От предвидения к власти. Как ИИ-прогнозирование трансформирует экономику и как использовать его силу в своих целях. Аджей Агравал

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ style="font-size:15px;">      Трудно представить более далекое от центра событий место, чем город Сент-Джонс. Ньюфаундленд – самая восточная провинция Канады с населением всего около полумиллиона человек, где никогда не случалось событий, заслуживающих внимания технологического сообщества. Действительно, хотя США граничат с Канадой, многие американцы впервые услышали о Ньюфаундленде только в 2017 году, когда прогремевший бродвейский мюзикл «Гости издалека» (Come from Away) был выдвинут на премию Tony Awards в пяти номинациях. Душевная и полная доброго юмора постановка основана на реальных событиях, произошедших в течение недели после теракта 11 сентября: тридцать восемь самолетов получили приказ приземлиться в Ньюфаундленде, и местные жители сердечно приняли семь тысяч пассажиров. Именно в этом небольшом городе Брендан Бразерс, Джейми Кинг и Рэймонд Претти основали компанию Verafin, которая впоследствии предоставила решения для борьбы с киберпреступлениями трем тысячам финансовых учреждений в Северной Америке. Как мы могли это упустить? Была ли это чистая случайность? Игра судьбы? Что ж, как известно, все крепки задним умом. Эксперты тоже время от времени ошибаются. Иногда случается маловероятное.

      NASDAQ приобрела не что иное, как искусственный интеллект. Verafin вложила значительные средства в создание инструментов, позволяющих выявлять случаи мошенничества, отмывания денег и подтверждать личность клиентов банка. Для финансовых организаций это критично с точки зрения деятельности в целом и соблюдения регламентов в частности. В основе таких программных решений – анализ больших данных, которые наиболее объемны именно у банков и кредитных кооперативов.

      При зрелом размышлении лидерство финтеха Verafin уже не кажется случайным. Оно было неизбежным. Сосредоточившись на возможностях инструментов прогнозирования, мы не учли вероятности их реального коммерческого использования. Увлекшись экономическими последствиями собственно внедрения ИИ – снижением стоимости прогнозирования, мы недооценили экономические последствия, к которым приведет создание новых систем со встроенным ИИ.

      Вместо того чтобы оценивать производство самых современных моделей машинного обучения, нам стоило обратить внимание на приложения, ориентированные на устранение проблем прогнозирования. Такие приложения встраиваются в системы, которые работают на базе машинного прогнозирования, но так, что не вытесняют человеческий труд. Нам следовало обратить внимание на компании, которые интегрировали предиктивную аналитику в рабочий процесс и располагают большим штатом специалистов, анализирующих данные. И тогда мы бы сразу выяснили, что большинство таких организаций – финансовые, где целые отделы аналитиков прогнозируют мошенничество, отмывание денег, нарушение санкций и другие преступные действия. Затем мы поискали бы небольшие компании, использующие последние достижения в области ИИ для решения этих проблем. И тогда мы бы узнали, что в Канаде на тот СКАЧАТЬ