Применение искусственного интеллекта стало естественным процессом как в личных интересах, так и в деловой среде. Он позволяет оптимизировать бизнес-процессы, улучшать производительность и повышать конкурентоспособность. По данным исследования компании McKinsey, уровень внедрения ИИ (применение как минимум в одной бизнес-функции) в 2024 году в мире резко увеличился до 72% по сравнению с 55% в 2023 году.
Станислав Пятецкий, CEO ИТ-интегратора AWG рассказывает о том, какие цели преследуют разные отрасли бизнеса с помощью ИИ, а также как происходит внедрение передовых технологий.
Зачем бизнесу ИИ
В эпоху цифровой трансформации, встраивание искусственного интеллекта в бизнес-процессы становится необходимым шагом. Он открывает принципиально новую страницу в клиентском опыте и дает мощный толчок для экономического роста. Существует ряд общих целей, свойственных большинству игроков рынка:
В то же время, конечные цели, которые стремятся достичь компании, разнообразны и во многом зависят от сферы. Например, наиболее часто бизнес фокусируется на том, что помогает осуществлять продажи, экономить затраты и улучшать клиентский опыт. Кроме того, независимо от отрасли компании, искусственный интеллект позволяет совершенствовать процессы, необходимые для любой сферы деятельности: оцифровать документы, оптимизировать затраты и кадры и так далее.
Искусственный интеллект в ритейле
Одной из главных целей розничных сетей является увеличение объемов продаж. В условиях насыщенного рынка конкурентов, ритейлерам необходимо не только привлекать новых клиентов, но и удержать существующих. Компании активно внедряют искусственный интеллект, который охватывает широкий спектр задач: от снижения затрат до создания уникального опыта взаимодействия с брендом.
За последние годы самой востребованной областью применения ИИ стало создание фотографий и видеоконтента. Так, например, торговая сеть «ВкусВилл» применила нейросеть для генерации дизайна упаковки новой серии макаронных изделий. Представители компании отмечают, что ИИ позволяет значительно сэкономить время создание изображения, предлагая разнообразные варианты.
Одним из стандартных решений для ритейлеров стало использование голосовых ассистентов или чат-ботов, основанных на технологиях речевого искусственного интеллекта. С их помощью компании настраивают автоматизированные звонки клиентам и охватывают сразу несколько задач: исходящие звонки клиентам, а также сбор данных для сегментации аудитории. Такой подход позволяет избежать распределения информации вручную, автоматически выделяя статистику по полу, возрасту и так далее. Кроме того, одним из преимуществ голосовых роботов, является низкая стоимость внедрения.
“Ключевая особенность искусственного интеллекта заключается в его способности анализировать и извлекать полезную информацию из большого объема данных”, — прокомментировал Сергей Рюмин, исполнительный директор ООО “Метаментор”.
Ритейлеры применяют искусственный интеллект и в самих магазинах. Компания X5 Group разработала и внедрила нейросеть для касс самообслуживания в 80 торговых точках «Пятерочка» и «Перекресток» в Москве. Принцип работы заключался в том, что ИИ указывал покупателям на некорректно отсканированные товары, распознавал их количество и виды, а также «звал» сотрудника магазина на помощь.
Отдельного внимания заслуживает использование компьютерного зрения в торговом зале. Камеры на основе ИИ позволяют отслеживать пустые полки, анализировать траекторию движения клиентов в зале, и, даже, фиксировать, на что именно они обращают внимание. Также ИИ-камеры используются для анализа работы сотрудников: оценивается их эффективность и действия на рабочем месте, передвижения по залу и коммуникация с покупателями. Для тех, оказывает голосовые консультации, предусмотрена транскрибирование и анализ манеры речи, а также эффективность обслуживания.
Искусственный интеллект в банковской сфере
Секторы ритейла и розничного банка объединяет то, что их деятельность сосредоточена на обслуживании частных клиентов. В первую очередь, банковская индустрия внедряет искусственный для совершенствования персонализации. Бизнес может снизить затраты, привлечь новых клиентов, быстрее проанализировать какую-либо информацию и, даже, оценить необходимость наполнения банкоматов.
“В ходе персонализации, искусственный интеллект анализирует данные и предлагает клиентам именно те товары и услуги, которые им необходимы. Технология позволяет делить аудиторию на сегменты и использовать уникальные маркетинговые стратегии для каждого из них”, — рассказал Сергей Рюмин, исполнительный директор ООО “Метаментор”.
Помимо классических чат-ботов, в банковской сфере распространено использовании ИИ для кредитного скоринга физических и юридических лиц. Одним из примеров внедрения является Сбер: он применяет алгоритмы машинного обучения для обработки и анализа большого объема данных. Такой подход позволяет точнее прогнозировать риски и принимать решения по выдаче кредитов, снижая уровень просроченных задолженностей и повышает финансовые показатели банка.
Кроме того, банки используют новые технологии для защиты средств своих клиентов от мошенников. Альфа-Банк разработал систему машинного обучения, которая контролирует финансовые операции пользователя по многочисленным критериям. В случае подозрительной активности, искусственный интеллект мгновенно уведомляет службу безопасности и блокирует мошеннические переводы.
