Бизнес и искусственный интеллект – где применять и как использовать?

В наше время искусственный интеллект – это уже не фантастика, а вполне реальный инструмент для развития бизнеса. Но стоит ли доверять ему, и какие компании уже применяют искусственный интеллект? Расскажем в статье.

Знаете ли вы, что объем информации, созданной за последние 30 лет, равен такому же объему за предыдущие 3 тысячелетия? И это еще не предел – количество информации постоянно растет. В бизнесе ее потоки просто огромны – покупательский спрос, статистика продаж по каждому региону, процент инфляции, уровень эффективности производства, количество обращений в службу поддержки… В любом бизнесе рано или поздно наступает то время, когда обрабатывать вручную потоки информации становится просто невыгодно – пока вы работаете над статистикой за октябрь, уже наступает ноябрь. Бизнес-аналитики видят спасение в искусственном интеллекте.

Немного цифр: число компаний, работающих в сфере ИИ растет примерно в 5 раз каждые 4 года. Примерно $31,7 миллиарда уже инвестировано именно в развитие машинного обучения. По прогнозам, к 2022 году выручка от BigData и бизнес-аналитики в мире составит примерно в $274,3 миллиарда.

Машины намного быстрее, чем люди, могут обрабатывать огромные потоки информации и прогнозировать решения на их основе. Применение искусственного интеллекта в бизнесе – это не просто модное веяние, а необходимость, которая помогает вам развиваться быстрее и избавляться от рутинных задач в пользу более важных. Переложите на машины утомительную деятельность по обработке данных, составлению отчетов и прогнозированию – и вплотную занимайтесь развитием компании на основе этих прогнозов.

Руководители бизнеса, которые до этого не имели дела с искусственным интеллектом, часто сомневаются – а стоит ли вообще доверять машине? Все-таки, это не человек, и каким образом искусственный разум выдает свои прогнозы? Он же не может самостоятельно думать.

На самом деле, здесь достаточно хотя бы поверхностно изучить, как работает машинное обучение. Любой сервис на основе искусственного интеллекта не рождается «умным» изначально. До этого он проходит своеобразную учебу – на основе заданных алгоритмов и огромного количества информации он находит закономерности, классифицирует данные и «запоминает» правильные и неправильные ответы. Например, анализируя терабайты данных о покупках в определенном супермаркете, компьютер учится определять, какие продукты берут чаще всего, что обычно покупают клиенты магазина в возрасте от 25 до 35 лет, что еще часто берут вместе с молоком определенной марки и т.д. Чем больше данных обработано – тем машина становится «умнее».

Существует несколько типов машинного обучения, часто они используются в гибридном виде. Мы не будем подробно останавливаться на них в этой статье – это очень крупная тема. Мы просто хотим показать, что искусственный интеллект – это не что-то неопределенное и непредсказуемое, а вполне логичное поведение машин, действующих по заданному алгоритму. И, естественно, искусственному интеллекту можно доверять. Ведь его главное преимущество перед человеческим мозгом – это скорость обработки информации.

Защита от кибермошенников и фишинговых программ – одна из самых важных опций для бизнеса. И в этом поможет искусственный интеллект. Службы, работающие на основе ИИ, запрограммированы на предугадывание и предотвращение атак – они отслеживают необычное поведение программ, источников или файлов, сравнивают его с поведением безопасных ресурсов и блокируют, если деятельность покажется им подозрительной.

Загрузив в программу на основе ИИ данные о продажах, можно получить детализированные отчеты и даже прогноз покупательской активности. Регулярно составляя такие отчеты, вы сможете отследить, как покупатели реагируют на те или иные акции, как меняется их спрос в зависимости от сезона и т.д. Вам не нужно будет самостоятельно сортировать данные – достаточно просто загрузить их в специальную службу с ИИ, например, Microsoft Power BI. Так вы сможете не только регулировать выпуск и продажу своих товаров, но и делать покупателям индивидуальные предложения.

Службам поддержки постоянно приходится отвечать на горы однотипных вопросов, многие из которых можно решить в два счета, а в это время действительно сложные проблемы ждут своей очереди. Чтобы этого не происходило, можно поставить бота или автоответчик, которые могут подсказать простую информацию, на первичный контакт с клиентом. Если бот не в состоянии решить вопрос клиента, он может адресно направить его именно в тот отдел, где ему помогут. Такие автоответчики используются, например, в банковской сфере или у провайдеров связи – наверняка, вы имели с ними дело, когда звонили в «Сбер» или «Билайн».

На противоположном берегу от недоверчивых предпринимателей стоят владельцы бизнеса, которые убеждены в чудодейственной силе искусственного интеллекта. Они уверены, что как только начнут использовать ИИ в своем бизнесе, сразу получат все ответы на свои вопросы и четкий план развития на ближайшие годы.

