Мы снова объединили усилия с командой AlphaRM, чтобы с помощью ГИС Atlas показать концентрацию аптек в России. За год их стало больше на 3%, по каждому региону данные можно увидеть на карте: https://marketing-logic.ru/layers/pharmaceuticals2. Более подробную информацию с рейтингами мы разместили на сайте: https://marketing-logic.ru/news/27.
Для геомаркетинговых сервисов карты – это одна из основ интерфейса. Они позволяют наглядно показать изменения, данные, территории, инфографику.

Сразу две новости о цифровых технологиях в московском метро. Первая: полноценный запуск системы распознавания лиц может затянуться, т.к. в августе только подвели итоги конкурса на 1,4 млрд руб. на поставку камер для вагонов подземки.
https://www.kommersant.ru/doc/4475536?from=four_strana
Вторая: с начала сентября на всех станциях начали тестировать систему видеонаблюдения, включающую сервис оплаты проезда с помощью сканирования лица пассажира.
https://strelkamag.com/ru/news/v-moskovskom-metro-nachali-testirovat-sistemu-oplaty-proezda-po-fotografii

Мы постарались коротко, всего за 1,5 минуты, описать функционал геоинформационной системы Atlas и сервисов на её основе. С помощью геоанализа и больших данных эти инструменты помогают рассчитать эффективность любой торговой точки на территории России и выбрать наиболее подходящие локации для максимальной окупаемости и роста прибыли.
https://www.youtube.com/watch?v=wW3TxzzCFDI

Интересный материал о том, как страховые компании в России и мире используют технологии машинного обучения в различных процессах: от оценки рисков до общения с клиентами.
В материале нет «Росгосстраха», но от себя добавим, что он тоже использует возможности ИИ в своём бизнесе. По заданию страховой компании на основе ГИС Atlas мы специально разрабатывали «Карту агентских участков». ИИ помогает оценивать степень риска объектов, точно рассчитывать страховые премии, составлять рабочие планы агентов.
https://hightech.plus/2020/09/22/iskusstvennii-intellekt-v-strahovanii-chem-on-mozhet-bit-polezen

Пока мы готовим на основе анализа данных информацию о влиянии пандемии на российский бизнес, прокомментировали материал "Коммерсанта" о тех, кого этот кризис коснулся в меньшей степени - речь о производителе медизделий "БиоВитрум", который планирует расширять производство:
https://www.kommersant.ru/doc/4510477

Закон о биометрии планируют принять до конца 2020 года. Сразу после вступления в силу поправок слепки лица и голоса можно будет использовать для оплаты покупок взглядом в камеру. Биометрическая оплата позволяет в среднем сократить время обслуживания клиента с 20 до 5 секунд.
https://iz.ru/1071376/2020-10-09/zakon-o-biometrii-planiruiut-priniat-do-kontca-2020-goda

Торговая сеть «Пятерочка» открыла в Москве в пилотном режиме первый магазин без кассиров, в котором оплата полностью автоматизирована. Всё пространство находится под видеонаблюдением - это позволяет контролировать купленные или снятые с полки товары. Ранее, в мае, тестировать магазин без продавцов и касс в деловом центре «Москва-Сити» начала «Азбука вкуса» совместно со Сбербанком и Visa.
https://www.forbes.ru/newsroom/tehnologii/412041-pyaterochka-otkryla-pervyy-magazin-bez-kassirov-v-moskve

Сразу несколько сообщений СМИ о том, как видеоаналитика меняет транспорт и нашу повседневную жизнь. Московское метро тестирует сервис, оценивающий загруженность вагонов, это может оказаться вполне удобной вещью: https://rg.ru/2020/11/05/reg-cfo/novyj-servis-v-moskovskom-metro-rasskazhet-o-zagruzhennosti-vagonov.html, а в ЦОДД рассказали о том, что на столичных дорогах появятся камеры, фиксирующие непристегнутый ремень безопасности и использование мобильного телефона за рулём:
https://www.autonews.ru/news/5f9fd2669a79474d90629491
Чуть ранее Ъ писал о том, что «Мосгортранс» до конца 2020 года оснастит столичные электробусы 1,8 тыс. видеокамер с функцией распознавания лиц: https://www.kommersant.ru/doc/4540447.
Кажется, что государство готово опережать бизнес в использовании новейших технологий, ну, или, по меньшей мере, старается не отставать.

