Искусственный интеллект уже может многое из того, что умеет человек. Распознаёт объекты, анализирует информацию, отвечает на вопросы, делает прогнозы — и часто справляется лучше нас. Мы уже писали, почему не стоит этого бояться, а сегодня рассмотрим крутые примеры внедрения ИИ в бизнес и продажи.
Вы уже знакомы со многими способами и технологиями ИИ в бизнесе. Согласитесь, сложно представить человека, который ни разу бы не общался с Сири или Алисой. Как и удивить кого-то персонализированной рекламой в инстаграме — или сверхточными рекомендациями Netflix. В этой статье мы разберём примеры, которые могли пройти мимо вас. В целом все они выполняют одну из двух основных функций: радуют клиентов умными продуктами или улучшают бизнес-операции.
Роботы-эйчары и дипфейки Сбера
Начнём с крупных игроков. У Сбера есть своя Лаборатория по искусственному интеллекту, которая разрабатывает даже решения в области медицины. Например, модели, анализирующие рентгенограммы и прогнозирующие тяжесть течения болезни. Это большая отдельная тема про социальную составляющую — хотя для частных медицинских организаций и про сам бизнес.
Искусственный интеллект в бизнесе и стартапах
Однако наличие собственной лаборатории как бы намекает, что с искусственным интеллектом у Сбера всё неплохо (целых три голосовых помощника!). Например, персонализация: главный экран приложения выглядит по-разному для разных людей. За это отвечает нейросеть, которая анализирует предпочтения пользователя больше чем по тысяче параметров. Проведите эксперимент с коллегами.
Первичные интервью с кандидатами на некоторые вакансии уже проводит робот. С эйчаром могут поговорить только те, кто успешно ответил на его вопросы. Надо ли говорить о решениях по кредитам? Но оставим банковскую специфику и вернёмся к общим вопросам. В конце прошлого года Сбер выпустил рекламу с использованием дипфейка.
И, хотя Жорж Милославский по логике не должен вызывать доверия у клиентов банка, надо признать, что выглядит реклама довольно убедительно.
Машинное обучение для оптимизации закупок
Западный бизнес давно пользуется подходом process mining, глубинным анализом процессов. Он позволяет автоматизировать рутинную работу и избежать ошибок, о чём бы ни шла речь: закупки, планирование ресурсов, выставление счетов. У нас таких кейсов пока мало.
Одной из первых process mining стала использовать металлургическая компания «Северсталь». Они внедрили глубинный анализ в процесс закупок, что позволило сделать его прозрачнее: теперь машинное обучение прогнозирует срывы поставок — и даёт возможность быстро реагировать на ошибки.
На ноябрь 2020 года с помощью SAP Process Mining by Celonis Северсталь видит процессы в цифровом виде, детализирует их до самого низкого уровня и имеет возможность оперативно реагировать в реальном времени. При использовании решения возможно до 15% сократить затраты, минимизировать неэффективные операции в процессах и выявлять факторы нарушений.
Алексей Леонтович,
заместитель генерального директора SAP CIS
Для того чтобы следить за поставками, используется цифровой двойник — это программа-аналог реального устройства (например, грузовика с партией товара). Она позволяет следить за состоянием объекта, воздействием окружающей среды и другими помехами с помощью специальных датчиков. Если что-то идёт не так, об этом сразу становится известно.
Физиогномика–2020
Можете поверить в ИИ, который определяет характер человека по его внешности? Да, проект достойный доктора Ломброзо. Тем не менее, это реальность. В конце мая прошлого года в авторитетном научном журнале Nature Scientific Reports появилась статья пяти российских ученых о том, что нейросеть может определять черты личности куда лучше нас с вами.
Технологию опробовали в автохолдинге Verra в 2017 году:
Основной задачей было повысить конверсию визитов в сделки. SaaS-решение устанавливалось на ресепшен. Делали фотографию клиента на входе, и программа подбирала менеджера, который больше всего подходит данному клиенту. Также система даёт сотруднику рекомендации по работе с клиентом.
