Внедрение искусственного интеллекта в бизнес

В условиях стремительно развивающейся экономики использование искусственного интеллекта (ИИ) для бизнеса становится необходимостью. Он позволяет ускорить бизнес-процессы, сэкономить трудовые и финансовые ресурсы, оптимизировать работу сотрудников, улучшить качество обслуживания клиентов и добиться целевых показателей, необходимых для эффективного развития коммерческой деятельности. Это достигается за счет делегирования части работы современным технологиям, передовой аналитики и минимизации количества ошибок, обусловленных человеческим фактором.

Что такое искусственный интеллект

Многие сравнивают искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) с мышлением и сознанием человека, однако он скорее представляет собой технологии, автоматизирующие рутинные операции, которые раньше выполнял человек. Если говорить простыми словами, то искусственный интеллект — это метод, позволяющий компьютеру или программному обеспечению мыслить подобно человеку. В основе работы ИИ лежит машинное обучение. Оно представляет собой науку о том, как заставить искусственный интеллект учиться и работать как человек, а также сделать так, чтобы он всё время на основе предоставленной информации совершенствовал свои способности и знания. По сути, машинное обучение — это область ИИ, с помощью которой он может анализировать данные, запоминать сведения, прогнозировать ситуации, воспроизводить определенные модели и выбирать оптимальные варианты из предложенных. Особенно полезно машинное обучение там, где производится много расчётов, например в банковском скоринге, аналитике итогов маркетинговых исследований, инвестировании, бизнес-планировании, обнаружении мошеннических сайтов и т.п.

 Image by Freepic

Как искусственный интеллект может помочь вашему бизнесу

Искусственный интеллект намного быстрее выполняет задачи, на которые человек обычно тратит много времени. ИИ используется в разных отраслях бизнеса, увеличивая эффективность его работы. Современные технологии позволяют предугадывать потребности потребителей, быстрее обслуживать клиентов, выявлять мошеннические действия, определять кредитоспособность заёмщиков в банках и многое другое. Количество¹ компаний, работающих в сфере искусственного интеллекта, увеличивается примерно в 5 раз каждые 4 года. По состоянию на 2022 год, около 31,7 миллиарда долларов уже вложено в развитие машинного обучения². Как следует из результатов опроса³, проведенного сервисом «ЮKassa», ИИ для бизнеса использует уже больше 70 % опрошенных представителей российских организаций. 36 % респондентов считают, что нейросети положительно влияют на результаты бизнеса.

Задачи ИИ

Вот неполный список задач, которые решает искусственный интеллект:

• проверка кредитоспособности клиентов в банках;
• прогнозирование рисков в бизнесе;
• сканирование SMM⁴ и сегментация клиентов;
• NPS-обзвон⁵;
• общение с клиентами с помощью чат-ботов;
• распознавание речи;
• персонализация услуг;
• мгновенная оплата с помощью системы биометрической идентификации;
• распознавание документов и формирование их проектов;
• обнаружение необычной активности.

Некоторые решения искусственного интеллекта для бизнеса универсальны. Так, чат-боты, голосовые помощники и персонализация услуг помогают в развитии небольших компаний, а анализ расположения офлайн-точек активно применяется в ретейле. Обычно малые предприятия не могут позволить себе нанимать много сотрудников для работы call-центра⁶. Проблему решает использование чат-ботов, работающих в режиме 24/7.

Image by Freepik

Кроме того, использование ИИ небольшими предприятиями ускоряет выполнение рутинных задач, например обработки заявок клиентов, и высвобождает время для масштабирования коммерческой деятельности.

Функции ИИ

Вот чем искусственный интеллект помогает бизнесу:

1.   В логистике:

• автоматизирует системы складирования;
• координирует процессы доставки;
• оптимизирует маршруты;
• прогнозирует прибыльные направления;
• минимизирует время простоя;
• роботизирует центры заказов;
• управляет логистикой с помощью специальных программ;
• ускоряет время доставки.

