астера» вышла на оборот в 80 млн рублей, в прошлом году заработала 5 млн рублей. Предприниматели рассказали Inc., почему технопарк «Сколково» дважды отказывал им в получении статуса резидента, как связать горную добычу нефти с Big Data и как компания планирует захватить 30% рынка цифровизации промышленных компаний в России.

Иван Исаев занимался предпринимательством с 14 лет: школьником продавал сим-карты, — потом писал сайты. Студентом Самарского аэрокосмического университета (специальность «Прикладная математика и информатика») заинтересовался сетевыми технологиями и анализом данных. В 2014 году он искал новые идеи для развития и в отчетах Gartner и McKinsey прочитал прогноз экспертов: анализ большого массива данных, машинное обучение, искусственный интеллект будут самыми быстрорастущими рынками в течение ближайших 5-10 лет. Иван понял, что в России выгоднее всего заняться анализом больших данных в отраслях,

связанных с добычей полезных ископаемых, так как именно это направление развивается успешно. Тогда на конференциях и тематических мероприятиях предприниматель стал предлагать крупным компаниям делать пилотные проекты по анализу данных и внедрению искусственного интеллекта в бизнес-процессы, чтобы сэкономить до 10% бюджета на те или иные расходы. Предприниматель хотел заработать на экономическом эффекте своих решений (брать 15-20% от сэкономленных денег), также ему нужно было сделать первый проект для портфолио.

Через преподавателя Самарского аэрокосмического университета Иван познакомился с другим предпринимателем — Константином Быченковым, — тот работал топ- менеджером в сфере ИТ уже 15 лет и создал компанию, предлагающую в России и за рубежом услуги на базе алгоритмов машинного обучения. Иван и Константин зарегистрировали совместную компанию, которая стала заниматься обработкой данных для нескольких крупных зарубежных телеком-провайдеров, делать анализ данных серверов, разрабатывать программы по безопасности, предотвращению онлайн-мошенничества. Но партнеры хотели выйти за пределы узкой телекоммуникационной ниши, развить технологическую составляющую проекта и внедрять искусственный интеллект в работу старых предприятий.

И вот как предприниматели это сделали.


«Астера» в цифрах

млрд рублей достигает российский рынок систем на основе ИИ.

млн рублей — прибыль за 2020 год на группу компаний, включая аутсорс.

млн рублей — выручка группы компаний в 2020 году.

тыс. рублей стоил сервер для мощных вычислений «Астеры».

проектов реализовала «Астера».

человек работает в команде.

Переехали из Самары в «Сколково»: нашли первых клиентов и заработали 1 млн рублей

С проектом «Библиотека прогнозных методов и платформа непрерывной интеграции» мы подали заявку в «Сколково», чтобы попасть в самый мощный хаб в России по работе с инновациями. Нам нужны были клиенты, инвестиции и PR. К этому моменту мы собрали команду — 10 программистов на полной занятости, которые стали разрабатывать продукт по анализу данных для крупных компаний, — и специально для получения статуса резидента открыли ООО «Астера». По нашей задумке, система должна была анализировать данные и непрерывно обновлять пользовательские модели, подстраиваться под новые вводные.

Пробиться в «Сколково» с первого раза не удалось, но мы не сдавались. Процедура получения резидентства заняла больше года. Нам дважды отказывали. Нужно было доказать, что команда может выйти на международный рынок и обладает уникальной наукоемкой технологией.

Мы нашли сильных ученых из Москвы и Самары, которые помогли доработать математические методы. Работая с нами, ученые получили возможность применять мощные математические методы на реальных данных. Мы смогли убедить высококлассных специалистов работать с нами за относительно небольшие деньги, пусть для начала и на частичной занятости. На третий раз — в 2015 году — заявку в «Сколково» одобрили.

Мы не переехали из Самары в «Сколково» полностью. У нас есть несколько московских сотрудников, для них мы сняли офис неподалеку. Также у нас есть офисы в Самаре и Питере.

