Робот на работе: как умные машины упрощают нам жизнь

Из новинок техники, за которыми на выставках выстраиваются очереди, роботы давно превратились в незаметных тружеников. Они обслуживают нас каждый день, даже если мы об этом не знаем: подсказывают новые сериалы, следят за безопасностью банковских счетов, отвечают на наши звонки и помогают бороться с одиночеством. Вместе со специалистами Тинькофф мы собрали примеры самых полезных роботов, которые работают для каждого из нас прямо сейчас.
Робот на работе: как умные машины упрощают нам жизнь

1. В бухгалтерии

Сверка накладных и обработка страховых заявок

Уже можно представить мир, в котором документы обращаются без участия человека, но пока роботы готовы взять на себя лишь часть работы. Самое сложное научить такую машину искать информацию — где на бланке сумма, где название банка, а где номер расчетного счета. Они легко справляются со стандартными формами, но ведь даже одинаковые документы могут быть оформлены по-разному. На помощь приходит машинное обучение, благодаря которому роботы учатся «понимать» отношения между столбцами и строками, проверять документы по критериям и отправлять. 

Пример из жизни — обработка заявлений на выплату страховых взносов. Их часто составляют прямо на месте происшествия, где иногда нет связи. Поэтому даже те страховщики, которые стараются перевести документооборот в цифру, вынуждены иметь дело с бумажными заявлениями. Робот, который умеет сканировать документы, распознавать текст и заносить данные в учетную систему, сократит время обработки одного заявления с нескольких минут до долей секунд.

2. На заводе

Строительство самолетов и сборка смартфонов

В автомобилестроении роботов используют уже полвека — они режут металл, собирают и скрепляют детали, красят, вставляют стекла. Производители автомобилей роботизировали производство раньше прочих промышленников из-за редкого сочетания массовости и сложности изготовления продукта. За ними потянулись другие отрасли, и сейчас редко большое производство обходится без робототехники — правда, не везде она оказывается так широко применима, как на автозаводах.

Строительство самолетов, например, поддается автоматизации только частично. Взять хотя бы сборку фюзеляжа. Чтобы собрать гигантский лайнер Boeing 777X, нужно просверлить в металле 60 тысяч отверстий, вставить 60 тысяч заклепок, каждую расклепать — расплющить металл и надежно зафиксировать. В 2015 году на одном из заводов Boeing началась автоматизация. Но вместо того, чтобы ускорить сборку фюзеляжа, роботы затормозили ее. Частые поломки и порча металла привели к тому, что спустя несколько лет компания вернулась к старой схеме. Теперь соединения выполняют квалифицированные рабочие, а полуавтоматизированная система им лишь помогает.

3. В колл-центре

Распределение звонков и простые ответы

С появлением технологии распознавания речи появились роботы, которые разговаривают с людьми. Вы наверняка сталкивались с ними, когда звонили в банк или страховую компанию. Самые простые роботы-операторы умеют определять ключевые слова и частично заменять секретарей. Они распределяют звонки между специалистами, выполняют простые команды — например, присылают нужную справку или рассказывают об условиях кредита. 

Голосовые модели посложнее способны понимать целые предложения и оценивать работу оператора колл-центра. Обратную связь клиентов Тинькофф с 2017 года оценивает система Tinkoff Quality Management, способная различать даже интонации. Если человек скажет спасибо с иронией в голосе, компьютер поймет это, обработав звук и сравнив его с образцами из библиотеки.

Павел Калайдин, директор по технологиям искусственного интеллекта Тинькофф:

«Таким системам не доверяют принятие решений — только поиск потенциальных маркеров проблем. Найдя такие маркеры, система передает информацию супервайзеру. Затем люди проверяют, действительно ли проблема существует, и выбирают способы ее решения».

Роботов-контролеров можно устанавливать не только там, где люди говорят, но и там, где работают руками. Всё благодаря системам компьютерного зрения. На заводах такие системы проверяют соблюдение последовательности сборки, а в больницах — то, насколько тщательно врачи и медсестры моют руки. Такое сотрудничество позволяет совместить точность человеческих движений с надежностью робототехники.