Если бы такой сервис существовал, это было бы чудом, и все бизнесы становились бы прибыльными. Но пока во взаимодействии «предприниматель – ИИ» главным остается предприниматель. Да, вы можете на полную мощность использовать возможности искусственного интеллекта, но только вы определяете, какие именно данные хотите получить и как потом применять в своем бизнесе. Сначала поставьте цели, а потом – подключайте «умные» сервисы. Что может быть такой целью:

• Модернизировать маркетинговую стратегию на основе интересов своих клиентов;

• Пересмотреть логистику в пользу более выгодных решений;

• Определить, какие точки продаж наиболее и наименее эффективны;

• Выявить, какие ресурсы вашей компании требуют усиления;

• Узнать, как новый продукт пришелся по вкусу вашим покупателям;

• и т.д.

После определения целей достаточно загрузить в сервис необходимые данные и получить аналитику или прогноз.

1. Обрабатывать огромные пласты любых данных;

2. Работать с разрозненными данными из разных источников, приводя их к «общему знаменателю»;

3. Выдавать четкую аналитику или прогнозы на основе обработанных данных.

Таким образом, искусственный интеллект – это всего лишь инструмент для развития вашего бизнеса. Но очень мощный инструмент, ведь его главная роль – это быстрая обработка большого количества информации, с которой незамедлительно можно работать. Это и позволяет быстрее принимать решения, и освобождать время ценных сотрудников для более важных и сложных задач.

Кратко рассмотрим несколько кейсов по использованию ИИ в разных областях бизнеса.

Компания Morgan Stanley занимается финансовым консалтингом. А чтобы решения было принимать проще, в компании разработали собственную интеллектуальную платформу. Она обрабатывает цель клиента, сопоставляет ее с имеющимися в базе данными и предлагает наиболее выигрышные инвестиционные стратегии. Также интеллектуальные решения используются и в работе с постоянными клиентами – сервисы анализируют поведение клиентов, выявляют их потребности и предлагают на основе этого наиболее подходящие продукты и услуги.

Такое решение помогает намного быстрее обрабатывать обращения клиентов. Если раньше для составления персонального предложения нужно было затратить несколько недель, теперь для этого требуется пара дней. К тому же, платформа помогает составлять персонализированные предложения для клиентов на основе их интересов – например, предлагает инвестировать в новый перспективный IT-стартап, если клиент интересуется этой темой.

Еще одна область применения ИИ – это голосовые помощники. Такие есть во многих банках – например, в «Сбере» или «Тинькофф-банке». Помощники с легкостью справляются с простыми задачами пользователей – проверить баланс счета, составить заявку на перевыпуск карты, отследить подозрительный звонок. На голосовых помощников вместо оператора постепенно переходят провайдеры связи, крупные маркетплейсы, службы доставки.

Интересную статистику по использованию помощников предоставила «Додо-пицца». Разработчики столкнулись с некоторыми трудностями – например, робот не всегда верно распознавал интонацию и не различал схожие слова, постоянно появлялись новые запросы, которые нужно было прописывать в скрипте. Но тем не менее, запуск голосового бота позволил отлично сэкономить на услугах колл-центра. По итогам месяца ботом было обработано 250 000 звонков – 1 минута разговора оператора стоила 7 руб, в среднем каждый звонок длился 2 минуты, значит, с помощью бота было сэкономлено 500 000 руб. При этом, в 97% звонок был обработан успешно.

Компания «ТНС энерго Ростов-на-Дону» использует голосовых ботов для напоминания клиентам о задолженностях по оплате электроэнергии. Раньше для этих целей использовались заказные письма и обзвон пользователей с помощью колл-центра. Это было достаточно затратным – на одно письмо уходило 55 руб, а работники колл-центра тратили до 70% времени на однотипные звонки с напоминаниями. Роботизация позволила не только сократить траты, но и увеличить количество погашенных задолженностей на 8%.

Компания Bosch использует искусственный интеллект для разработки автономных автомобилей. Одним из гарантов безопасности таких авто является их способность оценивать состояние дорог. Оценка происходит при помощи датчиков, программирование которых осуществляется на основе интеллектуального решения Azure Data Explorer. Датчики «обучаются» определять поведение машины в определенных погодных условиях на основе гигантского количества реальных данных о тормозном пути машины, угле заноса и других параметрах при снеге, дожде, разбитой дороге и т.д. В процессе эксплуатации датчики способны мгновенно предугадать поведение автомобиля на дороге и предотвратить негативные последствия.

Обучение датчиков с помощью искусственного интеллекта позволило значительно сократить время разработки. Если раньше на обработку информации о погодных условиях и поведении автомобиля в одном регионе требовались месяцы, сейчас для этого нужно потратить всего пару недель.

