Выявление новых рынков, перспективных технологий и методов их использования в условиях переизбытка информации тоже требуют подхода на основе данных. Принятие стратегических решений является критически важным процессом, где стоимость ошибки крайне высока. Автоматизировать работу аналитиков для решения части этих задач позволяет платформа TeqViser. О ее создании рассказывает Тимур Меджидов, руководитель департамента управления проектами «Айкумен ИБС» (ДЗО ПАО «Ростелеком») и номинант на премию Data Award.
- Какова история создания проекта TeqViser?
Изначально проект создавался в 2016 году как инструмент помощи аналитикам внутренних институтов «Ростелекома». Мы хотели перейти на data-driven подход для принятия стратегических решений, которые были бы в будущем основаны на данных. Для этого нам нужна была некая база знаний про все технологии. Мы выбрали источники, которые считали качественными и полезными – это научные статьи, патенты, данные по инвестициям, публикации отраслевых СМИ. При помощи сильного лингвистического аппарата, развитых механизмов обработки данных и других технологий мы объединили данные, которые казались нам интересными, и создали инструмент для их анализа при помощи алгоритмов обработки естественного языка и технологий искусственного интеллекта. Этот инструмент позволил нам начать принимать те или иные стратегические решения на качественно новом уровне. Так появился TeqViser.
- Какие задачи он призван решать?
Очень важна задача приоритизации технологий для инвестирования, создания новых продуктов, услуг, сервисов. Даже такая большая компания, как Ростелеком, не может заниматься всем – необходимо расставлять приоритеты. С помощью платформы TeqViser мы анализируем более 120 различных технологий и выбираем наиболее приоритетные для нас направления. Определив, например, Топ-10 наиболее перспективных технологий в какой-то сфере, компания может считать их стратегическими и работать над их внедрением.
Результаты анализа TeqViser могут применяться в венчурных фондах, продуктовых офисах, R&D-центрах и так далее. Это первый класс задач, когда компания пытается определить, на каких направлениях стоит сфокусироваться. Второе направление – разного рода бенчмаркинги, когда компания сравнивает себя с конкурентами, ведет конкурентную разведку, в том числе в отношении международных компаний.
Также с помощью платформы мы ищем так называемые «слабые сигналы». Слабые технологические сигналы – это те технологии, которые только зарождаются. И чем раньше удастся найти перспективную технологию, инвестировать в нее на ранней стадии, тем больше выгоды компания получит в будущем. Многие компании пытаются найти эти слабые сигналы, используя различные инструменты. Мы делаем это в том числе с использованием платформы TeqViser, которую создали специально для этих задач, основываясь на широкой накопленной экспертизе.
Наконец, можно исследовать кейсы применения технологий. С помощью платформы мы можем понимать, что происходит в науке, что выделяется из общего ряда, какой стартап «выстрелил». Мы собираем эту информацию и анализируем с помощью аналитиков. Это позволяет найти стартапы для инвестирования, открыть R&D-центр под какую-то технологию для более глубокого исследования и т.д.
- Почему это важно?
Задача технологического прогнозирования в целом не решена человечеством, но наша платформа существенно приближает его к этой цели. Таких систем в мире мало – можно на пальцах пересчитать. В России инструменты для качественного анализа технологий предоставляет только TeqViser. Хороший анализ, мы надеемся, приводит к хорошим решениям, а дальше – и к прибыли для компаний.
- Какие принципы заложены в платформу?
Мы собрали все данные, которые считаем качественными. У нас больше 100 млн разных материалов. Мы разработали поисковый движок, благодаря которому можем осуществлять поиск во всем этом массиве. Мы можем делать разные виды графики, дашборды, грамотно визуализировать данные, что облегчает аналитику и помогает лицам, принимающим решения. Также у нас есть инструменты машинного обучения, которые помогают делать сложные вещи – например, кластеризацию, перевод. И сейчас мы добавляем чат, который еще больше упростит жизнь наших пользователей.
- Какой математический аппарат используется?
В платформе широко используются различные математические модели, в том числе с применением нейросетевых алгоритмов. Например, это комбинация лингвистических и статистических методов обработки текстовой информации для выявления трендов, методы машинной очистки и нормализации текстовой информации для работы с именованными сущностями, методы многомерной кластеризации текстовых документов, построение семантических векторов документов. Конечно, применяются алгоритмы OLAP и машинного перевода документов с иностранных языков.
