Преимущества использования искусственного интеллекта в бизнесе

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Ахмедова Милена Расуловна

В статье изучаются вопросы прогнозирования искусственного интеллекта, объемов инвестиций в стартапы в разных странах. Рассмотрена консолидация рынка искусственного интеллекта, проанализирован объем финансирования стартапов с использованием технологий искусственного интеллекта.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Ахмедова Милена Расуловна

СПЕЦИФИКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В IT-ОТРАСЛИ
Мировой рынок систем и технологий искусственного интеллекта: становление и тенденции развития

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МЕЖДУНАРОДНОМ БИЗНЕСЕ КАК ОТВЕТ НА ВЫЗОВЫ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОЙ ПРАКТИКИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ФИНАНСОВОЙ СФЕРЕ И ЕГО ВЛИЯНИЯ НА ТРАНСФОРМАЦИЮ ФИНАНСОВОЙ ЭКОСИСТЕМЫ

ТОП-10 ИДЕЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ БИЗНЕСА, МАРКЕТОЛОГА И ФРИЛАНСЕРА

ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МЕДИЦИНЕ
i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

ADVANTAGES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES AND FORMS OF THEIR MONETIZATION IN BUSINESS

The article studies the issues of predicting artificial intelligence, the volume of investments in start-ups in different countries. The consolidation of the artificial intelligence market is considered, the volume of funding for start-ups using artificial intelligence technologies is analyzed.

Текст научной работы на тему «ПРЕИМУЩЕСТВА ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ФОРМЫ ИХ МОНЕТИЗАЦИИ В БИЗНЕСЕ»

Научная статья УДК 33:004

ПРЕИМУЩЕСТВА ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ФОРМЫ ИХ МОНЕТИЗАЦИИ В БИЗНЕСЕ

Ахмедова Милена Расуловна

Аннотация. В статье изучаются вопросы прогнозирования искусственного интеллекта, объемов инвестиций в стартапы в разных странах. Рассмотрена консолидация рынка искусственного интеллекта, проанализирован объем финансирования стартапов с использованием технологий искусственного интеллекта.

Ключевые слова: достижение; технологии; управление; бизнес; возможности.

Для цитирования : Ахмедова М. Р. Преимущества технологий искусственного интел -лекта и формы их монетизации в бизнесе // Инновационная экономика: информация, ана -литика, прогнозы. — 2022. — № 3. — С. 62-67. https://doi.org/10.47576/2411-9520_2022_3_62.

ADVANTAGES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES AND FORMS OF THEIR MONETIZATION IN BUSINESS

Akhmedova Milena R.

Abstract. The article studies the issues of predicting artificial intelligence, the volume of investments in start-ups in different countries. The consolidation of the artificial intelligence market is considered, the volume of funding for start-ups using artificial intelligence technologies is analyzed.

Keywords: achievement; technology; control; business; capabilities.

For citation: Akhmedova M. R. Advantages of artificial intelligence technologies and forms of their monetization in business. Innovative economy: information, analysis, prognoses, 2022, no. 3, pp. 62-67. https://doi.org/10.47576/2411-9520_2022_3_62.

С точки зрения экономики прогрессивность достижений в области искусственного интеллекта (ИИ) может или уменьшить стоимость прогнозов, или улучшить качество этих прогнозов, но с сохранением аналогичной цены. Множество аспектов в принятии решений зависят от прогнозирования. Но все же модифицированное, бюджетное и широкодоступное прогнозирование искусственного интеллекта может иметь трансформирующий эффект, потому что прогнозирование

является вкладом в преобладающую часть человеческой деятельности [4].

