{"id":9185,"title":"\u0427\u0435\u0440\u043d\u0438\u043b\u0430 \u0438\u0437 \u0432\u044b\u0445\u043b\u043e\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0430\u0437\u043e\u0432: \u043c\u0438\u0444 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c?","url":"\/redirect?component=advertising&id=9185&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/316632-odezhda-kotoraya-rastet-vmeste-s-rebenkom-biotoplivo-i-bizhuteriya-iz-chaynogo-griba&placeBit=1&hash=a88533bf78285d41072084482619c82803fd6598d1bcc2e142642ff721574ad7","isPaidAndBannersEnabled":false}
Маркетинг
Lera Leonova

Как искусственный интеллект используется в бизнесе: обзор и кейсы

Объем информации, созданной человечеством за последние 30 лет, равен объему за предыдущие 3 тысячелетия и продолжает стремительно расти. Искусственный интеллект заменяет аналитиков и менеджеров. Интуиция, опыт и ручной труд уже не справляются с обработкой потока информации. Бизнес, маркетинг, медицина, государственные структуры оптимизируют работу при помощи инструментов искусственного интеллекта — BigData, машинного обучения и нейросетей.

Число компаний, занимающихся искусственным интеллектом в мире быстро растет — доля ИИ-стартапов выросла в пять раз с 2015 по 2018 год и составила 3465, в США — 1393. Наибольшее количество таких компаний в 2017 г. зарегистрировано в США — 2905.

Большинство компаний, работающих на рынке ИИ, вкладывают средства в разработку приложений для машинного обучения. По последним подсчетам $31,7 миллиарда инвестированы именно в эту категорию. Также большие средства вкладываются в программы для распознавания речи. Этот сегмент, по прогнозам, вырастет до $12,4 миллиарда в 2020 году.

Выручка от BigData и бизнес-аналитики в мире в 2018 году составила $168,8 миллиардов. К 2022 году этот показатель, по прогнозам, впервые превысит отметку в $274,3 миллиарда.

Как используют искусственный интеллект крупнейшие компании

Google:

  • в проекте health.google ИИ в комплексе диагностирует состояние здоровья, помогает определить маршрут до ближайшей больницы, напоминает о времени приема лекарств, оценивает прогресс в занятиях фитнесом;

  • проект Medical Brain анализирует состояние больного, перспективы дальнейшего течения болезни, вероятность смерти от этой болезни;

Сбербанк:

  • выдавать все кредиты к концу 2020 года в Сбербанке будет ИИ, для этого он сопоставит биометрические данные клиента, кредитную историю, доходы, затраты и самостоятельно примет решение;
  • в приложении Сбербанк Онлайн, предпочтения 50 миллионов пользователей будут анализировать по 1000 параметрам и сформируют пакет услуг и информации специально для этого пользователя — частые переводы и платежи, статистика трат;
  • предварительное собеседование с кандидатами на массовые вакансии уже сейчас проводит робот, который задает вопросы в зависимости от ситуации и, если кандидат соответствует требованиям, переключает беседу на человека — сотрудника HR службы;

Facebook:

  • ИИ “открывает” глаза людей, моргнувших на фотографиях — без него это было бы невозможно сделать; замена глаз на фотографии — сложный процесс, предусмотреть нужно многое: национальность, разрез глаз, возраст,освещение, поворот головы, другие изображения этого человека в сети.

В бизнесе используется слабый искусственный интеллект, умеющий решать только узкие специализированные задачи с помощью методов BigData, алгоритмов машинного обучения. Сильный искусственный интеллект способен к многозадачности. Его функционал не ограничен — игра в шахматы, сочинение стихов, решение математических задач, бизнес-аналитика и наличие интеллекта.

Сильный ИИ, по прогнозам, появится в интервале 2040-2075 г.

Рассмотрим кейсы из практики

Кейс 1: автоматизация контакт-центра «Додо Пиццы»

Как было:

150 работающих удаленно сотрудников контакт-центра, 250 000 звонков в месяц, для поддержания стандартов сервиса создали скрипты ответов для операторов. Через некоторое время столкнулись с проблемой, что люди стали отвечать на звонки, как роботы, появились негативные отзывы. Вместо переобучения людей появилась идея автоматизировать контакт-центр.

