Где в бизнесе можно использовать нейросети?

На протяжении всего времени, что моя компания занимается разработкой нейросетей, мне регулярно задают один и тот же вопрос: от коллег по цеху, предпринимателей и даже от самых обычных трудяг. "А где в бизнесе можно использовать нейросети?" Ответ всегда остается неизменным: везде. О чем бы вы ни подумали прямо сейчас — ответ простой: "Да, можно".

Мы в компании любим шутить, что даже чай можем научить заваривать нейросеть. Дайте нам роборуку, и мы научим её заваривать чай.

Этой статьей я хочу поставить точку в обсуждении и подробно ответить на главный вопрос: где и как нейросети могут быть полезны вашему бизнесу.

Давайте для начала разберемся, какие бывают типы нейросетей, или точнее, на какие мы в компании их делим:

1.Нейросети для работы с текстом

Эти нейросети предназначены для обработки и генерации текста любой сложности. В бизнесе их часто используют для общения с клиентами, автоматизации переписки или создания контента.

2.Нейросети для работы с изображениями и видео:

Такие модели умеют распознавать объекты на изображениях, классифицировать их и даже генерировать реалистичные изображения или видеоролики. Их применение варьируется от диагностики в медицине до создания рекламных материалов.

3.Нейросети для генерации речи:

Эти нейросети способны синтезировать человеческую речь настолько реалистично, что их используют в голосовых ассистентах, автоматических системах звонков и других интерактивных решениях.

4.Нейросети для анализа данных:

Модели этого типа обрабатывают огромные массивы данных, предоставляют подробную аналитику и делают точные прогнозы. Они незаменимы в финансовой сфере, маркетинге и других областях, где важны инсайты из данных.

5.Нейросети для автоматизации рутинных процессов:

Это своего рода "универсальный солдат". Такие нейросети часто комбинируют возможности всех вышеуказанных типов, чтобы взаимодействовать с интерфейсами программ, сайтов или других систем. Их основная задача — упростить выполнение повседневных задач и повысить эффективность.

Разумеется, все эти типы можно разделить на множество подтипов и классифицировать иначе. Но давайте обойдемся без академической строгости — я здесь не докторскую диссертацию пишу, а стремлюсь объяснить всё простыми и понятными словами.

Теперь давай перейдем к реальным примерам применения нейросетей.

Нейросеть для работы с текстом

Как я уже упоминал, такие нейросети активно используются для общения с клиентами. Обычно они интегрируются с чат-ботами в Telegram или на сайте компании. Эти нейросети могут отвечать на вопросы клиентов о продукции, технических характеристиках, предоставлять консультации и даже помогать с заказами. Кроме того, они могут использоваться для генерации текстов, таких как статьи, рекламные материалы, а также для написания персонализированных сообщений в рассылках или документации.

Нейросеть для работы с изображениями и видео

Этот тип нейросетей особенно востребован в крупных торговых и складских сетях. Например, в крупных магазинах и на складах, где сотрудники не могут следить за множеством камер одновременно, нейросети анализируют видео в реальном времени, выявляют подозрительное поведение, распознают кражи и драки, и передают информацию охране. Также такие нейросети применяются в автомобилях с автопилотами: они помогают распознавать объекты и определять расстояние до них. В производстве нейросети контролируют качество продукции, проверяют визуальное соответствие стандартам, а также могут использоваться в качестве фейсконтроля для сотрудников.

Нейросеть для генерации речи

Этот тип нейросети часто используется в сочетании с текстовыми моделями, и у нас есть интересный проект, который мы разрабатываем прямо сейчас. Это долгострой, и честно говоря, оно требует значительных инвестиций. Но мы уверены, что в будущем он полностью себя оправдает. Суть проекта — это замена целого отдела продаж с помощью нейросети.

У нас уже есть текстовая нейросеть собственной разработки, которую мы назвали "Ванечка". Она умеет вести осмысленные диалоги и отлично ориентируется в продукции нашей компании. Сейчас мы работаем над тем, чтобы дать ей голос. И вот тут начинается самое интересное: для обучения нейросети, которая будет синтезировать речь, нам нужно записывать десятки, а то и сотни часов речи. Плюс, возникают сложности с интеграцией с телефонией. Но мы не останавливаемся и упорно трудимся над тем, чтобы добиться синтеза речи, который будет не отличим от реального человека.

Когда проект будет завершен, наша нейросеть сможет одновременно обзванивать сотни клиентов, вести с ними полноценные диалоги, продавать услуги, и что самое классное, она не будет ныть что устала, что она выгорела и как ее все бесят, и что лиды какие то не такие). Но это ещё не всё: нейросеть будет также принимать входящие звонки и консультировать клиентов.

Кроме того, подобную нейросеть можно использовать для создания подкастов или озвучивания видео. В общем, это настоящий прорыв в автоматизации общения и продаж, и я очень жду момента, когда мы сможем полностью реализовать этот проект!

Нейросеть для анализа данных

Они активно применяются в сфере e-commerce и ритейле для прогнозирования спроса. Например в одном из наших проектов, в сети крупных супермаркетов используется нейросеть, которая обучена на данных о продажах с 2014 года и прогнозирует спрос на различные товары. Это помогает более точно планировать закупки и оптимизировать складские запасы. Конечно нейросеть не может предсказать все на 100%, но её прогнозы весьма точны. Тем не менее, важно, чтобы человек перепроверял выводы нейросети.

Нейросеть для автоматизации рутинных процессов

Этот тип нейросети представляет собой совокупность всех ранее упомянутых. Такие нейросети применяются для автоматизации множества повседневных задач, таких как документооборот, сортировка и обработка данных, организация рабочего процесса и многое другое. Они могут заменять рутинные операции, делая рабочие процессы быстрее и эффективнее.

В общем, нейросети — это настоящая находка для бизнеса. Они могут автоматизировать процессы, анализировать данные, улучшить работу с клиентами и многое другое. На примере наших проектов мы уже убедились, как сильно они могут изменить правила игры.