Systémy umělé inteligence mění výrobní sektor i finanční služby

Pod pojmem umělá inteligence (AI) se zde myslí mix, který zahrnuje různé technologie: strojové učení, neuronové sítě (včetně "hlubokých" technologií), porozumění přirozenému jazyku... Nasazení AI lze v zásadě rozdělit do dvou oblastí: technologie, které dosud nebyly možné a teprve díky AI vznikají v laboratořích a přicházejí na trh - sem patří např. zcela samořízené automobily nebo inteligentní hlasoví asistenti. Na druhé straně jsou zde aplikace, které se realizovaly i jinými metodami, ale technologie AI je umožňují implementovat efektivněji. Asistenční systémy v automobilech, nástroje pro detekci podvodů, preventivní údržba nebo počítačové překladače a další nástroje pro zpracování textu, to vše existuje již nějaký čas. Samozřejmě v těchto případech vždy vzniká otázka, nakolik jsou technologie AI pro nové verze příslušných systémů klíčové. Opravdu tyto systémy nyní využívají umělé inteligence, nebo jde spíše o marketingový tah dodavatelů, snahu přiživit se na aktuálním trendu? I z tohoto důvodu je možné, že ještě před plošným přijetím umělé inteligence se dostaví i fáze určité deziluze.

Následující text se soustřeďuje spíše na to, jak technologie AI dokážou zefektivnit běžné podnikové procesy v řadě oborů.

Bankovnictví

Podle studie Accenture Banking Technology Vision 2017 se bankéři domnívají, že umělá inteligence přináší (a přinese) především změnu způsobu, jakým banky shromažďují informace a komunikují se zákazníky. 78 % respondentů průzkumu soudí, že AI umožní vytvoření jednodušších uživatelských rozhraní pro zákazníky. 79 % respondentů tvrdí, že AI přinese změnu způsobu, jakým banky shromažďují informace o zákaznících, a 76 % se domnívá, že do tří let banky zavedou AI jako metodu první volby při interakci se zákazníky. Umělá inteligence tedy vesměs odpovídá za funkce v systémech již dávno přítomné.

Jako hlavní problém související se zaváděním těchto technologií se uvádí ochrana soukromí (38 %), problémy kompatibility se stávající IT strukturou (36 %) a také skutečnost, že uživatelé často dávají přednost komunikaci s druhým člověkem (33 %). Banky mnohdy nebudou využívat technologií AI samy, ale v rámci zapojení do širších ekosystémů. To na druhé straně v rámci odvětví vzbuzuje obavy, že se tím více otevřou kybernetickým útokům.

Pojišťovnictví

Rovněž popis situace v pojišťovnictví vychází z analýzy Accenture. Umělá inteligence má podle této studie potenciál k transformaci pojišťovnictví od jednoduchého hodnocení rizik založeného na předchozích zkušenostech. Na trh vstupují nové technologické firmy, start-upy, které na trh vnášejí moderní technologie; obdobou subsektoru fintech je insurtech.

Umělá inteligence by měla především zvýšit možnosti personalizace (tedy opět jde o službu zákazníkům jako v případě bankovnictví) a dále umožnit hodnocení rizik v reálném čase.

Výrobní sektor

Příkladem dodavatele technologie pro "klasický" průmysl je český start-up Neuron Soundware. Dodává především řešení pro strojírenství (spolupráce se Siemensem) a hodlá rozšířit okruh zákazníků a partnerů i o letecký (Airbus Inovation Lab), železniční a automobilový průmysl. Firma vyvinula technologii, která na základě zvuků ze strojů v těžkém průmyslu dokáže určit jejich poruchu. V průběhu času se metodou strojového učení naučí rozpoznávat mechanické problémy spojené s určitými zvuky a odhadnout tak pravděpodobnost, že je se strojem něco v nepořádku. Přímo do strojů se instalují příslušné senzory i audiosoftware. Technologie je založená na hlubokých neuronových sítích a zpracovává i frekvence, které jsou pro lidské ucho neslyšitelné. Díky instalaci přímo do stroje funguje i v prostředí, kde zvuky vydává mnoho strojů vedle sebe a lidští operátoři by se vůbec neuplatnili.

Odhad nákupu

Studie RTB House se snaží identifikovat tři klíčové technologie AI pro oblast e-commerce. Má jít o rozpoznávání obrazu, které již existuje nějakou dobu, ale díky metodám AI se zvyšuje jeho spolehlivost. Kromě vlastních zákazníků využívají tuto technologii i e-shopy nebo cenové srovnávače. Za druhé dokáže technologie AI zvýšit konverzi zákazníků, tedy přimět uživatele, aby opravdu uskutečnil zamýšlený/zvažovaný nákup, eventuálně provedl doplňující objednávku. E-shopy veškeré rozhodování o tom, jak optimálně působit na zákazníky, přenechají algoritmům bez pevně daných vstupních pravidel. Tyto algoritmy si příslušná doporučování zboží optimalizují samy, samozřejmě s využitím personalizace i zpracování velkých objemů dat.

Nejrevolučnější techniku představují doručovací algoritmy, které dokážou předpovídat rozhodnutí zákazníků. Výsledkem může být např. koncept tzv. předvídatelného zaslání. Distribuční systém a síť velmi přesně popíší vzorce chování jednotlivých zákazníků a předpoví značku, cenové rozpětí a produkt, který bude nakoupen. Na základě této předpovědi mohou být výrobky převezeny do nejbližšího distribučního centra ještě předtím, než je objednávka vůbec odeslána. Uvádí se, že nejlépe tento přístup funguje v kombinaci s produkty každodenní spotřeby.

Shrnutí konverzace

Ačkoliv nejznámějšími systémy pracujícími s přirozeným lidským jazykem jsou dnes hlasoví asistenti, většina textů/obsahu je stále přítomna v psané podobě. Nástroj Metamind, vyvíjený firmou Salesforce (dodavatel systémů pro řízení vztahů se zákazníky, CRM), slibuje pořizování shrnutí textu, a to včetně dlouhých e-mailových konverzací se vzájemnými reakcemi. Firma v souvislosti se svým zaměřením uvádí, že Metamind by mohl např. umožnit novému člověku rychle získat přehled o obchodním případu, který dosud řešili kolegové.

Stávající nástroje tohoto typu texty spíše katalogizovaly, pořizovaly k nim "nálepky" klíčových slov, eventuálně se snažily vybrat ze sdělení fakta / tvrdá data (čísla, data, jména...). Metamind má naproti tomu dlouhé souvislé texty i e-mailové konverzace dokázat shrnout v podobě několika vět v přirozeném jazyce.

Kvalifikace jako komodita

Studie Gartneru předpokládá, že do roku 2022 by automatizované systémy na bázi umělé inteligence mohly nahradit vysoce kvalifikované specialisty v odvětvích, jako je zdravotnictví, právní služby či IT. Nemyslí se tím, že by z těchto oborů lidé zcela zmizeli, ale že např. jediný právník s pomocí automatizovaných systémů zastane objem práce celé kanceláře. Podobné to může být i v medicíně, IT službách, ale např. i ve finančním poradenství. Přitom tyto profese platily dosud za záruku solidního příjmu, nyní není ovšem jasné, pro jak velké množství specialistů bude na trhu místo a co bude podstatou jejich práce. IT oddělení v podnicích následně projdou restrukturalizací, přičemž zde ovšem do hry vstupuje celá řada dalších faktorů (cloud a model všeho jako služby).

Gartner uvádí, že AI promění mnohé komplexní odborné činnosti na měřenou službu, odvětví s tradičně vysokými maržemi se začnou podobat utilitám a za právní konzultaci se bude platit podobně jako za elektřinu.

Dopad technologií AI i obecně změn souvisejících s Průmyslem 4.0 na fungování trhu práce je samozřejmě téma na samostatnou analýzu.

Trh podle IDC

Jedna z posledních studií konzultantské společnosti IDC předpokládá, že aktuálně táhne investice do AI především finanční sektor, tj. banky, pojišťovny a obchodníci na trzích. Systémy AI se nasazují pro prevenci podvodů, tvorbu prodejních doporučení zákazníkům a další služby související s kontaktem se zákazníky. V průmyslových provozech je již důležité uplatnění AI pro prediktivní údržbu zařízení (viz předchozí příklad Neuron Soundware) a v diskrétních výrobách. Do roku 2020 by v západní Evropě asi polovinu poptávky po systémech umělé inteligence měly generovat aplikace v oblasti finančnictví, maloobchodu, diskrétní výroby a meziodvětvových aplikací.

Zájem o technologie AI rychle roste v segmentu distribuce/logistiky, maloobchodu a u provozovatelů infrastruktury (energetika, utility, telekomunikace). K prediktivní údržbě se přidá řízení kvality. V rámci IT služeb automatizovanou správu systémů a procesů doplní také stále větší podíl automatizace při předcházení a řešení bezpečnostních incidentů. Významné uplatnění čeká umělou inteligenci i v rámci veřejného sektoru, zdravotnictví a školství, i když státní organizace zavádějí technologické inovace pomaleji (snad s výjimkou vojenských apod. systémů).

Článek byl publikován ve speciálním čísle ICT revue.