Партнерское раскрытие: Полная прозрачность — некоторые ссылки на нашем веб-сайте являются партнерскими ссылками, и если вы используете их для совершения покупки, мы будем получать комиссию без дополнительных затрат для вас (вообще никакой!).
В этом сообщении блога мы обсудим, как искусственный интеллект меняет бизнес, и как вы можете использовать его в своих интересах.
Повышение производительности и эффективности, устранение человеческих ошибок и более эффективное принятие решений — вот некоторые из преимуществ, которые предприятия могут получить, используя искусственный интеллект (ИИ). ИИ — это не просто преходящая тенденция, он стал неотъемлемой частью нашей жизни и бизнеса.
По мере усложнения бизнеса возрастает потребность в автоматизированных системах для управления и анализа данных. Искусственный интеллект (ИИ) — одна из таких систем, и с момента своего создания она претерпела значительные изменения.
ИИ может выполнять утомительные и повторяющиеся задачи, которые в противном случае выполнялись бы людьми. сделать бизнес более эффективным и продуктивным. Кроме того, ИИ может выявлять закономерности в данных, которые люди не смогут увидеть, помогая компаниям принимать более обоснованные решения о своих продуктах и услугах.
ТОП-10 ИДЕЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ БИЗНЕСА, МАРКЕТОЛОГА И ФРИЛАНСЕРА
В результате ИИ становится все более важной частью бизнес-операций и готов играть еще большую роль в будущем.
Искусственный интеллект меняет способ работы бизнеса. Это помогает автоматизировать задачи и принимать решения, которые раньше требовали участия человека.
Это может привести к повышению производительности и эффективности компаний. Здесь мы более подробно рассмотрим, как искусственный интеллект меняет бизнес и какие преимущества вы можете ожидать в результате.
В деловом мире нет сомнений в том, что искусственный интеллект (ИИ) оказывает преобразующее воздействие. Но что это значит для вашей организации?
И как вы можете убедиться, что используете все преимущества этой мощной технологии? В этой статье мы рассмотрим эти и другие вопросы, чтобы вы могли начать использовать потенциал ИИ в своем бизнесе.
Как искусственный интеллект меняет бизнес?
Возникновение искусственного интеллекта (ИИ) стало одним из самых революционных технологических достижений в новейшей истории. Его влияние ощущается в самых разных отраслях, от розничной торговли и здравоохранения до финансов и производства.
В деловом мире ИИ используется для автоматизации повторяющихся задач, улучшения процесса принятия решений и повышения эффективности. Вот несколько примеров того, как ИИ меняет бизнес:
1. Автоматизация повторяющихся задач
Одним из наиболее очевидных способов воздействия ИИ на бизнес является автоматизация повторяющихся задач. Это может высвободить время сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более стратегических задачах, требующих человеческого опыта.
2. Улучшенное принятие решений
ИИ также используется для улучшения процесса принятия решений в бизнесе. Анализируя большие наборы данных, ИИ может помочь предприятиям принимать более обоснованные решения в отношении своей деятельности, продуктов и маркетинговые стратегии.
Как Использовать Искусственный Интеллект, чтобы Разбогатеть в 2023 году
3. Повышение эффективности
ИИ также может помочь предприятиям повысить свою эффективность за счет оптимизации процессов и сокращения количества ошибок. Например, чат-боты на базе искусственного интеллекта могут обрабатывать запросы клиентов в режиме 24/7, освобождая персонал, чтобы сосредоточиться на других задачах.
4. Персонализированный клиентский опыт
ИИ также используется для создания более персонализированного клиентского опыта. Анализируя данные о клиентах, предприятия могут использовать ИИ, чтобы рекомендовать продукты или услуги, адаптированные для каждого человека.
5. Повышенная кибербезопасность
ИИ также можно использовать для повышения кибербезопасности. Выявляя закономерности в данных, ИИ может помочь компаниям обнаруживать и предотвращать кибератаки до того, как они произойдут.
