ЖУРНАЛ СТА №1/2023

новной частью процесса принятия решений. Кроме того, это позволяет экспертам разрабатывать безопасные приложения с ИИ; ● скорость оцифровки: микросервисы позволяют беспрепятственно полу- чать, тестировать и эффективно ис- пользовать службы машинного об- учения для конкретных доменов. Эти сервисы предоставляют прямой до- ступ к технологии машинного обуче- ния, предназначенной для решения конкретных задач. Это также позво- ляет отраслям адаптироваться к бы- стро растущим требованиям заказ- чиков к ИИ. Магазины ботов Крупные предприятия могут автома- тизировать повторяющиеся задачи, по- купая готовые «преднастроенные» бо- ты. К ним могут относиться чат-боты, которые используют алгоритмы обра- ботки естественного языка (NLP) для выявления языковых шаблонов из человеческих разговоров и предостав- ления ответов на основе выявленных шаблонов. Такая структура позволяет сотрудникам службы поддержки кли- ентов сосредоточиться на важных и сложных задачах, без временны́х за- трат на ответы каждому клиенту. Увеличение количества API Новые или существующие API пред- назначены для добавления дополни- тельных функций в приложения любо- го типа. Компаниям нужно только опре- делить тип (типы) функций AIaaS, кото- рые им необходимы, чтобы повысить показатели возврата инвестиций. Как только параметры данных для анализа будут определены, предприятие может обратиться к поставщику ИИ, приобре- сти пакет ИИ и немедленно внедрить его. Небольшие обновления или ис- правления могут быть сделаны по мере необходимости. Набор базовых серви- сов API включает в себя распознавание голоса, обнаружение эмоций, НЛП, язы- ковой перевод и компьютерное зрение. Фреймворки и сервисы машинного обучения Разработчики используют фрейм- ворки машинного обучения для созда- ния настраиваемой модели ИИ. Эти модели данных могут считывать шаб- лоны из существующих наборов дан- ных (данные о клиентах) и использо- вать полученные знания для прогно- зирования будущего (продаж, роста рынка и доходов). Модель монетиза- ции фреймворков ИИ заключается в том, что им не нужны большие данные для работы. Все модели ИИ, входящие в фреймворки, уже обучены. В резуль- тате подобные инструменты подходят для всех типов пользователей, от не- больших компаний, которые не имеют в своём распоряжении необходимых объёмов данных, до крупных, которые процветают на больших данных. Внутренние базовые возможности Чтобы предотвратить компроме- тацию конфиденциальных данных, AIaaS требует систематической коор- динации между поставщиком услуг ИИ и компаниями-подписчиками. Эти скоординированные системы проходят регулярное техническое обслуживание и обновление для контроля уязвимо- стей (внутренних и внешних угроз). Следовательно, ожидается, что пред- СТА 1/2023 39 www.cta.ru ОБ ЗОРЫ