Али где се тачно крије тих 500-инак милијарди долара? Одговор је врло једноставан: Буквално свуда. Гипкост ове технологије, тј. могућност њене примене је скоро апсолутна (теоријски,ипак и даље постоје велика хардверска ограничења). Индустрије, неке годинама, а неке тек од скора користе ову технологију, а међу најсликовитијим примерима сектора који убиру плодове вештачке интелигенције су: бизнис и финансије, медији, маркетинг, медицина, уметност, производња…
Тржиште развоја АИ технологије увелико је тешко пола билион долара. Према проценама сама употреба ове технологије у наредних неколико година могла да дода и до 4,4 билиона долара вредности у глобалној економији? Да ли сте знали и да паметна машина скоро савршено зна када ће да се поквари? Претпостављамо да нисте знали ни да коришћењем генеративних технологија у маркетингу можете да вам повећа профит од продаје до 20 одсто. А да ли вам је познато да ако би се предиктивне анализе упослиле у медицини глобално би уштедели око 10 одсто трошкова за лечење свих нас? А шта када би вам рекли да се са друге стране сигурносне камере у великом броју супермаркета у свету није човек већ софтвер који сам мисли и закључује?
Прошло је нешто више од годину дана од лансирања “Chat GPT” софтвера тј.чет-бота који је поставио вештачку интелигенцију у центар светског мејнстрима. Ипак, ово је само једна варијанта ове технологије, она сама теоријски и концептуално постоји још од 1950-их година, а први софтвери који су претходили и сличе овима данас датирају из 80-их и 90-их година прошлог века. Дакле, не ради се о експерименталној технологији која се просто нашла у тренду, већ о читавом пољу унутар ИТ и компјутерских наука која су и пре лансирања њеног најбољег примера оставиле свој траг у готово свим индустријама и секторима нашег друштва и економије.
Шта је заправо АИ технологија?
Као што је већ речено, АИ, тј. вештачка интелигенција је једно широко поље компјуетрских наука које за циљ има да направи системе који су способни да самостално раде одређене задатке за које је до сада била неопходна људска рука, тј. интелигенција. Кључни приниципи АИ се “врте” око симулација људских мисаоних процеса и “чулних инпута” у машини. Неки од кључних принципа и концепата на којима се технологија заснива су следећи:
Машинско учење: Суштина вештачке интелигенције крије се у обрађивању огромних, али стварно огромних количина података. Машинско учење је под област вештачке интелигенције која подразумева храњење алгоритама огромним количинама података, уз могућност да “машине” саме исправљају грешке и уче на основу претходног искуства, слично и нама самима.
Неуронске мреже: Замислите људски мозак као комплексну мрежу конекција. АИ користи ове “неуронске мреже”, тј. поједностављену мрежу конекција како би процесуирао податке и информације и сам донесе одлуку. Практично, овом технологијом се мимикује функционисање нашег мозга.
Дубоко учење: Неки АИ системи користе “дубоко учење” које је у суштини слагање слојева неуронских мрежа. На пример да би се препознао неки објекат на слици прво се једна неуронска мрежа тренира да препозна боје, затим друга облик итд. док компјутер на основу свих тих варијабли не изолује тражени предмет.
Процесуирање природних језика: Поприлично само објашњиво и надовезује се на претходне. У овом случају се један компјутер “храни” језиком и коришћењем неуронских мрежа тренира да води разговор, и ова технологија стоји иза свих четботова.
Како изгледа примена вештачке интелигенције, и којису њени бенефити у бизнису и финансијама?
Примена АИ и њему сродних технологија у бизнису, банкарству, финансијама и осигурању постала је свеприсутна, и како време одмиче све више рутинских задатака биће аутоматизовано. Према процени Мек Кинзија, употреба ових технологија, тј. повећање ефикасности и смањење губитака услед примене АИ, на годишњем нивоу би могла да дода од 2,6 до 4,4 билиона долара у светску економију. Од тога један билион можемо да створимо само у банкарству. Примера за примену АИ у домену бизниса и финансија је много: аутоматизација једноставних рутинских задатака у канцеларији, управљање подацима предузећа, процена и управљање ризиком, персонализација понуда, анализа понашања клијената, анализа кредитних способности клијената, јединствених четботова за односе са клинетима… Најбољи тј. најсликовитији примери су “предиктивне анализе” и “детекција превара”.
“Детекција превара”
Када причамо о детекцији превара овде се АИ системи обучавају да препознају обрасце трансакција и понашања корисника. Уколико се догоди нека активност која одступа од уобичајених, систем то препознаје и идентификује као превару. Коришћењем машинског учења, ови алгоритми се усавршавају, постају све прецизнији и бржи, а данас поједине банке имају чак и софтвере које ово могу да ураде у реалном времену.
„Замислите да водите сеоску продавницу где познајете све своје сталне купце и њихове уобичајене навике куповине. Изненада, једног дана уђе неко ко није из села и купи велику количину скупих артикала, што се ретко дешава. Овај необичан догађај би вас натерао да будете опрезнији, можда чак и да проверите новац да ли је прави. На сличан начин, банкарски системи за детекцију превара раде са вештачком интелигенцијом која ‘познаје’ уобичајене обрасце трансакција својих клијената и може да препозна када се деси нешто неуобичајено, попут велике куповине у иностранству“, објашњава за НИН др. Слободан Илић, научни сарадник у Институту за вештачку интелигенцију.
“Предиктивне анализе”
АИ алгоритми анализирају огромне количине података како би идентификовали трендове, обрасце и везе које људи можда не би лако уочили. На основу идентификованих образаца, модели засновани на вештачкој интелигенцију могу предвидети будуће догађаје или трендове. На пример, у банкарству, то може бити предвиђање вероватноће неплаћања кредита. Код осигурања, на основу урађених предиктивних анализа вештачка интелигенција може да створи персонализоване понуде осигурања, пресецајући податке о трендовима и податке о појединачном клијенту.
„Предиктивна анализа омогућава компанијама да прилагоде своје стратегије и операције на основу предвиђених трендова, побољшавајући тиме доношење одлука и планирање. С тим у вези примена АИ у овим областима доноси значајне предности, као што су повећана тачност, смањење ризика и унапређење оперативне ефикасности“, каже Илић.
Никола Војновић
Извор: НИН