Что сделали:

часто повторяющиеся запросы — жалоба на опоздание курьера, просьба изменить способ оплаты, доставки, отменить заказ, жалоба на качество — перевели на робота. Операторам оставили нестандартные запросы.

С какими трудностями столкнулись:

  • Перевод голоса в текст — люди в разговоре с роботом по другому структурируют речь, интонацию. Например: фраза “Соедините меня с оператором” была распознана роботом как “Соедините меня с императором”; изначально подобранное имя робота “Оксана” воспринималось клиентами, как известная “Алиса”.

  • Некоторые выбранные тематики оказались лишними, запросов на них не было, что привело к пустой трате времени на мало востребованные вопросы.

  • Разработанные логические цепочки быстро устаревают, нужно постоянное обновление.

Что получили:

несмотря на проблемы, итоги оказались выше ожиданий. Автоматизировали 250 тысяч звонков, 1 минута работы оператора стоит 7 рублей, в среднем разговор длится 2 минуты — в итоге экономия составила 500 000 рублей в месяц. Цель обращения клиента определялась в 67% звонков, из них успешно обработаны 97% звонков.

Полностью прослушать доклад можно здесь .

Кейс 2: Результаты поиска трендов развития новых продуктов в металлургии с помощью автоматизированного анализа текстов. ИСИЭЗ НИУ ВШЭ и «Северсталь».

Для “Северстали” важно отслеживать новинки отрасли для создания востребованных на рынке продуктов. Текстовый анализ данных можно успешно применять в металлургии для поиска ключевых фраз в научно-технических документах.

Что сделали:

Тексты научных статей, патентных заявок, отраслевых публикаций по отраслям, имеющим отношение к металлургии (авиастроение, судостроение, двигателестроение, строительство, нефтегазовая отрасль и другие) разбили на термины, термины соединили с описаниями и определили, какие из них относятся к технологиям.

Найденные словосочетания визуализировали в виде карт.

  1. Семантическая карта: каждая точка на карте это термин, близкие по смыслу — кластер. Карту можно просматривать по всем обработанным публикациям или применить фильтр для выбранной категории. Часто встречающиеся термины выделены в ТОП.

  2. Тренд-карта — перспективы и направления развития. Полученные в результате поиска технологии распределены по векторам — зрелые, стимулирующие, зарождающиеся тренды и слабая зона.

  3. На основании этих двух карт вывели информацию в виде утверждений — практические примеры развития отдельных технологий и материалов.

С какими трудностями столкнулись:

  • Поиск должен включать все варианты, формы, падежи слов и различать их значения, например, слово “Apple” может обозначать как фрукт, так и бренд.
  • Для решения недостаточно трех видов карт, это только инструмент для дальнейшего анализа специалистами. Без участия человека конкретные рекомендации пока невозможно принять в силу изменяющихся рыночных условий, финансовых мощностей предприятия.
  • Длительный процесс обработки: 6 месяцев для получения результата.

Результат:

  • 36 новых тем нашли для дальнейшего изучения.

  • 4 новых направления стали темами научно-исследовательских работ в 2019 году.

  • На 10% сократилось время поиска и отслеживания проектов.
  • 2 новых крупных блока рассматриваются для анализа в 2020 году.

Полностью прослушать доклад можно здесь .

Кейс 3: компания Mobifitness привлекла ИИ для анализа и сортировки отзывов клиентов фитнес-клубов и спортивных студий.

Компания разрабатывает ИТ-решения для автоматизации работы 3 000 клиентов спортивной индустрии.

Спикер — Владимир Старков, сооснователь компании Mobifitness.

Как было:

Менеджеры фитнес-клубов ежедневно получали отзывы от клиентов через мобильное приложение, сайт и другие каналы, вручную обрабатывали каждый отзыв, выявляли суть проблемы и направляли ее в нужный отдел. Это лишняя рутинная работа, персонал и затраты. В таком «потоке» легко потерять важный фидбэк, например, жалобу на грязь и неработающую сантехнику.

Что сделано:

Обучили нейросеть на основе сотен реальных отзывов клиентов фитнес-клубов автоматически определять тональность отзыва и отмечать наиболее важные.

Система «сканирует» отзыв и присваивает ему один из четырех смайлов (два грустных и два веселых), в зависимости от настроения клиента. Она также оценивает степень агрессивности людей, оставивших негативный комментарий.

С какими трудностями столкнулись:

Многие клиенты не сразу понимали практическую выгоду автоматической оценки тональности отзывов. Приходилось объяснять, что менеджеры и руководители смогут быстрее реагировать на запросы.

Результат:

  • важные отзывы не теряются в общем потоке;

  • клиентский сервис становится молниеносным: негативные комментарии видно сразу;

  • экономится половина ставки работника, который раньше разбирал отзывы вручную;

  • высокая степень достоверности обработки отзывов: более 90%;

  • возможность автоматически следить за эффективностью работы управляющих фитнес-клубов и филиалов через подсчет положительных и отрицательных отзывов;
  • возможность создания в перспективе системы, которая будет следить за качеством всех составляющих бизнеса: качество общения с клиентами, предоставления услуг, качество уборки.

Кейс 4 — неудачный. Онлайн-ритейлер Амазон использовал ИИ в подборе кандидатов на работу.

Для оценки претендентов разработали алгоритм, который обучался на анкетах ранее принятых сотрудников. При этом сотрудников-мужчин в штате Амазона оказалось больше, чем женщин, и ИИ сделал предпочтение в пользу кандидатов-мужчин.

Предпринимались попытки исправить алгоритм, но полной уверенности в том, что кандидаты не будут дискриминированы еще по другим признакам, не было. Поэтому в 2017 году Амазон отказался от применения ИИ в подборе сотрудников.

Какие риски несет применение искусственного интеллекта?

Стивен Хокинг и Илон Маск считают, что искусственный интеллект несет опасность.

Как и любая новая технология, ИИ можно использовать и во благо, и во вред человечеству. Конфликтами с искусственным интеллектом, обладающим разумом, пугают в фантастических фильмах.

В реальной жизни уже сейчас есть проблемы, которые пока не решены или они требуют дополнительного контроля со стороны людей:

  • нормативно-правовая база — кто будет отвечать за ошибки роботов: проектировщик, разработчик, создавший алгоритм или сотрудник, бухгалтер, оператор, не проверивший результат;

  • персональные данные — как будет соблюдаться конфиденциальность данных, если машины будут анализировать здоровье, пол, возраст, распознавать лица автоматически, не спрашивая согласия человека;

  • низкое качество и быстрое устаревание исходных данных — либо станет препятствием для применения ИИ в отдельных компаниях, либо, как в случае с Amazon, ИИ может сделать неверные выводы при обучении и выдать некорректные результаты;
  • человеческий фактор — люди станут посредниками, автоматизаторами, контролерами для ИИ, сократятся рабочие места.

Своим мнением об использовании искусственного интеллекта поделился Никита Т. , разработчик BigData в крупной банковской системе:

«Основные сложности — это данные, на которых строятся модели и машинное обучение. Может получиться так, что данных много, но после очистки и предобработки их оказывается недостаточно для построения качественной модели для первоначальной задачи. Нужно искать или другие данные или копить новые.

Еще одна из сложностей в том, что сейчас много желающих работать в данной области, многие хотят заниматься Data Science, неплохо знают теорию, но не понимают сферу, для которой решаются задачи.

Вполне реально использовать ИИ в малом и среднем бизнесе, если есть в наличии данные, на которых можно строить обучение (часть данных можно взять из открытых источников). Если данных не столь много, то можно обработать даже на одном мощном ПК, если, конечно, вопрос времени не столь важен. Кроме того, сейчас много доступных платформ, которые предоставляют свои мощности и даже инструменты для машинного обучения. Например, Amazon со своим Azure, Yandex, Mail.ru, есть узкоспециализированные площадки».

Автор: Chiragjain dr - собственная работа, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=73401482

Мы уже живем рядом с ИИ, это даже не будущее, это наше настоящее. Мы общаемся с “Алисой”, получаем персональные предложения от банков и магазинов, видим информацию в поисковых системах с учетом наших предпочтений, можем обратиться к онлайн-доктору и ждем появления беспилотных такси на улицах.

Бизнес, технологии, сервис уже невозможны без применения технологий искусственного интеллекта. Но и искусственный интеллект еще долго не сможет обходиться без человека.

0
4 комментария
Популярные
По порядку

А где ИИ в малом бизнесе? Или, как всегда, ждем 1с?