- Что собой представляет платформа TeqViser? Как она работает?
Это система, которая позволяет находить и исследовать технологии. С помощью роботов она собирает данные из открытых информационных источников, а посредством предоставляемого API собирает данные из закрытых баз данных. Данные могут представлять собой научные публикации, новости о технологиях, патенты и инвестиции. Они проходят семантический анализ, после чего становятся доступными для поиска, прочтения и работы с ними – например, построения различных аналитических виджетов.
- Каков портрет типичного клиента? Кто заинтересован в подобных решениях?
Это крупные компании, которые хотят проводить собственные исследования и делать прогнозы на данных. Пока только они озадачиваются необходимостью использовать такого рода инструменты. Внутри компаний пользователи – это инновационные центры, директора по инновациям, инвестиционные аналитики. По отраслям ограничений нет.
- Что является результатом использования платформы для заказчика?
Результатом являются приоритетные для развития технологии, кейсы применения технологий, анализ конкурентов, их технологического стека, на основании которых принимаются стратегически важные решения для компании.
- Какие результаты могут достигаться?
Если глобально, то это создание новых направлений бизнеса, принятие решений об инвестировании в технологически новые направления. Например, для Ростелекома это может исчисляться миллиардами и десятками миллиардов рублей, как и для любой большой компании. Также есть побочный эффект – экономия бюджета аналитической команды, поскольку использование TeqViser заменяет работу аналитиков начального уровня и оптимизирует работу экспертов.
- Приведите примеры.
Например, в Ростелекоме были созданы офисы индустриального интернета и запуск направления квантовых технологий. Еще помогали заказчикам наполнять воронку кейсов применения, которые они дальше пилотировали, совершали покупку стартапов, внедряли в свою деятельность новые бизнес-процессы, находили новые сферы применения в существующих технологиях.
- Реально ли в этом случае оценить экономический эффект?
Здесь оценить эффект от технологий можно несколькими способами: это либо экономия, либо получение дохода, либо наращивание капитализации. Понятно, что эффект этот косвенный, и стоит еще учитывать упущенную выгоду.
Условно говоря, мы начали заниматься квантовыми технологиями. Сейчас это не монетизируется, но на горизонте пяти лет можно ожидать появление рынка в несколько десятков миллиардов рублей, и мы займем на нем какую-то долю. Тогда эффект может исчисляться миллиардами и десятками миллиардов рублей. Компания, которую «Ростелеком» в прошлом купил, основываясь на анализе в TeqViser, сейчас приносит около 20 млрд руб. выручки.
- Какие аргументы могут убедить руководителя компании инвестировать в подобные решения?
Многие, наверное, слышали про компанию Theranos, которая пыталась определять все болезни на свете по капле крови, но это ни к чему не привело. В итоге основательницу компании посадили, а Netflix снял про это фильм. Это был хайповый проект, в который много кто проинвестировал, но за этим не стояло научной составляющей. И если проанализировать науку и патенты, то, скорее всего, будет видно, что по капле крови просто невозможно определить все болезни, и риски инвестиций огромны.
Примерно то же самое мы доказываем про технологии NFT. На наших данных видно, что это спекулятивная технология, что за ней не стоит ни наука, ни патенты, она подвержена спекулятивным механизмам. То есть в нее мы не рекомендуем инвестировать, потому что завтра этот пузырь может лопнуть. Собственно, так и происходит.
То есть, обычно мы показываем на каких-то примерах, которые релевантны заказчику, что он может получить с использованием результатов TeqViser и без них.
- В каком направлении будет развиваться платформа?
Мы будем развивать систему, подключать еще большее количество данных, учиться работать с новыми языками. Второе направление – это все, что связано с алгоритмами: нейросетями и искусственным интеллектом. Продолжим совершенствовать алгоритмы и делать всю нашу аналитику эффективнее и проще для пользователя. Наша задача – снизить порог входа в систему, чтобы пользователи могли достигать тех результатов, которые они хотят, не обладая обширной экспертизой.
