Искусственный интеллект в бизнесе

Искусственный интеллект в бизнесе — опыт российских брендов — Будущее на vc.ru

Кейсы от МТС, «Мегафона», «Сбербанка», ABBYY, Aviasales и других компаний.

Редакция vc.ru узнала у представителей российских ИТ-компаний о том, как они используют технологии искусственного интеллекта, чтобы снизить затраты и увеличить доходы, оптимизировать рабочие процессы и повысить производительность.

1. Создание персональных рекомендаций

Технологии искусственного интеллекта помогают МТС узнать, какие услуги понадобятся клиенту. Так компания увеличивает продажи и эффективность рекламных кампаний.

2. Повышение эффективности работы розничных магазинов

С помощью технологий искусственного интеллекта «Мегафон» оптимизирует работу салонов. Также на основе анализа больших данных оператор разработал линейку тарифных планов.

3. Помощь в планировании отдыха

Сервис по поиску авиабилетов Aviasales использует алгоритмы машинного обучения, чтобы улучшить рекомендации по отдыху для пользователей. Компания задействует технологии искусственного интеллекта для развития собственного поисковика и предоставления помощи пользователям в покупке билетов.

4. Оптимизация работы технической поддержки

Сеть магазинов «ВкусВилл» разработала бота в Telegram, чтобы сократить нагрузку технической поддержки. Бот помогает клиентам найти ближайший магазин, совершить простые операции с картой и подбирает индивидуальные скидки.

5. Оптимизация рутинных процессов

В январе 2017 года «Сбербанк» рассказал о планах заменить три тысячи сотрудников на одного робота-юриста.

А в июле 2017 года президент банка Герман Греф заявил, что у специалистов без знаний технологий искусственного интеллекта нет перспектив.

Компания использует эти технологии, чтобы обслуживать клиентов в колл-центре, бороться с мошенничеством, персонализировать предложения для клиентов и повышать эффективность сотрудников.

6. Оптимизация производства в промышленности

В 2014 году «Яндекс» открыл международное подразделение Yandex Data Factory, которое создает инновации для решения задач промышленности. Разработки основаны на технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта, которые развиваются в компании с момента её основания.

Технологии «Фабрики» используютcя для оптимизации расходов сырья и разработки рекомендаций по оптимальным настройкам устройств. С 2015 года «Яндекс» обрабатывает большие данные «Билайна» для помощи в принятии решений. Например, при выборе оптимального канала рекламы.

В феврале 2017 года команда подразделения разработала для «Райффайзенбанка» модель, чтобы спрогнозировать спрос на наличные в банкоматах. В июне 2017 года «Яндекс» и «Газпром Нефть» подписали соглашение о сотрудничестве, согласно которому ИТ-компания предоставит технологии машинного обучения и искусственного интеллекта для обработки данных при бурении скважин.

7. Обработка и подготовка документации

ABBYY Compreno — технология для понимания и анализа текстов на естественном языке. В основе технологии лежит семантическая иерархия, которая обеспечивает анализ и понимание текста на основе его смысла.

Compreno можно использовать для распределения платежей по статьям выплат, обработки проектной документации, сбора информации для формирования аналитических отчетов. Разработка помогает компаниям сократить затраты на хранение документов и оптимизировать время на поиск информации.

8. Моделирование данных о компании

Российские вузы также занимаются разработкой технологий искусственного интеллекта для бизнеса. Университет ИТМО ведет исследования в области онтологического моделирования.

9. Автоматизация рабочих процессов компании

Команда Akil.io создаёт решения для бизнеса и работает на базе Технопарка Университета ИТМО. Продукт представляет собой систему анализа, постановки и выполнения задач с элементами искусственного интеллекта, которая помогает автоматизировать исполнение процессов.

10. Оптимизация процесса разработки лекарств

Компания «Оптимальное движение» — резидент Технопарка Университета ИТМО — разработала компьютеризированную систему odgAssist. Она охватывает деятельность фармацевтического производства — от контроля отклонений до ведения электронного досье на серию. Сейчас система установлена на шести производствах.

#Будущее

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать

Источник: https://vc.ru/future/25645-ai-business

Как искусственный интеллект завоевал бизнес

Сегодня ИИ трансформирует все отрасли, уверен гендиректор «ABBYY Россия» Дмитрий Шушкин

Андрей Гордеев / Ведомости

Хотя идея искусственного интеллекта (ИИ) не нова, в последнее время область его применения заметно расширилась. Появилось больше данных для обработки, а компьютеры не только поумнели, но и стали умещаться на ладони.

Иногда технология напоминает о себе, лишь когда речь идет о громких новинках – например, в прошлом году весь мир узнал о стартапе Prisma, который с помощью искусственного интеллекта стилизовал фотографии под картины известных художников.

Но для ИИ найдется место и в крупном бизнесе.

По оценкам PwC, внедрение ИИ к 2030 г. даст 14%-ный прирост мировому ВВП (на $15,7 трлн). Это больше, чем нынешний суммарный объем промышленного производства Китая и Индии. Поэтому эксперты PwC считают технологии ИИ наиболее перспективным направлением развития бизнеса.

Сегодня ИИ трансформирует все отрасли, уверен гендиректор «ABBYY Россия» Дмитрий Шушкин.

