Инвестировав в локализацию нейроплатформы порядка $130 тыс., казахстанская компания Evotech Central Asia стала одним из региональных лидеров внедрения AI в корпоративном сегменте.
В Казахстане искусственный интеллект (ИИ) становится привычным для корпоративных решений, призванных улучшить связь с клиентами. Сотовые операторы, банки, электронное правительство — вот первые клиенты, которые переложили тяготы рутинных процессов с человека на робота.
Процесс набрал обороты и сложно представить, что еще 2 года назад общение с роботом можно было увидеть разве что в фантастическом фильме. Сейчас это удовольствие трансформируется во вполне доступное корпоративное решение, а эффекты от применения ИИ мотивируют рассматривать его как необходимый инструмент бизнес-процессов.
«Капитал.kz» встретился с Данилом Котельниковым, генеральным директором компании Evotech Central Asia, которая оказалась у истоков нового направления не только в Казахстане, но и в мире. Некоторые решения с использованием искусственного интеллекта в бизнесе, которые сейчас применяются в нашей стране, внедрены именно этой компанией.
Компетенции начинаются с понимания рынка
Данил Котельников в полной мере испытал зависимость от обстоятельств на рынке технологических решений. В хорошие времена — жесткая конкуренция, во времена кризисов — схлопывающийся спрос. Перипетии слияний, банкротств и трансформаций крупных компаний разрывают годами наработанные связи, запросы клиентов все более требовательны. Где найти вызов для себя? Как уловить тенденцию, которая станет главным трендом ближайшего будущего?
В 2013 году, когда было принято решение поменять позицию на рынке, Данил Котельников оставил должность генерального директора компании-интегратора с годовым оборотом $30 млн, и продал свои доли в ряде проектов. В активе — богатый опыт сотрудничества с технологическими монстрами Cisco, Sony, Avaya и другими технологическими лидерами, множество реализованных интеграционных проектов в области связи и телекоммуникаций.
Инфраструктуре нужны проекты
К этому моменту, вспоминает Данил Котельников, в Казахстане и в Центральной Азии в целом был высокий уровень насыщения инфраструктурными телеком-проектами и стала наращиваться доля IT-составляющей рынка. Команда единомышленников, собравшаяся вокруг Данила Котельникова, выбрала четыре направления, перспективных с точки зрения приложения инженерного опыта.
Один из проектов пытался решить проблему увеличения КПД электродвигателей, переводя в практическую плоскость теоретически обоснованную технологию совмещенных обмоток. На проект за полтора года было потрачено порядка $40 тыс., направленных на модернизацию двигателей разных типов и последующие испытания на промышленных предприятиях России и Казахстана. Добиться заявленных эффектов не удалось и проект закрыли.
На второй проект, конвейер разработки сайтов и SEO-продвижение, было потрачено $30 тыс. за три месяца. Команда-разработчик, в которую были сделаны инвестиции, продемонстрировала несовершенство бизнес-процесса, и проект также свернули.
Другие два направления оказались гораздо более перспективными: набирали обороты технологии интернета вещей и искусственного интеллекта. Анализ рынка показал скорый приход крупных игроков на первом рынке и возможность агрессивного развития на втором.
Проблема состояла в том, что надо было найти такую нишу, где в силу узости некомфортно чувствовали бы себя разработчики-гиганты. «Они не будут тратить ресурсы на разработку уникального проекта, тиражируемость которого ограничена считанным количеством внедрений в условиях казахстанского рынка. Ни один гигант индустрии не пойдет на девелопмент отдельной тематики. Мы же решили сделать ставку именно на такие специфические решения, требующие глубокой кастомизации технического решения, — говорит Данил Котельников. — Фактически речь шла о том, чтобы финансировать команду инженеров, исследования, создание опытных образцов и проведение пилотных проектов. На сегодня мы инвестировали в данное направление порядка $50 тыс. и выходим на фазу пилтного проекта».
Заказчикам нужен робот
В 2014—2015 гг. на горизонте инноваций и технологических прорывов появился греческий проект Omilia, разработавший платформу распознавания речи на базе нейронных сетей. Компания расширяла географию своего присутствия, искала каналы доступа на рынок крупных корпоративных заказчиков, которые, со своей стороны, созрели для внедрения решений на основе искусственного интеллекта. Спектр интересов совпал почти идеально.
В наращивание компетенций в этом направлении команда инвестировала $100−130 тыс. «Мы понимали, что рынок впитает этот тренд, искусственный интеллект появится в Казахстане. Почему бы не стать пионерами? Решения, связанные с внедрением в бизнес-процессы искусственного интеллекта, привлекали своей технологической уникальностью, — вспоминает Данил Котельников. — Но при этом мы понимали, что не надо изобретать велосипед. Необходимо улучшить имеющийся — и его продавать».
Надо отметить, что искусственный интеллект, внедренный в продукты Google, Yandex или Apple, не применим к нашим условиях задачам корпоративного бизнеса, исключающим использование облачных решений по соображениям безопасности. Три компании предлагали продукт корпоративного класса: американская Nuance, российская «Центр речевых технологий» и греческая Omilia.
«Omilia — это платформа для автоматизации, роботизации и построения взаимодействия человека и машины в составе контакт-центров. Продукт подходил нам идеально, это очень узкопрофильное и востребованное решение, — говорит Данил Котельников. — Мы увидели явный спрос и почти полное отсутствие предложения. Уникальный случай в современном мире. Мы договорились о сотрудничестве».
