Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

РБК (RBC.ru), 14 июля 2026 г.

Какие задачи можно передать нейросети и заменит ли ИИ аналитиков данных

69 просмотров

Объем цифровой информации растет с каждым днем, и аналитикам невозможно вручную обработать миллионы строк транзакций, логов и метрик. Рассказываем, как нейросети за минуты прогоняют терабайты данных, выявляют скрытые закономерности и строят прогнозы, которые помогают бизнесу принимать быстрые решения

По оценкам экспертов, мировой объем цифровых данных более чем удваивается примерно каждые два года.

Что такое анализ данных с помощью искусственного интеллекта

Анализ данных с помощью ИИ — это обработка информации с применением алгоритмов машинного обучения и нейросетей, которые обнаруживают паттерны без явно заданных правил.

Традиционный подход строится на жестких правилах, которые аналитик устанавливает вручную: он пишет формулы, строит сводные таблицы, задает пороговые значения. ИИ-модель (натренированный навык, записанный в виде файла) же обучается на примерах и сама формирует внутренние правила. Это позволяет обрабатывать данные любой структуры: числа, текст, изображения, аудио, временные ряды.

Ключевые отличия ИИ-аналитики от классического подхода

- Масштаб. Нейросети обрабатывают несоизмеримо большее количество данных, нежели человек.

- Скорость. ИИ выдает результат за секунды, ручной анализ той же выборки занял бы часы или дни.

- Многомерность. ИИ одновременно учитывает сотни переменных — человеку оперировать таким объемом данных практически невозможно.

- Адаптивность. Модель дообучается на новых данных и уточняет прогнозы, не требуя переписывать правила с нуля.

Использование ИИ для анализа данных не заменяет аналитика полностью: задача специалиста смещается от рутинных расчетов к постановке вопросов, интерпретации результатов и принятию решений.

Как нейросети находят закономерности в данных

Нейросети для анализа данных устроены по принципу, схожему с работой мозга. Сеть состоит из слоев искусственных нейронов. Каждый слой извлекает из входных данных признаки все более высокого уровня: на первом слое — простые паттерны, на последующих — сложные зависимости и абстракции. Чем глубже сеть, тем более тонкие связи она способна уловить.

Подготовка данных

Перед анализом необходимо очищать данные, ведь мусор на входе дает мусор на выходе. Перед подачей в модель данные проходят обязательный цикл подготовки:

1. Сбор из разных источников — баз данных, API, файлов, сенсоров.

2. Очистка: удаление дублей, заполнение пропусков, исправление ошибок форматирования.

3. Приведение к единому формату: единые типы данных, кодировки, временные зоны.

4. Нормализация и масштабирование числовых признаков.

5. Проверка полноты: достаточно ли данных для обучения, нет ли систематических пробелов.

Качество исходных данных напрямую определяет качество результата. Даже самая мощная архитектура не исправит искаженную или неполную выборку.

Обучение модели и поиск связей

Модель получает набор примеров с известными ответами и итеративно корректирует внутренние параметры (веса нейронов), сокращая ошибку предсказания. На каждом шаге алгоритм сравнивает прогноз модели с реальным ответом и передает сигнал об ошибке обратно по слоям.

В процессе обучения модель находит скрытые зависимости: например, что продажи зонтов коррелируют с запросами об осадках в поисковике, а не просто с сезоном. Чем больше размеченных примеров, тем точнее модель улавливает тонкие связи.

Проверка и интерпретация результата

Найденная моделью закономерность не всегда означает реальную причинно-следственную связь. Классический пример ложной корреляции: продажи мороженого и число несчастных случаев на воде растут одновременно, но это не значит, что мороженое опасно для жизни: просто оба показателя зависят от жаркой погоды.

Каждый вывод модели требует содержательной проверки аналитиком:

- соответствует ли результат здравому смыслу;

- не противоречит ли предметной логике;

- нет ли в данных артефакта, который объясняет связь лучше, чем предложенная гипотеза.

Какие задачи анализа данных можно ускорить с помощью ИИ

Основные направления автоматизации аналитических задач с помощью ИИ

- Подготовка и очистка данных. Модели NLP автоматически классифицируют и стандартизируют неструктурированные текстовые поля, алгоритмы заполняют пропуски на основе статистических закономерностей, а детекторы дубликатов выявляют совпадающие записи за секунды.

- Обнаружение аномалий. Модель обучается на «нормальном» поведении системы и автоматически помечает отклонения — нетипичную транзакцию, всплеск ошибок в логах, подозрительное поведение пользователя. Это происходит в режиме реального времени, без ручного мониторинга.

- Классификация и сегментация данных. Алгоритмы разбивают клиентов, продукты или события на однородные группы по десяткам признаков одновременно. Человек с таблицей сделал бы это за недели; модель — за минуты.