Первый контракт (на 1 млн рублей) — анализ данных в промышленности — мы подписали с компанией «Агротехно», которая занимается компрессорным оборудованием. Их проблема — вибрация выходных трубопроводов. Из-за этого на трубопроводе появлялись трещины и разрывы. Мы замерили собственными оригинальными датчиками необходимые данные и представили решение. Сделали

матанализ, незначительно изменили частоты вращения мотокомпрессоров, — появление трещин и аварийных ситуаций снизилось на 75%.

Благодаря хакатону акселерационной программы РВК мы познакомились с топ-менеджером компании Мобильные ГТЭС. Для них мы выполнили пилотный проект по разработке модели прогнозирования для мобильных газотурбинных электростанций, работавших в Крыму. МГТЭС, по данным финансовой отчетности ФСК, потребляют топлива на сумму до 6 млрд рублей в год. Если предположить, что за счет оптимизации промывок объект может сократить энергопотребление на 10%, то это составляет до 600 млн рублей в год чистой экономии. Эти цифры показались интересными, поэтому мы решили взяться за этот проект. Провели исследование данных и построили прототип математической модели, которая предсказывает, как оборудование будет себя вести. Результаты этой работы могли быть использованы в дальнейшем для разработки программы, которая в реальном времени измеряет, собирает текущие показатели датчиков и прогнозирует состояние оборудования через неделю, 30 дней и т. д. Но по ряду причин данная наша работа не вошла в промышленную эксплуатацию — для реализации такого масштабного проекта требовался крупный партнер, которого на тот момент у нас не было.

Создали библиотеку шаблонных решений: сократили работу над проектами на 50%

В 2020 году мы прошли сертификацию компании SAP и стали партнерами. Благодаря этому мы смогли сделать ещё несколько проектов в области добычи, металлургии и химии. Для для нефтедобычи мы разработали прогнозирование инцидентов при горизонтально-направленном бурении; для химических производств — оптимизацию цикла получения минеральных удобрений от аммиака и кислот до грануляции; для металлургии — прогнозировали качество литья.

С ростом количества проектов в портфолио для каждого вида оборудования у нас появились шаблонные решения. Мы получили программные коды, которые — с минимальными доработками — можно было использовать для других клиентов. Например, анализ моторов на разных промышленных объектах будет похожий, как и анализ бурового или химического оборудования. Для конкретной компании нужно дорабатывать только 25% всего объема.

У нас появились 30 решений, которые можно многократно использовать. Мы завели репозиторий на GitHub, где стали хранить приложения, и разработали платформу, чтобы постоянно следить за их состоянием. Модель со временем перестает давать точные прогнозы из-за смены исходных данных в состоянии оборудования. В таких случаях ее нужно переобучить, чтобы она снова давала правильные прогнозы.

Искусственный интеллект, технологии машинного обучения — хайповая, модная тема. На рынке ею занимаются 3 основных категории игроков. Первая — компании, развивающие эту технологию самостоятельно, пытаясь растить экспертизу; пример — Сбербанк, который создал центр компетенции Сбертех с большим штатом аналитиков данных, экспертов в области машинного обучения и ИИ. Вторая категория — крупные международные компании (SAP, IBM, SAS), которые по лицензии продают специализированное ПО для анализа данных.

Третья группа участников — специализированные команды, которые на опенсорсных технологиях строят свои модели под конкретные задачи. «Астера» относится к третьей группе. Конкуренция растет, на одной математике далеко не уедешь, нужно понимать достаточно глубоко бизнес клиента, — соответственно, возникла необходимость комбинировать знания об индустрии и математические подходы. Основной тренд на рынке сейчас — специализация компаний.

Рынок систем на основе ИИ в России достигает 20 млрд рублей.

директор департамента интеллектуальных приложений компании «Цифра»

Поработали над маркетингом: +30 заявок за первый месяц

Поначалу у нас было все хорошо с продуктом и технологиями, но плохо с упаковкой. Мы выглядели как сумасшедшие математики. Нужно было представлять продукт так, чтобы он был понятен обычному человеку. Мы долго думали над этим и смотрели, как продают себя похожие компании на западе.