6. Улучшенное управление цепочкой поставок
ИИ также оказывает влияние на управление цепочками поставок. Отслеживая данные о поставщиках, уровне запасов и потребительском спросе, ИИ может помочь компаниям оптимизировать свои цепочки поставок и избежать сбоев.
7. Повышение эффективности продаж и маркетинга
ИИ также можно использовать для повышения эффективности продаж и маркетинга. Анализируя данные о клиентах, предприятия могут использовать ИИ для маркетинговые кампании более эффективно и закрыть больше продаж.
8. Упрощенное сотрудничество
ИИ также способствует сотрудничеству между предприятиями. Предоставляя сотрудникам доступ к данным и идеям ИИ, компании могут стимулировать межфункциональное сотрудничество и обмен знаниями.
9. Повышение производительности.
ИИ также может помочь предприятиям повысить свою производительность. Автоматизируя задачи и улучшая процесс принятия решений, ИИ может помочь компаниям выполнять больше работы за меньшее время.
10. Улучшение удержания сотрудников
ИИ также может помочь предприятиям улучшить удержание сотрудников. Предоставляя сотрудникам доступ к данным и информации, полученной с помощью ИИ, компании могут помочь им чувствовать себя более вовлеченными и мотивированными в своей работе.
Влияние ИИ на бизнес имеет далеко идущие и преобразующие последствия. Поскольку предприятия продолжают внедрять ИИ, мы можем ожидать еще больше изменений в том, как они работают.
Разработка персонализированного клиентского опыта —
Чтобы добиться успеха на современном конкурентном рынке, компаниям необходимо предоставлять своим клиентам персонализированный опыт. По определению, клиентский опыт — это «восприятие и чувства, которые клиенты испытывают к продуктам или услугам компании». Другими словами, это то, как клиенты относятся к вашему бизнесу.
Есть много факторов, влияющих на качество обслуживания клиентов, в том числе качество ваших продуктов или услуг, репутация вашей компании и то, как вы относитесь к своим клиентам.
Чтобы создать положительный клиентский опыт, вам необходимо сосредоточиться на всех этих факторах.
Еще одна важная вещь, о которой следует помнить, заключается в том, что клиентский опыт — это не только транзакция. Речь идет о всем пути, от того, как клиент впервые слышит о вашей компании, до последующих действий после покупки. Каждая точка соприкосновения на этом пути — это возможность произвести положительное впечатление.
Есть много способов улучшить качество обслуживания клиентов. Но все начинается с обязательства поставить клиента на первое место. Когда вы это сделаете, все остальное встанет на свои места.
Дифференцируйте бренд с помощью человеческого консьержа
Выделите свой бренд с помощью услуг личного консьержа, которые предлагают более индивидуальный подход. Имея реального человека, который может помочь вашим клиентам, вы можете создать более близкие отношения, которые заставят их чувствовать себя ценными.
Этот тип услуг также может помочь вам выделиться среди конкурентов, предлагая уникальный опыт работы с клиентами.
Услуги личного консьержа могут обеспечить ряд преимуществ для вашего бизнеса, в том числе:
– Повышение удовлетворенности клиентов: Предлагая более индивидуальный подход, вы можете создать лучший опыт для своих клиентов, что повысит вероятность того, что они вернутся в будущем.
– Повышение узнаваемости бренда: Предлагая уникальный опыт работы с клиентами, вы можете повысить узнаваемость бренда и повысить лояльность клиентов.
– Улучшенные операции: Имея реального человека, который может помочь с запросами клиентов, вы можете освободить свой персонал, чтобы сосредоточиться на других задачах.
Если вы ищете способ выделить свой бренд и повысить удовлетворенность клиентов, вам могут помочь услуги консьержа. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о том, как мы можем помочь вам создать уникальный клиентский опыт.
Маркетинг и реклама
Маркетинг и реклама являются двумя важными аспектами любого бизнеса. Маркетинг — это процесс создания осведомленности и интереса к продукту или услуге, а реклама — это процесс продвижение продукта или сервис.