- Выявление скрытых зависимостей. ИИ находит нелинейные и многофакторные связи, которые не видны в стандартных корреляционных матрицах. Например, влияние сочетания погоды, дня недели и активности конкурентов на конверсию.

- Прогнозирование показателей. Модели обучаются на исторических временных рядах и строят прогнозы продаж, спроса, нагрузки, рисков с указанием доверительного интервала. Современные мультимодальные системы учитывают текстовые новости, изображения и внешние сигналы.

- Автоматическое создание отчетов. Генеративные модели формируют текстовые резюме аналитических результатов, строят графики и визуализацию результатов анализа по шаблону — без участия человека в рутинной части.

- Анализ текстовой информации. NLP-модели обрабатывают отзывы, звонки в call-центр, email-переписку и социальные сети: определяют тональность, извлекают темы, выявляют повторяющиеся жалобы.

- Формулирование гипотез. Инструменты вроде ChatGPT, Claude или специализированных аналитических ассистентов помогают генерировать гипотезы на основе описания задачи — это ускоряет ранние этапы исследования.

Где применяется ИИ для анализа данных

Примеры отраслей, в которых используют AI для анализа данных

- Маркетинг: сегментация клиентов и предсказание оттока — персонализированные кампании и снижение churn-rate.

- Финансы: обнаружение мошенничества и скоринг рисков — блокировка подозрительных транзакций в реальном времени.

- Розничная торговля: прогноз спроса и управление запасами — сокращение остатков и дефицита товаров.

- Производство: предиктивное обслуживание оборудования — снижение незапланированных простоев.

- Медицина: анализ снимков и прогноз исходов лечения — ранняя диагностика и персонализация терапии.

- Образование: анализ успеваемости и адаптивные курсы — выявление риска отсева и персонализация обучения.

- HR / управление персоналом: анализ резюме и прогноз текучести — ускорение подбора и удержание сотрудников.

- Продуктовая аналитика: анализ воронки и A/B тестирование — рост конверсии и выявление точек оттока.

Пример из финансов: система PayPal применяет нейросети для анализа транзакций в реальном времени и удерживает уровень мошенничества в рамках 0,32% от выручки — против среднеотраслевого показателя в 1,32%.

Пример из производства: обслуживание на основе ИИ позволяет предсказывать отказы оборудования за несколько часов или дней до поломки, сокращая незапланированные простои на 30–50%, по данным отраслевых исследований.

Почему ИИ анализирует данные быстрее человека — и в чем человек остается сильнее

Нейросеть не устает, не отвлекается и не делает опечаток. Параллельная обработка на GPU позволяет одновременно анализировать миллионы строк. Модель не «замедляется» при увеличении потока данных — наоборот, чем он объемнее, тем точнее результат.

Человек при анализе большого массива данных вынужден строить выборки, упрощать задачу и принимать компромиссные решения из-за когнитивных ограничений. ИИ работает с полным объемом данных без упрощений.

Но при всей скорости обработки у ИИ есть принципиальные слабые места, которые делают присутствие аналитика в рабочем процессе необходимым.

- Постановка задачи. Модель решает ту задачу, которую ей дали. Определить правильный вопрос — работа человека.

- Выбор показателей. Что считать целевой переменной, какие признаки включать в модель, это экспертное решение, а не техническое.

- Понимание контекста. ИИ не знает, что в прошлом квартале была акция, которая аномально подняла продажи, и какие договоренности помогли эту акцию успешно провести. Аналитик знает.

- Проверка аналитических выводов. Модель может быть уверена в ложной закономерности. Только специалист с предметными знаниями способен это заметить.

- Этика и ответственность. За принятое на основе модели решение отвечает человек, а не алгоритм.

Ограничения и риски ИИ-аналитики

Нейросети для анализа данных — мощный инструмент, но с важными оговорками.

- Зависимость от качества данных. Если обучающая выборка содержит ошибки, пробелы или систематическое смещение, модель воспроизводит эти искажения в своих предсказаниях и масштабирует их на все новые данные. Поэтому подготовка и очистка данных занимает до 50–70% времени в реальных проектах машинного обучения.

- Ложные корреляции. Нейросеть обнаруживает статистические связи, но не понимает причинности. Она может «выучить» случайные совпадения в исторических данных и принять их за закономерность. Избежать этого помогает содержательная экспертиза результатов, тестирование модели на отложенной выборке и регулярный аудит предсказаний.

- Непрозрачность модели. Сложные глубокие сети работают по принципу «черного ящика»: итоговый прогноз понятен, но путь к нему — нет. Это создает проблемы в регулируемых отраслях (финансы, медицина, страхование), где требуется объяснить логику решения. Для таких случаев применяют методы интерпретации: SHAP-значения, LIME, анализ важности признаков.

- Систематические ошибки модели. Если обучающие данные отражают исторические предубеждения — например, дискриминацию при найме или кредитовании, — модель их воспроизведет и автоматизирует. Борьба с систематическими ошибками модели требует специального аудита датасета и тестирования на справедливость.