Мастер Йода рекомендует:  11 инструментов для сканирования сайтов на наличие вредоносных программ


Мы изменили сайт (перевели тексты с научно-технического на русский, разработали дизайн, сделали мобильную версию), нарисовали новые презентации, больше заточили их на продажи (сделали акцент не на наукоемкости, а на пользе для клиента). На изменения — они произошли с приходом в наш проект основателя частной венчурной компании Disruptive.vc Дмитрия Масленникова — потратили несколько сотен тысяч рублей. Дмитрий предложил работать на «Астеру» бесплатно, за опцион, который может превратиться в живые деньги во время продажи компании.

Мы знакомимся с топ-менеджерами компаний — нашими потенциальными клиентами. Масленников основал неформальный Клуб корпоративных инноваторов — сообщество менеджеров, которые занимаются инновациями в больших компаниях вроде «Норникеля». Кулуарные встречи и разговоры помогают иметь прямой доступ к 30-60 крупным промышленным компаниям.

Создали маркетплейс: + 7 новых клиентов за 3 месяца

Чтобы расширить российский рынок, мы создали маркетплейс. Основным фокусом нашей работы стал анализ данных для сырьевого бизнеса, но к нам периодически обращаются и другие заказчики (ретейл, банки, телеком и др.), чтобы купить конкретные модели, которые могут быть собраны в маркетплейсе. Любые разработчики могут размещать там свои модели, а покупатели — тестировать и приобретать их по ежемесячной подписке, без капитальных вложений. Мы берем комиссию 2-5% от сделки.

Сейчас на площадке несколько десятков моделей. Среди них компьютерный анализ текста (NLP)

с применением ИИ и математической лингвистики или анализ и прогнозирование изменений клиентской базы.

Разработчики хотят продавать свои решения и делать это на хороших площадках. Мы выступаем как канал дистрибуции. Здесь есть и наши модели — снижение издержек, прогнозирование качества литой заготовки и содержания примесей или прогнозное техническое обслуживание бурового оборудования. С момента запуска маркетплейса — всего за 3 месяца — мы получили 7 новых клиентов.

Планы: занять 30% рынка в России

Сейчас «Астера» зарабатывает двумя способами. Во-первых, компания занимается разработкой решений для телеком-операторов. Выручка этого направления с 20 млн рублей в год в 2014 году выросла до 80 млн рублей в год в 2020 году. Во-вторых, компания развивает услуги для промышленности. В это направление вложены несколько миллионов рублей собственных средств компании. В 2020 году это направление принесло прибыль 1 млн рублей, что соответствует его финансовой модели.

У нас есть локальные планы на Россию: мы хотим занять 30% всего рынка промышленных предприятий по своему направлению. Есть планы и по выходу на международный рынок. Ряд гипотез мы хотим проверить в следующем году в Германии — стране с гигантской промышленностью.

Наши решения выйдут на глобальный рынок, в первую очередь, через партнерство с SAP. Мы были на выставке CEBIT в Германии в этом году, рынок там более зрелый, чем в России, явного лидера на нем нет. По оценке McKinsey, цифровизация производств в Европе принесет 2,5 трлн британских фунтов к 2025 году.

Мы начали оказывать услуги по аудиту предприятий и разработке дорожных карт по цифровой трансформации бизнеса. Это позволяет определить ключевые места, где целесообразно внедрить анализ данных. Основная проблема проектов с машинным

обучением в промышленных компаниях — у бизнеса часто нет достаточного количества данных, которые нужны для математики, они просто не собирают или не сохраняют их. Приходится тратить по полгода на получение цифр.

Что может искусственный интеллект в финансовом секторе

Материал подготовлен при участии Олега Корнышева, руководителя группы Advanced Analytics McKinsey в регионе ЕЕМА (СНГ, Ближний Восток, Турция и Африка), и Андрея Воздвиженского, эксперта банковской аналитической группы McKinsey

Высокая конкуренция и снижение нормы прибыли заставляют российские банки искать новые способы повышения эффективности. Одна из главных волшебных палочек – искусственный интеллект (ИИ), который одним дает более чем двукратное ускорение среднегодовых темпов роста выручки (CAGR), а другим – дополнительный центр прибыли в миллиарды долларов. Тем не менее сегодня менее 7% российских банков способны в полной мере использовать возможности ИИ в анализе больших данных.

