Информационная поддержка

О сайте   Условия использования   Контакты Не являемся организаторами выставок
В московских
ВЫСТАВОЧНЫХ ЦЕНТРАХ:
 
московские выставки

AI Conference 2018 в Москве
Искусственный интеллект и бизнес

AI Conference 2018 в Москве

AI Conference

19 апреля 2018

Международная конференция, посвященная внедрению искусственного интеллекта в бизнес.

Место проведения: Конференц-центр Newsroom

Телефон: +7 (495) 212-11-28

Официальный сайт

Как добраться:

Адрес: Москва, Поклонная ул, д.3А стр.4
Ближайшая станция метро: Кутузовская

Конференц-центр Newsroom в Москве
Где проходит конференция


Стоимость входного билета:
От 10 000 руб.

Подробнее:

О конференции

Пост-релиз

AI в бизнесе - обзор

AI в бизнесе - 3 инструмента

4 сферы, которые изменил AI

Об организаторах

Smile-Expo company



Smile-Expo – международная компания, флагман инноваций в сфере выставочного и конференц-сервиса, специализирующаяся на организации крупных бизнес-мероприятий. Важное место в деятельности занимают проекты в сфере робототехники, 3D-технологий и других передовых направлениях экономики.


Внедрение AI в бизнес

Искусственный интеллект позволяет собирать, хранить, классифицировать и обрабатывать огромные массивы структурированной и неструктурированной информации. Современные методы анализа больших данных дают возможность принимать наиболее эффективное и корректное решение в непредвиденной ситуации. Это существенно повышает безопасность в бизнес-процессах и исключает большинство рисков.

На выставке Robotics Expo в Сокольниках

Функция распознавания лиц, инструменты машинного обучения, сбора и анализа данных уже используются для прогнозирования поведения клиента. Системы собирают данные о действиях и предпочтениях пользователей, анализируя спрос на те или иные продукты. Кроме того, зная о предпочтениях, образе жизни и финансовых возможностях клиента, система предлагает наиболее подходящие товары и услуги в определённый промежуток времени.

На выставке Robotics Expo в Сокольниках

Интеграция AI в бизнес позволяет повысить эффективность работы компании, прогнозировать поведение клиентов и спрос на конкретные товары, снизить издержки производства, упростить контроль ежедневных задач, выбрать наиболее выгодные стратегии развития...

На выставке Robotics Expo в Сокольниках

В выставочной зоне конфференции можно будет увидеть и протестировать передовые разработки в области искусственного интеллекта российских и зарубежных компаний. Особое внимание в экспозоне AI Conference будет уделено разработкам AI для решения бизнес-задач.

О конференции подробнее

AI Conference – вторая конференция о внедрении искусственного интеллекта в бизнес

Дата и время проведения: 19 апреля 2018 года, 10:00-18:00

Место проведения: конференц-центр Newsroom (Москва, ул. Поклонная, д. 3-А, стр. 4)

Сайт: https://aiconference.ru

19 апреля 2018 года в Москве пройдет вторая международная конференция по применению искусственного интеллекта в бизнесе – AI Conference.

Мероприятие станет площадкой для нетворкинга разработчиков, предпринимателей, стартапов, создателей платформ на основе Big Data и компаний, которые используют ИИ в бизнесе. Эксперты обсудят способы применения ИИ в медицине, ритейле, страховании, маркетинге, финансовой отрасли и сфере обслуживания. Ивент будет включать конференцию, экспозону и Битву стартапов.

Конференция

В качестве спикеров выступят представители Nvidia, Microsoft, МТС, VisionLabs, Addi, Marketingbot, «Сколтех», «Сбербанк» и других крупных компаний.

Посетители мероприятия узнают о:

- положительных изменениях бизнеса после внедрения ИИ;
- чат-ботах как бизнес-помощниках;
- инструментах работы с ИИ в своих проектах;
- преимуществах применения технологии распознавания образов в ритейле;
- перспективах применения ИИ в онлайн-маркетинге;
- AI-алгоритмах как способе диагностики заболеваний;
- применении ИИ в сервисной робототехнике и автоиндустрии;
- пользе нейросетей при голосовом поиске.

