Кочкин, Т. Н. Сферы применения искусственного интеллекта в бизнесе России / Т. Н. Кочкин. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2022. — № 3 (398). — С. 180-181. — URL: https://moluch.ru/archive/398/88090/ (дата обращения: 24.05.2023).
В статье автор рассматривает возможные сферы применения искусственного интеллекта в различных бизнесах в России. Для исследования были использованы статистические данные опросов, проведенных «Инфосистемы Джет» и «Tadviser». Также проанализированы основные направления применения, как анализ поведения клиентов, анализ покупок и формирования клиентов, логистика и т. д. В выводе проанализированы результаты эффективности, а также рассмотрена этическая сторона внедрения ИИ.
Ключевые слова: искусственный интеллект, этический аспект ИИ, драйвер развития бизнеса, нейронные сети, ИИ в бизнесе.
Технологии ИИ можно использовать для решения большого количества задач и создания новых возможностей к развитию бизнеса. Согласно опросы компании «Инфосистемы Джет» и аналитического центра Tadviser респонденты выделяют следующие сферы применения ИИ в бизнесе:
1.2 Сферы применения искусственного интеллекта
— Снижение издержек — 72 % опрошенных респондентов.
— Повышение качества продуктов/услуг — 68 % опрошенных респондентов.
— Поддержка принятия решений — 60 % опрошенных респондентов.
— Повышение производительности труда — 56 % опрошенных респондентов.
— Получение новых экономических выгод — 52 % опрошенных респондентов.
— Повышение эффективности взаимодействия — 40 % опрошенных респондентов.
Как видно из опроса технологии ИИ характерны широким спектром возможностей применения, охватывая все сферы работы организации. Того факта, что 72 % выделяют снижение издержек как основную сферу уже достаточно для внедрения ИИ, так как это однозначно позволяет судить об окупаемости инвестиций за счет экономии на издержках.
Анализ поведения клиентов. Вданной области технологии ИИ применяются наиболее широко практически во всех составляющих. Возможно анализировать как офлайн, так и онлайн поведение клиентов. В случае офлайн применяются технологии распознавания лиц, взгляда и поведения, что некоторые компании называют «компьютерным зрением». Рассматривается маршрут клиента по торговым залам, направление взгляда, длительность задержки клиента перед товарами и т. д. На основании данного анализа можно сформировать усредненную карту перемещений клиента и его поведения, причем с учетом личностных характеристик — пол, возраст, какие товары предпочитает и т. д.
Анализ покупок и формирование предложений для удерживания клиентов. При помощи ИИ можно анализировать покупки клиентов компании, причем с учетом ранее описанных технологий анализа поведения и других факторов (погода, время года, суток и т. д.). Пионерами в применении данной технологии можно считать классический ритейл, для чего ими были введены скидочные/накопительные карты, благодаря использованию которых можно было собирать большое количество информации о каждом клиенте. В итоге компания может предсказывать спрос на ту или иную товарную позицию, возможные покупки пользователя, компания Amazon запатентовала технологию, которая позволяет отгружать товары клиенту еще до того, как он закажет их. Также это увеличивает продажи комплементарных товаров путем их грамотной рекомендации в нужный момент, когда пользователь их купит с наибольшей вероятностью.
Таргетирование рекламных предложений. На данный момент информация — один из наиболее ценных товаров на рынке, в том числе и для применения в рекламной сфере. Большинство ресурсов, благодаря этому, могут предоставлять свой функционал пользователю бесплатно, взамен получая разрешением на полный сбор данных о пользователе.
Крупные агрегаторы собирают данные со всех возможных ресурсов, которыми пользуется человек, формируя о нем колоссальную базу данных, обработать которую возможно только с применением технологий ИИ. Благодаря этому почти вся реклама становится таргетированной и адаптированной под каждого пользователя, что увеличивает конверсию рекламных предложений. На этом зарабатывают как покупатели рекламы, которым выгоден действительно работающий инструмент увеличения выручки, так и рекламодатели, к которым и обращаются клиенты, что можно считать драйвером развития бизнеса.
Логистика. Технологии ИИ также в полной мере раскрываются и в логистике. Если у компании есть большое количество данных за предыдущие периода и налажена система непрерывного потока поступлений актуальных данных, то ИИ сможет управлять всеми потоками поставок.
Например, автоматически заказывать необходимые комплектующие, если речь идет о производственной компании, наиболее оптимально формировать отгрузки клиентам, что уменьшает временные и финансовые издержки [1]. В почтовых компаниях ИИ может рассчитывать необходимое количество рейсов и то, как необходимо формировать посылки для отгрузок. Применять технологию можно не только для внешней, но и внутренней логистике.
Безопасность . Технологии ИИ могут найти несколько сфер применения в безопасности фирмы. Во-первых, это внешняя безопасность. Система с ИИ может непрерывно и эффективно защищать внутренние информационные системы от вмешательства извне, превентивно исследовав ее на наличие внутренних брешей в системе безопасности.