Вместе с тем, как только стоимость прогнозирования искусственного интеллекта уменьшилась, также представилось больше возможностей для использования этого прогнозирования, как ранее это уже было с компьютерами. Первичные приложения искусственного интеллекта длительное время относились к задачам прогнозирования. К примеру, машинное обучение предсказывает

невозврат кредита и его страховой риск. На протяжении того, как их стоимость снижается, различные виды деятельности человека превращаются в проблемы прогнозирования. Например, в процессе медицинской диагностики врач использует данные о симптомах пациента и заполняет недостающую информацию о том, что послужило причиной этих симптомов. В данном случае процесс использования данных для восполнения недостающей информации — это прогноз. Классификация объектов — это также проблема прогнозирования: глаза человека воспринимают данные в виде световых сигналов, а в это время мозг заполняет недостающую информацию.

Прогнозирование помогает принимать решения. К примеру, менеджеры принимают важные решения в отношении найма, инвестиций и стратегии, а менее важные решения — в отношении того, какие собрания посещать и что говорить во время этих встреч. Судьи принимают важные решения о виновности или невиновности, процедурах и назначении наказания, а также более мелкие решения по конкретному абзацу или ходатайству. Главной проблемой при принятии решений является неопределенность, и так как прогнозирование ее уменьшает, оно становится исходным материалом для всех этих решений и может открывать новые возможности.

Следующей экономической концепцией является замещение. В случае когда цена на какой-либо товар падает, люди не только покупают его больше, но и покупают меньше продуктов-заменителей. Так, пока машинное прогнозирование становится менее затратным, машины продолжают заменять людей в задачах прогнозирования. Это значит, что сокращение трудозатрат, которые связаны с прогнозированием, будет центральным фактором воздействия искусственного интеллекта на человеческий труд [7].

Аналогично тому, как компьютеры стали ознаменованием того, что теперь намного меньше людей будут выполнять арифметические операции как часть своей работы, так и искусственный интеллект в скором времени будет означать, что у гораздо меньшего числа людей будут задачи прогнозирования.

Многие последние разработки в области искусственного интеллекта напрямую зави-

сят от больших объемов цифровых данных, которые системы искусственного интеллекта могут прогнозировать. В целом, чем большее число примеров, тем точнее будут прогнозы. Таким образом, доступ к большим объемам данных является более ценным активом для организаций благодаря искусственному интеллекту. Стратегическую ценность данных сложно предсказать, так как она зависит только от того, полезны ли данные для прогнозирования чего-то важного для организации. Так, способность продолжать обучение с помощью новых данных может обеспечить компании устойчивое конкурентное преимущество [1].

Несомненно, внедрение искусственного интеллекта в организациях потребует дополнительных инвестиций и изменений в привычных процессах. У искусственного интеллекта есть отличный потенциал для значительного повышения производительности в более широком спектре секторов предприятий. В то же время эффект искусственного интеллекта может привести к изменению общей стратегии организации.

По экспертным оценкам, объем возможностей, осуществляемых с помощью более точных прогнозов, будет варьироваться в зависимости от компании и отрасли. Например, Yandex, Google, Baidu и другие крупные компании, которые основываются на цифровых платформах, смогут извлечь большую выгоду из крупных инвестиций в искусственный интеллект. Так как компании других секторов не полностью цифровизировали свои рабочие процессы, они не могут применять инструменты искусственного интеллекта непосредственно в существующих процессах. Но со временем эти предприятия будут осознавать возможности и, руководствуясь своими потребностями, они будут следовать за лидерами отрасли и инвестировать в искусственный интеллект [8].

В современном мире эра искусственного интеллекта и биотехнологий фактически является новым технологическим укладом. Значимость ее можно сравнить со значимостью эры полупроводников, когда стремительно начали развиваться компьютерные технологии, или же с изобретением двигателя внутреннего сгорания. То есть мы имеем дело с новой технической революцией, ведь все страны-мировые лидеры уже включи-

лись в эту гонку. Те страны, которые займут лидирующие позиции в этом технологическом соревновании, будут доминировать и определять вектор развития мировой экономики в течение десятилетий, а те люди, которые первыми адаптируются к стремительно меняющемуся миру, будут более востребованными и успешными.

