Грядущие годы обещают усиление присутствия технологий искусственного интеллекта в структурах российского финсектора. Вместе с тем представители индустрии уже встречают серьёзные препятствия при попытке максимально задействовать возможности этих инструментов. Руководитель направления ИТ-инфраструктуры организации К2 НейроТех Алексей Зотов поделился такой оценкой с редакцией Abn.Agency.
По информации, которую Зотов передал редакции, статистика Ассоциации ФинТех свидетельствует: множество ИИ-инициатив в российских организациях не дают существенного хозяйственного результата.
«Текущая ситуация такова: лишь 10-15% инициатив с использованием генеративного ИИ в российских организациях переходят в стадию промышленного применения, и среди них ощутимый хозяйственный результат демонстрируют только 20-25%. Главные препятствия заключаются в нехватке профессиональных кадров и отсутствии унифицированного методического подхода. Когда компании расширяют масштабы ИИ-решений, они вынуждены переделывать имеющиеся ИТ-инфраструктуры под специфику ИИ. На этой стадии часто возникает несоответствие между традиционными ИТ-системами и архитектурой, требуемой для машинного обучения (Machine Learning, ML), сбора и анализа информации», — подчёркивает специалист.
По мнению Алексея Зотова, для финансовой сферы критически важно интегрировать ИИ при одновременном обеспечении надёжной защиты информации. Интересно отметить, что комплексные решения, совмещающие ИИ и защиту от киберугроз, уже присутствуют на рынке.
«В настоящее время доступны готовые предложения для оперативного развёртывания ИИ-систем. Они устанавливаются внутри инфраструктуры организации, объединяя аппаратное обеспечение, управляющую платформу, предконфигурированное ПО и набор инструментов для работы с ИИ и высоконагруженными операциями. Подобные решения позволяют заметно сократить период от разработки до внедрения ИИ-сервисов в деятельность финансовых структур», — заключает Зотов.
К 2027 году ведущие рыночные участники рассчитывают повысить долю замещения импортных ИТ-компонентов в своих системах до 85-90%.
Оставить комментарий