Откладывание проектов внедрения искусственного интеллекта участниками российского банковского рынка может одних привести к существенному отставанию от конкурентов, а других – к полному исчезновению с рынка.

Деньги и технологии

Мировая динамика развития ИИ впечатляет: инвестиции в компании, специализирующиеся на искусственном интеллекте, в 2020 г. достигли $45 млрд, увеличившись в 3,5 раза по сравнению с 2020 г.

Технологический арсенал искусственного интеллекта внушителен уже сегодня.

С некоторым упрощением его можно разделить на пять больших групп: машинное обучение, обработка естественного языка, алгоритмы машинного зрения, программные агенты, или боты и, наконец, робототехника. Использование этих технологий, еще недавно проходивших по разряду научной фантастики, эффективно уже сейчас. ИИ принимает решения быстрее, делает это точнее и дешевле человека. Не зря больше половины российских компаний уже выделили бюджеты на внедрение решений на основе углубленной аналитики.

Один из трех

Согласно исследованию Глобального института McKinsey (MGI), финансовый сектор наряду с телекоммуникациями и хайтеком – наиболее перспективная площадка для внедрения ИИ. Причина – значительный экономический эффект в работе с клиентами, риск-менеджменте, повышении эффективности. ИИ в финансовой сфере уже разрабатывает продукты для перекрестных и дополнительных продаж, оптимизирует ценообразование, сокращает отток клиентов, идентифицирует их по голосу или лицу, оценивает кредитные риски, выявляет мошенников, прогнозирует спрос.

Многие мировые банки переходят от единичных случаев использования ИИ к полноценным программам внедрения. По данным McKinsey, уже сегодня более 80% крупных банков применяют эти технологии. В России тенденция та же – проекты по внедрению ИИ входят в повестку дня руководителей 50% российских банков. Достаточно сказать, что один из крупнейших российских банков, по признанию его руководителя, сейчас зарабатывает на внедрении искусственного интеллекта более $2 млрд.

Лучше, чем люди


Характерный пример применения ИИ – кредитный скоринг, сокращающий убытки крупнейшим игрокам на рынке автокредитования США за счет более точной оценки риска заемщика на 23–25%. В свою очередь, один из крупнейших банков в мире использует искусственный интеллект для найма персонала, получая эффект от более точного выбора оптимального кандидата. В России один из банков «большой тройки» принимает 98% решений о выдаче кредитов физическим лицам с использованием искусственного интеллекта.

Исследование McKinsey показывает, что у кредитных институтов, которые внедряют ИИ в масштабе всей организации, показатель cost-to-income (отношение операционных расходов к доходам) на 12 процентных пунктов ниже, чем в среднем по рынку.

Семь элементов успеха

На основе исследования удалось сформулировать основные составляющие успеха компаний, внедряющих искусственный интеллект. Первый – корпоративная культура и готовность к работе с новыми инструментами. Особая роль принадлежит управленческой команде: шансы повышаются, если топ-менеджмент знаком с современными цифровыми технологиями не понаслышке. Успешные компании дают приоритет ИИ-проектам. Еще одна основа успеха – правильная организационная модель.

Успешные программы в обязательном порядке включают управление талантами – наем сотрудников с новыми компетенциями и развитие уже работающего персонала. Помимо этого ИТ-системы должны отвечать требованиям специалистов по обработке и хранению данных. И наконец, сами данные, которые должны быть полезны, значимы и достаточны для обработки.

Особый путь

При внедрении ИИ компании часто помнят лишь о технологических аспектах проекта. Отличие России – эта проблема не так критична, как для остального мира в силу мощной математической школы. Наши слабые места – невыстроенные процессы в организации, в том числе отсутствие правильной системы верификации моделей или процесса переобучения ранее построенных моделей. А культурный аспект – готовность персонала компании принимать новое, использовать подход test and learn – и вовсе зачастую становится неразрешимой задачей. Хорошей практикой в типичном российском случае, как показывают уже реализованные программы, является реализация нескольких небольших модельных проектов перед полномасштабным развертыванием программы. Это снижает у менеджмента страх неудачи, у персонала – недоверие к новому инструментарию.

