Աշխարհի առաջատար ընկերություններն այսօր որոշումների կայացման եւ ռիսկերի գնահատման գործընթացներում լայնորեն կիրառում են արհեստական բանականության հիմքով աշխատող գնահատման մոդելներ, որոնք հիմնված են տվյալների հսկայական բազաների վրա: Plat.AI-ը մասնագիտացած է ֆինանսական եւ ապահովագրական ոլորտների համար AI լուծումներով գնահատման մոդելների ստեղծման ուղղությամբ:Վերջին տարիներին Plat.AI-ը եւ «Նորք» տեխնոլոգիաների կենտրոնը համատեղ ծրագրերի շրջանակում մշակել են մի շարք գնահատման մոդելներ: Հուլիսի 19-ին «Հոլիդեյ Ինն» հյուրանոցում տեղի ունեցած «Արհեստական բանականության միջոցով եկամուտների գնահատման ներուժի բացահայտում` խարդախությունները կանխելու եւ ռիսկերը նվազեցնելու նպատակով» խորագիրը կրող միջոցառման ընթացքում մշակված պրոդուկտները ներկայացվեցին հայաստանյան ֆինանսական ոլորտին: Banks.am-ը եւս ներկա է եղել միջոցառմանն ու ներկայացնում է դրա մանրամասները:Ներդնելով ամերիկյան փորձը ՀայաստանումPlat.AI-ի ընկերությունը ի սկզբանե սպասարկել է ֆինանսական եւ վարկային կազմակերպություններին՝ առաջարկելով գնահատման մոդելների ստեղծման, մշակման եւ տեղակայման ծառայություններ: Տարիների ընթացքում ընդլայնվելով՝ այսօր Plat.AI-ի առաջարկած մոդելները ներառում են ոչ միայն ֆինանսական, այլեւ ապահովագրական ոլորտը: Լուսանկարը՝ Մեդիամաքս Ներկայումս ընկերության 300-ից ավելի գործող մոդելները օրական իրականացնում են մինչեւ 10 մլն կանխատեսումներ տարբեր վարկային եւ ապահովագրական կազմակերպությունների համար:«Covid-19 համավարակի մեկնարկից մեկ շաբաթ անց մենք արդեն սկսեցինք նոր ինդեքսի մշակումը, որը վերաբերում էր զբաղվածության կարգավիճակի կայունությանը: Այդ շրջանում վարկային կազմակերպություններն անորոշության մեջ էին, քանի որ չգիտեին՝ արդյոք տվյալ վարկառուն կունենա աշխատանք 1-3 ամիս հետո: Օգտագործելով հսկայական բազաներ՝ մենք մշակեցինք այդ ինդեքսը, որը շատ արագ ինտեգրվեց վարկային կազմակերպությունների՝ վարկերի հաստատման կամ մերժման որոշումների կայացման գործընթացին: ԱՄՆ շուկայում այս եւ մի շարք այլ հաջողված փորձերն այսօր ներդնում ենք Հայաստանում»,- Banks.am-ի հետ զրույցում մանրամասնել է Plat.AI-ի գործառնական տնօրեն Ալեք Կոտոլյանը: Նրա խոսքով՝ «Նորք» տեխնոլոգիաների կենտրոնի հետ համագործակցությամբ մշակել են 7-ից ավելի պրոդուկտներ Հայաստանի բանկային եւ սոցիալական պաշտպանության ոլորտների համար: Դրանք արհեստական բանականությամբ աշխատող ունիվերսալ մոդելներ են, որոնց հիմքում հսկայական տվյալների բազա է: Մեքենայական ուսուցման զարգացումը ՀայաստանումPlat.AI-ն գործում է 2020 թվականից: Ալեք Կոտոլյանի խոսքով՝ Հայաստանում գործունեության մեկնարկն ավելի վաղ էին նախատեսել, սակայն այն ուշացավ համապատասխան մասնագետների պակասի պատճառով: Լուսանկարը՝ Մեդիամաքս «Մեր սկզբունքն է ստեղծած արժեքը հայրենի համայնքին վերադարձնելը, դրա համար էլ Հայաստանում գործունեություն ծավալելը մեզ համար շատ կարեւոր է: Ուրախությամբ կարող եմ ասել, որ դեռեւս 5 տարի առաջ առկա կադրային բացն այսօր որոշակիորեն լրացվել է, ոլորտն արագ է զարգանում: Տարիներ առաջ 100 հարցազրույցներից հետո միայն կարողացանք գտնել մեր պահանջներին համապատասխան թեկնածու, իսկ այսօր Հայաստանում ունենք Plat.AI-ն՝ լիարժեք թիմով, որն աշխատում է նաեւ միջազգային շուկայի հետ»,- նշել է ընկերության գործադիր տնօրենը: Մեքենայական ուսուցման եւ արհեստական բանականության մասնագետների պատրաստման եւ ոլորտի զարգացման նպատակով ընկերությունը համագործակցում է Հայաստանում ամերիկյան համալսարանի, «ԹՈՒՄՈ» տեխնոլոգիական կենտրոնի, «Հայաստանի մանուկներ» բարեգործական հիմնադրամի (ՔՈԱՖ) եւ այլ հաստատությունների հետ: AI լուծումների տեղայնացումը հայկական շուկայումPlat.AI-ի մոդելները մշակված են ԱՄՆ-ի ամենամեծ «credit bureau»-ների տվյալների բազայի հիմքով: «Նորք» տեխնոլոգիաների կենտրոնի հետ համագործակցությամբ՝ ընկերությունը նպատակ ունի