Как сообщили представители СберБанка, в лаборатории искусственного интеллекта, входящей в экосистему кредитной организации, было разработано решение, позволяющее всего за одну минуту выявить, в какой мере тот или иной человек подвержен заболеванию коронавирусом. Потенциальный заболевший должен будет пройти короткий опрос о симптомах, а также загрузить звуковые файлы, представляющие собой записи голоса, кашля и дыхания.
Отправленные пользователем звуковые файлы будут превращены в спектрограмму, которая впоследствии будет проанализирована при помощи нейросети. Представители «Сбера» сообщили, что нейросеть тренировалась исключительно на открытых данных (в массив данных, использованных для обучения, вошло более тысячи образцов звуков кашля и дыхания, которые собирались с пациентов российских клиник, у которых в ходе диагностики был диагностирован коронавирус).
Разработка алгоритма была анонсирована в конце предыдущего года. На сегодняшний день точность модели сопоставима с точностью биологической диагностики. Однако, в сравнении с последней, технология позволяет настраивать чувствительность диагностического инструмента, а затем получать результаты лишь за одну минуту. Впоследствии приложение на основе вышеописанного алгоритма будет размещено в Google Play и App Store. C роста объема собранных и обработанных данных модель, по заверению представителей Сбера, станет работать еще лучше.
ПАО «Сбербанк» является крупнейшим транснациональным и универсальным банком не только в Российской Федерации, но и в странах Центральной и Восточной Европы. Большая часть акций ПАО «Сбербанк» контролируется Правительством Российской Федерации. Оставшиеся ценные бумаги «Сбербанка» находятся в свободном обращении. С 2017 по 2020 гг «Сбербанк» являлся самым дорогим брендом Российской Федерации, согласно мнению аналитиков Brand Finance. Осенью предыдущего года более 87% россиян пользовались услугами «Сбербанка». Ближайшим конкурентом «Сбербанка» является ПАО «ВТБ».
Как и «Сбербанк», многие банки также используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в таких сферах, как риск-менеджмент, создание новых, персонализированных продуктов и сервисов, голосовых и текстовых помощников. В целом в финансовой сфере искусственный интеллект применяется при алгоритмической торговле, исследованиях рынка и интеллектуальном анализе данных, в управлении личными финансами и финансовым портфелем, а также для целей андеррайтинга.