Как маркетинг, так и реклама могут осуществляться по различным каналам, включая телевидение, радио, печать, онлайн и молву.
Существует множество различных способов продвижения и рекламы продукта или услуги. Самое главное — правильно подобрать микс каналов, который охватит целевую аудиторию.
Например, телевизионная реклама может быть эффективной для охвата широкой аудитории, но может быть дорогостоящей. Печатная реклама в газетах и журналах может быть дешевле, но она может не достигать такого количества людей.
Интернет-реклама может быть очень эффективной и часто дешевле, чем другие формы рекламы. Сарафанное радио также является мощной формой маркетинга и может использоваться для повышения интереса к продукту или услуге.
Обязательные к просмотру видео:
Быстрые ссылки:
- Лучшие мощные примеры искусственного интеллекта, используемые сегодня: примеры, которые вы должны знать
- Что такое искусственный интеллект (ИИ): какие существуют типы ИИ?
- Где сегодня используется искусственный интеллект? Мощные примеры использования искусственного интеллекта сегодня
Заключение: как искусственный интеллект меняет бизнес в 2023 году
Хотя искусственный интеллект все еще находится на ранних стадиях разработки, он быстро становится неотъемлемой частью бизнес-операций и принятия решений.
По мере того, как все больше и больше компаний внедряют технологии искусственного интеллекта, конкурентная среда будет продолжать развиваться быстрыми темпами.
Что это означает для вашей организации? Очень важно идти в ногу со временем и начать изучать, как ИИ может принести пользу вашей конкретной отрасли и уникальным потребностям.
Если вам нужна помощь в начале работы, наша команда TopRank Marketing готова помочь вам на каждом этапе пути. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о том, как мы можем использовать ИИ для вашего бизнеса.
Энди Томпсон
Энди Томпсон долгое время работал писателем-фрилансером. Она является старшим аналитиком по SEO и контент-маркетингу в компании Digiexe, агентство цифрового маркетинга, специализирующееся на контенте и поисковой оптимизации на основе данных. У нее более семи лет опыта работы в цифровом маркетинге и партнерском маркетинге. Ей нравится делиться своими знаниями в самых разных областях, от электронной коммерции, стартапов, маркетинга в социальных сетях, заработка в Интернете, партнерского маркетинга до управления человеческим капиталом и многого другого. Она писала для нескольких авторитетных блогов SEO, Make Money Online и цифрового маркетинга, таких как ImageStation.
Источник: www.bloggersideas.com
Искусственный интеллект: как его использовать в бизнесе уже сегодня
Что это? Сбор данных с использованием камер и анализа их работы — одна из самых быстроразвивающихся технологий. Ее плюс в том, что камеры избавлены от ошибок, которые делают люди, и способны фиксировать то, что для людей недоступно, например инфракрасное излучение. Отрасли и применение.
Объем информации, который вы можете получить от сенсоров и камер в рамках проектов по машинному зрению, превышает аналогичные показатели в классических проектах в миллиарды раз. Например, в горнорудной сфере анализ данных с камер в режиме реального времени с помощью машинного зрения помогает увеличить выработку, давая рекомендации по изменению направления разработки шахты.
Обеспечение безопасности во многих отраслях бизнеса, где камеры отслеживают перемещения и выдают предупреждающие сигналы при возникновении угроз, тоже работает уже сейчас. Проблемные зоны.
В страховом бизнесе пока для предъявления требования по-прежнему необходимо заполнять формы и звонить в колл-центр, хотя фото или видео аварии с камеры наблюдения, в отличие от человека, не способно солгать. Поэтому в страховом деле для полного перехода на цифровую модель еще потребуется время. Кроме того, проблемы связаны не с технологиями, а с кадрами. Специалисты, умеющие использовать анализ изображений с пользой для вашего бизнеса, пока в дефиците. Но этот дефицит преодолевается.
