Робот на работе: как умные машины упрощают нам жизнь13.12.2022 17:02

Уже можно представить мир, в котором документы обращаются без участия человека, но пока роботы готовы взять на себя лишь часть работы. Самое сложное научить такую машину искать информацию — где на бланке сумма, где название банка, а где номер расчетного счета. Они легко справляются со стандартными формами, но ведь даже одинаковые документы могут быть оформлены по-разному. На помощь приходит машинное обучение, благодаря которому роботы учатся «понимать» отношения между столбцами и строками, проверять документы по критериям и отправлять. 

Пример из жизни — обработка заявлений на выплату страховых взносов. Их часто составляют прямо на месте происшествия, где иногда нет связи. Поэтому даже те страховщики, которые стараются перевести документооборот в цифру, вынуждены иметь дело с бумажными заявлениями. Робот, который умеет сканировать документы, распознавать текст и заносить данные в учетную систему, сократит время обработки одного заявления с нескольких минут до долей секунд.

В автомобилестроении роботов используют уже полвека — они режут металл, собирают и скрепляют детали, красят, вставляют стекла. Производители автомобилей роботизировали производство раньше прочих промышленников из-за редкого сочетания массовости и сложности изготовления продукта. За ними потянулись другие отрасли, и сейчас редко большое производство обходится без робототехники — правда, не везде она оказывается так широко применима, как на автозаводах.

Строительство самолетов, например, поддается автоматизации только частично. Взять хотя бы сборку фюзеляжа. Чтобы собрать гигантский лайнер Boeing 777X, нужно просверлить в металле 60 тысяч отверстий, вставить 60 тысяч заклепок, каждую расклепать — расплющить металл и надежно зафиксировать. В 2015 году на одном из заводов Boeing началась автоматизация. Но вместо того, чтобы ускорить сборку фюзеляжа, роботы затормозили ее. Частые поломки и порча металла привели к тому, что спустя несколько лет компания вернулась к старой схеме. Теперь соединения выполняют квалифицированные рабочие, а полуавтоматизированная система им лишь помогает.

С появлением технологии распознавания речи появились роботы, которые разговаривают с людьми. Вы наверняка сталкивались с ними, когда звонили в банк или страховую компанию. Самые простые роботы-операторы умеют определять ключевые слова и частично заменять секретарей. Они распределяют звонки между специалистами, выполняют простые команды — например, присылают нужную справку или рассказывают об условиях кредита. 

Голосовые модели посложнее способны понимать целые предложения и оценивать работу оператора колл-центра. Обратную связь клиентов Тинькофф с 2017 года оценивает система Tinkoff Quality Management, способная различать даже интонации. Если человек скажет спасибо с иронией в голосе, компьютер поймет это, обработав звук и сравнив его с образцами из библиотеки.

Роботов-контролеров можно устанавливать не только там, где люди говорят, но и там, где работают руками. Всё благодаря системам компьютерного зрения. На заводах такие системы проверяют соблюдение последовательности сборки, а в больницах — то, насколько тщательно врачи и медсестры моют руки. Такое сотрудничество позволяет совместить точность человеческих движений с надежностью робототехники.

В Тинькофф уже подумывают об автоматизации собеседований. Отдел кадров не самый очевидный кандидат на роботизацию, но с первичной обработкой резюме робот вполне справится, считают специалисты. 

Эйчары в больших компаниях не всегда успевают прочитать все резюме. Анализировать анкеты и присваивать каждой значение (вероятность того, что человек подойдет компании), могут роботы. Это позволяет отсеивать кандидатов и упрощать некоторые этапы отбора. Задача в том, чтобы облегчить работу людей, а не полностью доверить процесс компьютеру.

Сейчас ни у одного банка нет такого количества сотрудников, которые могли бы отслеживать все перемещения средств. На помощь приходит система фрод-мониторинга — роботы, которые проверяют все, что происходит в интернет-банке, в режиме реального времени.

Большая часть проверок, которые проводят системы фрод-мониторинга, незаметны для клиентов банка. Искусственный интеллект самостоятельно собирает данные о поведении каждого клиента, формирует списки мест покупок, их времени, о том, как клиент обычно авторизуется в приложении — по отпечатку пальца или вводя код. 

В случае отклонения от обычного поведения система подает сигнал. Например, если клиент начинает тратить крупные суммы на нетипичные для него товары и услуги. Тогда подключается человек, который звонит клиенту и просит подтвердить операцию. 

Другие роботы с системами распознавания образов фильтруют контент соцсетей. Они ищут на фотографиях, которые выкладывают пользователи, все опасное, запрещенное и неприличное — например, оружие, наркотики или порнографию. На случай ошибки робота соцсети оставляют пользователю возможность обсудить ситуацию с человеком, который примет окончательное решение. Так же поступают, когда подобной системе доверяют мониторинг другого контента — например, изображений товаров на онлайн-маркетплейсах.

Мы уже привыкли к тому, что алгоритмы подсказывают нам новую музыку, подбирают видео и формируют ленты соцсетей. Но роботы, которые анализируют ваше поведение и подбирают персональные предложения, существуют не только в индустрии развлечений. Их используют и в банковской сфере. 

Киноиндустрия тоже постепенно автоматизируется. Чаще всего используют роботов-операторов, которые ведут камеру по точно выверенной траектории. Раньше для этого приходилось строить сложные механические системы. С помощью держащих камеру роботов-манипуляторов снимают сцены на макетах — к примеру, в фильме »28 панфиловцев» именно робот проносил объектив между миниатюрными моделями танков, создавая масштабную панораму поля битвы. 

Другой впечатляющий пример работы роботов-операторов — сериал Дэвида Аттэнборо «Зеленая планета» — не о животных, как обычно, а о растениях. Команда знаменитого натуралиста использовала промышленных роботов. Манипуляторы с компьютерным зрением неделями держали камеры и самостоятельно корректировали направление и фокус. Благодаря этой технике появились непрерывные съемки, на которых растения проживают целую жизнь — прорастают, борются за место под солнцем, цветут и плодоносят.

Социальные роботы — перспективное направление. Они могут иметь физическую оболочку, как, например, китайский андроид Lynx с Алексой, а могут существовать в виде чат-ботов в приложении. Особенно популярны они стали в первый год пандемии. Тогда полмиллиона человек скачали приложение Replika, в котором пользователь обучает искусственный интеллект поддерживать приятные беседы.

Голосовые помощники — самые узнаваемые из «невидимых роботов». Некоторые даже получают физическую оболочку. Создатели закладывают в них голосовое управление и функцию «службы одного окна» для всего интернета. Помощники автоматизируют процессы, помогают выполнять рутинные операции — и дают рекомендации.

А главное — они облегчают доступ ко всему, что есть в сети. Если вы, например, каждый день проверяете прогноз погоды, курс валют и заказываете еду в любимом кафе, помощник приноровится и сам пришлет вам метеосводку, обменный курс и ссылку на сегодняшнее меню доставки. Сейчас такие услуги многим кажутся избыточными. Но по мере роста и усложнения всего, что существует в Сети, нам может стать по-настоящему сложно держать в голове, для чего какое приложение нужно. Тогда роботы станут необходимыми проводниками по интернету.

Реклама. АО «Тинькофф Банк». erid=JapBIT6Ci