Мнения экспертов банков, финансовых и инвестиционных компаний, представленные в этой рубрике, могут не совпадать с мнением редакции и не являются офертой или рекомендацией к покупке или продаже каких-либо активов.

Россияне могут подзаработать на обучении искусственного интеллекта

На базе блокчейн-проекта Dbrain, занимающегося обучением искусственного интеллекта, была запущена платформа Handl, с помощью которой все желающие, в том числе и россияне, смогут получить дополнительный доход.

Проекту требуются разметчики – люди, которые определяют, какие именно объекты расположены на картинках и отмечают их. Например, если на фотографии находится несколько автомобилей, то разметчик должен выделить на ней, например, только седаны. Или при наличии надписи «Xiaomi Redmi Note 7» нужно определить, какие из слов относятся к названию продукта, а какие – к названию бренда. Эти действия нарабатывают базу данных, на основе которых искусственный интеллект в будущем сможет идентифицировать объекты самостоятельно.

Для начала выполнения задач необходимо зарегистрироваться на платформе и пройти короткое обучение. Зарабатывать на обучении искусственного интеллекта можно до 3 долларов в час, 25 тысяч человек уже опробовали новый сервис.

Напомним, что ранее эксперт ВНИИ труда поделилась своими мыслями насчет изменения ситуации на рынке работы к 2025 году.

Как я искусственный интеллект торговать научил

Однажды великий гуру трейдинга и знаток анекдотов Александр Михайлович (который Герчик) в одном из своих семинаров рассказал про один случай, когда он пытался алгоритмизировать работу с уровнями и нанял целого математика, чтобы тот разработал мат.аппарат и запрограммировал сигналы для отбоя/пробоя. Целый математик бился над задачей как рыба об лед, но, видимо, математик он был так себе и поэтому задачу решить не смог.

Даже я, на тот момент имеющий в активе три класса церковно-приходской, долго недоумевал, как можно было не решить такую простейшую задачу. Это же легче легкого, думал я: хочешь запрограммировать горизонтальные уровни — тупо вбей в систему справочник круглых чисел, хочешь запрограммировать вершину параболы — пиши регрессию. И так далее.

Потом времена ушли далеко вперед и появился Искусственный Интеллект (ИИ), который легко решает эту задачу, даже без понимания, как оно должно работать.
Собственно, ИИ появился еще лет 50 назад. Но в те давние времена (уже почти былинные), когда и трава была зеленее и небо голубее, компьютерное железо было не способно решать задачи такого уровня. Сегодня ситуация изменилась.

ИИ сейчас развивается семимильными шагами.
У всех сейчас на слуху глубинное обучение, нейронные сети и прочий мэшинг лёнинг.
ИИ уже обыгрывает человека в шахматы, ИИ умеет определять, кто изображен на картинке. Доисторический ИИ давно умел распознавать дорожные знаки, а современный ИИ уже умеет водить машину без водителя.
ИИ уже умеет понимать человеческую речь и умеет переводить с любого языка на любой.
ИИ уже может узнать человека по его лицу.
ИИ уже сегодня может выдержать 5-тиминутный тест Тьюринга, а лет через 7 сможет пройти его полностью.

Так вот, мы все знаем, что основной критерий успешного трейдинга — научиться видеть тренды и паттерны. Тренды и паттерны дают понимание, куда дальше пойдет цена акции. Понимание дает статистическое преимущество, а преимущество позволяет зарабатывать.

Однажды у меня возникла идея: а не прикрутить ли ИИ к торговле и не обыграть ли мне это казино биржу?
Ведь ИИ сможет определять тренды и паттерны за меня, обучаясь самостоятельно.

Углубившись в эту тему, я с удивлением обнаружил, что появились отличные мощнейшие инструменты для работы с ИИ.

Во-первых, я открыл для себя такой гениальный язык, как Python.
Как думаете, сколько строчек занимает программа на питоне для распознавания текста из картинки? 4 строки!
А программа на питоне, читающая данные из Excel, выполняющая их фильтрацию и выводящая гистограмму? 6 строчек!!
В какой еще полноценной программе, работающей и на Windows и на Маке и на Линуксе, вы сможете нарисовать синусоиду всего за 5 строк кода?!