Демозона

В выставочной зоне отечественные и зарубежные IT-компании представят передовые AI-разработки. Главный критерий подбора экспонентов – эффективность технологий для применения в бизнес-процессах.

Битва стартапов

В рамках события пройдет конкурс стартапов, предлагающих современные решения в области ИИ. Каждый участник сможет презентовать свою идею потенциальным инвесторам, бизнес-ангелам и представителям венчурных фондов. Организатор мероприятия – Smile-Expo. На протяжении 12 лет компания проводит отраслевые бизнес-конференции, выставки и форумы во многих странах Европы, СНГ и Азии.

Регистрация: https://aiconference.ru/ru/buy-ticket

Контакт для СМИ: e.pasechnik@smileexpo.ru

В начало страницы: AI Conference 2018

Пост-релиз:

От чат-ботов до влияния на мировую экономику: как прошла AI Conference 2018

AI Conference 2018 в Москве

Искусственный интеллект стал новым драйвером экономического роста, а крупнейшие финансовые корпорации, банки и даже система здравоохранения всё чаще доверяют часть своей работы нейронным сетям. К таким выводам пришли спикеры ежегодной конференции AI Conference 2018, посвящённой интеграции искусственного интеллекта в бизнес-процессы. Мероприятие состоялось 19 апреля в Москве.

На конференции прозвучало 15 докладов, в рамках которых эксперты поделились инсайдами и практическими кейсами. Спикеры рассказали о возможностях AI-технологий в медицине, финансах, ретейле, автомобильной индустрии и сервисной робототехнике.

В конференции приняли участие представители Microsoft, PwC, NVIDIA, VisionLabs, Сколтеха, Фонда им. академика Н. П. Бехтеревой.

ИИ в мировой экономике

Руководитель центра компетенции по прикладному анализу данных PwC в России Олег Данильченко сообщил, что благодаря искусственному интеллекту в 2030 году мировой ВВП возрастёт на 14% – до $15,7 трлн. По его мнению, влияние AI почувствуют все регионы и отрасли, но наибольший экономический эффект будет в Китае и США.

Он также привёл данные о том, сколько выиграют отдельные отрасли мировой экономики от развития ИИ к 2030 г.:

- ТЭК – $1,7 трлн;
- производство – $4,0 трлн;
- розничная торговля – $2,0 трлн;
- транспорт и логистика – $0,6 трлн;
- высокие технологии, СМИ, телекоммуникации – $0,3 трлн;
- финансовые услуги – $2,1 трлн; - здравоохранение – $5,1 трлн.

Глубокое обучение в медицине

Как отмечает руководитель группы по разработке алгоритмов в проекте Сколтеха «CoBrain-Аналитика» Михаил Беляев, последние пять лет в мире стремительно развиваются методы глубокого обучения, основанные на подготовке по примерам.

По мнению спикера, одна из наиболее обсуждаемых сфер медицины, где эти методы могут применяться, – рентгенология. Обучающиеся алгоритмы в будущем смогут читать снимки с рентгеновских аппаратов, КТ, МРТ, ставить диагноз патологий, слушать, как работает сердце, и предсказывать рецидивы у пациентов. «Анализ медицинских изображений – сложная задача, особенно из-за крайне ограниченного объема обучающих выборок. Глубокое обучение может эффективно использоваться для решения медицинских задач при аккуратной подготовке данных. Нужно адаптировать архитектуры и процедуры обучения к особенностям медицинских снимков», – заключил Михаил Беляев.

Инженер в области машинного обучения NVIDIA Дмитрий Коробченко среди причин успеха глубокого обучения выделил совершенствующиеся алгоритмы и архитектуры, доступные объемы данных, ускорение обучения и вывода с помощью GPU.

Экосистема чат-ботов

Сегодня 80% пользователей смартфонов (2 млрд человек) во всём мире регулярно пользуются мессенджерами. 2,5 млрд человек заходят в социальные сети. Такие цифры озвучил основатель и управляющий директор Just AI Кирилл Петров.

Компании начинают всё активнее пользоваться этими каналами для продаж и продвижения, что привело к появлению новой концепции клиентской поддержки – развитию экосистемы чат-ботов. По словам спикера, уже к 2023 году рынок виртуальных ассистентов с AI достигнет $17,7 млрд. Главным импульсом станет автоматизация клиентской поддержки.

Глава направления по привлечению пользователей ГК «Везёт» Илья Украинец выделил следующие преимущества чат-ботов:

- быстрее человека выполняют рутинную работу;
- дешевле, чем человек;
- экономят время;
- агрегируют несколько задач в «одном окне».

Архитектор Клиентского центра IBM в Москве Станислав Кладов отметил, что разработка эффективного чат-бота включает в себя: формулировку задачи, выявление классов обращений клиентов на основании имеющихся диалогов, понимание «языка» клиентов по каждому из классов обращений, построение дерева диалога, наполнение/обучение чат-бота и тестирование. CEO в Marketingbot Ростислав Планкин специально для конференции разработал чат-бота, к которому можно присоединиться и сейчас, чтобы получать актуальные новости о мероприятии, общаться в чате с участниками, спикерами, экспонентами – @aiconference_bot.

Роботы и банки

Особое внимание было уделено дискуссионной панели, посвященной применению AI-технологий в банковской сфере.

Инвестиционный банкир и основатель SKOLKOVO Private Banking & Wealth Management Сlub Роман Давыдов сообщил, что к 2025 году в результате конкуренции с новыми цифровыми компаниями банки могут потерять 20– 60% прибыли. Сегодня уже 52% финансовых организаций инвестируют в решения на основе искусственного интеллекта. Среди задач AI-технологий в банках:

- заполнение заявок от клиентов и для клиентов;
- выполнение части бухгалтерских заданий и других видов рутинной технической деятельности;
- распознавание «аномалий» в финансовых транзакциях и анализ данных на предмет возможного вмешательства извне и мошенничества;
- использование AI для распознавания изображений;
- оценка кредитной информации по результатам анализа портфелей займов в коммерческих банках;
- предикативный анализ и построение вероятностных моделей.

При этом участники панели подчеркнули, что внедрение искусственного интеллекта в банковский сектор обязано быть продуманным и слаженным. Ведь уже сегодня можно наблюдать, что при интеграции AI-технологий происходит массовое бездумное заимствование чужого и ненужного. Кроме того, некоторые финорганизации руководствуются принципом «главное не опоздать», а не эффективностью технологии. При этом риски новой технологии замалчиваются или не обсуждаются.

Стартап-битва

Помимо докладов в рамках AI Conference 2018 состоялась стартап-битва. В батле сошлись 14 проектов, которые оценивали инвесторы Игорь Лутц, Любовь Голубцова, Виктор Кох, Кирилл Лукьянов. Судьям было сложно определится с победителями, поскольку все участники заслуживали победы. В результате первое место отдали проекту ChatFirst, который представил виртуального ассистента с искусственным интеллектом для автоматизации HR-поддержки в компаниях. Победителю вручили пакет для продвижения от краудфандинговой платформы Boomstarter и сертификат на бесплатное участие в демозоне AI Conference в 2019 году.

Второе место досталось сервису моментального редизайна Ukit AI. Бронзу получил социально-образовательный проект PR Education.

Демозона

У гостей также была возможность посетить выставочную зону. Свои стенды представили такие бренды, как Just AI, Mind Simulation, Data Monsters, IBM, PwC, PR Story, Inspector Cloud.

Организатор AI Conference 2018 компания Smile-Expo благодарит Just AI и GraphGrail, которые стали спонсорами мероприятия, а также информагентства «ТАСС», «ПРАЙМ» и портал «Русская Планета», выступившие в роли инфопартнеров.