В 2017 г. компании по всему миру получили 692 млрд дол. прибыли только потому, что использовали в своей деятельности технологии искусственного интеллекта. В 2018 г. доход вырос до 1,2 трлн дол., а к 2022 г. выгода будет измеряться почти 4 трлн дол. По оценкам аналитиков, повсеместное внедрение технологий искусственного интеллекта к 2030 г. увеличит объем глобального рынка товаров и услуг на 15,7 трлн дол. К 2022 г. сум —

марный объем рынка технологий искусственного интеллекта возрастет до 52,5 млрд дол., или в 4 раза по сравнению с уровнем 2017 г. (13,4 млрд дол.) [6].

В настоящее время крупные технологические компании стремительно приобретают стартапы в области искусственного интеллекта. По данным аналитиков, компании, которые приобрели больше всего стартапов в области искусственного интеллекта с 2010 г., это Google, Apple, Baidu, Facebook, Amazon, Intel, Microsoft, Twitter и Salesforce.

На стартапы, работающие в США, приходится большая часть вложений в капитал стартапов по всему миру (по количеству инвестиционных сделок и объемов инвестиций, которые составляют две трети от общей суммы инвестиций с 2011 г. (рис. 1) [5].

Рисунок 1 — Объем инвестиций в стартапы с использованием искусственного интеллекта в различных странах мира (2011-2018 гг.), млрд дол.

Данные, приведенные на рис. 5, показывают, что с 2016 г. в КНР имел место резкий рост инвестиций в стартапы в области искусственного интеллекта. Китай является вторым игроком в мире по объему вложений в капитал в области искусственного интеллекта. В 2017 г. китайские компании привлекли всего 3 % от общего объема прямых инвестиций в искусственный интеллект. В 2011-2018 гг. они составляли в среднем 21 %.

На Европейский Союз в 2017 г. приходилось 8 % глобальных инвестиций в капитал в области искусственного интеллекта. Для сравнения: в 2013 г. в странах ЕС удельный вес этих инвестиций был всего 1 %. В ЕС наибольший удельный вес инвестиций (55 %) имела Великобритания, 14 % — Германия, 13 % — Франция (рис. 2) [7].

В целом можно выделить три тенденции. Во-первых, малое число китайских стартапов,

но с крупными вложениями. Во-вторых, рост количества мелких инвестиций в стартапы стран-членов ЕС. Средний объем инвестиций вырос с 3,2 млн дол. в 2016 г. до 8,5 млн дол.

в 2018 г. В-третьих, рост количества крупных инвестиций в США. Среднее значение на одну инвестицию увеличилось с 9,5 млн дол. в 2016 г. до 32 млн дол. в 2018 г.

Рисунок 2 — Инвестиции в ИИ-стартапы в ЕС (2011-2018 гг.), %

По данным консалтинговой компании IDC, в 2019 г. российские компании вложили в технологии искусственного интеллекта 172,5 млн дол. [1]. Согласно экспертным оценкам, глобальные расходы на системы искусственного интеллекта сохранят устойчивую траекторию роста, поскольку предприятия продолжают инвестировать в проекты, использующие возможности программного обеспечения и платформ искусственного интеллекта. К 2023 г. расходы на системы искусственного интеллекта достигнут 97,9 млрд дол., что более чем в 2,5 раза выше значения 2019 г. (37,5 млрд дол.). Совокупный среднегодовой темп роста на прогнозный период 2018-2023 гг. составит 28,4 %.

Искусственный интеллект и машинное обучение сегодня являются приоритетом для большинства организаций, и ожидается, что они окажут разрушительное влияние на целые отрасли в течение следующего десятилетия.

В 2019 г. наибольшая доля инвестиций в технологии была направлена в сферу ИТ-услуг (рис. 3) [3]. При этом расходы на оборудование превысили расходы на программное обеспечение, поскольку компании создают свою инфраструктуру искусственного интеллекта, но к концу прогнозного периода закупки программного обеспечения и программных платформ искусственного интеллекта превысят затраты на аппаратное обеспечение.

Другие отрасли Сфера услуг Образование Пр омыпшенно сть Правительство ГТ-сфера

32,00% 32,20% 32.80% 33,60% 33.70%

Рисунок 3- Совокупный среднегодовой темп роста по отраслям на прогнозный период 2018-2023 гг., %

В 2019 г. количество приобретений в сфере искусственного интеллекта достигло рекордного уровня на фоне роста волны консолидации. На ограниченном рынке талантов в области искусственного интеллекта поставщики нацелены на стартапы, чтобы развивать навыки и решения в области искусственного интеллекта у своих сотрудников. Так, например, компания ServiceNow начала 2020 г. с приобретением израильской компании Loom Systems, компании AlOps, которая

использует искусственный интеллект, чтобы дать корпоративным пользователям представление о цифровых операциях и исправить ИТ-проблемы.

В 2019 г. консолидация рынка искусственного интеллекта достигла рекордных показателей. Согласно данным аналитической компании CB Insights, в 2019 г. компании искусственного интеллекта провели 231 сделку слияния и поглощения (Mhttps://cyberleninka.ru/article/n/preimuschestva-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-i-formy-ih-monetizatsii-v-biznese» target=»_blank»]cyberleninka.ru[/mask_link]

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес: преимущества и стратегии

Искусственный интеллект (ИИ) набирает популярность во многих отраслях бизнеса, обещая революционизировать традиционные подходы к управлению и оптимизации процессов. В этой статье мы рассмотрим преимущества использования ИИ в бизнесе, а также стратегии успешного внедрения и интеграции ИИ в различные аспекты бизнес-модели.

Преимущества использования ИИ в бизнесе

1. Автоматизация и оптимизация бизнес-процессов: ИИ может автоматизировать множество рутинных и трудоемких процессов, снижая издержки и повышая эффективность. Примеры включают автоматизацию обработки заказов, управление запасами и взаимодействие с клиентами через чат-ботов.
2. Анализ данных и принятие решений: ИИ может анализировать огромные объемы данных и выявлять закономерности, которые могут быть использованы для принятия более обоснованных и точных решений. Это может улучшить маркетинговые кампании, ценообразование, управление рисками и многое другое.
3. Улучшение взаимодействия с клиентами: ИИ может помочь в улучшении обслуживания клиентов, предоставляя персонализированные рекомендации, предложения и быстрый ответ на запросы. Интеллектуальные чат-боты могут обрабатывать запросы клиентов 24/7, снижая время ожидания и уровень недовольства.
4. Создание новых продуктов и услуг: ИИ может стимулировать инновации, путем идентификации потребностей рынка, предсказания трендов и разработки новых продуктов и услуг для удовлетворения этих потребностей.

Стратегии внедрения ИИ в бизнес

1. Определение целей и приоритетов: Перед внедрением ИИ необходимо четко определить цели и приоритеты бизнеса, чтобы выбрать подходящие технологии и определить области применения.
2. Выбор технологий и партнеров
3. : Оцените доступные технологии ИИ и выберите подходящие для вашего бизнеса. Рассмотрите возможность сотрудничества с партнерами и поставщиками, имеющими опыт в области ИИ, для обеспечения успешного внедрения и интеграции.
4. Обучение и развитие сотрудников: Инвестируйте в обучение сотрудников, чтобы они могли успешно работать с новыми технологиями и адаптироваться к изменениям, связанным с ИИ. Рассмотрите возможность привлечения специалистов в области ИИ для консультаций и наставничества.
5. Внедрение на пробной основе: Перед масштабным внедрением ИИ рекомендуется провести тестирование на ограниченном масштабе. Это позволит обнаружить возможные проблемы и определить, какие аспекты процесса нуждаются в доработке.
6. Мониторинг и оценка результатов: Следите за результатами внедрения ИИ, сравнивая показатели эффективности до и после интеграции. Это позволит вам оценить, насколько успешно ИИ был внедрен и определить области для дальнейшего развития и оптимизации.
7. Постоянное обновление и адаптация: Технологии ИИ постоянно развиваются, и необходимо обеспечить их своевременное обновление и адаптацию к изменяющимся требованиям бизнеса. Будьте готовы к непрерывному обучению и развитию в области ИИ, чтобы сохранять конкурентоспособность вашего бизнеса.