31 августа 2020 года информационное агентство Bloomberg заявило⁷, что компания Amazon получила разрешение от Федерального управления гражданской авиации США на коммерческие доставки товаров дронами. На тот момент у компании уже был беспилотник-гексакоптер MK27, который способен заменить курьеров. Устройство могло поднять груз массой 2,2 кг и перевести его от склада до клиента за 30 минут на расстояние около 12 км. На посылки весом 2,5 кг приходится 75−90 % доставок Amazon⁸.

Image by user6702303 on Freepik

2.   В маркетинге и ретейле:

• проводит исследования рынка и определяет целевую аудиторию;
• делает персонализированные предложения;
• анализирует эффективность рекламных кампаний;
• предлагает скидки и акции целевому пользователю;
• создаёт описания карточек товаров;
• консультирует покупателя по срокам доставки и вариантам оплаты;
• предлагает похожие товары в интернет-магазине;
• прогнозирует спрос;
• оптимизирует веб-сайты для поисковых систем;
• ускоряет обслуживание клиентов.

Революционный⁹ магазин Amazon Go применяет искусственный интеллект для полного самообслуживания клиентов. Покупатели просто берут те товары, которые им нужны, и выходят из торгового зала, не отдавая деньги кассиру, а датчики и камеры устанавливают, что покупает человек и снимают суммы с его аккаунта в Amazon¹⁰.

3.   В кадровом деле:

• помогает искать сотрудников в организацию;
• проводит собеседования;
• принимает предварительные решения по кандидатам.

По результатам¹¹ опроса, проведённого компанией Resume Builder, к 2024 году 43 % компаний планируют начать либо уже используют искусственный интеллект для проведения собеседований при приёме на работу. При этом 2/3 опрошенных полагают, что применение ИИ в этой области увеличит эффективность найма, а 15 % респондентов говорят, что умные системы помогут принимать решения по соискателям без участия человека.

4.   В промышленности:

• отслеживает состояние оборудования в реальном времени;
• помогает в проведении предиктивного обслуживания;
• минимизирует вероятность простоя;
• выявляет некачественную продукцию;
• помогает управлять производственными операциями в реальном времени;
• оптимизирует производственные процессы.

«Газпром нефть»¹² использует нейросети, работающие на основе ИИ, для разведочного бурения. Специалисты «Научно-исследовательского центра "Газпром нефти"» создали самообучающуюся программу, позволяющую прогнозировать свойства горных пород на новых месторождениях.

5.   В сельском хозяйстве:

• снижает неэкономный расход ресурсов и потерю урожая;
• классифицирует и выявляет сорные растения;
• помогает в управлении водными ресурсами и почвой;
• определяет поведение животных;
• помогает оптимизировать моторесурсы сельскохозяйственной техники.

Беспилотные¹³ комбайны и тракторы работают во время посева, удобрения почвы, опрыскивания, сбора урожая и на в других сельскохозяйственных операциях. Они берут на себя самую сложную задачу — вождение техники. За счёт высокой точности движения машин, автоматического выполнения сельскохозяйственных операций, снижения  расхода ресурсов и отсутствия человеческого фактора расходы уменьшаются на 30−40 %¹⁴.

6.   В финансовой сфере:

• проверяет кредитоспособность заёмщиков;
• улучшает обслуживание клиентов;
• помогает в предложении персонализированных услуг;
• анализирует сведения о клиентах и их платежах;
• оценивает необходимость наполнения банкоматов;
• анализирует изменения на рынке;
• помогает в обработке документов;
• выявляет подозрительные транзакции.

Старший научный¹⁵ сотрудник Южно-Уральского государственного университета Алексей Ручай и его коллеги научили ИИ распознавать подозрительные банковские транзакции, используя градиентный бустинг¹⁶. Результаты испытаний, опубликованные на общедоступной базе транзакций «Elliptic», продемонстрировали высокий показатель безошибочности, который составил 99,21 %¹⁷.

Конечно, это не полный список отраслей, в которых полезно внедрение ИИ. Он может применяться любыми компаниями, желающими оптимизировать свою работу, повысить эффективность работы с клиентами и минимизировать риски.