В 2019 году Smile-Expo проведет третью AI Conference, которая будет посвящена внедрению искусственного интеллекта в бизнес-процессы. Подпишитесь на рассылку мероприятия, чтобы быть в курсе передовых разработок в области ИИ-технологий.

В начало страницы: AI Conference 2018

AI в бизнесе: три российских инструмента для увеличения прибыли

AI Conference 2018 в Москве

Искусственный интеллект постепенно перестаёт восприниматься как научная фантастика, становясь вполне повседневным явлением – просто мы не всегда отдаём этому отчёт. В самом деле: голосовой помощник Siri – нейросеть, редактор Prisma – нейросеть, приложение MCQRD – нейросеть… Подобные проекты носят развлекательный характер, но на деле они могут оптимизировать бизнес-процессы и увеличить доход. Или сократить издержки. Или и то, и другое.

Предлагаем три отечественных инструмента, способных хоть сейчас вывести вашу компанию на новый уровень.

Jet Detective – бизнес без мошенничества

Разработчик: компания «Инфосистемы Джет» (руководитель направления «Большие данные и машинное обучение» в ней – Евгений Колесников).

Суть: антифрод-платформа Jet Detective предупреждает о возможных кибератаках. Она проводит одновременный анализ событий в несвязанных между собой системах и выводит результаты в одном окне. Аналитическая обработка проходит в режиме реального времени; пользователь может самостоятельно менять правила анализа. Математическое моделирование по «модели с учителем» выявляет факты мошенничества, похожие на ранние, и находит отклонения от стандартного бизнес-процесса заранее.

Выгода: для выявления атак нужно проанализировать большие массивы данных как внутри экосистемы компании, так и за её пределами. У работника на это уходит много времени и сил, у работодателя – времени и денег. Jet Detective справляется с этим быстро, эффективно, заблаговременно, то есть экономит названные ресурсы. Кроме того, он избавляет от установки реляционных СУБД, что сохраняет до 30% бюджета на проект.

Примеры: решение Jet Detective реализовано в 10 пилотных проектах; на рассмотрении – два контракта на промышленную интеграцию системы.

MarketingBot: один чат-бот вместо тысячи продажников

Разработчик: компания MarketingBot (основатель – Ростислав Планкин).

Суть: авторы создают чат-боты для мессенджеров, которые общаются с пользователями от имени компании. В арсенале MarketingBot есть своя классификация чат-ботов: бот-визитка, бот-мероприятие, бот-консультант, бот поддержки, бот-игра, бот-магазин. Работают по заранее спланированным алгоритмам и с заданным богатым семантическим ядром.

Выгода: в компании вовремя распознали нишу так называемого мессенджер-маркетинга – продаж через мессенджеры. Проанализировав рынок, специалисты выяснили, что открываемость рассылок в мессенджерах превышает 80%, а число пользователей превосходит 3,5 млрд (из них 70 млн – в России). В итоге внедрение виртуальных помощников с функцией витрины товаров и логикой заказа товаров или услуг ведет к повышению показателя прироста совершённых целевых действий, то есть к росту продаж. Кроме того, бизнесмен экономит на операторах службы поддержки, а также находит новых клиентов.

Примеры: чат-бот городского портала «Клин», бот-магазин натуральных кокосов Cocomaniaco, бот поддержки Amulex по юридической помощи 24/7 – в Facebook Messenger и Telegram; бот-консультант форума высоких технологий RIW 2017 – в Telegram.

LUNA – детектор лиц с нейросетью

Разработчик: компания VisionLabs (гендиректор – Александр Ханин)

Суть: продукт LUNA позволяет с высокой точностью идентифицировать и аутентифицировать пользователей по лицу. В основе системы лежит созданный компанией движок распознавания LUNA SDK, использующий нейронные сети, обученные на миллионах лиц из разных источников, поэтому точность распознавания составляет от 85% до 99%. Метод сублинейного поиска в базе данных ускоряет процесс обработки и выдаёт решение в доли секунды.

