ПРЕМИЯ КОМПАНИЯМ

Награды присуждаются организациям и компаниям за разработку и внедрение продуктов, сервисов и инструментов на базе технологий искусственного интеллекта в различные этапы собственных или сторонних бизнес-процессов.

подать заявку

На рассмотрение жюри попадут заявки, отвечающие по меньшей мере трем базовым требованиям:

  • проект запущен не более предыдущих трех лет, включая год проведения премии, и сейчас находится в активной стадии
  • ключевая роль в решениях отведена технологиям искусственного интеллекта
  • реализация описываемого проекта позволила достичь измеренных результатов

На рассмотрение жюри попадут заявки, отвечающие по меньшей мере трем базовым требованиям:

  • проект запущен не более предыдущих трех лет, включая год проведения премии, и сейчас находится в активной стадии
  • ключевая роль в решениях отведена технологиям искусственного интеллекта
  • реализация описываемого проекта позволила достичь измеренных результатов

Лауреаты премии

АЛЬФА-БАНК

<<AutoML>> AutoML - это алгоритмы машинного обучения, позволяющие частично автоматизировать разработку моделей ML, сократить трудозатраты дата-сайентистов на разработку и переобучение моделей, увеличить финансовые эффекты от моделей за счёт регулярного переобучения при ухудшении метрик качества, более широкого применения источников данных и фичей. При этом качество моделей при Авто-переобучении улучшается на 20+%.

ГЕМОТЭК

<<HemoTech AI>> Разработка портативного глюкометра для неинвазивного определения уровня гликированного гемоглобина и глюкозы с использованием искусственных нейронных сетей. Уникальность неинвазивного метода заключаются в том, что пациент подносит палец к лазеру, данные с датчика устройства передаются на мини-компьютер, который обрабатывает результат через специальное ПО, и за 30 секунд врач узнает уровень выбранного показателя с точностью около 97%, что на 12% точнее целевого показателя по критериям ВОЗ.

ГК «Крезол»

<<Крезол робот-подборщик номенклатуры химическая промышленность>> Робот-подборщик номенклатуры в химической промышленности позволяет сопоставлять наименования номенклатуры в заявках заказчика и справочнике производителя. ИИ помогает автоматизировать подбор заявки из тендерного справочника, специалисту нужно делать выбор только нескольких десятков лучших позиций вместо нескольких тысяч, при этом точность выдачи составляет 0,81%, а скорость обработки заказов +300%.

Институт проектирования, архитектуры и дизайна

<<Искусственный интеллект в генеральном проектировании>> Решение, позволяющее на этапе концептуального проекта с помощью собственных плагинов для Autodesk Revit создавать форму здания, фасадную сетку, дороги и благоустройство, а затем генерировать итоговую визуализацию для заказчика. Скорость создания визуализаций сократилась с 3 дней до 1-2 часов, уровень детализации и атмосферы кадров значительно улучшился, устранена вероятность человеческих ошибок.

ЛУКОЙЛ

<<Управление разработкой зрелых месторождений с применением нейронных сетей>> Решения для оперативного управления режимами работы скважин, обеспечивающие сокращение непроизводительной закачки воды и непроизводительных отборов жидкости на 7,2 млн.м3 в 2023 году и на 18,8 млн.м3 за 7 месяцев 2024 года, снижение обводненности добываемой продукции и максимизацию добычи нефти.

Финалисты ИИ

Авито

<<Адаптация больших языковых моделей под задачи бизнеса: опыт Авито>> Генерация описания объявления в категории «Обувь, одежда, аксессуары», добавление мета-тегов (ключевых характеристик товаров по фотографиям) для поисковой оптимизации. На 1,7% выросло количество заказов с доставкой по сравнению с контрольной группой, с поддержкой нейросети покупатели лучше понимали описания и чаще совершали заказы.

АЛЬФА-БАНК

<<AutoML>> AutoML - это алгоритмы машинного обучения, позволяющие частично автоматизировать разработку моделей ML, сократить трудозатраты дата-сайентистов на разработку и переобучение моделей, увеличить финансовые эффекты от моделей за счёт регулярного переобучения при ухудшении метрик качества, более широкого применения источников данных и фичей. При этом качество моделей при Авто-переобучении улучшается на 20+%.

