AI Journey — двухдневная конференция с ведущими международными и российскими спикерами — экспертами в области искусственного интеллекта и анализа данных, а также представителями компаний — лидеров по развитию и применению технологий ИИ в бизнес-процессах.

1. Конвергенция технологий как тренд
развития искусственного интеллекта
Владимир Новоселов
Бизнес-архитектор комплексных решений
PREDICT, Mail.ru Group

2. Популярность
Время
Цикл зрелости технологии (Hype cycle) Gartner
Появление и
становление
технологии
Пик
чрезмерных
ожиданий
Избавление от
иллюзий,
столкновение
с барьерами
Преодоление барьеров,
совершенствование
технологии, поиск
комплементарных свойств
Плато продуктивного
применения.
Экстенсивное развитие
Кажется,
мы здесь

4. Сервисы
Технологии
Алгоритмы
Данные

5. Экосистема
Mail.Ru Group
Социальные
сети
E-commerce Игры
Мессенджеры
ICQ
Агент Mail.Ru
ТамТам
Юла
Delivery Club
Pandao
Карты
MAPS.ME
Гикбрейнс
Решение
для бизнеса
Почта
и Портал
Образова-
тельные
проекты
Ситимобил
MyTeam
Облако Mail.ru
ВКонтакте
Одноклассники

6. Поискдрузей
Благодаря AI коммуникации становятся умными
• Сортировка писем
• Подсказки ответов (используются
в 20% всех сообщений)
• Пользователь получает контент,
релевантный своим интересам,
а не в хронологическом порядке
• Умная лента Пульса рекомендует
пользователям 200 тыс уникальных
материалов ежедневно
Умнаяпочта
Умнаяновостнаялента
• Поиск и рекомендация друзей
• Распознавание лиц на фото, в
стримах и видео

7. Технология распознавания лиц, объектов, процессов на
базе машинного обучения и искусственных нейронных
сетей.
Vision позволяет автоматизировать и повышать точность
комплексной визуальной проверки различной сложности.
• 98% точность определения лица среди миллиона
• TensorRT на инференсе, <10ms на фото на GPU
• 314 классов распознавания сцен, 25 000 классов – объектов
Vision – компьютерное зрение

8. AI сервисы поддержки принятия решений для:
 AdTech
 MarTech
 HR Tech
– коммерческие AI решения и сервисы

10. Традиционный
offline retail
 В основном транзакционные данные
 Традиционные карты лояльности

11. Традиционный
offline retail
 В основном транзакционные данные
 Традиционные карты лояльности
+
Face Recognition
+ «Виртуальная» карта лояльности
+ Контроль очередей

12. Традиционный
offline retail
 В основном транзакционные данные
 Традиционные карты лояльности
+
Face Recognition
+ «Виртуальная» карта лояльности
+ Контроль очередей
Full coverage RFM
+

13. Full coverage RFM + Традиционный BI-инструментарий

14. Full coverage RFM + Традиционный BI-инструментарий
+
Построение и анализ
поведенческих профилей
клиентов на основе интернет
данных
+ Аудиторные инсайды
+ Data-driven маркетинг

15. Full coverage RFM + Традиционный BI-инструментарий
+
Построение и анализ
поведенческих профилей
клиентов на основе интернет
данных
+ Аудиторные инсайды
+ Data-driven маркетинг
Профилирование в
динамике
+ + Оценка эффективности
маркетинговых кампаний
+ Бенчмаркинг

16. Full coverage RFM + Традиционный BI-инструментарий
+
Построение и анализ
поведенческих профилей
клиентов на основе интернет
данных
+ Аудиторные инсайды
+ Data-driven маркетинг
Профилирование в
динамике
+ + Оценка эффективности
маркетинговых кампаний
+ Бенчмаркинг
+

17. Омниканальный
коммуникационный контур,
голосовые ассистенты
+ Адресная коммуникация
+ Автоматизация коммуникаций

18. Омниканальный
коммуникационный контур,
голосовые ассистенты
+ Адресная коммуникация
+
Персонализация на основе
рекомендательных моделей
+ Релевантность
+ Улучшение пользовательского опыта
+ Автоматизация коммуникаций

19. Омниканальный
коммуникационный контур,
голосовые ассистенты
+ Адресная коммуникация
+
Персонализация на основе
рекомендательных моделей
+ Релевантность
+ Улучшение пользовательского опыта
Персонализация на основе
ценностно-поведенческого
профиля
+
+ Отклик, лояльность
+ Автоматизация коммуникаций

20. Все это формирует
ландшафт
технологий
будущего!
Подробности
на стенде

21. Спасибо за внимание!