Выгода: оптимизация мощностей и повышенная безопасность. Система содержит несколько модулей: серверный, сканирующий, обрабатывающий и сетевой, а также СУБД для накопления и создания резервных копий. Все модули работают параллельно, тем самым оптимально используют нагрузку. Кроме того, в базе содержится информация только о лицах без имён и фамилий, что гарантирует защиту персональных данных. Примеры: разработка нашла применение в банковской сфере, где идентификация личности связана с финансовыми рисками. С VisionLabs сотрудничают Сбербанк, «Тинькофф», «Открытие», а также IT-гиганты Google, Facebook, Intel, Cisco.

Подробнее об особенностях интеграции приведенных инструментов в экосистему вашего бизнеса расскажут сами разработчики на отраслевом B2B-мероприятии AI Conference. Успешные кейсы использования AI-инструментов в бизнесе также разберут специалисты из IBM, Nvidia, Microsoft, MTC, Сбербанка и других компаний-лидеров рынка.

Конференция пройдёт 19 апреля в Москве. Билеты – на сайте, для студентов – скидка 80%.

Узнать все детали можно но официальном сайте конференции

В начало страницы: AI Conference 2018

4 сферы, которые изменил AI: кейсы российских компаний

AI Conference 2018 в Москве

Компания Harley Davidson увеличила производство мотоциклов спустя три месяца после внедрения маркетинговой системы, основанной на искусственном интеллекте. Благодаря нейросетям юристы JP Morgan смогли сократить время, которое тратится на изучение сделок, и уменьшить количество ошибок. Сегодня все больше организаций применяют в своих бизнес-процессах разработки на базе AI для сокращения расходов, повышения прибыли и улучшения производительности.
Рассказываем о российских компаниях, в которых технологии искусственного интеллекта уже помогают добиться наибольших результатов.

Финансы

Согласно исследованиям, лидером по интеграции искусственного интеллекта в бизнес является сфера финансов. Здесь технологии позволяют проверять и оценивать платежеспособность заемщиков, оптимизировать расходы, обрабатывать документы, предотвращать фрод, вычислять кредитных мошенников.
Например, компания VisionLabs предлагает финансовым учреждениям платформу LUNA для биометрического распознавания лиц. Система использует нейросети и миллионы опорных точек, благодаря чему для идентификации личности достаточно картинки любого качества. Программа с высокой точностью сверяет фото – независимо от ракурса, уровня освещения или разрешения камеры. Схожесть определяется в процентах: например, алгоритм может выдать результат совпадения дескрипторов на 65 или 99%.

Платформу уже используют более 40 банков и национальных кредитных бюро в России и странах СНГ. В частности, технологию распознавания лиц применяют для денежных переводов и авторизации при доступе к персональным данным.

Активно работает над интеграцией AI в бизнес-процессы Сбербанк. Для этого в финансовом учреждение функционирует специальная лаборатория искусственного интеллекта.
«Мы занимаемся исследованиями, которые можно применить в банке, но также стараемся, чтобы наши результаты были полезны не только в финансовой области. Например, нам интересно направление анализа временных рядов; данных с такой структурой (транзакционных и других) очень много в банковской деятельности. Из работ с большей научной составляющей можно вспомнить исследования по созданию новых методов интерпретации результатов работы нейросети», – говорит исследователь лаборатории Дмитрий Бабаев.

Одна из последних разработок банка – нейросеть для анализа стоимости недвижимости. Пока алгоритм работает только с базой данных по стрит-ретейлу. При оценке объекта нейросеть учитывает местоположение, пешеходный трафик, ценовое зонирование. На данную работу у AI уходят считаные секунды, тогда как человек тратит на оценку стоимости объекта несколько часов, а порой и дней. При помощи нейросети в банке рассчитывают сократить расходы на оценку недвижимости на 30%, а в будущем – на все 50%.