Заключение

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес может принести множество преимуществ, таких как автоматизация, оптимизация процессов, анализ данных и улучшение взаимодействия с клиентами. Чтобы успешно интегрировать ИИ в вашу бизнес-модель, определите цели и приоритеты, выберите подходящие технологии и партнеров, инвестируйте в обучение сотрудников и постоянно адаптируйтесь к развитию технологий. Внедрение ИИ является стратегическим решением, которое может значительно улучшить конкурентоспособность вашего бизнеса и создать основу для долгосрочного успеха.

Однако, стоит помнить о возможных проблемах и вызовах, связанных с внедрением ИИ. Некоторые из них включают проблемы с безопасностью данных, вопросы этики и ответственности, а также возможное сопротивление со стороны сотрудников, опасающихся потери рабочих мест из-за автоматизации. Для успешного преодоления этих препятствий важно учитывать социальные и этические аспекты, разрабатывать стратегии обучения и переобучения сотрудников, а также активно вовлекать всех заинтересованных сторон в процесс внедрения ИИ.

В заключение, искусственный интеллект предлагает многообещающие возможности для развития бизнеса, и правильное использование этой технологии может дать значительные конкурентные преимущества. Однако, успешное внедрение ИИ требует стратегического подхода, основанного на четком определении целей и приоритетов, выборе подходящих технологий, обучении сотрудников и постоянной адаптации к изменениям в условиях рынка. Внедряйте ИИ разумно и оценивайте результаты, чтобы ваш бизнес мог расти и процветать в условиях все более цифровой экономики.

Источник: xdose.ru

Приложения с искусственным интеллектом для бизнеса

Бизнесу доступно много приложений, использующих искусственный интеллект: от онлайн-переводчика DeepL.com и генератора презентаций Beautiful.ai до аудитора расходов AppZen.com и помощника для программистов GitHub Copilot. Они дают возможность работать быстрее и продуктивнее, выполняя задачи со значительно меньшими затратами.

Использование искусственного интеллекта в бизнесе — самая обсуждаемая тема сегодня. Выводы экспертов свидетельствуют о повсеместном применении этой технологии, особенно в сфере услуг. А опросы бизнесменов доказывают ценность искусственного интеллекта для них: 80% крупных компаний инвестируют в его разработку.

В 2021 году мировой рынок искусственного интеллекта оценивался в $87 миллиардов. Ожидается, что к 2030 году он достигнет $1,6 триллиона, а совокупный среднегодовой темп роста составит 38,1% с 2022 по 2030 год:

Определение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерной науки и технология создания программного обеспечения, которое может использовать и анализировать данные, алгоритмы и элементы программирования для выполнения разных самостоятельных действий. Такое ПО способно самообучаться, прогнозировать, адаптироваться к меняющимся условиям. Проще говоря, если машина демонстрирует когнитивные способности как у человека, то считается, что она обладает искусственным интеллектом.

Исходя из функций и возможностей, искусственный интеллект бывает пока двух типов:

1. ИИ узкого назначения, или «слабый» ИИ. Заточен на выполнение одной или нескольких определённых задач. К этому типу относятся все известные приложения, использующие ИИ, даже если они работают на нейронной сети или глубоком обучении.
2. ИИ общего назначения, или «сильный» ИИ. Теоретически может выходить за рамки обучения и экстраполировать знания на любые задачи. Этот тип пока не существует, но учёные и разработчики из ИТ-корпораций уже пытаются создать такие почти разумные машины.