ադապտացնել դրանք հայաստանյան շուկային՝ ներգրավելով տեղի փորձն ու բազան: Այս նպատակով Plat.AI-ն ակնկալում է տեսնել ֆինանսական ոլորտի ակտիվ մասնակցությունը: Դրա շնորհիվ հնարավոր կլինի բարձրացնել առկա մոդելների ճշգրտությունը, իսկ կատարելագործված մոդելներն էլ իրենց հերթին կծառայեն ֆինանսական կառույցներում ռիսկերի առավել արդյունավետ կառավարմանը: Plat.AI-ի գործառնական տնօրեն Ալեք Կոտոլյան Լուսանկարը՝ Մեդիամաքս «Այսօր հայաստանյան շուկայում շատ կարեւոր է նաեւ ֆինանսական խարդախությունների դեմ պայքարը, որով կկարողանանք առողջացնել ոլորտը: Դրա համար համակարգված աշխատանք է պետք նաեւ ֆինանսական կազմակերպությունների ակտիվ ներգրավմամբ: Քանի որ խարդախությունների ձեւերն ամբողջ աշխարհում տարբեր են, կարեւոր է, որ մեր մոդելները մշակվեն հենց տեղի շուկայի առանձնահատկությունների հիման վրա: Լիահույս ենք, որ ֆինանսական կազմակերպություններն ավելի բաց կլինեն բացահայտված խարդախության դեպքերի վերաբերյալ տեղեկատվությունը «Նորք» տեխնոլոգիաների կենտրոնին տրամադրելու հարցում: Վերջինս էլ ապաանձնավորված ձեւով մեզ կտրամադրի ամբողջական տեղեկատվությունը, որի հիման վրա մեր մոդելները կսովորեն, ավելի ճշգրիտ ինդեքսներ կստեղծվեն եւ կկարողանանք բացահայտել ու կանխարգելել խարդախությունները՝ ի նպաստ ամբողջ շուկային»,- մանրամասնել է Ալեք Կոտոլյանը:Մոդելների առավելության ապացույցըՄիջոցառման մասնակիցներին Plat.AI-ի գործադիր տնօրեն Լուսինե Սարգսյանը մանրամասն ներկայացրել է ընկերության առաջարկած մոդելները: Նա պատմել է ինչպես ունիվերսալ, այնպես էլ ներքին կառուցված մոդելների առավելությունների ու թերությունների մասին: Լուսանկարը՝ Մեդիամաքս «Յուրաքանչյուր ընկերություն իր գնահատման մոդելը կարող է կառուցել հիմնվելով ներքին տվյալների վրա: Մի կողմից սա տալիս է առավելություն այն իմաստով, որ ընկերությունը ծանոթ է լինում համակարգի բոլոր փոփոխականներին ու պարամետրերին: Այդուհանդերձ, թեեւ ունիվերսալ համակարգերի դեպքում կա ճկունության որոշակի խնդիր, այն ներքին կառուցված համակարգերի նկատմամբ զգալի առավելություն ունի: Ներքին կառուցված համակարգը չի կարող ճշգրիտ գործել այն դեպքերում, երբ որոշումը կայացվում է, օրինակ, վարկային պատմություն չունեցող, կամ ընկերության հետ նախկինում չառնչված մարդու համար, որովհետեւ այն պարզապես չունի անհրաժեշտ տեղեկատվությունը: Plat.AI-ի գործադիր տնօրեն Լուսինե Սարգսյան Լուսանկարը՝ Մեդիամաքս Մինչդեռ ունիվերսալ մոդելները կառուցվում են հսկայական բազաների հիման վրա՝ ներառելով տվյալ դեպքում Հայաստանի ամբողջ բնակչությանը վերաբերող տվյալներ, ուստի ունեն ամբողջ անհրաժեշտ տեղեկատվությունը տվյալ պարագայում բարձր ճշգրտությամբ կանխատեսում անելու համար: Հաշվի առնելով այս երկու գործիքների առավելություններն ու թերությունները՝ լավ է, եթե ընկերությունը երկու մոդելներն էլ կիրառում է»,- նշել է Լուսինե Սարգսյանը: Հանդիպման ընթացքում ընկերության գործադիր տնօրենը ներկայացրել է նաեւ իրենց իրականացրած ուսումնասիրությունը, որով համեմատել են Plat.AI-ի մոդելների եւ ֆինանսական կառույցներում սովորաբար կիրառվող մոտեցումների ճշգրտության աստիճանները: Ըստ ուսումնասիրության արդյունքների՝ Plat.AI-ի մոդելը միջինում 7-10 տոկոսային կետով ավելի ճշգրիտ է դիտարկված բոլոր ոլորտներում: Հատկապես նշանակալի տարբերություն է երեւում (շուրջ 40 տոկոսային կետով առավել ճշգրիտ), եթե դիտարկում ենք 12 ամսվա հորիզոնում այն մարդկանց համար կանխատեսումները, որոնք իրականում ունեցել են աշխատավարձի նվազում։ Վերջինս առանձնակի կարեւոր է խարդախությունների բացահայտման նպատակով։ Լուսանկարը՝ Մեդիամաքս Միջոցառման բաց քննարկման ձեւաչափի շնորհիվ ներկաները հնարավորություն ունեցան ուղղելու իրենց հուզող հարցերն ու ստանալու պատասխաններ, իսկ պաշտոնական մասից հետո ակտիվ նեթվորքինգը շարունակվել է ոչ ֆորմալ միջավայրում: Գայանե ԵնոքյանԼուսանկարները՝ Էմին Արիստակեսյանի Tweet Դիտում՝ 19352