Анна Бояршинова,
генеральный директор Verro
За первые три месяца конверсию удалось увеличить на 30%. Сегодня технологию упаковали в несколько коммерческих продуктов: тот же подбор менеджеров, помощник эйчара на собеседованиях и собственно программный пакет, на основе которого можно разработать собственное решение.
ИИ на страже подлинности
В 2019 году ресейл-магазин брендовой одежды Oskelly начал использовать технологию Entrupy, чтобы защитить своих покупателей от подделок. На тот момент она могла распознать подлинность сумок класса люкс от пятнадцати брендов уровня Prada и Chanel. Сегодня технология не ограничивается только ими — и с точностью больше 99% может обнаружить реплики других предметов гардероба. На проверку одной вещи уходит от пятнадцати минут до нескольких часов.
Entrupy появилась благодаря программистам из США, а в Россию попала в 2018 году. За первый год работы с её помощью удалось обнаружить подделок на 5,9 миллиона долларов.
Новое кулинарное искусство
Многие мечтают придумать что-то новое, чего ещё никогда не было. В 2014 году IBM смогли добиться этого с помощью искусственного интеллекта. Вместе с Институтом кулинарного образования корпорация разработала когнитивный компьютер, который изобретал совершенно новые рецепты. Но это ещё не всё. Компания организовала гастротур с рецептами по всей стране.
Два шефа колесили в фургоне по городам и угощали американцев шоколадным буррито и другими уникальными блюдами. Неплохая промокампания?
В 2015 у IBM вышло приложение на ту же тему ChefWatson более чем с 10 тысячами рецептов. Оно помогало пользователям разобраться в ингредиентах, учитывало диетические ограничения, аллергии и рационы для вегетарианцев разной степени.
Преимущество Watson — поиск взаимоотношений в массивах данных, которые позволят нам увидеть потенциальные комбинации ингредиентов, о которых ранее мы не знали. Применение Watson в кулинарном искусстве показывает, как с помощью умных устройств люди совершают открытия.
Стив Адамс,
руководитель подразделения IBM Watson
В конце 2020 Mail.ru Group совместно с московским заведением Noor Bar изобрели новогодний коктейль «Грёзы ассистента». Его посвятили голосовому помощнику Марусе: пользователи могли приготовить коктейль дома, попросив её рассказать рецепт. Если интересно, в составе джин, вермут, малина, лимонный сок и разноцветные маршмэллоу.
Левел ап видеозвонков
В прошлом году деловому миру пришлось приспосабливаться к видеосвязи, но ИИ помог и здесь. Картинка с веб-камеры в большинстве случаев оставляла желать лучшего, и у создателей Neural Cam Live появилась идея подружить фронтальную камеру iPhone с машинным обучением, чтобы облегчить всем жизнь. В результате получилось приложение, которое не только улучшает качество изображения, но и позволяет заблюрить неудобные моменты: некрасивый задний фон, пижамные штаны или то, как вы чихнули.
А вот решение для ПК — платформа Maxine от компании Nvidia. Посмотрите ролик, чтобы оценить её возможности. С таким апгрейдом удалёнка уже никогда не станет прежней.
Компьютерное зрение — основа порядка
Во время локдауна у BMW появилось время улучшить качество сборки автомобилей на своих заводах. Компания добилась этого благодаря программе компьютерного зрения. Теперь на сборочной линии установлены камеры, которые собирают информацию, затем система анализирует её и предупреждает мастеров о возможных ошибках.
Что ещё может компьютерное зрение? Разные системы способны отслеживать очереди и вызывать персонал к закрытым кассам, когда людей становится слишком много. Или анализировать поведение покупателей в торговых залах, выявлять паттерны — эту информацию можно использовать при раскладке продуктов на полках. Кстати, если какой-то товар заканчивается, программа сообщит и об этом.
Ну и кражи, конечно. В прошлом году компания Sequence Enforcement предоставила свое оборудование X5 Retail Group, и теперь в питерских «Пятерочках» с помощью компьютерного зрения ловят воришек. ИИ может распознавать 15 видов краж: если посетитель прикарманит что-нибудь с полки, система сообщит об этом персоналу.