В приложениях с заявленной функцией, которыми все уже пользуются, работают «слабые» ИИ. Хотя они плотно взаимодействуют с людьми, находят или генерируют рациональные ответы на любые вопросы, но делают это благодаря запрограммированным алгоритмам. Потенциал их «интеллекта» не раскрывается до человеческого уровня, потому что такие возможности не требуются.

Например, ИИ узкого назначения работает в виртуальных помощниках: Amazon Alexa, Google Assistant, Cortana (Microsoft), Siri (Apple), Алиса (Яндекса). Эти интеллектуальные программные агенты анализируют запросы, а затем выдают подходящие ответы или выполняют нужные действия вроде поиска и заказа товаров. Они не обладают разумом, в отличие от людей, работающих персональными ассистентами у бизнесменов, но вполне справляются с поставленными задачами.

Направления в искусственном интеллекте

Искусственный интеллект уже хорошо имитирует человека. Это заслуга разработчиков, которые стараются развивать в нём человеческие способности, хоть и ограниченные пока. На основе этого в ИИ, как области науки, возникли направления или дисциплины, которые сфокусировались на разных способностях.

Машинное обучение

Это методы анализа входных данных, которые автоматизируют построение алгоритмической модели. После обучения модель тренируется на дополнительных наборах данных и совершенствуется на основе приобретаемого опыта, а не программного кода. Если сравнить с человеком, то это способность анализировать, запоминать, решать задачи.

Подробнее о машинном обучении для бизнеса…

Распознавание речи

Это автоматическое преобразование речевого сигнала в цифровую информацию для обработки и анализа. Благодаря распознаванию речи стали широко доступны голосовое управление и голосовой поиск. Если сравнить с человеком, то эта способность у машин вроде слуха.

Подробнее о распознавании речи для бизнеса…

Распознавание изображений

Это автоматическое преобразование фотографий реального мира в цифровую информацию для обработки и анализа. Благодаря распознаванию изображений стали широко доступны идентификация объектов на фото, поиск и группировка изображений по содержанию. Если сравнить с человеком, то эта способность у машин вроде зрения.

Подробнее о распознавании изображений для бизнеса…

Преимущества искусственного интеллекта в бизнесе

Потенциал ИИ в бизнесе безграничен. Здесь он хорошо проявляет себя в обслуживании клиентов и автоматизации процессов, таких как обновление данных и выставление счетов в реальном времени. ИИ также хорошо понимает и прогнозирует предпочтения покупателей, персонализирует рекламу, круглосуточно трудится в службах поддержки.

Вот конкретные примеры того, какую пользу приносит искусственный интеллект в бизнесе.

Персонализация рекламы

Показ клиенту персонализированной рекламы повышает его заинтересованность и лояльность, что улучшает продажи. Поэтому компании прилагают столько усилий, чтобы добиться этого.

Здесь ИИ полезен тем, что способен выявить закономерности в привычках и действиях клиентов, изучив их покупательское поведение. Затем, используя терабайты данных, анализируемых в облаке, ИИ представит клиентам индивидуальные предложения товаров или услуг.

Автоматизация взаимодействия с клиентами

Большинство взаимодействий с клиентами, такие как отправка электронных писем, переписка в чатах или социальных сетях, телефонные звонки, обычно требуют участия людей. ИИ же позволяет компаниям автоматизировать эти способы коммуникации, а работников перевести туда, где справится только человек разумный.

Обучившись на данных, полученных из предыдущих диалогов, ИИ может точнее реагировать на запросы клиентов и автоматически обрабатывать их. Сегодня ИИ обеспечивает уже 65% взаимодействий с клиентами, при этом общается так, что в нём сложно распознать машину.

Автоматизация труда

Если ваша компания ежедневно пропускает через свои системы большой поток клиентов или работников, которым надо помогать, то можно часть процессов переложить на машины. Искусственный интеллект на службе бизнеса будет справляться с рутинной работой быстрее людей.