2

Малый бизнес экономит на всем. Даже на 1С. Многие считают, что дешевле нанять несколько аналитиков и они разгребут базу данных вручную. Вся проблема в ИТ инфраструктуре. А платформы для использования есть. Повторюсь - Azure, например. 

0

Вот, смотрите (look:))). Для МБ (особенно ритэйл) существует, видимо, легко формализуемая парадигма для данных. Никто пока не смотрит в эту сторону по-настоящему. Хотя у тех же 1с хостеров данных нереально много. Клондайк. Платформы есть. Реализаций практически нет. Тут вопрос интересный - нужно формировать спрос  (рынок) на услугу или ждать пока МБ начнет просить сам? Рынок-то не шуточный. Сорри за много букв. 

0

Вы правы, данных много, то, что у хостеров возможно формализовать. Ждать пока парадигма мышления МБ перенастроится? Интересно было бы услышать мнение представителей МБ. 

0
Читать все 4 комментария
Глава американской компании Better.com уволил 900 сотрудников одним видеозвонком Статьи редакции

«Если вы сейчас смотрите это, значит вы в той невезучей группе, которую увольняют», — сказал работникам директор.

Я пришёл к вам с плохой новостью. Рынок изменился, как вы знаете, и мы должны двигаться за ним вперёд, чтобы выжить, процветать и исполнять нашу миссию. [...] Я делаю это второй раз в своей карьере и не хочу повторять. В последний раз, я плакал, но на этот раз надеюсь быть сильнее. [...] Если вы сейчас смотрите это, значит вы в той невезучей группе, которую увольняют.

Вишал Гарг
«Неслучайная случайность», или как рождаются крипто стартапы на примере Freya

Статья носит сугубо ознакомительный характер и не призывает к инвестированию в какие либо активы.

Дайджест новостей Сбера: сайт Digital Пётр, сценарии для умного дома и платина от Forbes

Прошлый дайджест мы целиком посвятили 180-летию Сбера, поэтому новостей накопилось много. Среди них — запуск сайта по распознаванию рукописей Петра I, большое обновление на платформе умного дома Sber и другие. Рассказываем всё самое интересное.

Картинка, сгенерированная ruDALL-E по запросу «рыжий котик»
Как обманывает Учи.ру, пытаясь заработать больше денег

Сказ о том, как Учи.ру пытается в информационной рассылке под соусом щедрого предложения продать то, что можно на самом сайте купить в два раза дешевле.

Доказал, что миллиардеры не видят разницы между вином за $500 и $10 тысяч: история Руди Курниавана Статьи редакции

Курниаван продавал подделки под видом редких вин предпринимателям, генеральным директорам и голливудским продюсерам и обманул их более чем на $35 млн.

Руди Курниаван LA Times
И сотрудников тоже касается: кибербуллинг на рабочем месте
Design vector created by pikisuperstar - www.freepik.com
Хоум кредит про меня забыли. Долг с 2009года

Решил я значит проверить свою кредитную историю на одном из известных ресурсах. И что я обнаружил? Действующий долг в #хоум_кредит с 2009 года и как следствие краснющую историю! Я конечно же позвонил в эту контору, говорю каким образом банк забыл про меня? - а вы знаете? Мы вам звонили звонили... но не дозвонились ... Так же как и вашим…

Откуда берут взрослые деревья для парков и улиц

А также сколько они стоят и почему выращивать их — неплохой бизнес.

re:Store продал Macbook Pro с раскладкой azerty и серийный номер ноутбка не совпадает с серийным номером на коробке
Агрегатор "Яндекс.Еда" не возвращают оплату за заказ, которого не было

Здравствуйте! Ситуация следующая, 22.10.2021 г. я сделала заказ у агрегатора доставки "Яндекс.Еда". Доставка из Магазина "Магнит". В момент списания оплаты с банковской карты за заказ заметила, что адрес доставки товара указан с ошибкой. В заказ проставился рабочий адрес, а не домашний, ехать на автомобиле от дома до работы мне 10 минут, пешком…

Продавец eBay из Кургана стала победителем в финале Всероссийского конкурса «Молодой предприниматель России 2021»

27 ноября в Москве состоялся финал ежегодного конкурса «Молодой предприниматель России 2021». В нём приняли участие предприниматели и самозанятые в возрасте до 35 лет. Всего было подано более 300 заявок из 43 регионов страны.

null