Машинное обучение
Что это? Ажиотаж вокруг машинного обучения слишком велик, и это пугает. Хотя концепция очень проста. Машинное обучение — чистая статистика: когда алгоритмы решают задачу, они прогнозируют ответ на вопрос. Машинное обучение предполагает проверку соответствия прогноза тому, что реально произошло, и корректирует алгоритмы, тем самым повышая точность прогнозирования.
Отрасли и применение. Например, банки, где вопросом может быть: «Какова вероятность того, что клиент не выплатит ипотеку?» Проблемные зоны. Машинное обучение полезно, только когда вы сочетаете его с человеческим выбором. Сама, в одиночку, машина ничему не научится. Поэтому ожидать, что приехавшее за вами завтра такси будет беспилотным, преждевременно.
Барьеры для машинного обучения — в голове у людей, которые считают, что машина и сама рано или поздно всему научится и принять решение способна самостоятельно. Машинное обучение — это дуэт человека и машины, а не просто машина.
Виртуальные цифровые помощники
Что это? В разных ситуациях и с использованием разных каналов — по телефону, видео, интернету и т.д. — вам помогает не человек, а специализированная программа, реагирующая на поступающую информацию. Отрасли и применение. Бизнесы, где актуальна запись.
Например, недавно Google сделал демонстрацию того, как виртуальный помощник записал клиента на обслуживание. С тем же успехом решение можно применить в парикмахерских, салонах красоты, клиниках. Проблемные зоны. Несмотря на весь ажиотаж, пока виртуальные цифровые помощники все еще очень примитивны.
Но по мере совершенствования вычислительных ресурсов, программных технологий и сопутствующей инфраструктуры они неминуемо будут развиваться. Когда с ними можно будет полноценно общаться, многие аспекты организации работы компаний изменятся кардинально, причем во многих сферах: от контроля качества на заводе до офисного персонала, занятого проверкой отчетов.
Роботы
Что это? Не следует путать программных роботов, умеющих анализировать текст, распознавать изображения, составлять письма, и роботов, которые вот уже 30 лет применяются в автомобилестроении. Там они уже используются для выполнения повторяющихся операций и не умеют учиться. Отрасли и применение.
В течение следующих 3-4 лет большинство колл-центров перейдет на использование программных роботов, способных корректировать свои действия, обучаясь на собственных ошибках. Некоторые организации прогнозируют повышение эффективности на 50-60%. Проблемные зоны. Когда возможности помощников, которые сейчас разнесены по разным типам решений, объединятся с помощью программных средств, это позволит значительно усовершенствовать повторяющиеся задачи, выполняемые людьми, за которыми неминуемо останется функция оценки и выбора. Без этого никуда.
Распознавание и анализ голоса
Что это? Голосовая аналитика — еще одна очень быстро развивающаяся технология, способная переводить аудио в текст и анализировать его в режиме реального времени. Отрасли и применение. Во многих колл-центрах США и Европы при вашем звонке система фиксирует разговор, переводит его в текст и анализирует.
В некоторых случаях также фиксируется передаваемая через «голосовой отпечаток» тональность. В результате если клиент звонит в колл-центр и говорит, что не согласен с выставленным счетом, по поводу которого он звонит уже в третий раз, система фиксирует «не согласен», «счет» и «третий раз звоню».
Ваше недовольство зафиксировано, ваш звонок перемещают в начало очереди или сразу соединяют вас с бэк-офисом. Проблемные зоны. Не замечены. Уже сейчас голосовая аналитика имеет тысячи применений, и их число быстро растет.
В сочетании с анализом изображений и сенсорами она становится частью повседневной жизни вне зависимости от того, в каком сегменте рынка работает ваша организация. Практически наверняка голосовая аналитика будет для вас очень актуальна как при взаимодействии с клиентом, так и внутри компании.