Во-вторых, для питона разработана огромная куча библиотек, в том числе мощнейшая библиотека для машинного обучения от самого Google, позволяющая строить нейронные сети всего за 30-40 строчек кода.

В итоге я создал нейронную сеть, которую обучил на 4 000 000 исторических котировках. Все по науке — обучающая выборка, валидационная, тестовая. Обучение — процесс тяжелый, требует хорошего железа и выполняется часами.

В итоге получилась модель, которая получает на входе примерно 30 параметров и предсказывает цену актива в следующем временном периоде.


Естественно, как и в любых других моделях, предсказать цену со 100% точностью невозможно. Да это и не нужно. Нейросеть в этом смысле не исключение, но точность модели на тестовой выборке получилась весьма высокой (о цифре умолчу) — совершенно точно дающей весомое статистические преимущество.

— Логику принятия нейросетью решений объяснить нереально. Модель каким-то образом видит известные мне паттерны. Плюс она видит что-то еще, мне непонятное.

— Уровни таки работают (Тимофей, привет!). За все виды уровней не скажу, но проверенная мной пара вариантов — да.

— Технический анализ в отрыве от фундаментала — работает

— Предсказать цену актива в следующем году или даже в следующем месяце можно, но точность будет крайне низкая. Точность резко повышается при минимизации таймфрейма

Как искусственный интеллект помогает зарабатывать деньги

А вы знаете, что технологии искусственного интеллекта уже успешно работают в банках?

Чтобы не быть голословным и глубже погрузиться в эту тему, нас пригласили в блог-тур в компанию Програмбанк на встречу с Генеральным директором Евгением Хохловым. Тема встречи — технологии искусственного интеллекта в банковской отрасли.

Нам рассказали о компании, которая является одним из лидеров на рынке программного обеспечения для финансовых институтов, провели обзорную экскурсию.

Главный офис Програмбанка располагается недалеко от станции метро Тульская, есть также представительства в других городах России — Воронеже, Иркутске и Орле.

Програмбанк основан в 1989 год, средний возраст работников показался молодым — около 30 лет.

Экскурсию с нами проводил Виталий Занин — Директор по работе с клиентами и маркетингу.

Он же знакомил нас с сотрудниками и руководством.

В кабинетах кипела работа и царил творческий беспорядок.

Обстановка была по-домашнему уютной.

Сразу видно, что люди заняты любимым делом.

И вот наконец-то нас встретил Евгений Николаевич Хохлов,

и мы собрались в переговорной комнате, где на стенах красовались достижения компании, грамоты, дипломы, сертификаты.

Каждый участник блог-тура рассказал немного о себе, чем он занимается. Мы рассказали о кафедре психофизиологии МГУ имени М.В.Ломоносова, о рисках, связанных с человеческим фактором, об инструментальной детекции лжи, биоуправлении, нейромаркетинге. А также об объективных показателях стресса человека.

После того, как гости представились, и все познакомились, Евгений Николаевич рассказал нам о проблемах, стоящих перед банковской сферой, способах их программного решения, а также о возможных перспективах дальнейшего развития.

Основной акцент, на мой взгляд, в его докладе-беседе был уделен идее удержания банками своих клиентов и развития взаимодействия между клиентами, о возможности использования базы данных клиентов для обмена опытом между клиентами банка. Приводил примеры успешных банков, внедривших новые идеи, основанные на искусственном интеллекте, позволяющие им зарабатывать деньги.

Евгений Николаевич пообещал через пару лет реализацию в Програмбанке принципиально нового банковского продукта, основанного на технологии искусственного интеллекта!

Общение было интересным и динамичным. Выпиты не одна-две чашки чая. Евгений Николаевич парировал острые вопросы, устранял наши пробелы в знаниях деталей банковского бизнеса. Говорил просто о сложных вещах легко и с энтузиазмом!

В конце нас ждал сюрприз — подарки от компании,

и, главное, сборники стихов Евгения Николаевича Хохлова с автографом автора и теплыми пожеланиями!

Ну что ж, ждем обещанного нового банковского продукта!

Добавить комментарий