Также подключение всех камер к системе безопасности сможет обеспечить контроль за всеми лицами, находящимися на территории организации и информировать службу безопасности. Вторая сфера применения — внутренняя безопасность [2]. ИИ может отслеживать внутренние утечки информации, подозрительные транзакции со стороны компании, воровство материалов и продукции сотрудниками компании. Если речь идет о магазине, то «компьютерное зрение» может отслеживать «шоплифтеров», которые занимают воровством в магазинах.
Искусственный интеллект может применяться во всех аспектах функционирования организации увеличивая эффективность большого количества показателей. Внедрение современных технологий способно сделать бизнес значительно более конкурентоспособным по сравнению с другими компаниями, причем чем раньше компания начнет внедрять ИИ в свою работу, тем больше у нее шансов обеспечить свое будущее на рынке. В изучении вопроса эффективности нельзя не упомянуть об этической стороне вопросы. Внедрение технологий ИИ, во-первых, способно вызвать увольнения части сотрудников, обязанности которых будут возложены на программу. Это может быть экономически целесообразно и эффективно, однако в случае технических сбоев, эффективность организации будет поставлена под угрозу.
- Нифедьева Д. О., Крылова В. А. Нейросети: как искусственный интеллект помогает в бизнесе. В сборнике: Цифровизация экономики: направления, методы, инструменты. Сборник материалов I всероссийской студенческой научно-практической конференции. 2019. С. 201–204.
- Гонтарь А. А. Искусственный интеллект в системе обеспечения экономической безопасности банка. В сборнике: Фундаментальная наука и технологии — перспективные разработки. Материалы XIII международной научно-практической конференции. н.-и. ц. «Академический». 2017. С. 133–136.
Основные термины (генерируются автоматически): искусственный интеллект, компания, анализ поведения клиентов, анализ покупок, драйвер развития бизнеса, респондент, система безопасности, снижение издержек.
Источник: moluch.ru
Разновидности искусственного интеллекта и области применения для бизнеса
Можете ли вы предсказать технологические достижения, которые произойдут через год и как будет выглядеть управление бизнес-процессами? Возможно нет. Однако, если вы задумаетесь о том, как все было устроено десять лет назад, вы увидите, что мир сейчас другой.
Давайте мы расскажем как искусственный интеллект (AI) меняет бизнес. Как классифицируется ИИ и рассмотрим симбиоз машинного интеллекта и бизнес процессов (BPM) в современных компаниях.
Почему происходят изменения?
Сила технологий огромна, и их влияние на эволюцию — бесспорный факт. Эволюция в бизнесе является темой для обсуждения в любой бизнес-среде. Управление бизнес-процессами — есть сходство между предприятиями по всему миру.
Благодаря быстрым разработкам и инновациям, которые привели к внедрению таких технологий, как искусственный интеллект, процесс управления организацией уже не имеет столь большого значения, как это было десять лет назад. Ведущие бизнес-лидеры могут выполнять задачи, не привлекая всю рабочую группу. Им нужно только надлежащее техническое ноу-хау в отношении того, как обращаться с оборудованием, которое у них есть в их бизнес-среде.
Что такое ИИ
ИИ — это отрасль науки, занимающаяся разработкой машин, способных выполнять задачи так же, как люди. Они развиты и наделены «тем же интеллектом», что и люди. С тех пор, как ИИ вступил в игру, произошли некоторые изменения, первое из которых произошло в 1943 году. Публикация под названием «Логическое исчисление идей, имманентных нервной деятельности» была написана двумя мужчинами — Уолтером Питтсом и Уорреном Маккалоу. Это было действительно первое предложение математической модели для построения нейронных сетей.
Как работает искусственный интеллект AI?
Поняв, что такое ИИ и какие изменения произошли с тех пор, как он появился на технологической сцене, давайте посмотрим, как он работает на самом деле. Когда кто-то впервые узнает об ИИ, вы можете спросить, мыслят ли машины? Ответ заключается в том, что ИИ запрограммирован действовать так же, как обычные люди.
Если вы оглянетесь на историю мировых войн, вы поймете, что технология присутствовала во время Второй мировой войны. Это то, что применялось союзными войсками для победы в войне. Взлом шифровальной машины нацистов — Энигма, англичанами. Этот факт иллюстрирует выдающиеся результаты, которые машины способны обеспечить в различных бизнес-процессах. Чтобы понять, как работает ИИ, давайте рассмотрим две основные категории ИИ.
Узкий искусственный интеллект (Narrow AI) или слабый ИИ
- Системы распознавания изображений и лиц. Эти системы, в том числе те, которые используются компаниями-владельцами социальных сетей, такими как Facebook и Google, для автоматической идентификации людей на фотографиях, являются формами слабого ИИ.
- Чат-боты и разговорные помощники. Сюда входят популярные виртуальные помощники Google Assistant, Siri, Алиса и Alexa. Также включены более простые чат-боты для обслуживания клиентов, такие как бот, который помогает покупателям вернуть товар в розничный магазин.
- Беспилотные автомобили. Автономные или полуавтономные автомобили, автономные дроны, суда и заводские роботизированные тележки.
