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.

1

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.

И это далеко не единственная технология ИИ для рекрутинга на рынке. На машинное обучение перешёл поисковый алгоритм HeadHunter, SuperJob использовал в этой сфере чат-бота, а, например, стартап Sever.AI помогает HR-менеджерам X5 Retail Group и «СИБУР».

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.

2

Прогнозируют спрос и поведения клиента

Контроль ресурсов в розничной точке

Крупные торговые сети используют для анализа и прогнозирования спроса внутренние наработки в области ИИ, секреты которых, конечно, не раскрывают. Однако какие-то технологии в этой области выходят на рынок, например, решения от Yandex Data Factory (YDF). Так, успехом увенчался пилотный проект YDF для «Пятёрочки»: искусственный интеллект научился прогнозировать спрос на акционные товары с точностью до упаковки в 61 % случаев.

МТС с помощью машинного обучения предсказывает посещаемость розничных салонов сети и перераспределяет ресурсы на 15 % эффективнее. А Mail.ru Group разработала технологию для анализа изображений или видеопотока «Vision», благодаря которой можно, к примеру, вовремя обнаружить, что на полках магазина закончились йогурты.

Персональные предложения

Возможность анализа больших массивов данных — шанс максимально персонализировать предложения как для отдельных клиентов, так и для групп. Торговые сети сегодня могут подбирать ассортимент точки с учётом информации о жителях района и их потребностях, а сервисы — предугадывать поведение пользователя и предлагать ему то, о чём он даже не успел подумать.

Та же YDF разработала для сайта ЦУМа систему персональных рекомендаций, которая повышает конверсию, что для сегмента люкс — уже большое достижение.

3

Контролируют качество и безопасности

Человеку неподвластна та точность, с которой искусственный интеллект способен выполнять рутинные задачи. Именно по этой причине ИИ начинают внедрять на сложных производствах, где приходится соблюдать строгие стандарты качества и технику безопасности.

Carlsberg использует ИИ для создания новых сортов пива. Компьютерные системы с высокотехнологичными датчиками отбирают дрожжи и помогают комбинировать тончайшие оттенки вкусов и запахов для продукции. Valio прибегает к решениям, которые позволяют свести к минимуму контакт сырья с неблагоприятной окружающей средой.

А нижегородская Mattler внедрила на птицефабрике «Моссельпром» технологию Morigan.Lean, с помощью которой легче контролировать производительность сотрудников. Компания также предлагает комплексные решения на базе компьютерного зрения для ретейла, нефтегазовой отрасли и строительства. Искусственный интеллект Mattler способен обнаружить объект в опасной зоне, понять, надел ли сотрудник каску и не нарушает ли он технику безопасности прямо сейчас.

4

Упрощают коммуникацию и тайм-менеджмент

В медицине ведутся разработки, которые помогут людям с заболеваниями ЦНС общаться с близкими и врачами. А в мире бизнеса уже тестируются решения в области речевых технологий, которые облегчают коммуникацию обычных людей. Например, машины могут заменить переводчика.

Накануне ЧМ по футболу 2018 компания PROMT предоставила «дочке» РЖД, «Федеральной пассажирской компании», технологию письменно-голосового перевода, чтобы проводники смогли общаться с пассажирами-иностранцами. Приложение-переводчик внедрили прямо в специальные устройства контроля легитимности электронных билетов (УКЭБ) — привычный инструмент проводников. Особенно пригодилась функция распознавания и перевода текста на картинках, меню и ценниках.

Не менее полезными могут быть виртуальные помощники будущего, прообразами которых можно назвать «Алису» Yandex и «Алексу» Amazon. Эти роботы помогают проснуться утром по будильнику или сделать заказ в интернет-магазине, а их «потомки» научатся бронировать авиабилеты, создавать встречи и конспектировать совещания.