Видеоаналитика
Что это? Объединение звука и изображения и их одновременное использование для целей анализа. Фактически это анализ изображений в сочетании с голосовой аналитикой. Отрасли и применение. На видеоаналитике, например, основано направление, занимающееся повышением эффективности групповой работы.
С помощью видеоаналитики можно оптимизировать состав команды, процесс совместной работы, взаимодействие людей между собой, оценить результаты их работы. Видеоаналитика способна помочь максимально реализовать потенциал команд, вне зависимости от того, чем они занимаются — НИОКР или продажами. Проблемные зоны. Пока не выявлены. Не исключено, что причина — молодость направления.
С чего начать?
Какими должны быть первые шаги руководителя, который хочет разобраться в новых технологиях и поставить цифровые инструменты на службу своему бизнесу? Проект по внедрению в компании новых технологий должен исходить из целей бизнеса, включать приоритизацию задач и последовательность их решения, привлечение новых специалистов и программ обучения персонала.
По мере появления в организации успешных бизнес-кейсов, их обсуждения, проработки и масштабирования в компании сформируется критическая масса навыков и опыта, делающая процесс перемен необратимым. Обычно это занимает около 18 месяцев. Первое и главное — самообразование. Собрать управленческую команду.
Потратить день-два, чтобы изучить, что собой представляет настоящая углубленная аналитика и ее возможности. Новые методы должны быть поняты прежде всего на уровне высшего руководства. Второй шаг — выявить точки создания полезной стоимости. Определить «места силы» — возможности, которые открывает углубленная аналитика.
Главный вопрос — каков потенциал создания полезной стоимости и по каким направлениям? Насколько можно повысить эффективность работы персонала? Как цифровизация усилит прогнозирование потребностей компании? Как технологии способны оптимизировать поставки? Насколько могут улучшиться операционная деятельность и ценообразование?
Третий шаг — решение задачи с точки зрения кадров. Потому что основная проблема на этапе реализации — это менталитет персонала и отсутствие в организации достаточного количества нужных специалистов. Ответом на проблему практически наверняка будет привлечение специалистов со стороны.
Кто впереди?
Главные направления разработок в области искусственного интеллекта развиваются волнами, которые набегают друг на друга. Первая волна — использование существующих данных для принятия решений на базе чистой аналитики. Сегодня значительная часть углубленной аналитики представляет именно эту категорию. Мы в середине первой волны.
Вторая волна — сочетание машинного зрения и анализа изображений, голосовой аналитики с машинным обучением. На фоне возрастающего потока вносимых данных машина постепенно становится полноценным участником процесса взаимодействия, диалога с аналитиком или пользователем. Сейчас мы в начале этой волны. Третья волна — перенос технологий ИИ в физический мир, появление роботов.
Например, когда вы идете в супермаркет, робот делает вам сэндвич и кофе, несет ваши пакеты. Эта волна еще находится в зародыше.
В чем проблема?
Технологические ограничения при внедрении цифровых технологий в бизнес не так значимы, как кадровые, организационные и психологические. Проблема, которая мешает реализовать потенциал новых технологических решений, на 75% связана со специалистами, менталитетом и организационными изменениями, необходимыми для поддержки инноваций.
Это показал специальный проведенный McKinsey опрос владельцев и руководителей, компании которых находятся в процессе цифровой трансформации. Технологические ограничения волнуют топ-менеджеров значительно реже.
Только один из каждых четырех опрошенных указал на недостаток машинных мощностей для решения задач, требующих просчета больших массивов данных, например при создании виртуальных помощников или физических роботов. Особенно критичны возможности больших компьютеров при работе с «большими данными» в режиме реального времени. Еще меньшее число управленцев назвало в качестве проблемных вопросы безопасности и технологий, позволяющих создавать продвинутую робототехнику. При этом большинство отмечает, что развитие технологий идет небывалыми темпами — каждые 2-3 года происходит технологический рывок, увеличивающий возможности на несколько порядков.