Например, ИИ полезен железнодорожным и авиаперевозчикам, которые обслуживают сотни тысяч человек (у них часто возникают проблемы с билетами). Ещё ИИ пригодится автопаркам, которые отслеживают геолокацию своих грузовиков, автобусов, такси. Здесь он может сообщать информацию о времени убытия/прибытия, где сейчас находится транспорт и каким маршрутом следует.

Автоматизация бизнеса

ИИ в бизнесе может использовать сопутствующие технологии для повышения процента автоматизации. Благодаря исключению человеческого фактора заодно уменьшается до минимума количество ошибочных действий.

Например, автозаводы используют ИИ для управления роботизированной системой при сборке автомобилей, а фабрики — для поддержания идеальной температуры с помощью интеллектуального нагрева. В Японии роботы уже трудятся администраторами отелей: искусственный интеллект в гостиничном бизнесе автоматизирует регистрацию и бронирование, обрабатывает запросы постояльцев.

Прогнозирование результатов

ИИ способен с высокой точностью прогнозировать результаты на основе анализа данных. Он может разглядеть определённые шаблоны и закономерности в данных, например, в поведении покупателей. Эти выводы подскажут, какие товары будут продаваться лучше, в каких объёмах, в каком сезоне.

Машинные прогнозы полезны не только в ритейле, но и во многих других. Взять хотя бы трейдинг и управление инвестициями: здесь ИИ может предсказывать колебания цен на акции, биржевые товары, валюты, криптовалюты.

Области применения искусственного интеллекта в бизнесе

ИИ применяется повсюду: люди пользуются им в смартфонах, компании тоже пользуются мобильными приложениями с искусственным интеллектом (но чаще веб-приложениями). Некоторым бизнесам этого мало и они заказывают разработку приложений под свои специфические задачи. Перечислим те области, откуда к нам чаще обращаются заказчики.

Банковские и кредитные услуги

Банки используют ИИ для обнаружения мошеннических действий. Они обучают модели на очень большой выборке данных, которая содержит операции как мошенников, так и легитимных пользователей. Выявляя закономерности, машины становятся способны определять, проводит ли очередную операцию настоящий владелец счёта/карты или посторонний.

Отделы кредитования всё чаще внедряют ИИ, чтобы точнее оценивать кредитоспособность клиентов. По отзывам банкиров, машины принимают уже больше половины решений по заявкам на кредиты, что сокращает рассмотрение и выдачу с нескольких дней до получаса.

Розничная торговля

В каждом втором интернет-магазине присутствует чат, через который посетители обращаются к продавцам и службе поддержки. Как правило, первый контакт происходит с умным чат-ботом. Работающий в большинстве чат-ботов ИИ понимает естественный язык, поэтому так же естественно, как человек, консультирует покупателей, отвечает на запросы, предлагает товары или услуги.

Ещё одно распространённое применение — системы автоматизированной рекомендации на крупнейших маркетплейсах вроде Amazon с его SageMaker. Они самообучаются, анализируя предпочтения покупателей, чтобы делать им индивидуальные предложения, а также учитывать спрос на товары.

Кибербезопасность

По мере роста кибератак и усложнения хакерских техник становится недостаточно специалистов, которые защищали бы от них заранее, а не боролись с последствиями взломов. В текущих реалиях не только ведущие ИТ-компании, но и любые другие бизнесы стали увеличивать расходы на обеспечение кибербезопасности.

Бизнесу необходимо, чтобы кто-то обнаруживал угрозы и отражал атаки в реальном времени, в крайнем случае мгновенно устранял проблемы, вызванные взломом. Всё это способен обеспечить ИИ, натренированный на кибербезопасность.

Финтех

ИИ становится основой для создания финансовых услуг следующего поколения. Он помогает финтех-компаниям конкурировать с традиционными кредитными и страховыми организациями, либо выгодно взаимодействовать с ними в B2B. А в B2C хорошо зарекомендовали себя робо-советники по финансовому планированию и управлению сбережениями.

