Как нейросети уже сегодня помогают бизнесу зарабатывать больше

Всем привет! На связи Анастасия Архипова – сооснователь и CEO AI-стартапа HyperSales. Вместе с командой мы разрабатываем инструмент, который избавляет бизнес от рутины продаж, автоматизируя процессы от первого касания до заключения сделки. Эта статья – первая часть о том, как AI уже сегодня влияет на эффективность бизнес-процессов. Читайте мой блог, чтобы узнать как нейросети меняют подходы к ведению бизнеса!

Нейросети помогают бизнесу в важных аспектах. Вместе с ними сотрудники экономят время на рутине и эффективно тратят время на прямые задачи; компания лучше отслеживает работу команды; клиенты получают новый опыт обслуживания. С такими преимуществами для бизнеса ИИ распространяется достаточно активно. На 2024 год мировой рынок ИИ-решений составляет $298,25 млрд. Ежегодный прирост до 2030 года оценивается в 37,8%.

Российские компании не меньше остальных заинтересованы в автоматизации процессов. Из-за санкционного давления им приходится искать способ вводить инновации и становиться эффективнее, несмотря на дороговизну технологий. Поэтому важно понимать, какую выгоду нейросети могут принести бизнесу.

Нейронные сети: основные понятия и принципы работы

Нейронные сети – это вычислительные модели, которые действуют по принципу нейронных связях в мозге человека. Модели состоят из взаимосвязанных узлов, или искусственных нейронов, организованных в слои: входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Каждый нейрон обрабатывает входные данные и передает сигналы другим нейронам на основе математической функции, известной как функция активации, которая вносит нелинейность в модель, позволяя ей изучать сложные закономерности в данных

Краткая история развития нейронных сетей и их внедрение в бизнес

Концепция нейронных сетей возникла еще в 1940-х годах с появлением первого искусственного нейрона, созданного Уорреном Маккалоком и Уолтером Питтсом. Однако значительный прогресс был достигнут в 1980-х годах с развитием метода обратного распространения ошибки – способа обучения многослойных сетей. Это возродило интерес к нейронным сетям, что привело к их применению в различных областях, включая финансы, здравоохранение и маркетинг.

Сейчас эволюция нейросетей идет стремительными темпами – появляются новые типы моделей, совершенствуется логика работы уже существующих, с увеличивается массив данных, используемых для обучения моделей, появляются новые прикладные методы использования нейронных сетей – в науке, медицине, бизнесе. Нейросети стали частью нашей обыденности – мы генерируем с их помощью тексты, обрабатываем изображения, общаемся с чат-ботами служб поддержки.

В бизнесе нейронные сети широко используются для прогнозной аналитики, сегментации клиентов, обнаружения мошенничества и распознавания образов. Например, компании используют модели глубокого обучения для задач обработки естественного языка, таких как анализ тональности текста и создание чат-ботов.

Основные типы нейронных сетей и их функции

Нейронные сети эволюционировали в различные архитектуры, адаптированные для решения конкретных задач. Ниже приведены некоторые из основных типов:

Каждый тип служит различным целям в зависимости от своей архитектуры и возможностей обучения. Например, CNN превосходно справляются с визуальными задачами благодаря своей способности фиксировать пространственные иерархии в изображениях, в то время как RNN эффективны для временных последовательностей благодаря своим обратным связям. Выбор решения должен соответствовать задачам компании.

Для принятия управленческих решений бизнесу нужно хорошо понимать, что происходит внутри него и за его контуром – в индустрии, в поведении потребителей, в законодательстве и т.д. Часто объем данных даже по внутренним процессам очень большой, и обычные заметки уже не помогают, а числовые данные и результаты требуют качественной интерпретации для того, чтобы вникнуть в их суть и скорректировать стратегию и тактику компании. ИИ может помочь в анализе больших данных в важных отделах. Поделюсь примерами из моей практики.

Нейросети могут пригодиться в анализе поведении клиента. Одна из российских компаний разработала ИИ, который составлял психологический портрет клиента на основе компьютерного зрения и камер наблюдения (в офлайн-режиме). На основе полученной информации компания направляла к клиенту подходящего по поведению сотрудника. Похожие технологии позитивно сказываются на доверии клиентов к компании.

Другой пример – прогнозирование складских запасов допоставки в e-commerce. Если привезти товара слишком много, то можно потерять деньги от низких темпов продажи и за аренду склада. Слишком мало – покупатели в ожидании появления товара в наличии могут уйти к конкурентам. ИИ на основе прошлого опыта, данных по рынку, трендам, сезонности и другим внешним условиям может точно рассчитать объем поставок даже в больших матрицах товаров. Таким образом есть до 20% увеличить товарооборот компании: товары обращаются быстрее, и нет упущенной выручки.

Как искусственный интеллект повлиял на ваш бизнес? Расскажите об этом в комментариях и подпишитесь на наш Telegram-канал, там можно узнать больше про AI в бизнесе.