Не делайте этого
Наиболее типичные ошибки, которые совершают руководители и их компании на пути цифровой трансформации. Во-первых, не следует централизовать аналитические навыки в рамках одной продвинутой команды и ждать, что ваша организация будет их впитывать. Такой подход, к сожалению, не работает.
Угадайте, что произойдет, если специалисты по обработке и анализе данных подойдут к менеджеру с 30-летним опытом работы в компании и скажут: «Вот модель — применяйте»? Вероятность того, что модель будет использована по назначению, минимальна. В то же время не следует ударяться в другую крайность.
Практика внедрений показывает, что не нужно создавать хаос, в котором каждый сотрудник компании может экспериментировать с углубленной аналитикой без учета общих для организации методов и протоколов. Подобный подход способен только создать новые сложности, которые непросто преодолеть.
Залог успеха — в правильном балансе между порядком и свободой в рамках бизнес-единиц на основе единого корпоративного методического стандарта. Обычно в организациях, которые гордятся своими проектами в области внутрикорпоративной цифровизации, существует несколько центров передового опыта, которые обучают новым навыкам множество своих сотрудников.
При этом лаборатории Agile, определяющие варианты использования аналитики, с организационной точки зрения должны работать внутри бизнес-направлений. Во-вторых, точно определите место и роль новых цифровых специалистов в компании. Специалист по обработке и анализу данных — кто это и чем он занят? А инженер по работе с данными? А архитектор данных?
А так называемый «переводчик» (координатор)? Иначе не получится встроить их в организацию и ее процессы. Если у вас нет четкого видения функций членов цифровой команды и их места в корпоративной иерархии, велика вероятность их относительно быстрого ухода.
Вы должны обеспечить высоковостребованным на рынке профессионалам достаточную мотивацию — ясный план развития карьеры, систему повышения квалификации и сертификации, чтобы у них был стимул. К сожалению, эту простую истину понимают далеко не везде.
В-третьих, управленцы должны отдавать себе отчет в том, что создание стоимости — это не только математическая обработка и анализ данных. Наибольший потенциал связан с уже работающими у вас сотрудниками, которые могут перевести накопленные знания в информацию, которая затем моделируется специалистами по технологиям.
Драйверы перемен — 10-15% лучших сотрудников, которых нужно обучить в процессе работы. В том числе навыкам «переводчиков», которые дадут возможность добиться масштабного использования аналитики для целей бизнеса. Когда российские клиенты начинают внедрение углубленной аналитики, они часто забывают о важности кадрового потенциала и организационных изменений.
Как показывает наш опыт, именно эти факторы являются сдерживающими при получении практической пользы от технологий машинного обучения. Конкретный выбор механизма построения моделей и их точность — это не более 10-20% от успеха проекта. Способность и желание организации использовать новые продвинутые инструменты в ежедневной работе весят гораздо больше.
Подписывайтесь на канал «Инвест-Форсайта» в «Яндекс.Дзене»
Наши телеграм-каналы:
Стартапы и технологии
Новые бизнес-тренды
Источник: www.if24.ru
Использование искусственного интеллекта для автоматизации бизнеса
Автоматизацией рабочих процессов сегодня никого не удивишь даже в малом бизнесе. Уже существуют автоматизированные коровники с автодоярками, без участия людей работают сложные производственные линии, сортировка товаров в азиатских компаниях доставки напоминает многоуровневый лабиринт, в котором снуют маленькие роботы-погрузчики. Но все это примеры замены людей рабочих специальностей.
В поисках выгоды человечество шагнуло дальше. Развитие искусственного интеллекта сегодня позволяет программам делать ту работу, где нужно размышлять, анализировать и придумывать. Программы на основе нейросетей анализируют рыночные тренды. Роботы пишут новости для СМИ. Чат-боты собеседуют кандидатов на работу и лучше самых красноречивых продавцов предлагают товар.
Можно ли уже сейчас организовать полную автоматизацию малого бизнеса с помощью умных программ, избавиться от аналитиков, стратегов и творческих сотрудников в штате компаний? А главное – нужно ли? Рассмотрим несколько интересных примеров.