Преимущества применения искусственного интеллекта в бизнесе

В целом внедрение ИИ в любой бизнес даёт следующие преимущества:

• экономия времени, денег и человеческих ресурсов;
• увеличение продаж;
• улучшение бизнес-аналитики;
• повышение производительности и эффективности труда;
• улучшение качества обслуживания клиентов;
• минимизация производственных и других рисков.

Инструменты на основе ИИ

Существуют разные инструменты, работающие на основе ИИ. Перечислим основные:

1. Виртуальные помощники. Голосовые помощники и чат-боты отвечают на вопросы клиентов вместо операторов при обращении в call-центры. Компания¹⁸ Сбер Бизнес Софт разрабатывает чат-боты для бизнеса. Использование виртуальных помощников улучшает качество обслуживания клиентов, помогает им выбрать канал коммуникации и снижает нагрузку на операторов call-центра.
2. Big Data (большие данные). Это основной инструмент работы искусственного интеллекта для бизнеса. Большие данные представляют собой структурированные и неструктурированные массивы информации, которые обрабатывают с помощью специальных автоматизированных инструментов, чтобы использовать для анализа, прогнозирования, выведения статистики и принятия решений. Анализируя большие данные, компании учатся обнаруживать скрытые закономерности, что улучшает бизнес-показатели. Так, банки используют алгоритмы обработки больших данных для повышения качества обслуживания клиентов, оптимизации расходов, управления финансовыми рисками и противодействия мошенничеству¹⁹. Подробнее об инструментах на основе больших данных можно узнать у специалистов Сбер Бизнес Софт.
3. Помощники для разработчиков на основе ИИ. Искусственный интеллект может взять на себя многие задачи, которые раньше программисты выполняли самостоятельно.
4. Решения для бизнеса. Они решают задачи бизнеса за счёт использования предиктивной аналитики, искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Компания Сбер Бизнес Софт предлагает отраслевые решения для разных отраслей: производства, сельского хозяйства, торговли, строительства, государственного сектора.
5. CRM-системы²⁰. Это системы управления отношениями с клиентами, позволяющие автоматизировать бизнес-процессы, увеличить лояльность клиентов и повысить эффективность работы отдела продаж. У Сбер Бизнес Софт есть продукт SberCRM, который помогает автоматизировать продажи, сервис и маркетинг.

Как внедрить решения на основе ИИ в свой бизнес

Чтобы искусственный интеллект эффективно работал на бизнес, нужно правильно его внедрить. Можно выделить следующие этапы:

1. Ознакомиться с типом задач, которые решает искусственный интеллект. ИИ обладает широкими возможностями. Их нужно изучить, чтобы понять, какие принесут бизнесу пользу.
2. Определить задачи и целевые параметры бизнеса. Чтобы выбрать правильное техническое решение, важно понимать, какие задачи бизнеса нужно решить. Также следует установить целевой параметр, который поможет выявить эффективность внедрения искусственного интеллекта. Так, в ретейле это может быть конверсия. Тогда эффективность ИИ будет оцениваться её увеличением.
3. Выяснить факторы, влияющие на целевой параметр. Если расценивать как целевой параметр конверсию, то на неё влияет сразу несколько факторов, в том числе время суток (например, в сервисе доставки еды заказы чаще делают в обеденное время), канал привлечения клиента. Чтобы выбрать подходящее техническое решение, важно понимать, какие факторы влияют на целевые параметры и корректировать их, исходя из реалий, например сезонности.
4. Понять, собирает ли бизнес достаточно данных. Если речь идёт о разработке модели ИИ с нуля, то нужно знать, хватает ли данных, чтобы обучить её. Когда информации достаточно, надо перенести её в табличную форму.
5. Выбрать подходящий способ внедрения ИИ. Здесь возможны три варианта:

• нанять разработчика в штат;
• использовать готовое решение;
• обратиться за разработкой модели ИИ в специализированную фирму.

Преимуществами внедрения готового решения являются простота, быстрота и низкие риски. Разрабатывать модели ИИ сложнее и дольше, но можно получить результат, соответствующий целям фирмы.

