В то время как с помощью искусственного интеллекта IBM Watson лучше докторов диагностирует рак, MasterCard и PayPal — отсекают мошеннические операции, а беспилотная техника начала летать наравне с «пилотной», российский бизнес отказывается верить в «великую силу» машинного обучения и искусственного интеллекта. Внедрения успешны, но единичны. Чтобы исправить ситуацию и на практике показать компаниям все возможности подобных технологий, «Инфосистемы Джет» со своими партнерами «М.Видео», «АльфаCтрахование» и банком «УРАЛСИБ» проводят онлайн-чемпионат по ML/AI — RAIF-Challenge 2017 в рамках форума RAIF (Russian Artificial Intelligence Forum). Чемпионат пройдет с 20 сентября по 25 октября.
«Это дорого», «вряд ли это работает», «это какая-то непонятная магия» — вот типичные высказывания российских компаний в адрес технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Отсутствие публичных кейсов «подливает масла в огонь». Тем временем лондонские полицейские с помощью искусственного интеллекта ищут распространителей наркотиков в Instagram по кодовым словам и хэштегам.
Зачем ML/AI бизнесу?
Технологии ML/AI позволяют решить огромный пласт бизнес-задач на базе уже накопленных компанией данных: от оптимизации себестоимости конкретного бизнес-процесса до создания новой услуги. Возможные варианты применения в той или иной отрасли можно перечислять долго, вот лишь некоторые из них:
- в финансовом секторе — оценка заемщика, оценка рисков кредитования или вложения в финансовые рынки, персонифицированные предложения и т.п.
- в промышленности/ТЭКе ML/AI часто идут рука об руку с IoT при разработках новых товаров, отслеживании качества и т.п.
- в ритейле — снижение затрат на обслуживание клиентов (роботы для автоматических ответов и перенаправления клиента) и персонифицированные предложения
- в медицине — справочники для помощи врачам, анализ фото и данных для оценки рисков при разработке лекарств
- в интернет-компаниях — фильтрация пользовательского контента, предоставление сервисов и т.д.
Для кого RAIF-Challenge 2017?
Принять участие в Чемпионате могут эксперты в сфере Data Science и талантливые молодые специалисты, студенты или выпускники технических вузов и представители IT-стартапов. Словом, все, кто связывает свое профессиональное развитие с технологиями ML/AI и хочет достичь новых карьерных вершин в этом направлении.
Основные составляющие Чемпионата:
• работа с реальными данными крупных российских компаний
• отраслевое разнообразие и возможность выбора от 1 до 3 номинаций:
1) AI в банках
2) AI в ритейле
3) AI в страховании
• свобода в определении бизнес-задачи и ее решении — организатор не ставит жестких ограничений
• опытные наставники, они же члены Экспертного жюри
• денежное вознаграждение 350 000 рублей для каждой из трех команд-победителей
• возможность дальнейшей реализации своих наработок в реальных проектах для крупного бизнеса
• отраслевое разнообразие и возможность выбора от 1 до 3 номинаций:
1) AI в банках
2) AI в ритейле
3) AI в страховании
• свобода в определении бизнес-задачи и ее решении — организатор не ставит жестких ограничений
• опытные наставники, они же члены Экспертного жюри
• денежное вознаграждение 350 000 рублей для каждой из трех команд-победителей
• возможность дальнейшей реализации своих наработок в реальных проектах для крупного бизнеса
Три команды-победителя, представившие лучшие решения, получат по 350 000 рублей каждая и возможность реализовать свои идеи у партнеров RAIF в виде пилотных проектов
Что в заданиях Чемпионата?
Партнеры RAIF-Challenge 2017 обозначили приоритетные направления, в которых они видят потенциал для внедрения технологий (подробнее — на сайте Чемпионата). Но строгих ограничений нет. Ключевая задача участников — создать аналитическую модель на базе технологий ML/AI, которая позволит представителю отрасли увеличить прибыль или снизить издержки.
Владимир Молодых
директор по разработке и внедрению ПО компании «Инфосистемы Джет»
«В Чемпионате по искусственному интеллекту участникам предоставляется, в первую очередь, шанс громко заявить о себе на рынке. И, конечно, получить реальные контракты, продемонстрировав на практике полезность данных технологий для крупного бизнеса. Мы решили не делать жестких ограничений в постановке задач перед участниками. Главный критерий оценки — польза для отрасли в целом и для конкретного бизнеса»
Вот примеры задач Чемпионата
![](https://habrastorage.org/getpro/tmtm/articles/tld/images/1642048/tild6664-3537-4834-b065-393863366339__1.png)
Банк накапливает информацию об активности клиентов и регулярно проводит мероприятия по привлечению новых и удержанию действующих клиентов. Участникам конкурса предлагается сфокусироваться на второй задаче: удержании действующих клиентов, а именно, на борьбе с оттоком. На основании данных о клиентах, их договорах, картах и активности необходимо:
- Вывести определение оттока.
- Построить математическую модель, которая будет предсказывать вероятность оттока клиентов, а также предложить методы борьбы с этим явлением с точки зрения бизнеса.
![](https://habrastorage.org/getpro/tmtm/articles/tld/images/1642048/tild6639-6635-4530-a132-356561306339__3.png)
Рентабельность ОСАГО как вида страховой деятельности сегодня сокращается — в том числе из-за роста мошенничества. Для борьбы с ним служба безопасности «АльфаСтрахования» старается выявлять и расследовать подозрительные убытки на стадии урегулирования. При этом специалисты компании тратят немало времени на проверку проблемных случаев, которые не являются мошенническими. В рамках конкурса нужно создать аналитическую модель, которая позволит на основе имеющихся данных о текущих страховых случаях определять вероятность мошенничества.
![](https://habrastorage.org/getpro/tmtm/articles/tld/images/1642048/tild3361-3731-4434-b136-343666653937__2.png)
Онлайн-торговля выступает драйвером рынка электроники и бытовой техники. В этих условиях важно сделать покупательский путь в интернете максимально удобным. Одним из показателей эффективной работы сайта является растущая конверсия, т.е увеличение количества посетителей, перешедших в статус покупателей. Эту задачу и предлагается решить участникам Чемпионата. Это могут быть модели, которые описывают потенциал посетителя к покупке или выявляют группы клиентов, требующие определенной реакции со стороны интернет-помощника. Другие варианты связаны с построением алгоритма интерактивных товарных рекомендаций либо с выявлением проблемных (тупиковых) путей покупателя на сайте.
Каждая из команд-разработчиков (до трех человек) сможет принять участие в одной, двух или всех трех отраслевых секциях. Результатом их конкурсных работ должны будут стать конкретные предложения для бизнеса — например, по созданию новой услуги на базе имеющихся данных, по оптимизации себестоимости определенного бизнес-процесса компании, по снижению убытков или получению сверхприбыли. В частности, это могут быть способы выявления недобросовестных владельцев страховок, варианты увеличения конверсии на сайте, прогнозирование оттока депозитов в банке, решения для привлечения новых и удержания существующих клиентов и т.д.
Напомним: три команды-победителя, представившие лучшие решения, получат по 350 000 рублей каждая и возможность реализовать свои идеи у партнеров RAIF в виде пилотных проектов.
«Инфосистемы Джет» — крупный системный интегратор в сфере информационных технологий, на рынке с 1991 года. Входит в ТОП-20 ИТ-компаний страны. Основные направления деятельности: бизнес-решения и программные разработки, ИТ- и телекомунникационная инфраструктура, информационная безопасноcть, ИТ-аутсорсинг и техническая поддержка, управление комплексными проектами и др. Компания реализует проекты в области ML и AI.
Путь участника
Ознакомиться с условиями конкурса
Выбрать номинацию:
• AI в банках;
• AI в ритейле;
• AI в страховании.
• AI в ритейле;
• AI в страховании.
Подать заявку
Отправить презентацию с решением организаторам до 25 октября 2017 г.
Выбор 3 команд-победителей
7 ноября — выступление команд-победителей на RAIF
RAIF-Challenge 2017
Дней
Часов
Минут
Секунд