В условиях турбулентности, санкций и перестройки экономики компаниям все сложнее принимать взвешенные решения. Интуиция и старые подходы больше не работают — требуются грамотный анализ данных и современные технологии. Однако просто собирать информацию недостаточно, важно уметь ее эффективно анализировать.

Какие технологии для работы с данными помогут бизнесу в России адаптироваться к изменениям и находить новые точки роста? Разберем главные тренды.

Переход от объяснимого ИИ к ответственному

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью цифровой трансформации в России. Его внедрение позволяет автоматизировать процессы, улучшать аналитику и повысить качество обслуживания клиентов. Сегодня ИИ активно используют в банковском секторе, розничной торговле и промышленности, но не все так гладко, как может показаться на первый взгляд.

Ошибки алгоритмов при обработке данных, предвзятость и недостаточная прозрачность могут стать угрозой для бизнеса и его клиентов. Например, проблемы с беспилотным транспортом и неэтичное поведение чат-ботов уже привлекли внимание регуляторов, и теперь компании обязаны обеспечить необходимый уровень контроля и безопасности технологий. Эти и другие проблемы подталкивают индустрию к развитию концепции ответственного ИИ. Что это значит?

Технологии должны не только приносить пользу бизнесу, но и быть прозрачными, предсказуемыми и этичными. В этом помогает объяснимый ИИ — технология, которая делает работу искусственного интеллекта понятной и управляемой, снижая риски и повышая доверие пользователей.

Концепция ответственного ИИ активно обсуждается в России и постепенно внедряется в различных отраслях, особенно в финансовом, государственном и промышленном секторах, где прозрачность алгоритмов и соблюдение нормативных требований играют ключевую роль.

Что такое ответственный ИИ

Концепция ответственного ИИ — это подход, при котором алгоритмы работают без предвзятости, учитывают правовые и этические нормы, а их решения можно проверить и объяснить. В России такой подход особенно важен из-за требований к защите персональных данных и соблюдению норм цифрового суверенитета.

Как ответственный ИИ помогает бизнесу:

Исключает предвзятость в алгоритмах, что важно при анализе персональных данных и работе с клиентскими профилями;
Повышает доверие к автоматизированным решениям в госуправлении и финтехе;
Обеспечивает соответствие требованиям российского законодательства о персональных данных и цифровом суверенитете;
Помогает принимать обоснованные решения.

Последний пункт особенно важен: если алгоритмы принимают решения, то бизнесу необходимо понимать их логику. Это именно тот случай, когда объяснимый ИИ становится незаменимым инструментом.

Что такое объяснимый ИИ

ИИ сегодня принимает критически важные решения, которые влияют на нашу жизнь. Однако, чтобы доверять технологиям, нам нужны доказательства, что их решения логичны и обоснованы. Именно это и обеспечивает объяснимый ИИ. Сейчас активно развиваются методики, которые повышают прозрачность работы искусственного интеллекта. Например:

SHAP — метод оценки значимости различных факторов в модели, позволяющий выявлять дискриминацию данных;
Инструмент «What If» от Google (пока в бета-версии) помогает моделировать различные сценарии и анализировать, как изменяются прогнозы ИИ в зависимости от вводных данных.

Интеллектуальные системы принятия решений: не вместо человека, а вместе

Еще одно направление в развитии ИИ — интеллектуальные системы принятия решений. Это не просто анализ данных, а целая методология, включающая проектирование, моделирование, настройку, реализацию и контроль всех аспектов процесса принятия решений.

Главная причина внедрения таких систем — стремительный рост объема данных, который невозможно обработать вручную. Однако с этим эффективно справляются алгоритмы машинного обучения. Главная идея здесь — понять, какие действия приводят к результатам, поэтому его можно назвать еще и «интеллектом действий».

Какие преимущества системы принятия решений дают бизнесу:

Высокая точность решений;
Упрощение процесса принятия решений;
Исключение ошибок и предвзятости;
Учет человеческого фактора (например, интуиции).

Как это работает:

Интеллектуальные системы принятия решений используют пятиступенчатый процесс:

Наблюдение — сбор данных и выявление трендов.
Исследование — анализ первичной информации.
Моделирование — прогнозирование возможных сценариев.
Контекстуализация — учет бизнес-реалий.
Принятие решения — финальный этап, выполняемый системой.

Такой подход помогает повысить обоснованность решений за счет объединения возможностей ИИ и экспертного мнения человека. При этом интеллектуальные системы принятия решений не заменяют человека, а дополняют его возможности.

Интересный факт: ведущие мировые компании активно инвестируют в развитие систем принятия решений. Например, в России крупные банки и промышленные предприятия внедряют такое ПО, чтобы повысить точность прогнозов и автоматизировать процессы.