6. Провести пилотные испытания. Готовое решение проходит тестирование в компании. Это позволяет понять, справляется ли программное обеспечение с задачами бизнеса, и оценить его качество перед тем, как внедрять в бизнес.
7. Оценить эффективность проекта. На этапе тестирования может оказаться, что данных для работы модели ИИ недостаточно, или они плохо подготовлены. Если это так или выяснились другие проблемы, то техническое решение можно скорректировать.
8. Запуск полноценного проекта. После достижения нужной точности модели ИИ переходят к её полноценному внедрению. Такая работа может потребовать привлечения бизнес-аналитиков для внесения коррективов.
9. Адаптация бизнеса к искусственному интеллекту. На этом этапе проводится обучение сотрудников. Предварительно их важно убедить в необходимости внедрения ИИ.
10. Дообучение и переобучение модели ИИ. Так как реалии постоянно меняются, со временем может потребоваться переобучение технического решения с использованием новых данных. Это поможет бизнесу оперативно реагировать на возникающие изменения.

Специалисты компании Сбер Бизнес Софт подберут для вас оптимальный продукт на основе ИИ и внедрят технические решения, соответствующие потребностям вашего бизнеса. Мы предлагаем программные решения для многих отраслей коммерческой деятельности и реализации разных задач. Среди них «АгроМониторинг», «Прогноз спроса», «Распознание ценников», «Оцифровка документов» и многое другое. Подробнее ознакомиться с ИИ-решениями вы можете здесь.

^[1] https://ekb.plus.rbc.ru/partners/6256a6377a8aa90c4c1e4ee0

^[2] https://ekb.plus.rbc.ru/partners/6256a6377a8aa90c4c1e4ee0

^[3] https://tass.ru/obschestvo/18633045

^[4] SMM (Social Media Marketing) – маркетинг в социальных сетях.

^[5] NPS-опрос (Net Promoter Score) – это определение индекса лояльности потребителей. NPS проводят, когда нужно определить и улучшить слабые стороны бренда, вернуть разочарованных клиентов, найти новые каналы сбыта, провести маркетинговое исследование недорого и т. д.

^[6] Call-центр — специализированная организация или специальное подразделение в компании, которое обрабатывает обращения клиентов и сообщает им информацию по голосовым каналам.

^[7] https://quote.rbc.ru/news/article/5f4e5d4e9a7947743acf3d9c

^[8] https://quote.rbc.ru/news/article/5f4e5d4e9a7947743acf3d9c

^[9] https://rb.ru/story/ai-in-retail/?ysclid=losgkwt3ak888258306

^[10] https://rb.ru/story/ai-in-retail/?ysclid=losgkwt3ak888258306

^[11] https://www.resumebuilder.com/4-in-10-companies-will-be-using-ai-interviews-by-2024/

^[12] https://www.gazprom-neft.ru/press-center/news/gazprom-neft-primenyaet-neyronnye-seti-dlya-razvedochnogo-bureniya/?ysclid=loshjsxqif436622978

^[13] https://www.rbc.ru/economics/19/10/2023/65300e6c9a7947a4b7a98be4?ysclid=losguiwtqg494443126

^[14] https://www.rbc.ru/economics/19/10/2023/65300e6c9a7947a4b7a98be4

^[15] https://www.susu.ru/ru/news/2023/11/06/chelyabinskie-uchenye-nauchili-neyroset-raspoznavat-podozritelnye-tranzakcii

^[16] Градиентный бустинг — это техника машинного обучения для задач классификации и регрессии, которая строит модель предсказания в форме ансамбля слабых предсказывающих моделей, обычно деревьев решений. 

^[17] https://www.susu.ru/ru/news/2023/11/06/chelyabinskie-uchenye-nauchili-neyroset-raspoznavat-podozritelnye-tranzakcii

^[18] https://sberbs.ru/products/bot

^[19] https://trends.rbc.ru/trends/industry/5daed9889a7947b3ae9d17b1

^[20] CRM (customer relationship management, управление взаимоотношениями с клиентами) ― программа для бизнеса, которая помогает работать с клиентской базой и автоматизирует рутинные операции.