Робототехника и умные гаджеты

В робототехнике искусственный интеллект и глубокое обучение помогают устройствам лучше решать поставленные задачи, понимать окружающую среду и взаимодействовать с ней.
Немало вкладывает в обучение нейросетей NVIDIA. С помощью таких технологий, как глубокое обучение и компьютерное зрение, искусственный интеллект учится, развивается и адаптируется к новым условиям. К примеру, специалисты компании учат AI различать предметы друг от друга.
Одно из решений компании – вычислительный модуль Jetson TX2, предназначенный в том числе для создание роботов. Благодаря ему нейросети работают быстрее, можно использовать системы машинного зрения, графики и навигации. Модуль использует возможности глубокого обучения для развития роботов, дронов, интеллектуальных камер.

Один из примеров применение решения NVIDIA – автономный робот в сфере розничной торговли LoweBot NAVii. Алгоритмы компьютерного зрения, обрабатываемые Jetson, помогают проводить инвентаризацию. Это освобождает персонал от необходимости лично обсуживать клиентов и брать проекты на дом.
«В будущем внедрение ИИ в производство и продукты/сервисы станет рядовым событием, что позволит существенно уменьшить количество рутинной работы для человека и повысить качество продуктов и сервисов», – уверяет инженер в области машинного обучения компании NVIDIA Дмитрий Коробченко.

Медицина

В медицине особенно ценится отменная память AI и его способность обрабатывать большое количество данных, сопоставлять и анализировать информацию.
 
На базе «Сколтеха» и дорожной карты «Нейронет» развивается платформа «CoBrain-Аналитика». Основная ее цель – создание биомедицинской площадки для сбора, хранения, анализа и обработки больших медицинских данных о головном мозге человека в разных состояниях. В основе сервиса лежат алгоритмы, которые разработчики проекта создают по заказам научных центров или больниц.
Программа «CoBrain-Аналитика» сможет ставить диагнозы, формировать персональную терапию для пациентов с заболеваниями мозга, выявить патологию, которая физически еще не проявилась. Если подключить к системе искусственного интеллекта базу данных МРТ головного мозга, то нейросеть проанализирует все томограммы и уведомит врача о том, у каких пациентов есть риск развития рака в течение ближайших 5 лет.

Промышленность

Промышленность с помощью AI может автоматизировать рутинную работу, сократить ошибки из-за человеческого фактора и в разы повысить эффективность предприятия.
SOLUT разрабатывает проект в сфере индустриального IoT, направленный на анализ эффективности использования рабочего времени сотрудниками.
Компания создала систему, которая с помощью показаний акселерометра и гироскопа анализирует активность персонала в течение рабочего дня.
 
Устройства с датчиками крепятся на руки и правую ногу рабочего. На протяжении дня сигналы с устройств записываются и передаются на компьютер. Система использует методы машинного обучения, позволяющие опередить, чем занимался человек в определенное время. Например, курил, переписывался при помощи смартфона или играл в настольный футбол.

На практике уже экспериментирует с технологиями больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта Новолипецкий металлургический комбинат. В холдинге с декабря 2017 года функционирует кластер «Система анализа данных и моделирования», основная задача которого – накапливание и хранение данных с датчиков. Он построен на открытых инструментах на базе Hadoop. В кластер входят 10 серверов, объединенных в единую систему. В ней можно хранить и одновременно обрабатывать информацию. Объем внутренней памяти системы – 144 терабайта, оперативной – 3 терабайта.
 
Среди проектов кластера – оптимизация расхода газов и электродуговой печи, которая используется для плавки металлолома, прогноз о необходимости ремонта фурм в металлургических печах, позволяющий обойтись без их внеплановых простоев.

Представители всех рассмотренных выше компаний выступят 19 апреля на AI Conference 2018. Интеграцию ИИ в сферу финансов будут более предметно обсуждать в рамках дискуссионной панели «Применение AI-технологий в банковской сфере».
 
Подробности о конференции >>> https://goo.gl/z4sXyK

В начало страницы: AI Conference 2018

Еще на сайте:

Выставки и музеи в Кремле

Оружейная палата в Московском Кремле

Алмазный фонд


Пишите нам letters@mvexpo.ru

Copyright © 2018


-