ИИ научился предсказывать дату смерти по банковскому счету Эта тема обсуждалась за закрытыми дверями Финансового конгресса Банка России. Современные модели искусственного интеллекта могут прогнозировать продолжительность жизни на основе данных о банковских транзакциях человека, сообщил генеральный директор Института искусственного интеллекта AIRI (ранее – Институт искусственного интеллекта Сбербанка) Иван Оселедец на Финансовом конгрессе Банка России 5 июля. Банки обладают огромными уникальными массивами данных, которые невозможно найти в интернете. В настоящее время существуют модели, которые могут по последовательности транзакций клиентов предсказать, сколько времени им осталось жить. Эти данные совершенно уникальны. - Иван Оселедец Анализ больших данных с помощью моделей искусственного интеллекта предоставляет возможность предсказывать самые разные события, хотя точность таких прогнозов зависит от качества модели, отметил Алексей Хахунов, генеральный директор Dbrain и автор Telegram-канала AI Happens. «В наши дни банковские транзакции содержат информацию практически обо всем, что позволяет предсказать, когда человек разведется, с какой вероятностью поедет в отпуск и многое другое. Такие модели также применяются для прогнозирования преступности в городе, финансовых кризисов и открытия новых магазинов», – пояснил он. Банки могут использовать эти данные для оценки рисков невыплаты кредита в течение пяти лет, добавил Хахунов. Данные о банковских транзакциях являются важной персональной информацией, так как по тому, что человек покупает, в каком количестве и когда, можно узнать многое о его жизни, согласен Андрей Комиссаров, ИИ-архитектор ГК «Самолет» и эксперт Альянса в сфере ИИ. «Например, можно определить, насколько здоровое у человека питание, сколько времени он отдыхает, посещает ли спортзал и так далее», – пояснил он. Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта «Яндекса», также подтвердил, что транзакции отражают множество аспектов жизни человека: где он был, что ел, какие лекарства покупал, пользовался ли услугами такси или метро, как часто бывал в отпуске и какие медицинские услуги получал. Эти данные могут содержать важные закономерности, в том числе связанные со здоровьем. Игорь Бедеров, руководитель департамента расследований T.Hunter и эксперт рынка НТИ SafeNet, привел пример использования данных о платежах за посещение врачей-онкологов, нотариуса, оформление завещания и покупку в ритуальных услугах для характеристики человека. По его словам, такая аналитика позволяет проводить лидогенерацию, оценивая финансовые транзакции и паттерны поведения для определения потенциальной покупательной способности. Но, по словам Крайнова, таких моделей сейчас нет. Подобный функционал уже реализован в приложениях мобильных устройств, парирует Комиссаров. Например, по его словам, рассчитать продолжительность жизни также можно в приложении Samsung на основе веса, роста, возраста и привычек пользователя, в частности, количества пройденных шагов. «Но это, конечно, гораздо более грубые данные, потому что там нет данных о медикаментах или о врачах, но даже на них можно получить данные о продолжительности жизни», – считает он. 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. Ранее Минцифры разработало поправки к закону «О персональных данных (ПД)», согласно которым компании – операторы ПД смогут обезличивать данные своих клиентов самостоятельно или же передавать их Минцифры в оригинальном виде. В феврале на «Инфофоруме-2024» замминистра цифрового развития Александр Шойтов сообщил, что законопроект об обезличивании ПД может быть принят Госдумой уже в весеннюю сессию. Продолжение статьи (за лайк отдельное спасибо) Узнайте дату