Искусственный интеллект в бизнесе примеры

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.

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

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.

Источник: www.simbirsoft.com

Искусственный интеллект в бизнесе примеры

УРОКИ БИЗНЕСА

9 МИН

В чём сила, бот? Как применяют искусственный интеллект

Технологии искусственного интеллекта постепенно внедряют не только в IT-секторе, но и в ретейле, маркетинге, финансовой сфере и промышленности. Рассказываем, какую пользу уже приносит ИИ разным типам бизнеса.

Что такое ИИ и зачем он бизнесу

Понятие «искусственный интеллект» описывает способность компьютерных систем самообучаться с помощью данных и выполнять узкопрофильные задачи, с которыми раньше справлялся только человек. Возможности нейросетей и других технологий ИИ позволяют:

• автоматизировать рутину,
• превращать массивы данных в ценные знания о потребностях клиентов, рисках, ресурсах и уязвимостях.

Широкому распространению ИИ в бизнесе мешают аспекты законодательства, «предвзятость» компьютерных систем (склонность обнаруживать закономерности, не понимая их сути) и сложность и дороговизна разработки.

Тем не менее уже существуют готовые решения в области ИИ, которые можно купить. А технологии имеют свойство дешеветь, когда выходят «в народ».

Как компании используют искусственный интеллект

Вот для чего используют искусственный интеллект российские и мировые компании.

Оптимизируют бизнес-процессы

Чат-боты в техподдержке

«Как оплатить товар? Когда доставят мой заказ? Как сменить тарифный план?» — большинство вопросов клиентов типичны, и, чтобы ответить на них, необязательно быть человеком.

Всё чаще от имени компаний в контакт-центрах, приложениях и мессенджерах нам отвечают голосовые и чат-боты. Судя по опросам, клиентов это устраивает: люди позитивно относятся к общению с роботом — лишь бы он давал нужную и правильную информацию.

Чат-бот компании «МТС» самостоятельно справляется с 80-85 % обращений пользователей. В дальнейшем МТС планирует научить бота не только обрабатывать запросы, но и в подходящий момент предлагать абонентам услуги и продукты, которые им действительно нужны.

Ещё один пример робота-помощника — чат-бот «ВкусВилл». Он может подбирать скидки и рацион, находить магазины поблизости, а ещё выступает важным для компании каналом обратной связи. Через него приходит около 4 000 полезных отзывов в месяц.

Роботы в рекрутинге

Разработка, внедрение и обновление чат-ботов требует вложений, но в долгосрочной перспективе сокращает издержки, ведь роботам не нужен перерыв на обед, они не уходят в отпуск или на больничный. По этой же причине компании, которые часто в поиске персонала, прибегают к помощи ИИ в рекрутинге.

Стартап Stafory в 2016 году выпустил на рынок проект «Робот Вера» — помощника HR-менеджера. Искусственный интеллект не в состоянии полностью заменить рекрутера-человека, но «Вера» умеет подбирать резюме, обзванивать соискателей и проводить первичные собеседования.

При этом робот-рекрутер, как утверждает компания, способен за 9 часов провести интервью с 1 500 кандидатами. Скорость отсеивания и подбора персонала «Верой» уже оценили такие компании, как IKEA, «Ростелеком» и PepsiCo.

Компьютерные системы в сложных процессах

Передать ИИ можно не только простые процессы, с которыми самостоятельно справляется один человек. В традиционных отраслях бизнеса вроде сельского хозяйства или тяжёлой промышленности, где копятся невообразимые массивы данных, использование искусственного интеллекта может увеличить производительность в сотни раз. То же касается банкинга и страхования, где ИИ применяется очень активно.

Сбербанк уже внедрил искусственный интеллект практически во все бизнес-процессы. Раньше решения о выдаче кредита юридическому лицу принимали сотрудники, и на это требовалось несколько недель. Теперь кредиты согласовывает искусственный интеллект — всего за 7 минут.

А компания «Газпром нефть» поручила ИИ вопросы разработки месторождений. Компьютер производит расчёты, которые специалисты делали вручную, и на основе трёхмерных моделей предлагает оптимальные сценарии для новых и старых нефтяных скважин. Как показывает анализ, варианты ИИ на 20-30 % экономически эффективнее вариантов экспертов.

Источник: www.sberbank.ru

Как использование искусственного интеллекта (ИИ) может помочь вам оптимизировать бизнес?

В этой статье мы рассмотрим пять примеров применения ИИ в бизнесе и поговорим о том, как крупные мировые компании и российские компании используют нейросети для улучшения своих бизнес-процессов.

105 просмотров

• Первый пример — оптимизация рекламы.

Искусственный интеллект может анализировать данные о потребителях и их поведении, чтобы предоставить вам лучшие инсайты для создания более эффективной рекламы.

Это позволяет сэкономить время и деньги, которые обычно затрачиваются на тестирование и анализ рекламных кампаний.

Крупные компании, такие как Google, Facebook и Amazon, используют ИИ для оптимизации рекламных кампаний.

Google использует нейронные сети для определения того, какие рекламные объявления показывать пользователю, и какие ключевые слова использовать для таргетинга.

Это позволяет Google предоставлять более релевантные рекламные объявления, что приводит к увеличению конверсий и доходов.

• Второй пример — автоматизация процессов.

Использование ИИ в бизнесе может помочь автоматизировать многие процессы, что снизит затраты на персонал и ускорит процесс работы.

Например, вы можете использовать чат-боты для автоматизации ответов на вопросы клиентов или использовать ИИ-системы для оптимизации процесса логистики и доставки товаров.

Крупные мировые компании, такие как Tesla и Amazon, используют ИИ для автоматизации своих производственных процессов.

Tesla использует нейросети для определения оптимальной конфигурации роботов на производственной линии, что приводит к повышению производительности и снижению затрат на персонал.

• Третий пример — предсказательный анализ.

Крупные компании, такие как Netflix и Amazon, используют ИИ для предсказания потребностей своих клиентов.

Алгоритмы анализируют предыдущие покупки и просмотры, чтобы рекомендовать клиентам товары и услуги, которые они могут захотеть в будущем. Это помогает увеличить продажи и удерживать клиентов.

В России также есть компании, которые успешно используют нейросети для предсказательного анализа.

Например, Sberbank использует ИИ для анализа банковских транзакций и предсказания мошеннических операций.

Это позволяет банку быстро определять потенциальные мошеннические операции и предотвращать их.

• Четвертый пример — улучшение пользовательского опыта.

Компании часто используют ИИ, чтобы улучшить пользовательский опыт.

Tesla использует нейронные сети для улучшения функций автопилота в своих электромобилях.

Это позволяет автомобилю лучше адаптироваться к дорожным условиям и поведению других водителей, что делает езду безопаснее и более комфортной.

В России Яндекс использует нейросети для улучшения функций поиска и рекомендаций в своих продуктах, таких как поисковая система, карта и музыкальный сервис.

Пользователи быстрее и точнее находят нужную информацию и получают персонализированные рекомендации.

• Пятый пример — управление рисками.

Использование ИИ может помочь компаниям управлять рисками более эффективно.

Крупные страховые компании используют нейросети для анализа данных о страховых случаях и выявления потенциальных рисков. Это позволяет компаниям принимать более обоснованные решения о тарифах и полисах.

Компания «Газпром нефть» также использует нейронные сети для оптимизации бурения нефтяных скважин.

Алгоритмы машинного обучения помогают определять оптимальную глубину бурения и выбирать наиболее эффективный метод добычи нефти.

Еще один пример использования нейросетей в России – это компания «Лента», которая занимается продажей продуктов питания.

Они используют нейронные сети для прогнозирования спроса на продукты и оптимизации заказов у поставщиков. Это позволяет сократить издержки на хранение товаров и предоставлять покупателям свежие продукты.

Таким образом, можно увидеть, что использование нейросетей в бизнесе является актуальным и перспективным направлением.

Компании, которые грамотно используют эту технологию, могут получить значительное конкурентное преимущество на рынке.

Но следует помнить, что для использования нейросетей в бизнесе необходимо иметь квалифицированных специалистов, которые будут уметь правильно настраивать и обучать алгоритмы.

Хотите развивать свой бизнес с помощью нейросетей и обогнать конкурентов?

Предлагаем провести скайп/зум презентацию, на которой:

• Под вас персонально рассчитаю план окупаемости рекламных вложений;
• Покажу изнутри, как работает система привлечения у наших клиентов
• Как минимум, вы узнаете много полезного про интернет-рекламу строительных компаний. Как максимум — купите трафик-систему и получите в несколько раз больше клиентов в свой бизнес.

Анкету можно заполнить на сайте «Клиенты из сети» или напишите мне в Whatsapp

Присоединяйтесь и начните зарабатывать больше вместе с нами.

Источник: vc.ru