Ещё одно решение, в котором участвует в том числе компьютерное зрение, — умная тележка Dash Carts от Amazon. Кроме камер система включает в себя весы, датчики и сенсорный экран. Тележка анализирует содержимое корзины, взвешивает товар, если нужно, и считает стоимость покупок. Человек просто уходит из магазина, а сумма списывается с его счета — никаких касс.
Похожее решение есть у розничной сети «ВкусВилл», но тут уже компьютерное зрение ни при чём: просто к тележкам прикрутили сканер штрих-кодов. Иногда упростить всем жизнь можно и без искусственного интеллекта.
Другой уровень персонализации
С персонализацией знакомы все, кто периодически заказывает что-то в маркетплейсах. Алгоритмы подстраивают под наши интересы рекомендуемые товары, специальные предложения и даже поисковую выдачу. А вот проект OpenFace готовит персональную уходовую косметику: посетителю надо лишь пройти специально разработанный тест и залить несколько фото.
Данные обрабатывает алгоритм под контролем аналитика и дерматологов. Клиент может оформить подписку на сыворотку и раз в два месяца получать обновлённую формулу. Для этого опять же надо периодически проходить тесты, чтобы отслеживать изменения.
Сейчас процесс устроен так: вы проходите тест на сайте и загружаете фото без макияжа, алгоритм составляет отчёт о состоянии кожи, а потом его перепроверяет дерматолог, мы списываемся и уточняем детали, если необходимо — а через три-пять дней вы получаете персонализированную сыворотку с ингредиентами, подобранными специально для вас.
Кристина Фарберова,
соосновательница OpenFace
И это ещё далеко не всё
Пока мы готовили статью, собрали кучу материалов — сегодня написали от силы про половину. Остальные примеры тоже классные и удивительные. Так что если вам было интересно, маякните как-нибудь — мы с удовольствием продолжим разговор.
Источник: prodasch.ru
Как использовать искусственный интеллект для эффективного развития бизнеса
Пара лет пандемии показали человечеству важность современных технологий и подготовили нас к новому прогрессивному прорыву в этой области. На этот раз им стал искусственный интеллект (AI) — компьютерная система, которая воспроизводит интеллектуальное поведение человека.
Что на этот счет говорит Михаил Саидов:
«Мы сейчас все переживаем хайп искусственного интеллекта.
Если вы застали предыдущий по значимости, это был хайп вокруг облачных сервисов SAAS. Он привел ряд компаний к сумасшедшему успеху. Одна из них Sales Force построила мультимиллиардный бизнес. Он также поднял компанию, в которой я тогда работал.
Перед облаком был хайп 3D принтеров. Перед принтерами шумиха была вокруг всего мобильного — компьютер в телефоне или телефон в компьютере.
И вот сейчас общий искусственный интеллект. Мы даже купили аккаунты в Open AI и начали с ними играть.
Как и любой хайп, в краткосрочном периоде это слишком преувеличено, но в долгосрочном — слишком недооценено.
Каждый, кто уже использовал Chat GPT-4, убедился, что он может делать то, что делает восьмиклассник, а в некоторых вещах — как гений первого курса института. И это стоит намного дешевле.
Отличается умом и сообразительностью: AI в маркетинге
В последние годы все большую популярность набирает один инструмент digital-маркетинга с почти неограниченными возможностями — искусственный интеллект. В статье разберём, как и почему ИИ помогает повысить эффективность маркетинговых активностей.
Разберёмся в терминах
Артур Кларк, фантаст, написавший «Космическую одиссею», однажды сказал, что любая достаточно развитая технология неотличима от магии. Именно таким искусственный интеллект и выглядит со стороны. Но, перед тем как начать наш рассказ, как же эта «магия» поможет вашему бизнесу и почему ИИ — мастхэв, давайте разберёмся с теорией.
Многие смешивают два понятия: машинное обучение и искусственный интеллект. Важно понимать, чем они отличаются, чтобы продолжить разговор.
Искусственный интеллект, ИИ (от английского «artificial intelligence», «AI») — совокупность технологий и систем, способных выполнять процессы, которые обычно выполняют люди, например, творческие задачи, логические рассуждения, сбор и обобщение знаний и так далее.
Машинное обучение (от английского «machine learning») — метод работы с ИИ-системам с целью обучить искусственный интеллект работать самостоятельно и расширять свои знания о мире, чтобы точнее и лучше выполнять нужные функции.
