Не только для техгигантов: как бизнесу может помочь машинное обучение

Многие крупные компании уже встроили машинное обучение в процессы: рассчитывают спрос, строят кредитные рейтинги и защищают от мошенников. Малым и средним бизнесам это тоже доступно — и вот какой опыт можно перенять.

ML (machine learning, машинное обучение) — это подход, при котором система обучается на данных и со временем улучшает прогнозы и решения. Сегодня мировой рынок машинного обучения стремительно растет — среднегодовой темп превышает 36,6%. Это одна из самых быстроразвивающихся технологий в области искусственного интеллекта.

ML становится доступнее для бизнеса любого масштаба. Технология находит применение в задачах как крупных, так и небольших компаний: от прогнозирования спроса и управления финансами до персонализации, контроля качества, кибербезопасности и аналитики. Расскажем, какие практики может перенять малый и средний бизнес.

Содержание:

Алгоритмы машинного обучения позволяют прогнозировать объем заказов в ретейле. Они учитывают десятки факторов: сезонность, праздничные дни, ценовую конкуренцию, поведение клиентов и даже погодные условия. Данные аналитики могут обновляться несколько раз в день или в режиме реального времени.

Среди крупных ретейлеров ML использует Ozon — для расчета спроса на товары. Компания анализирует историю продаж, количество конкурентов, календарные события и метеоданные. Это позволяет заранее формировать складские запасы и сокращать издержки на логистику. По данным Ozon Tech, автоматическое прогнозирование охватывает более 1,5 млн товарных позиций. Прогноз обновляется каждый день и работает эффективнее ручного планирования.

В свою очередь, ретейлер Walmart применяет машинное обучение для анализа трендов из социальных сетей. Алгоритмы выявляют рост интереса к конкретным товарам — например, сезонным продуктам или популярным брендам. Это позволяет вовремя пополнять запасы в нужных категориях и формировать предложение, более точно соответствующее интересам покупателей.

ML-инструменты могут использовать и небольшие магазины на маркетплейсах. Например, чтобы с помощью доступных моделей оценивать популярность товаров на основе отзывов, статистики просмотров и локального спроса. Это помогает быстрее реагировать на изменения в предпочтениях покупателей.

В финансовом секторе с помощью ML можно выявлять подозрительные транзакции, формировать более точные профили клиентов и автоматизировать принятие решений.

Например, Т-Мобайл, структура Т-Банка, использует ML-модели на базе обработки естественного языка (NLP — Natural Language Processing): они помогают анализировать телефонные разговоры. Система в реальном времени выявляет признаки социальной инженерии — например, когда злоумышленник пытается получить конфиденциальные данные клиента, выдавая себя за сотрудника банка. Это позволяет реагировать на угрозы еще до совершения операции.

Сбер внедрил масштабную ML-платформу для оценки кредитного риска. Алгоритмы анализируют финансовую историю и поведенческие паттерны: структуру расходов, регулярность платежей, финансовую активность. Такой подход позволяет точнее прогнозировать надежность заемщика и принимать решения автоматически в том числе в массовом сегменте.

В МТС скоринговая платформа для оценки надежности заемщиков строит профили клиентов на основе данных: от платежной дисциплины до активности в цифровых каналах. Благодаря этому можно не только оценивать риски по каждому клиенту, но и адаптировать предложения о тарифах и условиях.

Решения на базе ML можно внедрять и в молодых растущих компаниях: например, они активно используются в финтехе. Так, стартап Scorista разработал скоринговую платформу для МФО и небольших банков. Система оценивает заемщиков за 1–2 секунды, опираясь на поведенческие и альтернативные данные, включая активность в интернете и мобильных приложениях. Это позволяет клиентам быстро принимать кредитные решения при низком уровне риска.

Кроме того, ML помогает в борьбе с мошенничеством на поведенческом уровне — не очевидные для человека отклонения в поведении предсказуемы для алгоритма, обученного на миллионах транзакций.

Для производственных и логистических компаний машинное обучение становится ключевым инструментом в снижении рисков, связанных с браком и поломками оборудования.

