«Применение нейротехнологий и ИИ в цифровизации экономики»

Освоение технологий ИИ в разных отраслях экономики в значительной
степени связано с уровнем их цифровизации. Экономика переходит на новый
уровень, она становится зависимой от технологий, на базе которых работают
практически все экономические процессы. В этой связи, становятся
актуальными исследования, связанные с изучением и разработкой
методологии искусственного интеллекта и его роли в развитии цифровой
экономики.

Цифровизация экономики – это повсеместное внедрение цифровых
технологий в экономику. Это явление вызвано стремительным развитием
информационных технологий, микроэлектроники и коммуникаций в
большинстве стран мира.
Цифровая экономика характеризуется на порядок более быстрым
возвратом вложенных инвестиций в конкретные проекты и более высокой
доходностью по отдельным проектам, которые можно практически
реализовать и, следовательно, этот вопрос затрагивает проблему вне
предприятий и организаций, куда межгосударственные объединения и
страны должны направить свои ресурсы, в том числе и финансовые.
Ключевыми факторами в цифровой трансформации экономики,
формирующими ближайшее будущее, являются информационные
технологии, которые условно разделены на 4 блока:
1) Большие данные (big data).
2) Интернет вещей.
3) Блокчейн.
4) Интеллектуальные информационные технологии.

Искусственный интеллект (ИИ) — комплекс технологических
решений, имитирующий когнитивные функции человека (включая
самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и
позволяющий при выполнении задач достигать результаты, как минимум
сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека.
Нейротехнологии – технологии, которые используют или помогают
понять работу мозга, мыслительные процессы, высшую нервную
деятельность, в том числе технологии по усилению, улучшению работы
мозга и психической деятельности.

Основными тенденциями развития рынка искусственного интеллекта
являются:
1) Развитие роботизированных сервисов с помощью ИИ и избавление
от человеческого фактора и освобождения человека от монотонной
работы путем автоматического создания программного обеспечения.
2) Расширение вычислительных и функциональных возможностей
программных продуктов.
3) Новые методы машинного обучения, которые ускоряют разработку
и реализацию решений в области ИИ в условиях ограниченного
количества данных
4) Повсеместное применение ИИ.

Области применения ИИ обширны, а среди наиболее перспективных
стоит выделить:
1) Банковское дело (управление рисками, прогнозирование, чат-
боты в мобильных банковских приложениях).

2) Информационная безопасность (технологии борьбы с
мошенничеством, анализ старых угроз и предупреждение новых, сведения
для создания общей базы данных).
3) Промышленность (контроль производственных процессов, их
оптимизация, диагностика оборудования, информация о поломках,
профилактические мероприятия, автоматизация).
4) Торговля (анализ покупательской активности и эффективности
маркетинговых стратегий, управление закупками, разработка
персонализированных программ лояльности, глубокая аналитика).
5) Медицина (ведение документации, диагностика).

Подавляющее большинство глобальных финансовых компаний либо
уже внедрили, либо в настоящее время работают над внедрением ИИ.
ИИ могут выполнять следующие задачи:
1. Имитация живых сотрудников с помощью чат-ботов и голосовых
помощников
2. Углубление связей с клиентами и предоставление им
персонифицированных предложений
3. Оценки рисков, выявления и предотвращения мошенничества с
платежами
4. Автоматизация трудоемких операций
5. Накопление огромных массивов данных
6. Ускорение инновационных циклов
7. Прогнозирование котировок на фондовых биржах
Главные барьеры для развития технологий ИИ в финансовой сфере:

1) возможность сбора и обмена деперсонализированных данных для
обучения решений с соблюдением всех норм закона и защиты данных
граждан.
2) нехватка квалифицированных специалистов дата-сайентистов

Учитывая возможности ИИ его применение в торговле является
важным фактором, повышающим прибыль компаний.
Задачи ИИ в сегменте онлайн-ритейла:
1) Прогнозировать будущие конверсии.
2) Увеличить ROI (окупаемость инвестиций) рекламных кампаний.
3) «Умный ассистент», помогающий клиентам находить нужные
товары.
4) Только персонализированные предложения.
5) Прогнозировать путь клиента.
6) Сократить количество человеческих ошибок при планировании
цепочки поставок.
7) Обнаруживать проблемы до того, как они возникнут.
Основополагающими направлениями развития ИИ-технологий в
мировой розничной торговле являются анализ аудитории и персонализация,
рациональное планирование рабочего времени персонала и оптимизация
трудозатрат.

На данный момент примеры внедрения искусственного интеллекта в
российских промышленных компаниях единичны, но все они подтверждают
эффективность технологии.
В промышленном секторе ИИ реализует следующие задачи:

1) система для наблюдения за промышленной безопасностью
работников,
2) безопасное перемещение подвижных объектов на производственной
площадке,
3) анализ видеоряда для исключения неблагоприятных ситуаций на
производстве,
4) видеоконтроль качества продукции,
5) контроль работоспособности производственного оборудования и
оптимизации работы производственного персонала.
6) Составление тепловых карт
7) Система электронного документооборота

Говоря о перспективах ИИ, следует сказать о том, что уже активно
разрабатываются платформы для высокопроизводительного глубокого
обучения, платформы для обучения виртуальных помощников, новые
архитектуры нейросетей, гибридные модели интеллекта и т.д.
Показательно, что инженерам из гонконгской компании удалось
сконструировать первого в мире киборга, обладающим искусственным
интеллектом, а также системой распознавания визуальной и аудио
информации. Следующий шаг на пути развития ИИ – научить роботов
социальным навыкам.
Отдельно следует выделить системы для беспилотных автомобилей,
технологии для исследования молекулярных структур, работу по улучшению
когнитивных функций ИИ и т.д. Важным является направление, в рамках
которого системы ИИ смогут познавать мир и анализировать происходящие
события подобно людям.

Список литературы 

Захаров Д. В. Цифровизация экономики: проблемы и перспективы // Развитие науки, национальной инновационной системы и
технологий: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 13 мая 2020г.: Белгород: ООО
Агентство перспективных научных исследований (АПНИ), 2020. С. 102-107.

Зубарев А.Е. Цифровая экономика как форма проявления закономерностей развития новой экономики // Вестник ТОГУ. -2017 - № 4 (47). -
С. 177-184.

Милых В. Использование искусственного интеллекта – неотвратимое будущее промышленности.
https://softline.ru/about/blog/ispolzovanie-iskusstvennogo-intellekta-neotvratimoe-buduschee-promyishlennosti (дата обращения: 03.04.2022)

Мухина, Е. Р., Серебрянский, Д. И. Этапы развития искусственного интеллекта по отношению к экономической безопасности частного и
государственного секторов //Вектор экономики. 2018. № 2 (20). С. 19-31.

Осипов Г. С. Лекции по искусственному интеллекту; Либроком - М., 2014. - 272 c.

Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. Горячая линия - Телеком - М., 2012. - 520 c.

Баррет Д. Последнее изобретение человечества: искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens / Д. Баррет. — М.: Альпина нон-
фикшн, 2015. — 304 с.

Искусственный интеллект в сфере ритейла: возможности и перспективы. [электронный ресурс] URL:
https://vc.ru/marketing/66375-iskusstvennyy-intellekt-v-sfere-riteyla-vozmozhnosti-i-perspektivy (дата обращения: 03.04.2022)

Искусственный интеллект в сфере финансовых технологий. [электронный ресурс] URL:
https://cdo2day.ru/cifrovoj-analiz/iskusstvennyj-intellekt-v-sfere-finansovyh-tehnologij/ (дата обращения: 03.04.2022)