- Конфиденциальность данных. Обучение модели на чувствительных данных несет риск утечки информации, особенно при использовании облачных сервисов. В России компании обязаны соблюдать требования 152-ФЗ «О персональных данных». При работе с медицинскими, биометрическими или финансовыми данными необходима повышенная защита: шифрование, разграничение доступа, анонимизация обучающих выборок.

Как использовать ИИ в работе аналитика

Практический алгоритм выглядит следующим образом.

1. Определить задачу. Четко сформулировать, на какой вопрос нужно ответить: прогноз, классификация, обнаружение аномалий, сегментация.

2. Подготовить данные. Очистить, привести к единому формату, проверить на полноту и репрезентативность.

3. Выбрать инструмент. Для быстрых экспериментов подойдут AutoML-платформы, например Yandex DataSphere, Google Vertex AI. Для специфических задач — специализированные библиотеки: scikit-learn, PyTorch, CatBoost.

4. Сформулировать запрос или настроить модель. Если используется LLM-ассистент, четко описать задачу и формат ожидаемого результата. Если обучается собственная модель, задать архитектуру, гиперпараметры, метрики качества.

5. Проверить расчеты. Сравнить результат модели с заведомо известными случаями. Провести санитарную проверку: не выходит ли прогноз за физически возможные границы.

6. Сопоставить результат с исходными данными. Убедиться, что выводы модели не противоречат известным фактам о предметной области.

7. Интерпретировать и применять. Только после всех проверок использовать выводы ИИ для решений или отчетов.

Что аналитик должен проверять сам:

- целевую метрику качества модели;
- репрезентативность обучающей выборки;
- наличие утечки данных;
- соответствие вывода здравому смыслу.

Заменит ли ИИ аналитиков данных

ИИ автоматизирует рутинные операции: сбор данных, базовую очистку, построение типовых отчетов, первичный разведочный анализ. Это освобождает время аналитика для задач, которые алгоритму недоступны. Поэтому ИИ не заменит аналитиков, но изменит профессию.

Какие навыки нужны аналитику будущего:

- умение ставить правильные вопросы и формулировать задачу для модели;

- глубокое знание предметной области — без этого невозможно оценить, разумен ли вывод модели;

- навыки работы с ИИ-инструментами: prompt engineering, настройка AutoML, интерпретация метрик;

- критическое мышление: выявление ложных корреляций, систематических ошибок, артефактов данных;

- коммуникация: перевод технических выводов в решения для бизнеса.

По оценкам McKinsey, генеративный ИИ способен автоматизировать значительную часть рутинных задач, связанных с обработкой информации и подготовкой материалов. Однако функции, которые требуют профессионального суждения, — постановка гипотез, критическая оценка результатов, принятие решений и ответственность за них — по-прежнему остаются за человеком.

Частые вопросы

Что такое анализ данных с помощью ИИ?

Анализ данных с помощью ИИ — это автоматическое обнаружение паттернов, зависимостей и аномалий в массивах информации с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей.

Как нейросети анализируют большие объемы данных?

Нейросети обрабатывают данные параллельно на специализированном оборудовании (GPU/TPU). Каждый слой сети извлекает признаки все более высокого уровня. Это позволяет анализировать массив записей, больший, чем человек может осилить.

Почему ИИ анализирует данные быстрее человека?

ИИ не устает и не отвлекается. Параллельные вычисления на GPU позволяют обрабатывать весь массив данных без выборок и упрощений.

Какие ошибки возникают при ИИ-анализе?

Основные риски:

- ложные корреляции;
- систематические ошибки модели из-за смещенной выборки;
- утечка данных;
- переобучение, когда модель «выучила» обучающий набор, но плохо работает на новых данных.

Все они устраняются корректной подготовкой данных и регулярным аудитом модели.

Как аналитику начать использовать ИИ в работе?

Начните с задач, где уже есть размеченные исторические данные: прогноз продаж, сегментация клиентов, обнаружение аномалий. Используйте AutoML-платформы, которые не требуют глубоких знаний программирования. Главное — четко сформулировать задачу и проверить результат до того, как принимать решения на его основе.

Антон ЖУРАВЛЕВ

РБК Образование

Этот материал входит в раздел «РБК Образование», где мы рассказываем, как развивать навыки, принимать взвешенные решения и двигаться по карьере осознанно.

Школа управления РБК — образовательный проект медиахолдинга, ориентированный на развитие руководителей. Встречаемся каждый четверг в 19:00 на онлайн-событиях, где вместе решаем сложные управленческие задачи.

Ваше мнение об этом материале:

— Ваше имя
— Ваш email
— Тема

Ваш отзыв (заполняется обязательно):

Укажите код на картинке слева:

Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте

 Подробнее »

Получить код для трансляции заголовков прессы »