- Распознавание документов и автоматизация бизнес процессов. Эти системы позволяют на порядок (в 10 и более раз) ускорить обработку документации на предприятиях в секретариате, в юридических отделах и бухгалтерии.
- Модели профилактического обслуживания. Эти модели полагаются на данные от машин, часто собираемые с помощью датчиков, чтобы помочь предсказать, когда какая-либо часть машины может выйти из строя, и заблаговременно предупредить пользователей.
- Движки рекомендаций. Эти системы, которые предсказывают контент, который может понравиться пользователю и являются формами слабого ИИ.
Общий искусственный интеллект (AGI)
AGI включает в себя систему со всесторонними знаниями и когнитивными способностями, так что её возможности неотличимы от возможностей человека, скорость AGI и его способность обрабатывать данные намного выше.
Такая система ещё не разработана, и мнения экспертов расходятся, как такую систему можно было бы создать.
Некоторые эксперты считают, что система общего искусственного интеллекта должна обладать человеческими качествами, такими как сознание, эмоции и понимание искусства. Другие считают это излишним.
Если вы смотрели последние фильмы, то поймете, что роботы из «Мира Дикого Запада» более продуктивны. Они могут практически решить любую проблему за более короткое время, чем люди. Люди на их фоне выглядят улитками по скорости принятия решений.
Искусственный интеллект AGI более производительный чем ресурсы человеческого мозга
Общий ИИ — это машинный интеллект, который может использовать тот же интеллект, что и человеческий, для решения любой сложной задачи. Он также известен как сильный ИИ (strong AI).
Как искусственный интеллект влияет на BPM — управление бизнес-процессами
Улучшенная обработка данных, отчетность и прогнозирование
До того, как ИИ получил широкое распространение в бизнес-среде, люди могли получать доступ только к данным. Однако люди не могли проанализировать и выявить закономерности которые могли бы помочь им в подготовке управленческих решений.
Однако, поскольку ИИ берет на себя обработку всей информации в бизнес-пространстве, теперь возможна обработка данных и дальнейший анализ. Хорошим примером является ARIO, который использует преимущества искусственного интеллекта для просмотра и анализа рабочей документации в режиме реального времени и после обучения может «принимать» самостоятельные решения по управлению потоками информации на предприятии.
Современные ECM системы содержат элементы искусственного интеллекта и могут составлять подробные маршруты и отчеты по различным бизнес-процессам.
Автоматизация задач
ИИ проложит путь к лучшим способам доставки инструкций (маршруты бизнес процессов) членам команды в бизнес-среде. Например, руководители групп могут использовать голосовые команды и функционал чата для назначения задач. Это позволяет им сэкономить время, а также оптимизировать рабочий процесс.
Идеальное структурирование данных
В бизнес-среде любая информация является ключом к росту бизнеса. Например ИИ все равно с какими данными работать: структурированными или неструктурированная. Но для человека обязательное условие для комфортного поиска и хранения информации — это понятная и упорядоченная структура. И искусственный интеллект предоставляет полезные инструменты для преобразования таких данных из неструктурированных в структурированные и делает их доступными для использования.
Повышение экономической эффективности
Различные концепции ИИ помогают сократить расходы по сравнению с традиционными методами ведения бизнеса. Тем не менее, одна вещь, которая выделяется, заключается в том, что для того, чтобы ИИ был эффективным в бизнесе, должны быть хорошие первоначальные инвестиции.
Например, ECM система, использующая ИИ, потребует в начале пути больше затрат на внедрение и сопровождение. Однако это сэкономит организации средства в дальнейшем, за счет увеличения производительности труда. В среднем срок окупаемости проекта с внедрением ИИ занимает 18 месяцев, через 1,5 года после окупаемости компания возвращает инвестиции (ROI) в объеме X2.
Устраняет избыточную автоматизацию задач
В бизнес-среде задачи часто повторяются. В большинстве случаев такие задачи громоздки и требуют много командной работы. Однако с помощью ИИ задачи можно автоматизировать и выполнять за более короткое время.
Обеспечивает расширенное принятие решений
С помощью различных алгоритмов ИИ бизнес-менеджеры могут принимать правильные решения и более эффективно осуществлять управление бизнес-процессами, используя доступный набор данных бизнеса. Это также сокращает время, затрачиваемое ими на консультации с другими заинтересованными сторонами в отрасли.
Продвигает культуру создания добавленной стоимости
Продукты, производимые в наше время, имеют более высокое качество, чем те, которые производились до внедрения ИИ в бизнес. Это делает продукцию желаемого клиентами качества.
Создает пространство для экспериментов
ИИ позволяет предприятиям экспериментировать с новыми разработками, которые, по их мнению, могут улучшить их работу. Благодаря технологии возможны различные испытания продуктов или даже функциональности других машин, используемых для обработки данных и производства.
Мы рассмотрели только «верхушку айсберга» того, как ИИ меняет бизнес-операции. Нам еще предстоит увидеть, как управление бизнес-процессами добавляет максимальной эффективности при использовании ИИ, это все ожидает нас в ближайшем будущем.
Источник: ecm-journal.ru