X-аналитика: от глобальных вызовов к решению бизнес-задач

Ранее X-аналитика использовалась для решения крупных мировых проблем, таких как изменение климата, защита дикой природы и борьба с пандемиями. Например, при борьбе с COVID-19 X-аналитика помогла выявить уязвимые группы населения и разработать эффективные меры против распространения вируса.

Сегодня она помогает бизнесу обрабатывать данные разных форматов (видео, аудио, изображения, текст) из множества источников без их централизованного хранения.

Что такое X-аналитика

Одна из главных проблем, с которой сталкиваются компании, — это разрозненность данных: информация может находиться в облаке, на локальных серверах или сторонних платформах, что затрудняет ее обработку. X-аналитика — это универсальный метод анализа данных любого формата — видео, аудио, изображения, текст — независимо от их расположения.

X-аналитика работает с:

Структурированными и неструктурированными данными;
Данными из облака, локальных хранилищ и традиционных дата-центров;
Исторической и оперативной информацией.

Как X-аналитика помогает бизнесу

Благодаря этому инструменту достаточно создать единую точку доступа к данным. Это позволяет:

Быстро извлекать ценные инсайты из данных;
Сократить время на поиски нужной информации.

Для российского бизнеса X-аналитика особенно актуальна в связи с:

Ростом объемов разрозненных данных;
Импортозамещением и переходом на отечественные ИТ-решения;
Потребностью в гибкости при управлении информацией.

Важно: X-аналитика не заменяет предсказательную или описательную, а усиливает их возможности, помогая бизнесу получать еще больше ценных инсайтов.

Расширенное управление данными — автоматизация и безопасность

Специалисты по данным и инженеры тратят слишком много времени на сбор и подготовку данных, вместо того чтобы заниматься аналитикой и стратегией. В итоге бизнес теряет в эффективности.

Сегодня компании могут воспользоваться преимуществами расширенной аналитики данных, отличным помощником на всех этапах работы с потоками информации — от ее сбора до предоставления инсайтов и рекомендаций. Именно этот инструмент дал толчок для развития еще одного подхода — расширенного управления данными.

Что такое расширенное управление данными

Этот подход позволяет автоматически анализировать использование данных, выявлять закономерности и аномалии, обеспечивать соответствие требованиям законодательства (например, ФЗ-152 о персональных данных) и повышать эффективность бизнес-процессов.

Ключевые процессы, которые он охватывает:

Автоматизированное управление качеством данных: выявление несоответствий и дубликатов, обеспечение полноты и достоверности информации;
Интеграция данных: объединение различных источников, включая облачные сервисы и решения;
Управление метаданными: структурирование информации для эффективного поиска и анализа;
Управление мастер-данными: централизованное хранение и обработка критически важной информации компании;
Анализ данных в реальном времени: оперативная обработка больших объемов информации для повышения скорости принятия решений.

Преимущества расширенного управления данными для бизнеса в России

Внедрение автоматизированного управления данными помогает повысить эффективность и быстро адаптироваться к текущим реалиям. Среди ключевых преимуществ:

Оперативное принятие решений на основе актуальных данных;
Автоматическое выявление и устранение аномалий в информации;
Соблюдение требований регуляторов при хранении и обработке данных;
Оптимизация затрат на управление информацией;
Повышение безопасности данных;
Снижение нагрузки на специалистов по данным и ИТ-инфраструктуру за счет автоматизации процессов.

Расширенное управление данными в России сегодня активно развивается, и, по прогнозам аналитиков, к 2025 году уровень автоматизации процессов управления информацией вырастет до 70%.

Перспективы развития рынка данных в РФ

Одна из ключевых тенденций в этом направлении — развитие рынка данных и платформ для обмена информацией между компаниями. Сегодня многие организации создают собственные экосистемы, позволяющие делиться данными и аналитическими продуктами внутри отрасли.

В России такие платформы могут сыграть важную роль в:

Оптимизации логистических и производственных процессов;
Развитии финансовых технологий и персонализированных сервисов;
Улучшении городского управления и цифровых сервисов для граждан;
Совершенствовании программ импортозамещения и технологического суверенитета.

Внедряйте технологии, которые подстраиваются под бизнес, а не наоборот

Хотите повысить эффективность работы с данными, обеспечить соответствие законодательным требованиям и внедрить передовые технологии в области искусственного интеллекта? «Техфорвард» предлагает полный цикл услуг по разработке и интеграции решений для работы с данными. Мы поможем автоматизировать процессы и рутинные задачи, а также повысить эффективность вашей ИТ-инфраструктуры. Давайте обсудим, как технологии помогут вам уверенно вести бизнес в новых условиях.

Работа с данными и бизнес: что актуально сейчас