Мировая экономика движется к рецессии. По крайней мере так в последнее время озвучивается страх после продолжительных предупреждающих сигналов от двигателей мировой торговли.

И все же, существует и альтернативная точка зрения, и я согласен, что не стоит с дрожью воспринимать все пессимистические прогнозы и ждать, что 2009 год вернется. Экономическое моделирование и верное применение Искусственного Интеллекта для принятия решений поможет бизнесу побороть спад.

Что происходит?

Не может быть никаких сомнений в том, что мировая экономика в последнее время значительно изменилась. Как отметил МВФ, за прошедший год мировая экономика перешла из ситуации синхронного экономического подъема в ситуацию синхронного экономического спада. В основном это произошло в результате эскалации напряженности в мировой торговле.

• Япония сталкивается с рецессией, и недавно она вступила в неприятный торговый спор с Южной Кореей.


• Беспорядки из-за Brexit частично привели к сокращению экономики Великобритании во втором квартале.


• Рост в Италии практически прекратился, и политический кризис там не внушает особой уверенности в том, что восстановление скоро произойдет.


• Согласно новым данным, экономика Германии за I и II квартал пришла в упадок, что является тревожным сигналом для четвертого по величине рынка в мире.

И это еще не все: месяцы протестов в Гонконге привели к тому, что экономика финансового центра зашла в тупик, и надвигающаяся угроза возможного китайского военного вмешательства для подавления беспорядков явно не делает ситуацию лучше.

Сингапур, еще один азиатский экономический двигатель, также находится на грани рецессии. Вдобавок ко всему, темпы роста Китая замедлились в значительной степени из-за торговой войны.

Россия может оказаться в рецессии к концу года после скромного роста на 0,7 процента в первой половине 2019 года. С 2014 года на Российский рынок влияют изменения цен на нефть и вопросы локализации производства. Максимальная защита экономики от правительственных санкций США, ограничение сделок с США и торговли долларами означали большую зависимость от Китая, экономика которого сейчас замедляется.

Сложите все это вместе, и перспективы мировой экономики выглядят довольно мрачно. Международный валютный фонд, всемирный орган, который помогает поддерживать стабильность мировой экономики, тоже придерживается этой точки зрения. В прошлом месяце он сократил свой прогноз мирового роста до 3,2%, самого низкого показателя с 2009 года.

Исследование PricewaterhouseCoopers (PwC) показало, что мировой ВВП может увеличиться до 14% (эквивалентно 15,7 триллионов долларов США) к 2030 году в результате ускорения развития и освоения Искусственного Интеллекта. Среди проектов типичных направлений применения машинного обучения - Benevolent.AI (медицинские исследования), Zooks (разработка беспилотных систем) или Vicarious (распознавание видео и изображений) - на рынок вышли и такие компании как DataRobot, Signum.AI, Logz.io , которые нацелены на предиктивный анализ и улучшение бизнес операций.

Ожидается, что около 70% компаний будут применять по крайней мере один тип технологии искусственного интеллекта к 2030 году, в то время как менее половины крупных компаний развернут весь спектр использования.

По опыту работы с алгоритмами Искусственного Интеллекта для анализа рыночной аналитики, я решил обозначить возможные варианты решения проблемы, если мы говорим об опасности рецессии экономики.

С верой в лучшее

Искусственный интеллект играет все более важную роль в нашей жизни и экономике и уже оказывает влияние на наш мир разными способами. Всемирная конкуренция жестока, и глобальные лидеры - США и Китай - адаптируются под условия и начинают модернизацию.

ИИ рассматривается многими как двигатель производительности и экономического роста. Машинное обучение может увеличить эффективность любых процессов и значительно улучшить процесс принятия решений путем анализа больших объемов данных. Использование таких технологий также может дать начало созданию новых продуктов и услуг, рынков и промышленности, тем самым повышая потребительский спрос и генерируя новые потоки доходов.

Мгновенные решения взамен старого ситуативного анализа

Новые преимущества, которые дает анализ больших данных, - это скорость и эффективность. Если несколько лет назад бизнес собирал информацию, проводил аналитику и извлекал информацию, которая могла бы использоваться для принятия будущих решений, то сегодня этот бизнес может выявлять инсайты для принятия немедленных решений. Способность работать быстрее и оставаться гибкими дает организациям конкурентное преимущество, которого у них не было раньше.