Подробнее об ИИ в финтехе…

Трейдинг

ИИ помогает трейдерам и хедж-фондам собирать, обрабатывать и анализировать рыночные данные, строить торговые алгоритмы и стратегии. Благодаря своей многозадачности и скорости он модернизирует трейдинг на любых рынках, заодно снижая убытки и повышая прибыли.

Подробнее об ИИ в трейдинге…

Маркетинг

Здесь ИИ проявляет себя намного активнее. Он привлекает клиентов, рекомендуя продукты и улучшая персонализацию взаимодействия с ними. Настраивает рекламу, автоматизируя ценообразование и PPC-кампании. Поддерживает сайты, создавая контент и оптимизируя страницы.

Подробнее об ИИ в маркетинге…

Примеры приложений на основе искусственного интеллекта

В обычной жизни все уже привыкли к виртуальным помощникам от ИТ-гигантов. А вот в бизнесе подобные приложения с ИИ периодически удивляют, особенно когда выполняют узкопрофильные задачи. В качестве примеров вот пара крутых приложений, которыми уже можно пользоваться (либо заказать кастомный аналог). А также ещё более крутая система от Теслы, для сравнения возможностей ИИ.

GitHub Copilot

Это нейросетевой помощник программистов, разработанный Microsoft и OpenAI. Даже если у вас не ИТ-компания, то наверняка есть хотя бы ИТ-отдел. Вашим программистам пригодился бы такой советчик по написанию кода или тот, кто допишет код за них.

Модель Codex, лежащая в основе GitHub Copilot, отлично разбирается в алгоритмических правилах, принципах и методах разработки, знает языки программирования Go, JavaScript, Python, Ruby, TypeScript. Она анализирует готовый или набираемый код и комментарии к нему, а затем советует доработать строки и функции. По мере того как разработчик принимает или отклоняет советы, модель адаптируется к его стилю и становится более умным напарником.

Legal Robot

А это робо-юрист от одноимённой компании-разработчика. Даже если у вас не юридическая фирма, вашей паре штатных юристов пригодился бы бдительный помощник, который не пропустит ни одной ошибки.

Legal Robot проходит машинное обучение на тысячах образцов юридических документов. Затем переводит сложный юридический язык на простой английский, представляя контракты в более понятном виде. Он также умеет выявлять потенциальные проблемы в юридических документах, такие как неоднозначные определения и рискованные формулировки.

Autopilot 3.0

Известный производитель электромобилей Tesla активно использует ИИ в своей системе автономного передвижения Autopilot 3.0. Компания стремится добиться полной автономности, чтобы человек не участвовал в управлении автомобилем.

Недавно Tesla публично показала, как нейронная сеть воспринимает дорогу, движение других транспортных средств и пешеходов, а также как анализирует препятствия на своём пути. Во всю систему Autopilot 3.0 входят 48 нейронных сетей, на обучение которых инженеры потратили 50 тысяч часов.

Внедрение искусственного интеллекта в ваш бизнес

Поскольку скорость развития ИИ растёт быстро, бизнесмены так же ускоренно стараются внедрять и использовать его. Это доказывают результаты опроса руководителей американских компаний об их практике внедрения искусственного интеллекта в бизнес:

• 33% начали внедрять ограниченные кейсы использования;
• 25% имеют процессы, полностью поддерживаемые с помощью ИИ;
• 21% запустили многообещающие проверки концепции и стремятся масштабировать их;
• 14% провели несколько проверок концепции с ограниченным успехом;
• 7% пока не используют ИИ, но изучают такую возможность.

Те, кто задействовали искусственный интеллект в бизнес-процессах, уже получают выгоды от сокращения издержек и повышения эффективности. Остальные же проигрывают им в конкурентной борьбе и покидают рынки.

Если вы тоже рассматриваете внедрение ИИ в бизнес, то Polygant может разработать нужные вам приложения. Чтобы узнать стоимость и сроки разработки под конкретные задачи, заполните форму заявки. Мы сразу же свяжемся с вами и обсудим все подробности!

Источник: polygant.net