С точки зрения потребителей, ИИ-технологии улучшают клиентский опыт и скорость обслуживания. Так, например, брокер «Открытие Инвестиции» внедрил отечественную облачную платформу Beorg Smart Vision, основанную на базе ИИ, для автоматической оцифровки документов и распознавания изображений. Нововведение ускорило процесс открытия брокерских счетов в три раза, а также позволило обрабатывать заявки круглосуточно. Ранее, в основном, документами занимались сотрудники «Открытие Инвестиции» только в рабочее время.
Искусственный интеллект в промышленности
В современном мире промышленные предприятия сфокусированы на двух задачах: сохранению высокого качества продукции и оптимизации себестоимости.
Одним из инструментов, используемых бизнесом, является компьютерное зрение, которое позволяет контролировать качество выпускаемой продукции. Оно представляет собой фото или видеокамеры, которые, на основе специального набора методов, могут анализировать визуальные объекты, идентифицировать и классифицировать их. Так, ПАО «Челябинский металлургический комбинат» применил технологию компьютерного зрения, чтобы автоматизировать контроль за качеством стали. Применение системы видеоаналитики, установленной на заводе, позволяет выявить более 20 типов дефектов, в том числе царапины и микротрещины размером от 0,3 мм, и обеспечить точность распознавания дефектов от 97%. Нововведение позволяет компании увеличить процесс дефектоскопии в шесть раз.
К распространенным решениям в этой отрасли относится применение «цифровых двойников» производства. Компании устанавливают большое количество датчиков, с помощью которых собираются данные о производственном процессе на разных этапах и действиях. Полученные сведения проходят обработку через ИИ, и, на основе полученной информации, формируются рекомендации. По сути, цифровой двойник можно представить в виде детализированной виртуальной копии объекта или процесса.
Например, ПАО «Лукойл» запускал масштабную цифровую модель нефтяного месторождения в России. В рамках проекта были созданы цифровые двойники более чем 3000 скважин, 12 объектов разработки, охватывая всю производственную цепочку добычи нефти. Внедрение цифровых инструментов позволило решить множество задач, таких как определение реального потенциала добычи, планирование, мониторинг и оценка объемов производства углеводородов и другие.
Что учесть бизнесу?
Искусственный интеллект открывает перед компаниями новые возможности и имеет ряд преимуществ. Однако, несмотря на многочисленные плюсы, бизнес сталкивается с вызовами и недостатками внедрения и использования ИИ, которые необходимо учитывать.
Риск потратить средства без результата. Универсальные решения в области ИИ подходят далеко не всем компаниям, а высокая стоимость не гарантирует успех. Бизнесу необходимо анализировать текущее состоянии процессов и проверять гипотезы эффективности внедрения новых технологий. При этом, на старте проекта важно учесть затраты на разработку и эксплуатацию модели ИИ, возможный экономический эффект от ее использования и уровень качества, который сможет потенциально обеспечить модель. Также важным этапом станет непрерывная оценка эффективности использования искусственного интеллекта. В противном случае, внедрение новых технологий может привести к неэффективным инвестициям.
Риск утечки данных. На российском рынке наблюдается дефицит разработок в этой области, поэтому, в большинстве случаев совершенствуются и адаптируются именно зарубежные модели ИИ. Когда компании пользуются иностранными ИИ-технологиями, разработчики имеют доступ к значительным объемам данных пользователя. В связи с этим, существует риск утечки информации за границу.
Стоимость
Цены на внедрение искусственного интеллекта зависят от конкретной модели продукта – облачной или локальной. Облачные модели ИИ популярны у потребителей: в них отправляется текстовый запрос, а стоимость за использование списывается за каждую операцию, что может быть дорогостоящим процессом при реализации множества задач. Тем не менее, стоимость генераций в ИИ постоянно снижается с выходом новых версий. Переход на новые версии при этом занимает минимум трудозатрат для пользователей. В случае использования локальных моделей ИИ на серверах компании, основная стоимость направлена на закупку или аренду и эксплуатацию оборудования. Например, для высоконагруженных проектов необходимо разворачивать целый кластер видеокарт стоимостью около 4 млн. рублей за каждую. Одновременно, оборудование и модели ИИ быстро устаревают, а сервера нуждаются в постоянной поддержке. Локальные модели стоят дороже и имеют смысл для реализации уже проверенных гипотез в «промышленных» масштабах. Такой подход позволяет создать уникальный процесс под задачи и особенности конкретной компании.
Низкое качество продукта / услуги. Существует вероятность получить неудовлетворительный результат при выполнении творческой задачи. Чтобы избежать негативного сценария, бизнесу необходимо применять ИИ, разработанный под конкретную задачу.
Внедрение искусственного интеллекта предоставляет компаниям ряд перспектив и возможностей: помогает улучшить клиентский опыт, увеличивает эффективность и прибыльность компании, позволяет быстрее адаптироваться к меняющимся условиям рынка и оставаться конкурентоспособным. Чтобы получить положительный результат от применения ИИ, компаниям необходимо тщательно планировать цели и задачи, учитывать риски и возможные последствия. Только при таком подходе компания сможет извлечь максимальную пользу от использования ИИ и обеспечить устойчивое развитие.
Сообщение Как искусственный интеллект влияет на бизнес-процессы? появились сначала на Новости России информационное агентство.
