В начале прошлого года студенты Университета Инха в Ташкенте создали Machine Learning Community. IT-сообщество уже объединяет свыше 700 участников и призвано популяризировать технологии на основе искусственного интеллекта.
Недавно представители сообщества провели в Ташкенте конференцию AI REWIND 2022, на которой подводились итоги использования и внедрения технологий на основе искусственного интеллекта в Узбекистане. На мероприятии выступили представители Alif Tech, Billz, UzbekVoice, Iman Invest, Beeline, Uzum, iTechArt и других компаний.
«Эти компании уже имеют опыт работы с ИИ, и они готовы делиться с нами, как оптимизировать большие и незначительные процессы внутри организаций. Это наше первое масштабное мероприятие и основная задача — обмен знаниями», — отметил представитель команды организаторов Рашид Зайнутдинов.
Spot поговорил с организаторами конференции о создании сообщества MLC, а также с CEO Alif Uzbekistan Нуриддином Лафизовым об опыте внедрения ИИ в бизнес.
Шахриёр Худойбердиев,
глава Machine Learning Community.
Долгое время увлекался искусственным интеллектом, занимался самообразованием. Мотивация начала падать. Это было вызвано в том числе и тем, что в стране не было вакансий и применения технологий — мое будущее в этой сфере было смутным.
Так я и решил самостоятельно создать условия — основать маленький клуб при университете ИНХА в Ташкенте. Нас было всего 10 человек. Собирались раз в неделю и следовали плану обучения. В какой-то момент мы пересмотрели функционирование сообщества и выросли в MLC. Сейчас в постоянном составе команды 15 человек — кто-то занимается развитием комьюнити, проводя встречи и конференции, кто-то работает над образовательными проектами.
У нас есть mlc.course — это базовый курс об ИИ. Он бесплатный и длится четыре месяца. Сейчас его проходит более 20 студентов. Также мы публикуем образовательные видео на YouTube. В настоящее время занимаемся съемкой курсов по программированию на узбекском языке.
А в планах перевести курсы ведущих зарубежных университетов на узбекский язык. Мы стремимся создать в нашей стране opensource-площадку, чтобы каждый мог получить доступ к качественным материалам.
Из образовательных проектов еще есть IT-подкаст ML Choy, который записывается в студии Skeptiklar. Подкаст — это своего рода общение с аудиторией и возможность услышать из уст специалистов последние новости сферы.
Нуриддин Лафизов,
CEO Alif Uzbekistan.
В 2021 году мы поняли, что отстаем от рынка. Тогда впервые и появилась потребность во внедрении технологий на основе ИИ, а именно для создания более быстрой модели скоринга рассрочки. Было несколько безуспешных попыток. И только в октябре прошлого года мы начали применять эффективную модель на основе искусственного интеллекта. Для компании это колоссальная возможность повысить конкурентоспособность.
Еще одно направление, в которое мы внедрили искусственный интеллект — служба поддержки. За несколько лет наша клиентура выросла с 5 до 700 тыс. клиентов, что требует огромных ресурсов. С точки зрения бизнеса — это большие расходы. И с этой задачей ИИ справляется эффективно. Мы разработали уникальную модель, которой «скормили» данные службы поддержки за три года работы. В первую очередь запуск был осуществлен в социальных сетях, и система уже достаточно хорошо отвечает на базовые вопросы клиента. Это решение снимает часть нагрузки с сотрудников.
У нас достаточно серьезные планы по внедрению ИИ в ближайшем будущем. К примеру, рекомендационная система для маркетплейса Alif Shop, модель по уменьшению оттока клиентов по сервису рассрочки (Alif Nasiya) и платежей (Alif Mobi), а также голосовой ассистент для службы поддержки клиентов.
Эффект от внедрения технологий колоссальный — числится в сотнях тысячах долларов. Например, улучшенный скоринг позволяет нам быть конкурентоспособными на рынке и обслуживать больше клиентов, при этом снижая риски неплатежеспособных клиентов.
При этом от внедрение ИИ не приводит к сокращению штата, наоборот — компания растет. Разумеется, в тех процессах, где уже задействован искусственный интеллект мы не увеличиваем штат, поэтому экономический эффект от внедрения достаточно значимый.