4. В отделе кадров

Обработка резюме и предотвращение выгорания

В Тинькофф уже подумывают об автоматизации собеседований. Отдел кадров не самый очевидный кандидат на роботизацию, но с первичной обработкой резюме робот вполне справится, считают специалисты. 

Эйчары в больших компаниях не всегда успевают прочитать все резюме. Анализировать анкеты и присваивать каждой значение (вероятность того, что человек подойдет компании), могут роботы. Это позволяет отсеивать кандидатов и упрощать некоторые этапы отбора. Задача в том, чтобы облегчить работу людей, а не полностью доверить процесс компьютеру.

Павел Калайдин, директор по технологиям искусственного интеллекта Тинькофф:

«Мы хотим научить робота-помощника HR-отдела предсказывать выгорание. Система будет отслеживать обычные для конкретного человека модели поведения и замечать перемены. Она сможет поймать момент, когда сотрудник перерос свою позицию — или, наоборот, начал работать хуже. Она же должна помочь нам интерпретировать оценки, которые коллеги ставят друг другу — различать конфликты и честные негативные отзывы о работе других».

Если вам интересно создание подобного или других роботов, то отправляйте резюме в Тинькофф. Сможете улучшить диалоговые системы и речевые технологии, поработать над проектами с компьютерным зрением и рекомендательными системами. Больше о вакансиях и условиях.

5. В службе безопасности

Защита от мошенников и поиск опасных картинок

Сейчас ни у одного банка нет такого количества сотрудников, которые могли бы отслеживать все перемещения средств. На помощь приходит система фрод-мониторинга — роботы, которые проверяют все, что происходит в интернет-банке, в режиме реального времени.

Большая часть проверок, которые проводят системы фрод-мониторинга, незаметны для клиентов банка. Искусственный интеллект самостоятельно собирает данные о поведении каждого клиента, формирует списки мест покупок, их времени, о том, как клиент обычно авторизуется в приложении — по отпечатку пальца или вводя код. 

В случае отклонения от обычного поведения система подает сигнал. Например, если клиент начинает тратить крупные суммы на нетипичные для него товары и услуги. Тогда подключается человек, который звонит клиенту и просит подтвердить операцию. 

Другие роботы с системами распознавания образов фильтруют контент соцсетей. Они ищут на фотографиях, которые выкладывают пользователи, все опасное, запрещенное и неприличное — например, оружие, наркотики или порнографию. На случай ошибки робота соцсети оставляют пользователю возможность обсудить ситуацию с человеком, который примет окончательное решение. Так же поступают, когда подобной системе доверяют мониторинг другого контента — например, изображений товаров на онлайн-маркетплейсах.

Павел Калайдин, директор по технологиям искусственного интеллекта Тинькофф:

«Для роботов, которые занимаются модерацией, очень важна возможность восстановить логику, понять причины, по которым машина пришла к тому или иному выводу. Иногда причины очевидны: у нас, например, был случай, когда система заблокировала в онлайн-магазине конфеты в форме автомата, приняв их за оружие. Но если мы не понимаем, как система пришла к своему выводу, мы всегда можем заглянуть внутрь и разобраться. Даже системы компьютерного зрения, внутренняя логика которых, казалось бы, принципиально непереводима на понятный язык, все равно поддаются интерпретации — мы можем, например, понять, какие части картинки показались компьютеру подозрительными».

6. В рекомендательных сервисах

Анализ поведения и персональные предложения

Мы уже привыкли к тому, что алгоритмы подсказывают нам новую музыку, подбирают видео и формируют ленты соцсетей. Но роботы, которые анализируют ваше поведение и подбирают персональные предложения, существуют не только в индустрии развлечений. Их используют и в банковской сфере. 

Павел Калайдин, директор по технологиям искусственного интеллекта Тинькофф:

«Существует около двухсот разных инвестиционных инструментов, и неспециалисту сложно в них разобраться. Поэтому мы в Тинькофф автоматизировали инвестиционные предложения, чтобы клиенты могли открыть брокерский счет или применить свой инвестиционный портфель подходящих компаний, не выходя за рамки своих возможностей. Кроме инвестиций, такие роботы могут подсказывать подходящие вам кредиты, счета, новые карты и другие услуги или просто напоминать о регулярных платежах. Банковские приложения (и не только они) все сильнее персонализируются, сокращая компании затраты на рекламу, а клиенту — время на поиск подходящих товаров и услуг».

