Роль искусственного интеллекта в бизнесе

Роль искусственного интеллекта в бизнесе


Автор
Денис
Денис

Искусственный интеллект (ИИ) напрямую соотносится с Data Science – наукой о данных, которая направлена на извлечение бизнес-ценности из массива информации. Эта ценность может заключаться, например, в расширении возможностей прогнозирования, знании о закономерностях, обоснованном принятии решений. В более узком значении ИИ – это алгоритмы и методологии обработки информации. Искусственный интеллект оперирует огромными массивами, анализирует поступающие данные и разрабатывает на их основе адаптивные решения.


Искусственный интеллект применяют в различных областях, в том числе в маркетинге и бизнесе. По прогнозу PwC, благодаря искусственному интеллекту валовый внутренний продукт (ВВП) в отдельных странах увеличится на 26%, а прирост глобальной экономики составит почти 16 трлн долларов. В этой статье мы рассмотрим, как современные цифровые технологии применяют на российском рынке, что может «умный» алгоритм, какой он дает результат, какая ему требуется информация и почему использование ИИ дает компаниям преимущества перед конкурентами.

Применение

Искусственный интеллект способен быстро вывести бизнес на принципиально новый уровень, это одна из его ключевых функций и задач. Вот несколько проблем, которые можно решить с помощью алгоритмов машинного обучения:

  1. Оперативное реагирование. В некоторых сферах бизнеса принципиальное условие успеха – быстро анализировать поступающие данные и моментально на них реагировать – например, в биржевых операциях. В отличие от обычных алгоритмов, которые не способны без предварительного обучения самостоятельно адаптироваться к новым условиям и данным, искусственный интеллект обеспечивает такую возможность.
  2. Разработка маркетинговой стратегии на основе предоставленных данных и заложенных целей. Искусственный интеллект помогает в работе маркетолога: не только анализирует опыт предыдущих продаж, но и использует прогнозирование для «предсказания» будущих, а также учитывает поведение конкурентов и общую ситуацию на рынке. 

  3. Человеческий фактор. Даже у самого профессионального и опытного сотрудника бывают неудачный день и неверные решения. У искусственного интеллекта – нет, вместо эмоций у него функции, а технология и информация заменяют переменчивое настроение.

  4. Борьба с мошенничеством. Самообучающиеся нейронные сети помогают анализировать поведение пользователей и выявлять подозрительные операции, а также создавать алгоритмы для предотвращения финансовых потерь. Результат: система становится менее уязвимой, а это ключевое условие доверия клиентов.

  5. Увеличение прибыли. Использование машинного обучения в одной только системе ценообразования способно обеспечить прирост выручки на 5%, а при условии комплексного подхода доходы компании могут вырасти в несколько раз.


Преимущества AI.png

Искусственный интеллект в бизнесе: примеры

Пекарни

Предприятия, которые работают с продуктами питания, должны следить за их сроком годности и своевременно проводить списание. Например, в булочных и пекарнях срок реализации – всего один день, до 30% хлебобулочной продукции ежедневно списывают. 


Задача предприятия:  сократить убытки, но не ассортимент, так как покупатели хотят иметь широкий выбор.


Решение: использование искусственного интеллекта позволило спрогнозировать спрос на ближайшие 3-4 дня, причем точность предсказания составила 90%. Все, что потребовалось –  проанализировать данные из 1С за последние два года и обучить алгоритм. Благодаря прогнозу, сети удалось оптимизировать работу цеха, снизив объем списываемой выпечки до 15% и не потеряв при этом в ассортименте. Задача была решена, а положительным «побочным эффектом» стало сокращение расхода сырья и увеличение маржи.

Супермаркеты

Задача: в магазинах сети была введена система лояльности (карты постоянного клиента) и действовали специальные скидки в «счастливые часы», но эффективность этих акций никак не измерялась, а прибыль увеличилась незначительно.


Решение: самообучающаяся программа проанализировала историю покупок клиентов с картой лояльности и, использовав данные за несколько лет, подобрала для каждого из них оптимальную систему поощрений. Если покупатель не интересовался акциями и скидками, искусственный интеллект высылал ему другие оповещения, например, описание ассортимента или даты поступления в продажу любимых товаров. Покупателей, которые интересовались акцией «счастливые часы», компьютер информировал о выгодных предложениях и о том, когда начнется следующая акция. Также в магазине использовали такую функцию программы, как отправка персонализированных смс. Результат: своевременная информация повысила лояльность покупателей, повторное обращение клиентов увеличилось на 80%, выросла и прибыль, и маржа. Задача была полностью решена.

Области применения искусственного интеллекта

  1. Банковское дело (управление рисками, прогнозирование, чат-боты в мобильных банковских приложениях).

  2. Информационная безопасность (технологии борьбы с мошенничеством, анализ старых угроз и предупреждение новых, сведения для создания общей базы данных).

  3. Промышленность (контроль производственных процессов, их оптимизация, диагностика оборудования, информация о поломках, профилактические мероприятия, автоматизация).