Аэрофлот

<<Автоматизированная система управления доходами (АСУД) с применением ИИ>> Автоматизированная система управления доходами с применением ИИ позволяет анализировать взаимное влияние более 800 одновременных треков спроса (рейсы по разным направлениям) друг на друга с глубиной прогнозной модели от 3 дней до года, максимально используя существующие емкости воздушных судов с оптимальным экономическим эффектом для авиакомпании и оперативно реагируя на изменение спроса.

Банк ВТБ (ПАО)

<<Платформа «Виртуальные ассистенты»>> Платформа позволяет использовать несколько моделей классификации для работы с текстами (отзывы клиентов на геосервисах, текстовые поля транзакций, наименований зданий и т.д.) и оптимизирует физическую сеть банка. Решение позволило увеличить клиентопоток в отделения на 14% и повысить среднюю оценку отделений банка с 3,7 до 4,5 за 3 квартала.

ГЕМОТЭК

<<HemoTech AI>> Разработка портативного глюкометра для неинвазивного определения уровня гликированного гемоглобина и глюкозы с использованием искусственных нейронных сетей. Уникальность неинвазивного метода заключаются в том, что пациент подносит палец к лазеру, данные с датчика устройства передаются на мини-компьютер, который обрабатывает результат через специальное ПО, и за 30 секунд врач узнает уровень выбранного показателя с точностью около 97%, что на 12% точнее целевого показателя по критериям ВОЗ.

ГК «Дамате»

<<Директива.Санитария>> ИИ-решение, контролирующее тщательное мытье рук сотрудниками. Производственный контроль за соблюдением санитарных правил с помощью системы распознавания лиц. Отслеживание движений и контроль точного выполнения сотрудником санитарных регламентов. Снижение нарушений с 70% до 10%, отсутствие человеческого фактора при контроле.

ГК «Крезол»

<<Крезол робот-подборщик номенклатуры химическая промышленность>> Робот-подборщик номенклатуры в химической промышленности позволяет сопоставлять наименования номенклатуры в заявках заказчика и справочнике производителя. ИИ помогает автоматизировать подбор заявки из тендерного справочника, специалисту нужно делать выбор только нескольких десятков лучших позиций вместо нескольких тысяч, при этом точность выдачи составляет 0,81%, а скорость обработки заказов +300%.

ГК ФСК

<<ИИ-платформа для группы компаний ФСК>> ИИ-платформа с умной базой знаний в корпоративном мобильном приложении «Кнопка» для помощи отделам ФСК по быстрому поиску информации о действующих и строящихся ЖК. Ожидаемый эффект в виде сокращения нагрузки на команду поддержки и коммерческий департамент на 30–40% за счет автоматизации разметки данных ИИ-агента.

ДОМ.РФ

<<DOM.IDP>> Интеллектуальная обработка документов - программное решение, которое автоматически собирает, конвертирует и анализирует информацию из различных типов. Благодаря генеративному ИИ данные внутри компании могут быть автоматически анализированы, классифицированы, преобразованы и переданы во внешние системы, что увеличивает уровень автоматизации на 17,3%, эффективность работы сотрудников на 14,6%, сокращены издержки за счет уменьшения числа операторов на 10,7%.

Институт проектирования, архитектуры и дизайна

<<Искусственный интеллект в генеральном проектировании>> Решение, позволяющее на этапе концептуального проекта с помощью собственных плагинов для Autodesk Revit создавать форму здания, фасадную сетку, дороги и благоустройство, а затем генерировать итоговую визуализацию для заказчика. Скорость создания визуализаций сократилась с 3 дней до 1-2 часов, уровень детализации и атмосферы кадров значительно улучшился, устранена вероятность человеческих ошибок.

ЛУКОЙЛ

<<Управление разработкой зрелых месторождений с применением нейронных сетей>> Решения для оперативного управления режимами работы скважин, обеспечивающие сокращение непроизводительной закачки воды и непроизводительных отборов жидкости на 7,2 млн.м3 в 2023 году и на 18,8 млн.м3 за 7 месяцев 2024 года, снижение обводненности добываемой продукции и максимизацию добычи нефти.

Норникель

<<Повышение производительности горной техники>> Повышение производительности горной техники за счет сокращения на 50% количества простоев буровой техники. Навесное оборудование на транспортных средствах передает данные на бортовой компьютер, который при помощи ИИ распознает действия техники, контролирует технологии и наличие людей и техники в зоне движения ТС, автоматически формирует сменные рапорты.

РУСАЛ

<<Автоматический анализ микроструктуры цилиндрических слитков из сплавов серии 6ххх>> Система анализа с использованием технологий компьютерного зрения и нейросетевых моделей, позволяющая ускорить анализ ключевых параметров микроструктуры слитков сплавов. Решение быстро и точно оценивает все основные параметры (технологичность при прессовании, возникновение дефектов и износ прессового инструмента, свойства конечного продукта), и даёт возможность производителям контролировать качество продукции на всех этапах производства, что сокращает время анализа образца с 4-5 часов до 11-17 минут.

ТВЭЛ

<<Разработка системы предиктивной аналитики для Чепецкого механического завода на базе платформы АтомМайнд>> Платформа промышленного ИИ в режиме реального времени обеспечивает сбор достоверных технологических данных и информации о состоянии оборудования, проводит анализ на основе алгоритмов машинного обучения и предлагает оптимальные технологические параметры и режимы работы оборудования, что снижает уровень брака по двум видам несоответствий в 2 раза и повышает выход готовой продукции на 0,5%.

Х5 Технологии

<<Система искусственного интеллекта (AI-Run Business Platform)>> Единая интеграционная платформа для управления in-house и коробочными ИИ-решениями через систему чат-бота для пользователей и API для продуктов/проектов компании с целью ускорения и снижения стоимости внедрения. Экономия 30% на оборудовании, ФОТ, времени реализации каждого отдельного решения за счет создания общей инфраструктуры.

arrowLeftarrowRight
people
Председатель жюри

Андрей Белевцев

Старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка.

Генеративный искусственный интеллект становится основой глубинной цифровой трансформации любого бизнеса – он дает самые широкие возможности компаниям для роста эффективности в R&D, продажах, маркетинге, обслуживании, финансовом, юридическом и кадровом обеспечении. Для ускоренного внедрения этой технологии необходимо широко освещать истории успеха компаний, добившихся значительных результатов в развитии своего бизнеса с помощью AI-технологий. Данная премия как раз позволяет увидеть лучшие бизнес-практики внедрения искусственного интеллекта в России, которые обязательно будут оценены экспертным сообществом.

Жюри

Антон Комаров

VK

Антон Комаров

Директор по корпоративным отношениям в сфере ИИ

Анна Кулашова

Лаборатория Касперского

Анна Кулашова

Вице-президент по развитию бизнеса в России и странах СНГ

Анна Лемякина

Яндекс

Анна Лемякина

Директор по национальным стратегическим проектам

Дмитрий Марков

MWS AI

Дмитрий Марков

Исполнительный директор

Андрей Пакош

Аэрофлот

Андрей Пакош

Директор департамента развития искусственного интеллекта

Станислав Пожарнов

РФПИ

Станислав Пожарнов

Вице-президент

Ольга Полтавская

Уралхим

Ольга Полтавская

Директор по маркетингу

Полина Полунина

Альфа-Банк

Полина Полунина

Руководитель по эффективности и методологии внедрения ИИ

Светлана Потапова

Северсталь Диджитал

Светлана Потапова

Директор

Максим Равба

ГК Русагро

Максим Равба

Директор по информационным технологиям

Виктор Тарнавский

Т-Банк

Виктор Тарнавский

Директор AI-Центра

Олег Третьяк

Газпром нефть

Олег Третьяк

Начальник департамента по цифровой трансформации

Роман Хазеев

Ростелеком

Роман Хазеев

Директор по развитию цифровых технологий

Илья Якимов

Сибур

Илья Якимов

Руководитель по цифровому развитию и поддержке процессов производства и НИОКР