Так, на заводах Tesla работают системы компьютерного зрения на базе сверточных нейросетей. Камеры в реальном времени анализируют изображения автозапчастей и выявляют мельчайшие дефекты. Если ошибка обнаружена, система может остановить сборочную линию или направить деталь на доработку. Такой подход снижает объем бракованной продукции и экономит ресурсы на этапе финального контроля.

В пищевой промышленности ML применяется по тем же принципам. Например, в мясоперерабатывающем комплексе в Республике Мордовия система ML Sense анализирует куриные тушки на конвейере. Алгоритмы фиксируют повреждения и визуальные дефекты, например следы травм, которые сложно заметить оператору. Это позволяет повысить качество продукции.

Отдельное направление — предиктивное обслуживание. Алгоритмы анализируют показания с датчиков оборудования: температуру, вибрации, давление и другие параметры. При отклонении от нормы система заранее сигнализирует о возможной поломке. Такой подход особенно важен для производств с непрерывным циклом, где простой оборудования может обернуться миллионными потерями.

Подобные решения становятся всё доступнее и для небольших производств. Малые предприятия могут использовать готовые ML-сервисы в паре с недорогими IoT-датчиками — например, для отслеживания состояния холодильного оборудования или упаковочных машин.

Машинное обучение помогает бизнесу понимать, чего хотят клиенты, еще до того, как они сами это осознают. Алгоритмы используются в рекомендательных системах, персонализированных акциях и прогнозировании интересов на основе поведения.

Например, в сети «Рив Гош» используют ML-модели для рассылки персональных предложений. Алгоритм определяет, кто из клиентов может совершить покупку в ближайшие две недели, какие товары предложить и на что предоставить скидку. Это дает результат: средний чек таких клиентов выше на 42%, а повторные покупки совершают 47% потребителей.

В другом кейсе — логистическом — DHL использует ML в системе Supply Watch. Она отслеживает внешние факторы — от погоды и пробок до уровня преступности в районах доставки. Алгоритм анализирует данные и заранее уведомляет клиентов о возможных задержках. Это снижает количество жалоб и улучшает восприятие сервиса.

Подобные подходы уже доступны малому и среднему бизнесу. Например, в ecommerce можно внедрить рекомендательные блоки на сайте или использовать ML-платформы для персональных email-кампаний.

Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать большие объемы текстовой информации, анализировать тональность, выделять ключевые темы и отслеживать упоминания брендов или продуктов. Это важно для рекламных кампаний, маркетинга, управления репутацией.

Пример — сервис «СКАН-Интерфакс», который использует ML для анализа публикаций в СМИ. Система не только фиксирует, где и сколько раз упомянут бренд, но и оценивает тональность материалов, определяет основные инфоповоды и помогает понять, как именно аудитория воспринимает сообщение компании.

Такие инструменты особенно актуальны в условиях информационного шума, когда ручной мониторинг теряет эффективность. И их также может использовать малый бизнес — допустим, локальная косметическая марка продвигается с ограниченным бюджетом. ML-мониторинг помогает собирать упоминания бренда и конкурентов, выделяет темы (например, «гипоаллергенность», «экосостав», «цена») и их тональность. На основе этих данных команда может оперативно корректировать сообщения в рекламе и на сайте, выбирать инфлюенсеров с подходящей аудиторией и запускать адресные рассылки по интересам вместо «общих» кампаний. В результате бюджет уходит в каналы и креативы, которые уже показали отклик.

Сегодня машинное обучение перестало быть прерогативой крупных компаний — интеллектуальные алгоритмы помогают бизнесу любого размера принимать более обоснованные решения, снижать операционные риски и улучшать взаимодействие с клиентами. А облачные платформы, такие как Рег.облако, значительно упрощают запуск и использование ML — без необходимости поддерживать собственные серверы и нанимать узкоспециализированных специалистов для тестирования и обучения моделей. Это открывает малому и среднему бизнесу новые возможности для автоматизации, персонализации и повышения эффективности.

Читайте также: