Сбер оценил эффект от внедрения искусственного интеллекта для разных отраслей

Искусственный интеллект (ИИ) позволяет в разы повысить эффективность процессов в различных отраслях экономики, следует из анализа, проведённого Сбером на основании разработанной им же методики, которая была обсуждена на международной конференции по ИИ и анализу данных Artificial Intelligence Journey 2021. Для оценки эффектов от внедрения технологий ИИ Сбер разработал комплексную методику. Оценка того или иного отраслевого проекта с ИИ проводится по пяти критериям: скорости, качеству, объективности, экономической эффективности и персонализации. Анализ международного и российского опыта показал, что внедрение ИИ обычно ведёт к улучшению этих показателей в 5-7 раз. В частности, использование ИИ для контроля качества продукции в промышленности позволяет сократить количество ошибок и повысить точность выявления дефектов до 99%. А использование ИИ для предиктивного обслуживания транспортных средств снижает затраты на обслуживание до 25% за счёт минимизации простоев и максимизации производительности. Критерий "скорость" в разработанной Сбером методике измеряет среднее время выполнения клиентского пути, в том числе такие показатели, как Time2Market, Time2Delivery, LeadTime, среднее время приезда скорой помощи, среднее время ответа на обращение и другие. "Качество" показывает удовлетворённость пользователя полученным сервисом или продуктом, например, Customer Satisfaction Index (CSI), индекс потребительской лояльности/готовности рекомендовать (NPS) и т. д. "Объективность" отражает долю решений, принятых без участия человека (например, сокращение количества ошибок из-за человеческого фактора), "экономическая эффективность" — выручку/затраты на единицу продукции (в том числе чистую приведённую стоимость, выручку от продажи пшеницы на один гектар, затраты на перевозку одной тонны груза на одну тысячу километров и другие). Критерий "персонализация" оценивает долю продуктов или услуг, параметры которых подобраны под пользователя, в частности, долю студентов, обучаемых по индивидуальным программам обучения, долю клиентов с персональными предложениями и т. п.