Опрос Arenadata: почти 90% компаний заинтересованы во внедрении ИИ
В финансовом секторе ИИ чаще всего применяют для обслуживания клиентов через чат-боты и виртуальных ассистентов (23,2%), для обнаружения мошеннических операций (18,4%) и персонализированных финансовых рекомендаций (14,7%). Например, РСХБ применяет платформу RAISA для работы с ИИ. С её помощью пользователи загружают и предварительно обрабатывают внешние данные, передавая их в "песочницу". Также банк задействует данные из "песочницы" для создания и обучения моделей машинного обучения. МКБ использует ML-модели для скоринга: оценивает кредитоспособность розничных клиентов и анализирует риски по корпоративным и розничным продуктам. В части генеративного ИИ банк ведёт несколько экспериментов - уже разработан чат-бот для автоматической маршрутизации ИТ-инцидентов в сервис-деск, а также проводится тестирование пилота по генерации кода с помощью ИИ-технологий.
При оценке уровня зрелости управления данными в финансовых организациях были получены следующие результаты: 28,7% респондентов указали на наличие базовых процессов сбора и хранения информации, однако отметили нестабильное качество данных. Чуть меньшее число участников опроса (27,5%) сообщили о внедрении политик управления данными и частичной автоматизации соответствующих процессов. Каждый пятый респондент (20%) подтвердил, что в их компаниях осуществляется мониторинг качества данных с применением различных метрик.
Основные вызовы при работе с IoT-данными в промышленных организациях включают интеграционные сложности (32,5%), отсутствие real-time-аналитики (24,1%) и нехватку квалификации в Data Science (15,7%).
Ключевые направления для автоматизации в реальном секторе распределились следующим образом: производственные линии (предиктивное обслуживание и контроль качества) - 22,6%, финансово-закупочная деятельность (алгоритмическое ценообразование и управление запасами) - 20%, а также логистика и цепочки поставок (оптимизация маршрутов и прогнозирование спроса) - 19,1% респондентов. При этом эксперты уверены, что при автоматизации нет смысла в полном исключении из процессов человека.
При анализе вовлечённости бизнеса в построение платформы данных опрос выявил, что 56,4% компаний отмечают частичное участие бизнес-подразделений в этом процессе, тогда как 21,8% респондентов констатируют их высокую степень вовлечённости.
Если говорить о ключевых проблемах при внедрении data-проектов, то почти треть (28,8%) организаций испытывают дефицит квалифицированных кадров, 27,7% преодолевают внутреннее сопротивление изменениям, а четверть (24,3%) отмечают нежелание бизнеса инвестировать в подобные инициативы.
Рассматривая преимущества комплексной платформы от вендора c возможностью гибкой компоновки, участники опроса отметили три ключевых фактора: почти треть (28,1%) компаний ценят гарантированную совместимость компонентов, свыше четверти (27,5%) - постоянное обновление функционала, а для 24,2% решающим аргументом становится сокращение совокупных затрат благодаря отказу от интеграции разрозненных компонентов.
"Данные - это новый кислород промышленности. Без них предприятия просто перестают дышать. 32% компаний уже задыхаются от проблем с интеграцией IoT-данных, 24% - от отсутствия real-time-аналитики. Но те, кто научился "дышать полной грудью", прогнозируют поломки до их возникновения, оптимизируют логистику в реальном времени и превращают сырые показатели датчиков в конкурентные преимущества. Поэтому в Arenadata мы создаём не просто продукты - мы проектируем "лёгкие" для цифровой трансформации промышленности", - подчёркивает Максим Власюк, директор департамента Группы Arenadata по работе с промышленным сектором.