Читати книгу - "Атланты бизнеса. Стратегии и инструменты достижения результата от лидеров и топ-менеджеров, Колектив авторів"
Шрифт:
Інтервал:
Додати в закладку:
750 млн людей на земле сегодня живут на <2 доллара в день. 2 млрд людей не имеют доступа к финансовым услугам.
Представьте себе какого-нибудь человека в Зимбабве – там нет никаких банков, никакого финтеха – нет ничего. У них нет доступа к финансовым услугам, они не могут переводить деньги. А потом происходит массовое внедрение простых смартфонов, которые открывают возможность зарегистрироваться на бирже, загрузить кошелек и обмениваться цифровыми активами, что в целом уже активно происходит в Африке. То есть эта технология фундаментально позволяет быстро втянуть в мировой обмен информацией, деньгами и т. д. людей, которых больше 2 млрд и которые сегодня не имеют доступа к финансовым услугам.
Вот только некоторые решения от блокчейна:
• финансовая инклюзивность: например, для работы с криптовалютами нужен только телефон;
• снижение коррупции и опрозрачивание владения активами, в том числе «мертвыми активами» (земля и недвижимость), которые сегодня в Африке оцениваются в более 20 трлн долларов;
• массовая токенизация активов, имеющих или создающих ценность.
КОНВЕРГЕНЦИЯ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙУже активно используется в отраслях, где важна прозрачность и контроль цепочки поставок. Например, в отрасли добычи и поставки свежей рыбы:
• датчики отслеживают место добычи, температурные режимы хранения и перевозки;
• блокчейн обеспечивает прозрачное хранение данных и прослеживаемость;
• AI/ML анализируют массивы исторических и текущих данных и предсказывают проблемы еще до их возникновения.
Блокчейн – это всего лишь одна из экспоненциальных технологий, и в конвергенции с другими технологиями, например, искусственным интеллектом, открывает новые возможности.
Наша компания TON Labs, в том числе, вносит свой посильный вклад в распространение технологии блокчейна и решений на его основе и изменения мира к лучшему.
Алиса ЧумаченкоТехнологии, создающие новые бизнес-модели
Алиса Чумаченко – основатель и CEO GOSU Data Lab, основатель глобальной игровой компании GAME INSIGHT.
Термин «искусственный интеллект» впервые появился в шестидесятых годах прошлого столетия, и с тех пор эта тема прогрессирует. Лучшие умы бьются над различными задачами, чтобы научить машину думать. Но в последние 10 лет произошел настоящий прорыв: компьютеры стали мощнее, интернет-каналы – больше, все стало дешевле.
В 1956 году талантливый информатик Джон Маккарти придумал термин «искусственный интеллект».
Маккарти определил интеллектуальную функцию как вычислительную составляющую способности достигать целей, а само определение искусственного интеллекта объяснил как науку и технологию создания интеллектуальных компьютерных программ.
В головах обывателей искусственный интеллект – это, прежде всего, навязанное писателями-фантастами, робототехникой и, конечно же, Голливудом представление про какую-то машину, которая обладает своим собственным сознанием и обязательно уничтожит всех нас.
Уверяю вас, в скором времени этого не произойдет. На самом деле, искусственный интеллект – это просто математика другого уровня, алгоритмы другого уровня, это не когда машина обладает сознанием, а когда машина учится принимать решения.
Представьте себе мир без технологий, а самое главное, мир без software, программного обеспечения. Вспомните, каким был мир лет 80 назад. Представьте, как сильно он изменился. Примерно такие же изменения ждут нас через 10–12 лет с появлением искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект – это, скорее, волна, software нового уровня, который придет и изменит все существующие бизнес-модели, абсолютно все сферы жизни и абсолютно все бизнесы.
Инвесторы считают искусственный интеллект новым рынком. Главы государств выступают в духе «кто управляет искусственным интеллектом, тот владеет миром». В эту отрасль идет огромное количество инвестиций, аналитики оценивают объем рынка искусственного интеллекта уже через 5–7 лет в 3 трлн долларов.
Искусственный интеллект – это набор различных технологий, высокоуровневой математики и алгоритмов нового уровня. На самом деле этих технологий очень много. И четкой простой классификации довольно сложно добиться даже от тех, кто пытается ее внедрить. Вы наверняка слышали такие понятия, как «глубокое обучение», «обучение с подкреплением», и уж точно слышали про нейронные сети. Все это – искусственный интеллект, точнее стеки нескольких технологий интеллекта для того, чтобы применять их в конкретных кейсах. Про некоторые из них мы сегодня поговорим.
Все эти технологии объединяет одна вещь – Data.
Всем нужны данные. О том, что data – это новая нефть, уже давно знают корпорации и государство.
Откуда взять эту data? Если вы – технологическая компания, то data вы уже имеете. Если вы играете в мою игру, data о том, как вы играете, принадлежит мне. Если вы ищете котиков в Интернете – data о том, что вы ищете котиков в Интернете, принадлежит компании, предоставляющий поиск.
Как же быть офлайн-бизнесу, ведь ему нужно где-то взять эту data, ее нужно собрать. Возможно, вы себе даже не представляете, но именно сейчас с вами это уже происходит. Очень многие компании, города, государства занимаются тем, что собирают разные данные о вас и оцифровывают их.
Один из моих самых любимых примеров того, как мы, сами того не подозревая, помогаем собирать разную data. Все из вас вводили CAPTCHA: вы вводите что-то, что написано для того, чтобы подтвердить, что вы не робот, а человек. У компании «ReCAPTCHA» интересная бизнес-модель: она продает вводимые вами данные. Они заключили контракты по всему миру со многими библиотеками и учеными сообществами, которые оцифровывают старинные книги, рукописи и прочее. Вводя CAPTCHA, вы помогаете искусственному интеллекту распознавать текст и уточняете для искусственного интеллекта, что именно там написано.
Так что не только искусственный интеллект помогает человеку, но и человек может помогать искусственному интеллекту.
Применений искусственному интеллекту миллиард: и медицина, и биотех, и города, и государство, и регистрации, и машины, и финансы, и все что угодно. Несколько примеров.
Контентная персонализация. Например, вы, условно говоря, на «Авито» ищете одежду для детей. «Авито» знает, что вы ищете одежду для детей в возрасте 3 лет, и значит, знает, сколько лет вашему ребенку. Дальше он продолжает выращивать этого ребенка внутри своих данных, а значит, уже через некоторое время, когда вы снова придете за одеждой, сможет предложить вам одежду на вашего выросшего ребенка. Такие кейсы уже давно используются в e-commerce и различных продажах.
В банковских услугах уже во многих банках используется предикт предсказания вашего ухода. Когда вы приходите в банк для того, чтобы закрыть ваш счет, менеджер уже может знать о вашем приходе и у него в компьютере уже будут предложены варианты того, как вас оставить, как все-таки убедить вас не закрывать счет в банке.
Немного о том, как мы применяем искусственный интеллект в индустрии игр.
1. Идентификация игрока (слепок игры). Если вы играете в какую-то игру, то ваша игра уникальна, мы называем это «отпечаток
Увага!
Сайт зберігає кукі вашого браузера. Ви зможете в будь-який момент зробити закладку та продовжити читання книги «Атланты бизнеса. Стратегии и инструменты достижения результата от лидеров и топ-менеджеров, Колектив авторів», після закриття браузера.