  4. Торговля (анализ покупательской активности и эффективности маркетинговых стратегий, управление закупками, разработка персонализированных программ лояльности, глубокая аналитика).

  5. Медицина (ведение документации, диагностика).

Это только малая часть возможностей ИИ. Безусловно, решение всех вышеперечисленных задач доступно и человеку – но потребует гораздо больше времени и ресурсов. Для разработки самообучающейся  системы на первом этапе тоже нужны вложения, но в перспективе ее помощь в обработке больших массивов данных неоценима.


Отдельные сегменты бизнеса преобразились с появлением искусственного интеллекта, например:


Чат-боты. Алгоритмы машинного обучения заменяют собой кол-центры и помогают выполнить такую задачу, как предоставление клиенту помощи и информации круглосуточно, в праздничные и выходные дни. «Умная» программа учится на собственных ошибках и со временем превосходит живого оператора по компетентности. Результат: значительное увеличение лояльности клиентов, создание положительного имиджа компании.


Управление данными. ИИ собирает, систематизирует, анализирует и хранит информацию компании, составляет на ее основе прогнозы и/или отслеживает состояние оборудования. 


Автоматизация. Самообучающийся алгоритм берет на себя выполнение регулярных рутинных задач и освобождает человеческие ресурсы для решения более творческих задач. Например, программа может полностью автоматизировать бронирование гостиниц и помещений для конференций, рассылку приглашений на встречи, покупку авиабилетов, составление маршрутов. Таким образом вся административная сфера может быть передана искусственному интеллекту. Автоматизация существовала и раньше, но сфера ее применения была ограничена.


Прогнозирование. В отличие от искусственного интеллекта, человек не может быть полностью беспристрастным и объективным. Кроме того, для достоверного прогноза нужно обработать значительное количество данных, и компьютер отлично справляется с этим.

Искусственный интеллект и бизнес-процессы

С помощью ИИ бизнес получает практически безграничный доступ к новым возможностям расширения деятельности и увеличения прибыли. Даже один алгоритм способен значительно улучшить показатели, а комплексный подход тем более дает хорошие результаты.


Что берет на себя ИИ:

  • Рутинные административные задачи, о которых мы уже говорили выше.

  • Повышение продуктивности специалистов за счет оптимизации рабочих процессов.

  • Техническую и информационную поддержку клиентов.

  • Снижение роли человеческого фактора в принятии решений.

  • Улучшение коммуникаций внутри компаний, включая преодоление языкового барьера.

  • Контроль финансовых операций, обнаружение подозрительной пользовательской активности.

  • Контроль за информационной безопасностью, соблюдение конфиденциальности данных.

  • Разработку маркетинговых стратегий.

  • Прогнозирование как в ближайшей перспективе, так и на более отдаленное будущее.

Внедрение искусственного интеллекта

Работа с ИИ проходит в несколько этапов. Первый и основной шаг – предпринимателю необходимо собрать максимум информации о продажах за последние годы – такой массив данных называется DataSet. К счастью, с введением онлайн-касс эти сведения сохраняются автоматически, а система синхронизируется с ними буквально в несколько кликов, без ручного ввода. Иногда можно обойтись простой систематизацией уже имеющихся сведений, хотя, конечно, в некоторых случаях придется потратить больше времени и сил.


Разработка самообучающегося алгоритма потребует финансов и времени, однако на степень расходов будет влиять сфера бизнеса. Например, торговые сети могут воспользоваться уже готовыми решениями, а не создавать рекомендательный алгоритм с нуля. Одна из функций таких систем – увеличение выручки. В среднем ИИ окупается уже через три месяца использования, а затем начинает приносить чистую прибыль за счет значительной оптимизации расходов и увеличения продаж.


Основные шаги по внедрению ИИ: 

1.  Сбор и цифровизация информации для анализа, ее ввод в программу обработки данных.

2.  Создание алгоритма с нуля или доработка на основе фреймворка. 

3.  Обучение и самообучение алгоритма. 

4. Создание новой комплексной маркетинговой стратегии предприятия и всех бизнес-процессов с учетом возможностей ИИ.

Заключение

AI в рассылках.png

Использование искусственного интеллекта постепенно становится необходимостью во всех отраслях бизнеса. Вопрос только в том, кто внедрит современные технологии среди первых и получит быстрый результат, а кто подтянется в самом конце, чтобы хотя бы просто остаться на рынке. Согласно исследованиям McKinsey, Data Science имеет значительное влияние на маркетинг и продажи, а рыночные аналитики настоятельно рекомендуют внедрять искусственный интеллект уже сегодня.


Познакомьтесь с нашими решениями Data Science и другими кейсами в портфолио.

Почувствуйте наш подход и повторите
успех наших клиентов

Напишите нам
МАКСИМ БЕЛЯКОВ
МАКСИМ БЕЛЯКОВ
СЕРГЕЙ ИСАКОВ
СЕРГЕЙ ИСАКОВ