 

7. В кино

Непрерывная съемка и точная траектория камеры

Киноиндустрия тоже постепенно автоматизируется. Чаще всего используют роботов-операторов, которые ведут камеру по точно выверенной траектории. Раньше для этого приходилось строить сложные механические системы. С помощью держащих камеру роботов-манипуляторов снимают сцены на макетах — к примеру, в фильме «28 панфиловцев» именно робот проносил объектив между миниатюрными моделями танков, создавая масштабную панораму поля битвы. 

Другой впечатляющий пример работы роботов-операторов — сериал Дэвида Аттэнборо «Зеленая планета» — не о животных, как обычно, а о растениях. Команда знаменитого натуралиста использовала промышленных роботов. Манипуляторы с компьютерным зрением неделями держали камеры и самостоятельно корректировали направление и фокус. Благодаря этой технике появились непрерывные съемки, на которых растения проживают целую жизнь — прорастают, борются за место под солнцем, цветут и плодоносят.

8. В социальной работе

Борьба с одиночеством и общение с эмодзи

Социальные роботы — перспективное направление. Они могут иметь физическую оболочку, как, например, китайский андроид Lynx с Алексой, а могут существовать в виде чат-ботов в приложении. Особенно популярны они стали в первый год пандемии. Тогда полмиллиона человек скачали приложение Replika, в котором пользователь обучает искусственный интеллект поддерживать приятные беседы.

Павел Калайдин, директор по технологиям искусственного интеллекта Тинькофф:

«Сила человека — в способности принимать решения в новых для себя ситуациях. Роботы на это не способны, они умеют делать только то, чему они обучены. Поэтому серьезная помощь в том, что касается ментального здоровья, еще долго не будет автоматизирована. Но практика показывает, что такая комплексная поддержка нужна не всегда. Если человеку просто нужно поговорить и получить какой-то ответ, подойдет и компьютер. Однажды я участвовал в разработке приложения, в котором программа отвечала пользователям только эмодзи и стикерами. Многие люди пользовались им годами. По-видимому, иногда достаточно минимального акта коммуникации, а его роботы вполне могут обеспечить».

9. В интернете

Голосовое управление и ежедневная помощь 

Голосовые помощники — самые узнаваемые из «невидимых роботов». Некоторые даже получают физическую оболочку. Создатели закладывают в них голосовое управление и функцию «службы одного окна» для всего интернета. Помощники автоматизируют процессы, помогают выполнять рутинные операции — и дают рекомендации.

А главное — они облегчают доступ ко всему, что есть в сети. Если вы, например, каждый день проверяете прогноз погоды, курс валют и заказываете еду в любимом кафе, помощник приноровится и сам пришлет вам метеосводку, обменный курс и ссылку на сегодняшнее меню доставки. Сейчас такие услуги многим кажутся избыточными. Но по мере роста и усложнения всего, что существует в Сети, нам может стать по-настоящему сложно держать в голове, для чего какое приложение нужно. Тогда роботы станут необходимыми проводниками по интернету.

Павел Калайдин, директор по технологиям искусственного интеллекта Тинькофф:

«Когда-нибудь все придет к тому, что роботы освободят человека от ненужного труда, мелких забот. И тогда человек перестанет заниматься тем, чем может заниматься робот. В конце концов, человек должен заниматься тем, чем может заниматься только человек».

 

Сейчас в Тинькофф ищут QA-инженеров, разработчиков, аналитиков и других специалистов для работы с искусственным интеллектом. Команда проводит исследования и готовит научные статьи, создает сложные продукты и интересные спецпроекты для клиентов (например, «AI да Пушкин!» или финансовый ассистент внутри приложения). 


Отправляйте резюме в Тинькофф и начинайте готовиться к интервью по машинному обучению по материалам на сайте. Надеемся, что следующая статья будет уже про ваши разработки!

Реклама. АО «Тинькофф Банк». erid=JapBIT6Ci

Загрузка статьи...