Компьютерные алгоритмы освоили работу финансистов
Компания Narrative Science разработала и внедрила программную платформу Quill, которая использует алгоритмы и искусственный интеллект для изучения больших данных в области финансов. Искусственный интеллект позволяет автоматически преобразовать данные в связный текст. Программа создает многостраничные документы с подробными графиками и аналитикой для финансовых компаний, которые делают с помощью них обширные отчеты для своих клиентов. Так, швейцарская Credit Suisse использует платформу Quill, чтобы писать сводки о тысячах компаний.
Компьютерные алгоритмы способны выполнять обязанности трейдеров, клерков и финансовых консультантов. Однако программы уровня Quill пока могут позволить себе только крупнейшие корпорации.
Для организации учета денег в бизнесе не обязательно держать в штате квалифицированных и высокооплачиваемых сотрудников. Достаточно внедрить сервис финансово-управленческого учета ПланФакт, который может заменить финансиста, бизнес-аналитика, а иногда и целый отдел. Автоматическая интеграция с банками сводит на нет (ну или к минимуму) рутинную работу.
Руководителю компании достаточно смотреть на полноценные финансовые отчеты, чтобы прогнозировать и оценивать прибыль, а также рентабельность всего бизнеса или отдельных его сегментов. Сервис автоматически сообщает собственнику о предстоящих кассовых разрывах и помогает их избежать. В любой момент времени предприниматель знает, в каком состоянии находится компания, как распределить ресурсы и какие управленческие решения нужно принимать.
Роботы заменят журналистов и PR-менеджеров
Сегодня роботы уже пишут не только простые новости, но большие статьи. Говоря про роботов, представляется человекоподобный андроид. Однако эти «роботы» представляют из себя программы, которые используют искусственный интеллект для изучения big data, выявления трендов и подготовки различных текстов.
Именно с подготовки автоматических текстов для СМИ и крупных информационных агентств начинала компания Narrative Science, а потом уже дополнила программу Quill для работы в финансовом секторе. Аналогичный сервис для СМИ существует у компании Automated Insights, он способен перерабатывать таблицы, статистику, комментарии в краткие заметки.
Подобные автоматизированные программы сегодня часто используют для подготовки спортивных новостей, информации о погоде, биржевых сводок. Крупные информационные агентства ценят такие программы, потому что они помогают делать рутинную работу – однотипные заметки и простые новости с четкой структурой. Так, информагентство Associated Press с помощью автоматизации текстов смогло увеличить количество новостей о финансовых результатах компаний в 10 раз и освободить 20% времени журналистов.
Возможно, умные программы для создания текстов со временем вытеснят новостных журналистов, а также PR-менеджеров, в обязанностях которых входит только создание стандартных пресс-релизов. Но это точно случится не при работе нынешнего поколения молодых специалистов. А пока что внятных вариантов автоматического конструктора пресс-релизов в Рунете не представлено.
Автоматизация продаж в малом бизнесе. Чат-бот вместо менеджера
Автоматизация продаж в ритейле с помощью чат-ботов оказалась настоящей находкой, хотя прижился этот способ не сразу. Разработка чат-ботов для мессенджеров стоит значительно дешевле, чем мобильного приложения. Боты легко и оперативно отвечают на вопросы пользователей. При этом многие люди даже не догадываются, что общаются с роботом. Хорошо запрограммированный бот может многое: консультировать по наличию и функциям товара, искать удобно расположенные точки продаж, предложить сделать покупку или выставить оценку, оставить комментарий и т.д.
К примеру, компания «ВкусВилл» высоко оценивает эффективность внедрения чат-бота в Telegram. Бот Vkusvill позволяет искать ближайшие магазины, видеть остатки нужного продукта в конкретной точке продаж, узнавать о скидках и акциях, проверять информацию об особенностях продукта, видеть электронные чеки и т.д. В компании отметили, что на подготовку и внедрение чат-бота понадобилось всего 190 тысяч рублей. За два месяца этот канал коммуникации обогнал все остальные по качеству и полезности отзывов.