Электронное правительство приняло на работу робота Кенеса
Первым клиентом по внедрению искусственного интеллекта в бинес-проекты стала крупная компания сотовой связи. Данил Котельников не хочет озвучивать название, хотя оно и очевидно. «Де-юре у меня нет прав анонсировать наше сотрудничество — это прерогатива заказчика, — говорит Данил Котельников. — Мы вообще начали с того, что пошли сразу к крупнейшим операторам связи и в банки страны — именно на данных вертикальных сегментах наблюдается наибольший спрос технологий автоматизации. Операторы оказались более подвижны и быстрее приняли решение — два оператора сделали выбор в пользу Omelia. Пока банки созревали, мы успели доказать состоятельность идеи применения искусственного интеллекта в составе электронного правительства и внедрили это решение. Сегодня виртуальный консультант „Кенес“ встречает всех, кто звонит на портал 1414 электронного правительства».
Почему пионер рынка оглядывается на конкурентов
Первое в стране внедрение искусственного интеллекта стоило заказчику несколько сотен тысяч долларов и полтора года работы. Сейчас, по мере накопления опыта и освоения меньших по размеру заказчиков, ставка минимального проекта снизилась до $100 тыс., а работы производятся в течение трех-девяти месяцев.
О прибыльности бизнеса Данил Котельников говорить не хочет, поскольку компания еще объективно в стадии роста. Хотя еще в 2016 году, когда компания только делала первые шаги, в мире насчитывалось порядка 15−20 подобных внедрений в Европе и США. «Внутренние бизнес-процессы преждевременно афишировать. Рынок не дремлет, конкуренты бдят. Аспекты технологии и бизнес-модели, которые мы детализируем перед заказчиком, чтобы быть полностью понятным, прозрачным и комфортным для заказчика, я не могу раскрывать в интервью, потому что это know-how. В Казахстане условия для нашего бизнеса, к сожалению, ограничены, рынок очень скоро насытится, мы выходим на рынки соседних государств, — говорит Данил Котельников. — Сейчас мы имеем временной технологический отрыв по квалификации, но он может быть сокращен конкурентами в считанные месяцы. Благо мы рынок изучили вдоль и поперек, с каждым игроком познакомились. 50% потенциальных заказчиков знают о нас».
Как обучается робот
Для начала заказчик должен иметь тривиальный серверный кластер, на который «накатывается» нейроплатформа Omilia и дополняется коннекторами, моделями, словарями и алгоритмами. «Это наша добавленная стоимость. Мы внедряем собственно систему, модели поведения, оптимизируем бизнес-процессы заказчика, стараемся привить методику развития системы, обучаем специалистов заказчика компетенциям, необходимым для самостоятельного управления и развития этого инструмента, поддерживаем платформу», — рассказывает Данил Котельников.
Методики обучения робота — информация конфиденциальная и может быть описана только в общих чертах. Система искусственного интеллекта — это готовая к восприятию неких поведенческих моделей система, обучаемая человеком. В мире проводятся исследования машинного обучения робота, но они пока приводят к побочным эффектам в его поведении. «Человеческое обучение — наиболее быстрый, легкий и эффективный механизм обучения искусственного интеллекта для корпоративных задач. Система на старте — это ребенок, поступивший в 1 класс. Какой-то язык у него родной, например, английский. Мы хотим дать ему новый язык, начинаем с элементарных вещей, даем ему словарный запас, правила построения предложений в этом языке — растим вундеркинда, — рассказывает Данил Котельников. — при этом смысла моделировать словарный запас самостоятельно нет никакого. Мы используем базу обращений в контакт-центр, это ведь миллионы живых обращений от пользователей. Есть некие ключевые слова и стандартные модели поведения любого человека, который обращается в структуру заказчика. Анализируя статистику обращений, мы структурируем запросы, описываем алгоритмы поведения и обучаем робота. Совместно с нашими греческими партнерами мы научили робота распознавать и понимать естественный разговорный казахский язык, диалоги на смешанных языках — казахском и русском. Мы автоматизируем не уникальный бизнес-процесс, а рутину, которую перекладываем на робота. Мы обучаем робота адекватной реакции на реальные обращения. Мы не строим абстрактного робота под себя — мы строим его под конкретную аудиторию, обращающуюся с конкретными запросами к конкретному поставщику услуг. Кто-то медленно говорит, кто-то матерится, кто-то мешает слова, все это попадает в базу знаний робота, обеспечивает роботу извлекать смыслы, суть».
Чтобы создать новый язык, надо обработать порядка 100 тыс. вызовов. Когда язык уже создан, достаточно уже 10 тыс. обращений. «Теоретически через 3−7 лет робот будет абсолютно компетентен в тех задачах, какие на него возлагаются. Он будет знать все слова, сценарии, будет способен абсолютно адекватно себя вести, — говорит Данил Котельников. — Сегодня уже есть кейсы, когда люди старшего возраста не отличают нашего робота от человека: благодарят, разговаривают с ним. Это касается тривиальных операций. Если говорить о сложных взаимодействиях человека с системой, то их автоматизация неэффективна и нецелесообразна. Искусственный интеллект не может полноценно заменить человека».
