предсказывать риски и возможности, реагировать на стремительные изменения, принимать решения в моменте;
повышают безопасность и доверие, защищая и права потребителей, и интересы бизнеса.
В целом, искусственный интллект делает финансовую систему более умной, быстрой, инклюзивной и устойчивой. Однако он же порождает и новые вызовы – от рисков дестабилизации рынков алгоритмами до угроз дискриминации и нарушения приватности. Сбалансировать пользу и опасности рассматриваемой технологии в такой чувствительной сфере как финансы – одна из ключевых задач на пути к процветающему обществу.
Промышленность и энергетика
Говоря о прорывном потенциале и искусственного интеллекта, невозможно обойти вниманием реальный сектор – промышленное производство, энергосистемы, добычу и переработку ресурсов. В этих традиционных отраслях «умные» технологии приносят, возможно, не такую яркую, но не менее значимую пользу – повышают производительность, оптимизируют процессы, позволяют более рачительно использовать ресурсы.
Один из ключевых кластеров – это промышленная робототехника и интеллектуальная автоматизация. Интеллектуальные системы способны не просто механически повторять заложенные человеком операции, но адаптироваться к переменам, самостоятельно оптимизировать свои действия. Например, роботы с компьютерным зрением научились гибко перемещаться и манипулировать объектами в неструктурированной среде. ИИ-алгоритмы позволяют координировать целые роевые системы автономных агентов – беспилотных погрузчиков, складских транспортеров, сборочных манипуляторов. В результате повышаются производительность, безопасность и гибкость индустриальных процессов.
Другой важнейший кейс – это предиктивное обслуживание оборудования. Интеллектуальные модели способны по косвенным признакам – вибрации, температуре, звуку – выявлять дефекты и предсказывать поломки станков, двигателей, турбин и т.д. Это позволяет превентивно устранять неисправности, сокращать незапланированные простои, увеличивать общую эффективность активов (OEE). Причем современные алгоритмы уже способны не просто ставить диагноз, но и предлагать оптимальные сценарии ТОиР.
В энергетической сфере искусственный интеллект помогает решать задачи прогнозирования спроса, оптимизации загрузки генерирующих мощностей, снижения потерь в сетях. Нейросети способны с высокой точностью предсказывать профиль потребления электроэнергии на основе исторических данных, погодных условий, календарных факторов. В результате снижаются издержки на балансировку энергосистемы, повышается ее устойчивость и надежность. А в перспективе ИИ станет краеугольным камнем будущих интеллектуальных энергосетей с распределенной генерацией, двусторонними потоками энергии, динамическим ценообразованием.
В добывающих отраслях алгоритмы машинного обучения применяются для геологоразведки и оптимизации нефтегазодобычи.