Разработкой чат-ботов в России сегодня занимается все больше компаний. Вот самые известные: Botobot, Chatforma, Votbot, Carrot quest.
Самый эффективный рекрутер – бот?
Чат-боты и аудиоботы огромными темпами набирают популярность у работодателей, которым нужно проводить множество собеседований для набора на массовые вакансии. Для HR-бота составляется небольшой диалоговый сценарий. Оптимальное количество вопросов – до семи. Именно столько достаточно, чтобы сделать первичный отсев.
Такая программа справляется с большим количеством собеседований в десятки раз быстрее человека и может моментально давать обратную связь кандидату. Таким образом время HR-специалиста освобождается для более сложных и неординарных задач по поиску сотрудников.
Например, компания Nissan набирает с помощью чат-ботов грузчиков. Вопросы примерно такие: «Устраивает ли вас график? Готовы ли вы работать с тяжестями?» и т.п. По ответам бот моментально отсеивает неподходящих кандидатов. Если ответы совпали с ожидаемыми, бот приглашает кандидата на собеседование с HR-специалистом.
Бот также запрограммирован согласовывать удобную дату встречи и отправлять SMS с контактными данными рекрутера.
Персональный менеджер с искусственным интеллектом
Технологии нейросетей помогают разрабатывать персональные предложения клиентам. Алгоритмы прогнозирования поведения используют данные о прошлых активностях пользователя и предугадывает их желания. Это увеличивает продажи, эффективность рекламных кампаний, а также экономит время клиента и повышает его лояльность, так как с персональным предложением чувствуется внимание и забота.
Так, МТС использует алгоритмы прогнозирования поведения, чтобы узнать, какие услуги понадобятся клиенту. Например, система видит, что пользователь вынужден часто удалять файлы и приложения, чтобы освободить память смартфона. МТС предлагает ему установить приложение для хранения данных в облаке. По данным компании, такой подход повышает эффективность в среднем на 20% по сравнению с традиционным таргетингом.
Робот-стилист и подбор одежды по фото
Еще одно перспективное для бизнеса направление – компьютерное зрение на базе искусственного интеллекта. У технологии множество применений. В супермаркетах она помогает автоматически оценивать качество выкладки товаров на полке. В системе безопасности компьютерное зрение используется для идентификации по лицу и трекинга объектов в помещении.
В онлайн-магазинах пригодится функция «поиск по фотографии», например, для продажи одежды. Пользователь фотографирует человека в одежде, и программа находит максимально похожую модель в интернет-магазине.
Некоторые разработчики даже предлагают услуги робота-стилиста. На основе анализе пола, возраста, стиля одежды покупателей программа предлагает кастомизированные подборки образов.
Самый известный сегодня российский разработчик систем компьютерного зрения – компания Visionlabs. Над программами для совершения покупок в Интернете с помощью алгоритмов распознавания лиц работают NtechLab, BSS, A2i Group и другие.
Что в итоге? Уволить всех и оставить только программы?
Безусловно, за автоматизацией малого бизнеса будущее. Все больше процессов буду автоматизироваться, все больше интеллектуального труда достанется роботам. Они снизят затраты компании, позволят оптимизировать штат сотрудников, а также в разы повысят производительность и прибыль.
Вдохновляют уже существующие примеры больших компаний, таких как «Сбербанк», который запустил робота-юриста. Программа пишет исковые заявления по физическим лицам. По прогнозам банка, введение робота позволит освободить 3 тысячи рабочих мест по юридической специальности.
Но автоматизация малого бизнеса далеко не всегда применима. По крайней мере пока. Стоит помнить, что самые важные процессы всегда останутся «на плечах» надежных сотрудников – стратегические решения, инновационные методы и нестандартные творческие подходы. Только благодаря этому бизнес может вырасти.
Источник: planfact.io