Государство любит Big Data и прозрачность, которые дают больше возможностей для контроля: сквозные данные о товарах, которые можно отследить от станка до покупателя, не дают уйти в тень, а, значит, прозрачны для ФНС и других ведомств. Новость о введении маркировки ювелирных изделий (а также меховых и лекарственных до этого) подтверждает стремление государства оставаться крупнейшим оператором больших данных. https://www.dp.ru/a/2020/11/06/A_na_kolce_gorit_klejmo

Несколько сообщений о том, как государство и корпорации используют Big Data и AI для контроля и «охраны порядка». МВД России заявило о том, что в перспективе трёх лет создаст банк биометрических данных и по изображению лица и отпечаткам пальцев будет идентифицировать личность. Учитывая успехи Москвы и пример Китая, эта идея вполне реализуема: https://www.rbc.ru/society/22/11/2020/5fb9bffe9a794767e24ade65. До этого МВД уже заявляло, что примерно в то же время внедрит нейросети для поиска серийных убийц и создания «фотороботов»: https://www.rbc.ru/technology_and_media/16/11/2020/5fae6ad49a79470ca94aff66. Бизнес тоже использует ИИ в охранительных целях: в Facebook заявили, что ИИ удаляет более 95% оскорбительных публикаций: https://hightech.fm/2020/11/22/ai-facebook-posts. Про антифрод в бизнесе расскажем подробнее, но чуть позже, уже на примере своих кейсов.

Как устроена ИТ-инфраструктура в сервисах доставки формата dark stores? В чём секрет успеха этого формата? Сооснователь "Самоката" Родион Шишков рассказывает об этом в "Хайтек": https://hightech.fm/2020/11/27/dark-stores.
Взрывной рост спроса в интернет-магазинах и службах доставки еды наблюдается по всему миру. В России в 2018 году доставка продуктов росла примерно на 45% год к году и достигала 20 млрд рублей с лишним, в 2019–м рост ускорился и объём рынка был уже более 40 млрд рублей. В 2020 рынок имеет все шансы достичь 135 -140 млрд рублей, мы делились данными с DP.ru чуть раньше в материале о том ,что сервисы доставки едва справляются с возросшим спросом: https://www.dp.ru/a/2020/11/11/Kureri_ne_uspevajut.

Компания «СберЗдоровье» из группы Сбербанка запустила сервис постановки диагноза с помощью нейросетей.
Для получения консультации пользователь должен в свободной форме перечислить в сервисе симптомы, после чего система выделит три наиболее вероятных диагноза.
Чтобы обучить нейросеть, разработчики загрузили в неё более 4 млн установленных диагнозов в обезличенном виде. В «памяти» системы 265 различных диагнозов, что охватывает 95% всех возможных случаев диагнозов россиян при первом обращении в больницы.
https://www.rbc.ru/technology_and_media/02/12/2020/5fc632f69a79471e8ce7d8a4

Издательство Individuum выпустило книгу экономиста Дэниела Сасскинда «Будущее без работы. Технологии, автоматизация и стоит ли их бояться». Кое-кого эта книга без работы уже оставила: все 352 страницы книги перевёл алгоритм «Яндекс.Переводчика» за 40 секунд: https://daily.afisha.ru/news/44536-v-rossii-izdali-knigu-ob-avtomatizacii-truda-ee-polnostyu-perevel-yandeksperevodchik/
Если вам интересны другие прогнозы будущего, связанные с развитием технологий, то в «Российской газете» не так давно вышло большое интервью с физиком-теоретиком, популяризатором науки и футуристом Митио Каку. Там про чипы в голове, идеальный капитализм, роботизацию и квантовые процессоры:
https://rg.ru/2020/11/20/mitio-kaku-iskusstvennyj-intellekt-prevratit-nas-v-volshebnikov.html

Материал о том, как большие данные помогают ретейлу сегментировать аудиторию, составлять портрет и корзину покупателя, управлять ассортиментом и объёмами товаров. Материал интересен тем, что это во многом взгляд покупателя, но профессиональные комментарии сетей об использовании данных тоже есть.

https://moskvichmag.ru/gorod/pyaterochka-i-vkusvill-znayut-o-vas-pochti-vse-kak-rabotayut-bolshie-dannye-v-ritejle/

Дорогие друзья!
Спасибо, что были с нами в этом году!
С Новым годом! Пусть 2021 будет богат на события и новости, но будет добрее и веселее, чем был предыдущий).
Пусть 2021-ый будет хорошим годом для всех!

Отличный материал для начала года: Forbes опубликовал прогноз о том, как изменится мир за первую половину ХХI века. Это, конечно, далеко не первая попытка предугадать будущее, но всё равно очень интересно. Если коротко, речь идёт о том, что искусственный интеллект, анализ больших данных придут даже туда, где их меньше всего ждали, экосистемы будут воевать за клиента не на жизнь, а на смерть, биохакинг будет развиваться, как и новые подходы к образованию, а мегапроекты ждёт новая волна интереса и перспектив. Выглядит прогноз вполне правдоподобно, но поживём – увидим! 😉
https://www.forbes.ru/biznes/416267-mezhdu-dzhokerom-i-trendom-kak-izmenitsya-mir-za-pervuyu-polovinu-hh-veka

«РГ» со ссылкой на Nature Scientific Reports рассказывает о нейросети, которая по лицу человека может назвать его политические убеждения с точностью до 72%. К слову, человек делает это с 55% точностью, а опросник из 100 вопросов – с 66%.
Разработку представил американский учёный из Стэнфордского университета Майкл Косински.
В NSR автор подробно рассказывает о методах обучения, выборке, полученных результатах. Фото для исследования он брал на Фейсбуке и сайтах знакомств.
Российская газета (RU): https://rg.ru/2021/01/19/iskusstvennyj-intellekt-nauchili-po-licu-opredeliat-politicheskie-ubezhdeniia.html
Nature Scientific Reports (EN) : https://www.nature.com/articles/s41598-020-79310-1

В Москве расширят использование технологий компьютерного зрения и ИИ для диагностики заболеваний. Сейчас подключено около 80% диагностического оборудования, в течение ближайших лет обещают полностью вывести аналоговое оборудование из эксплуатации и заменить на цифровые модели.
В распоряжении врачей 18 сервисов компьютерного зрения: алгоритмы отмечают области возможных патологий цветовыми подсказками и ранжируют медицинские изображения по степени вероятности патологии. Первыми на описание к врачам-рентгенологам поступают снимки пациентов, которым скорее может потребоваться медицинская помощь.
https://www.mos.ru/mayor/themes/18299/7099050/
Подробнее о работе нейронных сетей на примере диагностики рака лёгких: https://habr.com/ru/post/445054/

Приятно делиться новостями о том, как продукты ML помогают развиваться бизнесу и облегчают труд.

«Росгосстрах» внедрил аналитическую геосистему с интерфейсом «умных карт» в помощь страховым агентам. Разработка российской аналитической компании Marketing Logic повышает эффективность работы агентов и отражает актуальную картину по страхованию объектов в масштабе отдельного населённого пункта и страны в целом. Нейросети обрабатывают накопленные данные страховой компании, геоинформацию и до 100 дополнительных слоёв данных.
Подробнее на сайте Росгосстраха: https://www.rgs.ru/pr/news/rosgosstrakh-vnedril-umnye-karty-v-pomoshch-strakhovym-agentam--030221/