Sztuczna inteligencja poinformowała o rozprzestrzenianiu się koronawirusa przed władzami. Techniki przetwarzania tekstu pozwalają przewidzieć przyszłość

Rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji mogą przewidywać przyszłość. Analizując miliardy danych z całego świata, kanadyjska platforma monitorowania zdrowia powiadomiła o rozprzestrzenianiu się koronawirusa, jeszcze zanim zrobiły to światowe organizacje. Polacy opracowują z kolei opartą na SI aplikację, która na podstawie wyglądu dokumentu identyfikuje najważniejszy fragment tekstu i wychwytuje jego kontekst. Po metody przetwarzania i wychwytywania danych coraz chętniej sięga biznes.

Koronawirus 2019–nCoV pochłonął już blisko 1800 ofiar. W styczniu okazało się, że kanadyjski start-up, którego platforma monitorowania zdrowia oparta na sztucznej inteligencji analizowała miliardy punktów danych, powiadomił swoich klientów o początkach choroby 31 grudnia, na długo przed ostrzeżeniami Światowej Organizacji Zdrowia i amerykańskich Centrów Kontroli i Zapobiegania Chorobom. Algorytm BlueDot wykorzystuje techniki przetwarzania w języku naturalnym i techniki uczenia maszynowego do przeglądania globalnych wiadomości, danych linii lotniczych i raportów o epidemiach chorób zwierząt. Prawidłowo przewidział, gdzie po Wuhanie rozprzestrzeni się wirus – w  Bangkoku, Seulu, Tajpej i Tokio.

To tylko przykład sztucznej inteligencji, która skutecznie zastępuje setki tysięcy ludzi. Także firmy coraz częściej korzystają z technologii opartych na SI i uczeniu maszynowym, żeby usprawnić i przyspieszyć pracę oraz zminimalizować przy tym ryzyko pomyłki. Polska Applica opracowała Contextual Awareness, czyli technologię, która działa podobnie jak ludzki mózg, jest jednak znacznie szybsza i dokładniejsza.

– Tak jak człowiek, kiedy ma za zadanie przeanalizować dłuższy dokument, najpierw skanuje go wzrokiem, a następnie odnajduje właściwy fragment, tak technologia Contextual Awareness na podstawie wyglądu dokumentu i jego znaczenia identyfikuje fragment tekstu, który jest istotny z punktu widzenia wykonywanego zadania, i następnie ekstrahuje z niego znaczenie. To zaś jest używane do podejmowania decyzji czy też do automatyzacji całego procesu biznesowego – tłumaczy w rozmowie z agencją Newseria Innowacje Piotr Surma, współzałożyciel firmy Applica.

Polska aplikacja o 75 proc. zmniejsza wysiłek pracowników. Na jeden dokument przeznacza ok. jednej sekundy, a przy tym o ponad 90 proc. niweluje możliwość błędu. Przeskanowanie dokumentu w poszukiwaniu tego, co najważniejsze, trwa tylko chwilę.

– Nasza aplikacja ma zastosowanie w domenie bankowej, w dużej części procesów, które wymagają rozumienia dokumentów. Te procesy są związane z kredytami konsumenckimi, hipotecznymi czy pożyczkami korporacyjnymi. Mamy również kolejny duży obszar zastosowań, w których używamy naszej platformy Robotic Text Automation do automatyzacji procesów windykacji prawnej. Tam obsługujemy setki tysięcy dokumentów miesięcznie – wymienia Piotr Surma.

Szwajcarska firma Iprova wykorzystuje za to sztuczną inteligencję do poszukiwania w internecie wiadomości, aby móc opracować nowe rozwiązania. Z kolei jeden z większych detalistów na świecie korzysta z automatyzacji HR z ParseHub i Google Cloud Vision do analizy zdjęć. Wcześniej firma zlecała pracownikom badania HR w lokalizacji geograficznej wokół swoich sklepów, monitorując lokalne reklamy i oferty pracy, aby zobaczyć, jaka jest typowa płaca dla pracownika detalicznego w okolicy.

Takich firm i inteligentnych rozwiązań jest coraz więcej. Polska aplikacja sprawdza się przede wszystkim w bankowości, ale ułatwi pracę także w innych branżach.

– Koncentrujemy się na procesach biznesowych, które wymagają rozumienia tekstu. Mamy już w tej chwili klientów z różnych branż, np. mediowej i produkcyjnej. Właściwie każde zadanie, które wymaga przeczytania dokumentu, wyciągnięcia z niego – mówiąc kolokwialnie – jakiejś informacji, a następnie podjęcia decyzji, przynajmniej potencjalnie może podlegać automatyzacji – przekonuje Piotr Surma.

Według analityków Mordor Intelligence globalny rynek systemów przetwarzania ze świadomością kontekstową w 2019 roku był warty ponad 42,5 mld dol. W ciągu najbliższych lat ma rosnąć w tempie 30 proc. średniorocznie, by w 2025 roku osiągnąć wartość przeszło 205 mld dol.