Сеть супермаркетов «Лента» применяет возможности искусственного интеллекта для прогнозирования спроса и разработки рекламных акций. Для обработки информации компания использует интеллектуальную службу Azure Databricks – это позволяет обрабатывать огромное количество данных в режиме реального времени и составлять прогнозы. «Лента» использует обработанные данные для сокращения количества списанного товара и планирования акций по регионам. Искусственный интеллект позволяет спрогнозировать, какой товар будет пользоваться пониженным спросом – а значит, его нужно будет поставлять меньше – а какой, наоборот, популярен, и акция с его участием вызовет ажиотаж.

Но это не единственные функции, которые искусственный интеллект может выполнять в торговле. Например, существуют интеллектуальные решения для контроля сотрудников – перед началом смены весь персонал магазина надевает браслеты, которые распознают популярные виды рабочей активности: раскладку товара, смену ценников, работу на кассе и т.д. Моменты бездействия тоже фиксируются. К концу смены каждый работник получает данные о своей продуктивности. А если какие-то важные задачи не были выполнены, такой отчет поможет понять, почему – из-за высокой нагрузки или из-за низкой продуктивности самого сотрудника. Эксперимент показал, что такие браслеты могут повысить эффективность работы на 20-25%.

Еще одно интересное решение для торговли. Автоматический сканер на основе искусственного интеллекта освобождает работников склада от необходимости вручную инвентаризировать товары. Погрузчик с таким сканером автоматически двигается по складу, считывает шрихкоды и моментально загружает их в базу. Точность такой инвентаризации составляет до 90%, при этом нет необходимости останавливать работу склада и мобилизовать всех сотрудников на переучет.

Аналитика тоже играет большую роль в успехе торгового бизнеса. Например, если продажи в магазине резко упали, это повод посмотреть статистику. Часто наибольшую прибыль магазинам приносят определенные товары-флагманы. Аналитические системы на основе ИИ – например, Power BI – способны быстро обработать терабайты данных о продажах за предыдущие периоды, выделив наиболее популярные товары.

Если ожидаемых продаж этих товаров не происходит, повод проверить, что с ними не так. Возможно, что они просто неудобно расположены после последнего мерчандайзинга, или производитель сменил упаковку, и покупатели не могут найти любимый товар. В любом случае, эти проблемы решаемы после получения данных от искусственного интеллекта.

В интернет-торговле особую важность играет контекстная и таргетированная реклама. Искусственный интеллект способен прогнозировать конверсии, отслеживая поведение пользователя на сайте и в рекламных объявлениях. Таким образом, приложение с ИИ поможет не таргетировать на пользователя «лишнюю» рекламу и подогреть его интерес тогда, когда это необходимо.

Компания «Эльдорадо» использовала такое автоматизированное решение. Приложение отслеживало действия пользователей и последующую конверсию, а затем строило прогнозы по поводу зависимости покупок от того или иного поведения клиента магазина. С каждой новой конверсией прогнозы становились все точнее. Таким образом было выделено 10 категорий пользователей с различным поведением – при этом учитывалось среднее время, проведенное на сайте, количество заходов на сайт за последнюю неделю, используемое устройство, источники трафика и другие параметры. На каждую категорию была создана своя рекламная кампания. Чтобы вручную проанализировать такой объем данных и выделить категории, понадобилось бы несколько недель, а искусственный интеллект смог предоставить данные в течение суток. В результате, ROI кампаний вырос в 2,2 раза по сравнению с предыдущими, а количество выкупленных заказов – в 2,7 раз.

Прогрессирующий рост количества сделок в области недвижимости делает искусственный интеллект просто необходимым в этой сфере. Приложения на основе ИИ способны обрабатывать большое количество информации о состоянии рынка недвижимости на данный момент и выдавать прогнозы, помогать риелторам назначать адекватные цены и анализировать рынок в целом.

Также ИИ ускоряет время заключения контрактов – если загрузить в такое приложение данные договоров и документы на недвижимость, оно способно быстро подготовить все нужные документы для совершения сделки и проверить данные на предмет мошенничества. А созданные на основе ИИ базы данных могут составлять прогнозы инвестирования.

Таким образом, инструменты с искусственным интеллектом – это наши незаменимые помощники в развитии бизнеса. Конечно, не нужно воспринимать их как волшебную палочку против всех предпринимательских проблем, но искусственный интеллект способен значительно разгрузить вашу команду и получить ответы на стратегические вопросы в кратчайшие сроки.

А как думаете вы – стоит ли доверять решениям искусственного интеллекта? Или все-таки стоит полагаться только на «человеческих» специалистов?