Разоблачать дипфейки, прогнозировать паводки, выдавать кредиты – Сбер об ИИ вокруг нас

Председатель Дальневосточного Сбербанка на встрече с журналистами рассказал о применении ИИ в банках и даже в медицине ...

председатель Дальневосточного Сбербанка Андрей Черкашин. Фото: Сбербанк

Искусственный интеллект для обывателя всегда был чем-то далеким, да и само словосочетание отдавало флером научной фантастики. Понимать, что это не фантастика, а реальность, которая давно и прочно закрепилась во многих сферах жизни, мы начали, пожалуй, только в начале 2020 года, с приходом пандемии, а позднее одними из самых популярных запросов в поисковиках стали слова “чат-бот” и “нейросеть”. Но, как выяснилось, не нейросетью единой — всевозможные модели и алгоритмы, являющиеся, по сути, тем же ИИ, вот уже несколько лет обрабатывают наши с вами заявки на потребительские кредиты, отдельный набор моделей и вовсе помогает врачам в постановке правильных диагнозов, а промышленникам — в верном размещении рыболовных судов, позволяющем и рыбу поймать, и вред экологии минимизировать. Впрочем, мы забежали немного вперед.

Начать стоит с того, что председатель Дальневосточного Сбербанка Андрей Черкашин провел встречу с журналистами, на которой рассказал не только про использование ИИ в банковской сфере и перспективах его развития, но и о федеральном проекте по цифровизации регионов.

Когда широкая общественность только начала знакомиться с таким понятием как чат-бот, для многих стало сюрпризом, что алгоритм не только подробно отвечает на вопросы, но и может вполне достоверно что-то “додумать” от себя, а потому в идеале, информацию за ним нужно перепроверять. Неудивительно, что одним из первых вопросов от журналистов Андрею Александровичу был: “А можно ли слепо полагаться на суждение ИИ? И в каких именно аспектах работы банка он применяется?”. Оказалось, что применяется он повсеместно и, более того, каждый из нас с ним так или иначе сталкивался, даже не задумываясь об этом. Подробнее — в нашем материале.

Можно ли доверять ИИ? 

— Нужно понять, для чего вообще ИИ используются в банковской сфере, разобраться, какую информацию они предоставляют и когда мы ей пользуемся и доверяем, а когда — нет, — начал объяснение Андрей Черкашин. — Когда-то наши предки просто фиксировали факт — допустим, с поля сняли столько-то урожая, велись гроссбухи с этими записями. Затем появились планы: я хочу что-то продать и столько-то заработать. Отсюда пошли прогнозы и бизнес-планы. Еще позже стали формироваться математические модели, которые с тем или иным уровнем качества предлагали ещё более сложные прогнозы. Все это привело к появлению способов поддержки принятия решения на основе имеющейся информации.

А сегодня ряд решений в конкретно нашей банковской отрасли принимает сам искусственный интеллект.

— Например, подал человек заявку на кредит — в офисе, на сайте или в приложении, — дальше информация попадает в систему, которая заранее обучена всем необходимым переменным, и “в моменте” может выдать решение о том, что кредит одобрен… или нет. Поэтому для банков по многим направлениям вопрос: “доверять или не доверять ИИ?” — попросту не стоит. Да, речь идет в первую очередь про потребительские кредиты. И прежде, чем какая-то модель начинает работать, она предварительно верифицируется и тестируется. 

ИИ оптимизирует

Если с вопросом доверия ИИ разобрались, то что с его эффективностью? Может ли искусственный интеллект полностью взять на себя рутинные, но при этом важные функции? В целом и цифры говорят сами за себя, ведь ИИ не только считает деньги и оценивает нашу кредитоспособность, но и защищает от хакерских атак. Только за прошлый год банк успешно отразил 490 DDoS-атак и предотвратил 173,1 миллиарда рублей потерь своих клиентов от фрода. 

И раз речь зашла о безопасности, просто грешно будет не вспомнить про интересную разработку Сбера, которая позволяет разоблачать дипфейки. Иными словами — машина определяет обман, созданный при помощи другой машины. Технология Сбера позволяет обработать видеоконтент, выявить отдельное лицо, созданное синтетическим образом, и оценить его достоверность.

Сбер в 2022 году запатентовал два изобретения, позволяющих выявлять дипфейки. Их алгоритмы анализируют биологическую особенность человека — меняющийся цвет лица. Невооруженным глазом заметить это нельзя, однако система способна распознать фейковое изображение. Эффективность системы при замерах составила 98%. Разработанные технологии защищают от кибератак с обходом систем Face Recognition (18+) и Liveness Detection (18+), выявляют информационные атаки на ранних стадиях для борьбы с фейковыми новостями, а также обеспечивают защиту переговоров по видео-конференц-связи.

Помощь, а не замена

Используется искусственный интеллект отнюдь не только в банковском деле. Например, за последние годы цифровые технологии все больше применяют в сфере здравоохранения.

— ИИ-технологии также позволяют предоставить равные возможности пациентам из разных регионов, в том числе из удаленных населенных пунктов, — рассказывает Андрей Черкашин.

Но как это работает?

Лаборатория по искусственному интеллекту Сбера и компания СберМедИИ (входит в индустрию здоровья Сбера) разработали в период пандемии сервис “КТ Лёгких” (18+). Алгоритм автоматически размечает области, указывающие на патологию, высчитывает долю поражения и выдаёт предварительное описание. После этого врач перепроверяет данные и дает заключение.

Во время пандемии COVID-19 такой подход позволил приоритизировать пациентов по степени тяжести, сократить время на обработку КТ-снимков, снизить нагрузку на рентгенологов, повысить точность расшифровки снимков. Алгоритм способен выявить даже незаметную глазу патологию, однако окончательное заключение всегда остаётся за врачом.

В 2021 году алгоритм обучили распознавать и другую серьёзную патологию. Теперь сервис может обнаружить на КТ-снимках признаки онкологии на ранних стадиях. Обычно рак лёгких выявляют на 3-4 стадии, когда уже велика вероятность метастаз. Алгоритм же выявляет узелковые новообразования величиной всего в несколько миллиметров, выделяет цветом поражённые участки и рассчитывает объёмы поражённых структур.

Другой сервис, “КТ Инсульт” (18+), разработанный также СберМедИИ и Лабораторией ИИ Сбера, позволяет врачам выявить острое нарушение мозгового кровообращения, оценить объём повреждения головного мозга. Сервис автоматически размечает КТ-снимки, выделяя очаг инсульта, рассчитывает объём поврежденных и жизнеспособных участков головного мозга., а также обладает способность обнаруживать микроизменения в головном мозге.

Ещё одно решение от СберМедИИ — “Цифровой ФАП” (0+), который внедрён в постоянную работу уже в 25 регионах страны. Аппаратно-программный комплекс позволяет проводить первый этап диспансеризации на месте и обеспечивает доступ к современным цифровым решениям, в том числе в труднодоступных населенных пунктах и для маломобильных граждан.

— Интегрированный в “Цифровой ФАП” ИИ-сервис для обработки ЭКГ повышает точность и качество диагностики, увеличивает скорость обработки результатов исследований. Комплекс помогает своевременно выявить пациентов с патологиями, не допустить развития хронических заболеваний, — отмечают в компании.

Благодаря внедрению “Цифрового ФАП” удалось вдвое сократить время обследования, а также в 2,5 раза снизить нагрузку на поликлиническое звено в рамках первичных обращений.

Цифровизация регионов

Задача по цифровизации регионов поставлена на федеральном уровне, в некоторых субъектах создаются Центры искусственного интеллекта. Но что это за структуры, как они работают и чем вообще занимаются? 

 — Сбер является одним из федеральных центров компетенций по искусственному интеллекту, поэтому мы делимся своим опытом, идеями, наработками и с федеральными органами власти, и региональными структурами, и клиентами, — рассказывает Андрей Черкашин. — Движение сейчас идет по всем направлениям, конечно, и через те компетенции, которые есть у нас. У регионов появились министры, которые отвечают за “цифру”. Последние два года мы рассказываем про имеющиеся возможности и где-то, конечно, дело идет быстрее. К примеру, во Владивостоке мы уже в прошлом году открыли Центр искусственного интеллекта, 1 марта этого года запустили такой центр на Сахалине.

По сути центр представляет научно-исследовательскую лабораторию со специалистами соответствующих квалификаций, которые понимают, какие модели важны для региона, а главное — выдвигают идеи по их внедрению. Как правило, центры ИИ в регионах создаются на базе ведущих вузов. 

— Мы комбинируем данный ресурс и создаем модели. Это может быть всё: от “красных приливов” до правильной расстановки судов, чтобы и рыбу ловить, и не вредить экологии. Иными словами, в Центре ИИ работают специалисты, создающие модели для решения самых насущных проблем территорий. Например, в Амурской области разрабатываются модели прогнозирования паводков и лесных пожаров.

Разумеется, подобное прогнозирование было бы не лишним для любого субъекта, ведь что рыбная ловля, что лесные пожары, что паводки — все это легко масштабируется и на Хабаровский край.

Поделиться

Обратная связь