Иными словами, Искусственный Интеллект дает возможность руководителям принимать решения на основе полноценной рыночной картины за счет сбора и точного анализа огромного количества источников в режиме реального времени.

Экономическое моделирование как метод принятия безупречных решений

Принятие экономических решений требует крайне нелинейного, сложного и динамичного мыслительного процесса. Системы поддержки принятия решений, основанные на машинном обучении, способны выдать быстрые и разумные решения, основанные на исторических данных с возможностью моделирования ситуаций на будущее с учетом различных параметров.

Модель - это набор предположений, который можно использовать для вывода в новых ситуациях. В машинном обучении мы создаем модель, используя набор данных, представляющий проблему или задачу, а затем используем эту модель для симуляции новых похожих данных.

Алгоритмы ИИ способны точно смоделировать информацию о событиях в прошлом, и переложить эти данные на модель в будущем. Искусственный Интеллект можно настроить для анализа данных, чтобы точно предсказать следующий лучший шаг для человека, бизнеса или более крупных игроков рынка. Точность искусственного интеллекта помогает уменьшить ошибки при использовании текущих данных, чтобы генерировать еще больше данных, круг замыкается. В качестве примера можно взять искусственный интеллект анализа маркетинговых кампаний, который поможет предпринимателю понять, приведет ли следующая кампания к более высокой рентабельности инвестиций.

Системы на основе Искусственного Интеллекта моделируют сотни тысяч управленческих решений в секунду и выбирают наиболее эффективное. Эти системы актуальны для многих отраслей, включая здравоохранение, финансы, прогноз погоды, логистику и многое другое.

Поймать “черного лебедя” на рынке стало проще

Анализ рыночных тенденций имеет основополагающее значение для принятия эффективных инвестиционных решений, поэтому неудивительно, что технологии стали неотъемлемой частью планирования. Тем не менее, расширенный анализ данных постоянно развивается, и впереди немалый путь, прежде чем он станет частью компаний.

Следующей задачей инвестиционной аналитики является прогнозирование так называемых «черных лебедей», которые могут застать бизнес, рынки и правительства врасплох. К счастью, это область, в которой Искусственный Интеллект уже добивается значительных успехов.

Сложные алгоритмы ИИ используют данные прошлых событий в качестве строительных блоков для прогнозирования тенденций в любых отраслях рынка. В результате Искусственный Интеллект, способный заранее выявить труднопрогнозируемые и редкие события, будет очень полезен при оценке инвестиционных рисков. Наличие информации о важных событиях поможет компаниям выбрать правильное стратегическое направления или избежать потерь, вооружившись вовремя.

Примеры - от стартапов до государств

Министерство иностранных дел Китая обратилось к Искусственному Интеллекту и большим данным, чтобы помочь стране принять дипломатические решения. Система изучает стратегию международной политики, опираясь на большое количество данных, которые могут содержать любую информацию - от сплетен на вечеринке до снимков со спутников-шпионов.

Говоря о Китае, стоит отметить мнение китайского миллиардера Джека Ма, основателя технологического гиганта Alibaba, который считает, что ИИ предоставит его стране лучшие возможности для централизованного экономического планирования.

Так в прошлом году PwC собрала огромные объемы данных из Бюро переписей США, финансовых данных США и других открытых лицензированных источников для создания крупномасштабной модели финансовых решений, принимаемых потребителями. Модель предназначена для того, чтобы помочь компаниям, предоставляющим финансовые услуги, составить карту персонажей покупателя и предвидеть поведение клиента.

С надеждой на будущее

Несмотря на подобные достижения - и от небольших компаний, и до целых государственных проектов, люди все еще играют важную роль в процессе управления данными. Ручной контроль необходим для проверки результатов, обеспечения их точности и устранения любых несоответствий. Следуя этому процессу, бизнес может со временем усовершенствовать свои алгоритмы Искусственного Интеллекта, чтобы обеспечить более точное представление о рынке и о том, как он будет реагировать на различные события. Именно поэтому технология так быстро вливается в экономику, совершенствуя, но не изменяя ее.

Однако, Искусственный Интеллект уже сегодня в силах не только наладить производственный процесс и даже изобрести бизнес, но и помочь устаревшим методам принятия экономически значимых решений выйти на новый уровень. Поэтому остается надеяться, что новые методы и четкое прогнозирование принесут пользу глобальному рынку.