Можем сделать вывод, что далеко не каждая AI-технология использует машинное обучение. Машинное обучение помощник искусственного интеллекта, потому что стимулирует рост его потенциала.
Каким бывает искусственный интеллект
Выделяют два типа искусственного интеллекта — слабый и сильный:
- Слабый искусственный интеллект способен решать задачи, которым его обучили, например, создавать сайты, монтировать видео или отвечать пользователям в чате. Конечно этот тип обрабатывает информацию и выполняет задачи намного лучше человека. Почему же его называют слабым? Из-за неспособности научиться чему-то принципиально новому.
- Сильный (он же ИИ разумный) ещё не создан. Его главное отличие от слабого ИИ в том, что он сможет самостоятельно принимать решения в задачах, которым его не обучали.
Как вы уже догадались, именно слабый ИИ используют в маркетинге.
Зачем использовать ИИ в маркетинге
Благодаря искусственному интеллекту компании повышают качество обслуживания клиентов, например, налаживают коммуникацию с пользователями, используя чат-ботов. Также, включив ИИ в свой арсенал, можно повысить эффективность существующих процессов и расширить арсенал своих способностей. Например, искусственный интеллект может решать такие задачи:
- Разрабатывать креативы, например автоматически генерировать рекламные сообщения, заниматься копирайтингом или рисовать картины.
- Автоматизировать закупки рекламы — подбирать оптимальные каналы или время размещения.
- Заниматься контекстной рекламой, к примеру, сбором тем и семантики.
- Оценивать эффективность ваших рекламный кампаний по множеству показателей.
- Продавать через стриминговые сервисы.
- Создавать умную ТВ-рекламу и ещё много-много-всего.
Теперь даём слово статистике.
По результат слепого опроса от Salesforce, в котором участвовали более 8 000 человек, было выявлено, что в 2018-2020 годах рост частоты использования искусственного интеллекта в области продаж составил 186%. Дело в том, что ИИ не только снижает расходы, заменяя ручной труд, но и усиливает уже работающие механизмы и методы. К примеру, искусственный интеллект способен выдвигать гипотезы для персонализации контента.
И это ещё не всё. Согласно исследованию Forbes, использование искусственного интеллекта повышает продажи на 52%, помогает удержать на 51% больше клиентов, и повышает шансы на успех при запуске нового продукта на 49%.
А 37% IT-директоров компаний, который которых опросила организация Gartner, уже попробовали искусственный интеллект в той или иной форме.
Сферы использования AI в маркетинге
Искусственный интеллект можно использовать для разнообразных задач — от обработки фотографий до управления бюджетом. Мы собрали несколько интересных, забавных и вдохновляющих примеров ИИ, используемого в маркетинговых целях. Давайте начнём с творчества.
ИИ и видео
Один из ярких примеров взаимодействия AI и рекламного видео — ролик из 2020 года от Сбербанка, в котором участвует «оживший» Милославский.
ИИ и текст
С текстовыми креативами искусственный интеллект справляется не так успешно, как с предыдущими задачами, но он очень старается.
К примеру, можете прочитать рассказ «Лягушка расправляет крылья». В нём главная героиня общается с искусственный интеллектом. Суть в том, что все реплики от лица ИИ написаны системой Meanotek. Они включены в рассказ в оригинальном виде, без редактирования.
И хоть заменить настоящих сценаристов и копирайтеров он пока не может, но алгоритмы могут подать людям идеи или автоматизировать рутинные задачи. Например, если есть потребность в организации мозгового штурма или нужно сделать уникальный рерайт статей, создать сообщения для таргетированной рекламы под конкретную целевую аудиторию и многое другое, обратите внимание на сервис CopyAI.
С помощью платформы Frase вы сможете анализировать, создавать и оптимизировать контент для SEO-продвижения.
А этот пример иллюстрирует, как ИИ может помочь маркетологу в работе. В 2020 году Adobe начала тестировать инструмент для персонализации текстов в блоге. Сервис самостоятельно генерирует варианты заголовков и аннотаций, которые с большей вероятностью понравятся пользователям из разных групп таргетинга.
