GUU Analytics
400 subscribers
4 photos
305 links
Исследования Государственного университета управления
Для связи используйте адрес guuanalytics@gmail.com
Download Telegram
​​АКТУАЛЬНЫЙ ВЕКТОР ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ AI

Федеральным агентством по управлению государственным имуществом принято решение создания многофункциональной системы ИИ для контроля над деятельностью госкорпораций.

На этот проект предполагается потратить 1,4 млрд. руб. Он будет реализовываться по нескольким направлениям. Первое из которых – создание и запуск системы, расходы на разработку которой составят более 200 млн. руб., второе – расширение функциональности продукта (240 млн. руб.), а третье - формирование баз данных (230 млн. руб.)

Создание данной системы, инициированное Росимуществом, позволит повысить эффективность управления активами, система позволит проводить интервьюирование потребителей об эффективности эксплуатации государственного имущества, формирование баз данных и аналитику.

Во многом этот проект направлен на ужесточение контроля над деятельностью госкомпаний и государственных учреждений, но справедливо и то, что его реализация станет серьезным шагом на пути к формированию прозрачности в управлении хозяйственными процессами, развитию информационно-коммуникационных технологий и формированию цивилизованного цифрового общества.

Я.С. Матковская
д.э.н., г.н.с. НИИ Управление цифровой трансформацией экономики ГУУ

#ИИ #искусственный_интеллект #имущество #Росимущество
​​ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В БАНКАХ

Наступила эра использования чат-ботов в банках – это новые способы общения с клиентами, реклама и организация дистанционного управления личными финансами.

Появилось множество новых мессенджеров, таких как Whatsapp, Telegram, Facebook Messenger. Данные мессенджеры стали подушкой, фундаментом для развития искусственного интеллекта. Голосовой помошник Siri – это программа для общения и дискуссии в повседневной жизни, видимо, вскоре она может с успехом заменить живое общение.

Первым стал работать с банками мессенджер Telegram, потом другие – Viber, WhatsApp, Facebook Messenger.

Современный искусственный интеллект, применяемый в банковской практике не идеален. Имеется множество недостатков, присущих неодушевленным машинам.

Разработчики голосовых ботов, в первую очередь, должны ориентироваться на удобство клиента, его комфорт в разговоре, получение положительных эмоций от общения. На практике часто выходит наоборот. Общение с роботом приносит раздражение, занимает много времени и, практически, не дает никакого положительного эффекта.

При выборе ответа бота могут возникнуть следующие проблемы – от бота ожидают реакции человека и разработчик недодела продукт. Не учел всех нюансов общения.

Боты используются сейчас, практически, всеми банками. Альфа-Банк запустил канал связи в Telegram (@AlfaBankBot). Бот Райффайзенбанка в Telegram (@RaiffeisenbankBot) информирует пользователей. Наиболее продвинутый по части операционного функционала – чат-бот @TalkBankBot, также «поселившийся» в Telegram и Viber.

Каковы же навыки голосовых помощников человека в начале 21 века. Роботы научились обращаться к клиенту по имени, разбираться во временных поясах, распознавать речь (правда не всегда удачно), принимать решения, анализировать эмоции. В случае негативного обращения голосовой бот сразу переадресует клиента на оператора call-центра, поскольку общение с ботом может усугубить ситуацию. Робот может распознать пол говорящего и отреагировать соответствующим образом. Боты позволяют минимизировать участие человека в стандартных диалогах с потребителем.

Голосовые и чат-боты займут примерно равную долю, разделив всю коммуникацию пополам, а оффлайн-общение сойдет к минимуму. Это произойдет тогда, когда пользователь будет готов воспринимать роботов, и они станут обыденностью.

Бурмистрова Лариса Алексеевна
к.э.н., доцент
Кафедра "Финансы и кредит"

#ИИ #банки
​​ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ВОЗНАГРАЖДЕНИИ СОТРУДНИКОВ

Искусственный интеллект играет все более важную роль в принятии решений о вознаграждении сотрудников, поскольку компании борются с проблемами равной оплаты труда, пересматривают уровни оплаты для удаленных сотрудников, которые переехали в новые города, и стремятся обеспечить, чтобы лучшие работники получали оплату по ставкам, которые делают их менее подверженными браконьерству со стороны конкурентов.

Тем не менее, все еще существует некоторое сопротивление со стороны руководителей, которых просят использовать эту технологию для информирования своих решений о заработной плате для прямых подчиненных, и со стороны сотрудников, скептически относящихся к способности алгоритма точно определять их ежегодное повышение вознаграждения за заслуги.

Эксперты советуют предпринять определенные шаги, чтобы избежать ловушек и помочь ИИ выполнить свое обещание по созданию более справедливой и точной оплаты труда в организациях.

Исследование вознаграждения в 2020 году, проведенное исследовательской и консалтинговой фирмой Gartner, показало, что почти 60 процентов респондентов опасались, что сотрудники будут возражать, если работодатели начнут использовать ИИ для принятия решений об оплате. Исследование, в ходе которого были опрошены 5000 сотрудников по всему миру и 55 руководителей отделов вознаграждений и компенсаций в различных отраслях, также показало, что 70 процентов респондентов были обеспокоены способностью ИИ фиксировать уникальный вклад сотрудников в производительность.

Реакция сотрудников зависит от того, насколько прозрачны компании в отношении процесса и от конкретной роли, которую технологии играют в решениях о компенсации.

Исследование показывает, что само решение об оплате, а не то, кто его принимает, является самым важным фактором восприятия справедливости оплаты труда.

Чем больше вы рассказываете сотрудникам о том, как и почему ИИ используется при принятии решений об оплате, тем больше они будут принимать свои собственные результаты вознаграждения, связанные с этой технологией.

Сообщите людям, что вы используете ИИ, чтобы убедиться, что компания не просто полагается на субъективное мнение одного менеджера об их работе при определении оплаты труда, но и что это еще один объективный инструмент, который поможет им принимать решения о вознаграждении с большей точностью и, в идеале, с меньшей предвзятостью.

Сувалова Т.В.
к.э.н., доцент
Кафедра Управление персоналом

#ИИ #персонал #оплата_труда