Жасанды интеллекттің экономикаға әсері

Бүгінде жасанды интеллект барлық салада дерлік бар. Өндірісті автоматтандырып, роботтандыратын кәсіпорындар көбейіп келеді. Бұл экономикалық тұрғыдан тиімдірек және арзанырақ. Сарапшылардың болжамы бойынша, 2030 жылға қарай осы себепті 800 миллионға жуық адам жұмыссыз қалуы мүмкін. Алайда бұл жасанды интеллекттің әртүрлі аспектілері экономикалық өнімділікке және еңбек нарығына қалай әсер етеді?

Қазақстандағы McKinsey & Company компаниясының басқарушы серіктесі Йохен Бербнер: "Жасанды интеллект және тереңдетілген талдау технологиялары Қазақстанға 2030 жылға дейін ЖІӨ-нің жыл сайынғы 5-6% өсуіне қол жеткізуге мүмкіндік беретін негізгі факторлардың бірі болуы мүмкін. Бұл еңбек өнімділігінің артуы есебінен мүмкін болады, бұл жұмыспен қамтудың өсу қарқынының баяулауы жағдайында экономикалық өсудің маңызды факторына айналады" деп атап өтті. Жасанды интеллект пен кеңейтілген аналитиканың жалпы қосылған құнға (GVA) әсерін қарастырайық. Өндіруші және өндірістік салаларда жасанды интеллект технологиялары енгізудің жылдық әсері 2018 жылғы бағамен 5-тен 7 млрд-қа арттыру жоспарланды. Қызмет көрсету секторында 9-дан 13 млрд-қа дейін жетуі мүмкін. Білім беру, денсаулық сақтау, мемлекеттік басқару және қорғаныс секторларында әсер салыстырмалы түрде төмен, бірақ жылына қосымша 1-2 млрд халықтың өмір сүру деңгейін арттыру үшін өте маңызды көмек болып табылады.

Жасанды интеллекттің экономикаға тигізер оң тұстарын әртүрлі топқа бөліп қарастырсақ болады: Біріншіден, автокөліктердің өзін-өзі басқаруы. Жасанды интеллект технологиялары — автомобильдерді өңдеу ісінде, әсіресе болашақтың көлігі деген ұғыммен қатар айтылады. Екіншіден, қаржылық сараптама: қор нарығында және қаржы институттарының шешім қабылдауында болжамдар жасау үшін машиналық ойлаудың алгоритмдері кеңінен қолданылады. Үшіншіден, өндірістегі автоматизация: жасанды интеллектке негізделген роботтар мен автоматтандырылған жүйе өндірістің өнімділігі мен нақтылығын арттыру үшін кеңінен қолданылады. Төртіншіден, жасанды интеллект банк терминалдарында кеңінен қолданысқа ие. Мәселен, төлемдерді автоматты төлеу: бұл алаяқтық операцияларды оңай анықтауға көмектеседі, әрі банк транзакциясындағы қауіпсіздік жүйесін жақсартады. Сондай-ақ, клиенттердің іс-әрекетін алдын ала болжау да қазір автоматтандырылған. Машиналық оқыту алгоритмдері клиенттің қажеттілігіне алдын ала болжам жасайды және оған жеке қызмет көрсете алады. Банк саласында виртуалды көмекшілер де тұтынушыларға қызмет көрсетіп, сұрақтарына жауап береді, банк қызметі жөніндегі ақпараттарды ұсына алады. Бұл үшін жасанды интеллект қызметіне негізделген чат-боттар пайдаланылады. Жедел кредит қызметі де осы жасанды интеллект арқылы жүзеге асырылып отыр. Олар клиенттің төлем қабілетін, қаржылық іс-әрекетін дәл бағалай алады. Мұндай технологиялар банк операцияларының ауқымын кеңейтіп қана отырған жоқ, тұтынушылар үшін сенімді әрі ыңғайлы қызметті қамтамасыз етті.
Ендігі кезекте Қазақстан экономикасының қай салаларында жасанды интеллект көрінісі едәуір байқалатынын қарастырайық. Мәселен, мұнай–газ саласында жасанды интеллект: геологиялық барлауда және мұнай өндіру объектілерін қашықтан басқаруда қолданылады, бұл шығындардың азаюына және процестің тиімділігінің жоғарылауына әкеледі. Соңғы 30 жылда Қазақстан мұнай өндіруді 3.5 есеге ұлғайтты, ал өндіру бойынша 2021 жылы әлемде 13-орынға ие. Қазақстанның Жалпы экспорт құрылымында 2021 жылы мұнай барлық тауарлардың 51,5% ал газ 3.8% құрады. Қазақстанда өндірілетін мұнайдың 80% - дан астамы экспортқа жөнелтіледі, ал Қазақстанның республикалық бюджеті мұнай-газ саласы есебінен 30-50% - ға толықтырылады. Сондай – ақ, финтех және банк секторы бойынша атауға болады. Қазақстан тұрғындарының 86% - ы мобильді банктердің белсенді пайдаланушылары болып табылады. Мысалы,  Kaspi 2017 жылы банк  карталары, мессенджерлер және ақша аудару мүмкіндігі бар мобильді қосымшаны әзірледі. 2021 жылы travel Tech функционалдығын қосылды. Kaspi-ден кейін өздерінің онлайн-дүкендері Halyk, Jusan және Forte банктерін іске қосылды. Мұндай кешенді өнімдердің тиімділігінде деректер үлкен рөл атқарады, сондықтан деректерді басқарудың ең оңтайлы схемаларын ұйымдастыру үшін Big Data және AI (жасанды интеллект) зор әсерін тигізді.

Дегенмен жасанды интелектің кез-келген цифрлық жүйе секілді кемшілігі болуы мүмкін және мұқият қолданылмаса сәтсіздікке ұшыратады. Мысал ретінде өз қызметіне жасанды интелектті еңгізген Береке банкті айтсақ болады. Герман Греф арнайы машина ауқымды қызметте қателік жібергендіктен, миллиардтаған рубль жоғалтқанын жеткізді. Яғни алгоритмге еңгізілген кішкентай қате өте үлкен салдарға әкелуі мүмкін.

Қорыта айтқанда, жасанды интеллект экономиканың драйверына айналуда. Егер Қазақстан жасанды интеллект мүмкіндіктерін толық пайдаланса, онда  экономикасының әр саласында сапалы серпіліс жасап, IT-индустрияның орталығына айнала алады. Мемлекет басшысы осы саладағы стратегиялық жоспарларды заңнамалық деңгейде бекітуді тапсырды. Сондықтан қазір жетекші халықаралық компаниялармен ынтымақтастық орнату қажет, сондай-ақ білікті мамандарды даярлауға назар аудару қажет. Кем дегенде үш танымал университет кадрларды даярлаумен және осы салада зерттеулер жүргізумен айналысуы керек.

Алтаева Іңкәр Болатқызы

Әлеуметтік желілерде бөлісіңіз: