Nexign: российский бизнес пока не спешит внедрять ИИ для поиска аномалий

Согласно исследованию Nexign, 79% российских компаний используют специализированные инструменты мониторинга, но только 17% их них применяют машинное обучение для автоматического обнаружения аномалий.

Основные причины такого тренда:
🔹 недостаток специалистов на стыке ИТ, ИБ и анализа данных;
🔹 разрозненность данных и их неготовность для работы моделей;
🔹 сложность подсчета экономического эффекта таких проектов.
 
При этом последствия недостаточного мониторинга вполне реальны: штрафы регуляторов, репутационные потери и уход клиентов.

Больше всего использование машинного интеллекта развито в финансовом секторе — там уже идут пилотные проекты. Представители других отраслей занимают выжидательную позицию: одни находятся в поиске обоснований для инвестиций в этом направлении, другие считают, что текущие инструменты без машинного обучения еще не исчерпали свой потенциал. Малый и средний бизнес пока меньше всего готов к внедрению ИИ — во многом потому, что часть компаний этого сегмента еще не выстроила даже базовые процессы мониторинга.

Главный вывод: барьер для внедрения ИИ — не столько технологии, сколько зрелость бизнеса. Прежде чем внедрять самые продвинутые модели, компаниям стоит упорядочить свои процессы, данные и компетенции. Без этой базы даже хороший ИИ не даст ожидаемого эффекта.

#мониторинг #ИИ