Современные ИИ-модели способны предсказывать продолжительность жизни на основе банковских транзакций человека, рассказал генеральный директор Института искусственного интеллекта AIRI (ранее – Институт искусственного интеллекта Сбербанка) Иван Оселедец 5 июля на Финансовом конгрессе Банка России, передает inbusiness.kz со ссылкой на Ведомости.
"Банки сидят на огромных уникальных массивах данных, которых вы не найдете в интернете. <...> В целом, сейчас есть модели, которые по последовательности транзакций клиентов могут предсказать, сколько вам осталось жить. То есть это совершенно уникальные данные", – отметил Оселедец.
Речь идет об аналитике больших данных с помощью моделей искусственного интеллекта. Машинное обучение позволяет предсказывать любые вещи, вопрос в том, с какой точностью мы можем это делать, отмечает гендиректор Dbrain, автор Telegram-канала AI Happens Алексей Хахунов.
"В нашу эпоху банковские транзакции хранят информацию про все, поэтому можно предсказать, когда человек разведется, с какой вероятностью поедет в отпуск и прочее. Аналогичные модели используются, например, для предсказания преступности в городе, финансовых кризисов, открытия следующего магазина", – рассуждает он.
Например, банки могут использовать такие данные для расчета рисков невыплаты кредита в течение пяти лет, добавил Хахунов.
Данные банковских транзакций – очень серьезный вид персональной информации, потому что на основе того, что именно человек покупает, в каком количестве и когда, можно многое узнать о человеке, соглашается ИИ-архитектор ГК "Самолет", эксперт Альянса в сфере ИИ Андрей Комиссаров.
"Например, можно посмотреть, насколько здоровое ваше питание и чем вы в принципе питаетесь. Сколько вы отдыхаете по времени, посещаете ли спортзал и так далее", – объяснил он.
Транзакции косвенно показывают, где человек был, что ел, какие лекарства покупал, какими услугами пользовался, ездил на машине или на метро, как часто бывал в отпуске, какими медицинскими услугами пользовался, подтверждает директор по развитию технологий искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов.
"Возможно, в этих данных можно найти важные закономерности, в том числе и связанные со здоровьем", – подтверждает он.
Руководитель департамента расследований T.Hunter, эксперт рынка НТИ SafeNet Игорь Бедеров приводит в пример данные об оплате посещений врачей-онкологов, нотариуса, оформление завещания, переоформление собственности на супругу или детей или осуществление покупки в бюро ритуальных услуг – все это может характеризовать человека определенным образом. По сути, такая аналитика – это лидогенерация, то есть возможность за счет оценки финансовых транзакций, за счет паттернов поведения определять потенциальную покупательную способность, отмечает эксперт.
Важный вопрос – насколько банки в принципе имеют юридическое право собирать такую аналитику, подчеркивает Комиссаров. Это зависит от формулировок пользовательских соглашений и скорее всего такие данные можно анализировать в анонимизированном виде, то есть смотреть данные без привязки к конкретному человеку, добавил эксперт.
Читайте по теме:
Кому досталось мировое лидерство в создании языковых моделей ИИ?
