Как искусственный интеллект влияет на развитие ключевых отраслей экономики
Продолжим тему искусственного интеллекта (ИИ), который меняет ландшафт во многих секторах экономики. В статье мы рассмотрим тенденции внедрения ИИ в разных отраслях, включая SaaS (software as a service — программное обеспечение как услуга).
Согласно исследованию Grand View, мировой рынок искусственного интеллекта достигнет более 1,8 триллиона долларов к 2030 году. Одна из ведущих отраслей по внедрению ИИ — SaaS.
Искусственный интеллект в SaaS
Отрасль SaaS процветает благодаря инновациям — от поставщиков систем автоматизации маркетинга до облачных платформ управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Недавние статистические данные Vena о SaaS демонстрируют, что ИИ значительно трансформирует эту отрасль, и особенно это влияет на области автоматизации, анализа данных и персонализированного пользовательского опыта.
Как показывает приведенная выше графика, SaaS — ведущая отрасль по внедрению ИИ. Компании активно интегрируют ИИ как в собственные бизнес-процессы, так и в свои продукты. Согласно исследованию Gartner, к 2025 году ИИ будет внедрен во все корпоративные приложения и сервисы.
Сегодня, когда крупные компании располагают гигантскими массивами исторических сведений, прогнозирование на основе классических статистических методов и экспертных оценок становится затратным и теряет точность из-за стремительных изменений в экономической среде. Для повышения эффективности мы в Optimacros применяем алгоритмы машинного обучения (Machine learning) — одно из направлений искусственного интеллекта. Мы обучаем модели на данных клиентов, подбираем оптимальные параметры для каждого случая. В итоге клиент получает высокоточные автоматические прогнозы.
Машинное обучение позволяет быстро анализировать большие объемы разнородных данных: внутренних (продажи, акции, складские запасы и т.д.) и внешних (сезонность, праздники, погода, курсы валют, сведения о конкурентах). Оно выявляет взаимосвязи и факторы для построения максимально точных прогнозов, распознает сложные закономерности, незаметные человеку. Это помогает компаниям оптимизировать процессы, улучшать продукцию и услуги, предвидеть риски.
Машинное обучение также применяется для сегментации клиентов по общим чертам, что позволяет персонализировать маркетинг, улучшить обслуживание и продажи. Сегментация помогает лучше понять потребности и предпочтения аудитории.
Как это выглядит на практике, смотрите в нашем демостенде «Прогнозирование спроса и планирование продаж».
Внедрение ИИ в других отраслях
Хотя индустрия SaaS является лидером в области внедрения ИИ, другие отрасли также активно используют эту технологию для повышения эффективности и улучшения продуктов и услуг, а также создания новых источников дохода.
Здравоохранение
Отрасль здравоохранения активно использует ИИ для повышения качества обслуживания пациентов и ускорения медицинских исследований. Согласно отчету Deloitte, глобальные инвестиции в ИИ для здравоохранения оцениваются в 1,6 млрд долларов.
Примеры использования ИИ в здравоохранении:
- Анализ рентгеновских снимков и МРТ для более точной диагностики.
- Разработка персонализированных планов лечения на основе анализа большого объема медицинских данных.
- Ускорение процесса открытия и разработки новых лекарственных препаратов.
- Мониторинг состояния пациентов с хроническими заболеваниями с помощью носимых устройств и ИИ-алгоритмов.
Финансовые услуги
Финансовый сектор активно внедряет ИИ для автоматизации процессов, управления рисками, выявления мошенничества и предоставления персонализированных финансовых услуг. По оценкам консалтинговой компании Capgemini, к 2030 году ИИ принесет банковской отрасли дополнительные доходы в размере 512 миллиардов долларов.
Примеры использования ИИ в финансовых услугах:
- Автоматизация обработки кредитных заявок и оценки кредитоспособности заемщиков.
- Выявление подозрительных транзакций и предотвращение финансового мошенничества.
- Предоставление персонализированных инвестиционных рекомендаций на основе анализа финансовых данных и поведения клиентов.
- Автоматизация обслуживания клиентов с помощью чат-ботов и виртуальных ассистентов.
Производство
Производственные компании внедряют ИИ для оптимизации процессов, повышения эффективности, обслуживания оборудования и контроля качества продукции. Согласно исследованию McKinsey, к 2030 году ИИ может создать до 3,7 триллионов долларов дополнительной стоимости в производстве.
Примеры использования ИИ в производстве:
- Обслуживание оборудования для предотвращения поломок и простоев.
- Оптимизация производственных процессов с помощью анализа данных и машинного обучения.
- Контроль качества продукции с использованием компьютерного зрения и ИИ-алгоритмов.
- Автоматизация складских операций и логистики с помощью роботов и беспилотных транспортных средств.
Мировая практика
- В мае 2024 года платформа управления финансами OneStream Software объявила о запуске трех специализированных решениях искусственного интеллекта. Портфель OneStream Sensible AI представляет собой набор комплексных прикладных решений ИИ, предназначенных для прогнозирования и сценарного планирования. Благодаря моделям машинного обучения и искусственного интеллекта специалисты смогут быстро выявлять тенденции и создавать прогнозы на основе надежных данных с высокой точностью и скоростью.
- В то же время, в мае 2024 года, корпорация IBM объявила о релизе нового семейства моделей искусственного интеллекта Granite в качестве программного обеспечения с открытым исходным кодом. Инструменты Granite предназначены для помощи разработчикам ПО — они позволят писать код более эффективно. Кроме того, IBM заключила сделку с Саудовской Аравией, в рамках которой будет обучать системы ИИ на арабском языке.
- Музыкальный стримминговый сервис Spotify использует ИИ для решения главной отраслевой проблемы: мошеннической потоковой активности. Суть проблемы в том, что с помощью ботов мошенники накручивают количество воспроизведений определенных треков, искусственно повышая их популярность и лишая прибыли реальных музыкантов. ИИ анализирует шаблоны поведения и прослушивания, чтобы выявить признаки мошеннической активности. В результате Spotify удалил миллионы поддельных потоков и защитил реальных исполнителей.
- Крупнейший поставщик информационных продуктов Rockwell Automation разработал набор инструментов на базе искусственного интеллекта для оптимизации производственного процесса, включая алгоритмы машинного обучения. Они анализируют данные датчиков для прогнозирования сбоев оборудования и рекомендуют даты профилактического обслуживания. Кроме того, они интегрируют роботов на базе искусственного интеллекта для автоматизации сложных задач и создания более эффективных производственных линий. Это позволяет производителям сократить время простоя, минимизировать отходы и оптимизировать графики производства, что приводит к значительной экономии затрат и увеличению производства.
Все эти примеры наглядно демонстрируют, что ИИ становится неотъемлемой частью современного бизнеса, предоставляя компаниям конкурентные преимущества и открывая новые возможности для роста и инноваций.
Интересно, спасибо!