В банках он обрабатывает документы, в корпорациях – автоматизирует процесс закупок, в телекоммуникациях и ритейле – обрабатывает запросы и комментарии клиентов, сторожит репутацию.

Обратите внимание

В строительстве и промышленности ИИ читает проектную документацию и находит расхождения на ранних стадиях, что помогает снижать расходы на проект. Постепенно переходят на ИИ индустрия развлечений, медийный бизнес, производство повседневных товаров.

«Если ваша компания относится к одной из этих отраслей, то, скорее всего, ваши конкуренты уже тестируют или используют эти решения», – уверяет Шушкин.

Робот даст взаймы

По данным oneFactor (предлагает бизнесу сервисы ИИ), в конце 2016 г. больше 75% всех решений по работе с клиентами в кредитных договорах банки принимали с учетом рекомендаций ИИ.

Многие российские банки так управляют рисками: определяют платежеспособность клиентов, оценивают вероятность дефолта или мошенничества.

Принятие решений почти целиком автоматизировано, уверяет гендиректор компании Роман Постников.

При одобрении кредитов ИИ самостоятельно сопоставляет данные клиента и запрошенную им сумму со скоринговыми моделями и за несколько секунд формирует индивидуальное кредитное предложение, рассказывает представитель «Тинькофф банка».

Робот следит за финансовым поведением и тратами клиента и сам принимает решение, можно ли увеличить лимит кредита конкретному клиенту. При этом робот анализирует результаты и самостоятельно обучается, рассказывает представитель банка.

Традиционно банки (и другие компании) используют ИИ в чат-ботах, которые помогают сотрудникам обслуживать клиентов, напоминает представитель «Тинькофф банка». Уже сейчас боты обрабатывают около 20% запросов, говорит он. Боты не только отвечают на вопросы клиента, но и понимают, что именно он хочет спросить.

Представитель Сбербанка тоже приводит в пример чат-боты. Кроме них в госбанке технологии ИИ ускоряют выдачу кредита, прогнозируют нужные объемы наличной валюты в отделениях и собирают от клиентов обратную связь.

Важно

С помощью ИИ Сбербанк развивает компьютерное зрение и биометрию, речевую аналитику и синтез речи, работу с естественным языком и текстом.

ВТБ начал применять алгоритмы машинного обучения в начале этого года. Цель – управлять рисками, объясняет директор по управлению проектами больших данных банка Василий Гаршин.

В будущем банк надеется с помощью технологии более точно прогнозировать дефолт по клиентам и спрос на продукты банка.

Вряд ли роботы полностью заменят сотрудников банка, считает Гаршин, но вот принятие решений по кредиту на основе моделей машинного обучения – уже реальность, подтверждает он.

Робот позвонит

Системы автоматического распознавания речи самостоятельно повышают точность распознавания голоса, рассказывает представитель компании «Ситроникс». Эта технология используется, например, в проекте «Автоматическая классификация обращений», которым «Ситроникс» занимается вместе с МГТС.

МТС использует ИИ в клиентских сервисах. Компания планирует развивать продукты в цифровой медицине и онлайн-образовании, сообщает представитель оператора.

Например, ИИ сможет автоматизировать диагностику, удаленно контролировать здоровье пациентов и давать рекомендации для врачей и преподавателей. Оператор использует ИИ и для анализа больших массивов данных, что помогает улучшить работу салонов связи.

Прогнозы посещаемости розничных точек позволили МТС на 15% сократить фонд рабочего времени, указывает представитель компании.

Как и банки, операторы пользуются чат-ботами. В МТС и «Вымпелкоме» они отвечают на вопросы абонентов. А «Мегафон» делал чат-бот в поддержку тура группы «Ленинград», партнером которой является оператор, рассказывал представитель «Мегафона».

Смысл существования этого бота представитель оператора видит в вовлечении и развлечении людей. Также «Мегафон» с помощью ИИ анализирует предпочтения абонентов тарифа «Включайся», сервис «Мегафон.ТВ» анализирует предпочтения подписчика.

Еще «Мегафон» предлагает применять ИИ в анализе геоданных: передвижение абонентов по городским артериям позволяет прогнозировать, как открывать салоны и строить сеть.

Робот в погонах

Элементы ИИ использует и оборонно-промышленный комплекс.

Представитель «Ростеха» приводит в пример решения для боевых самолетов, которые, например, позволили сократить экипаж Су-35 и Су-57 до одного пилота. Другая задача – охрана государственных границ.

ИИ просчитывает действия и маршруты нарушителей и может вести боевые действия: технология сама решает, какой машине отдать цель и из какого оружия стрелять.

Технологии концерна «Калашников» распознают местность, одежду людей, манеру поведения, рассказывает представитель «Ростеха».

Затем ИИ выбирает оружие и ликвидирует преступника или переводит огонь в сторону, если из-за укрытия появился ребенок, женщина или безоружный мужчина.

ИИ самообучается в процессе работы и, соответственно, способен имитировать работу человеческого мозга, уверяет представитель «Ростеха».

В других отраслях

Несмотря на интерес, некоторые отрасли (например, традиционно консервативная промышленность) часто недооценивают возможности ИИ, сокрушается исполнительный директор Yandex Data Factory Александр Хайтин. Но в консервативности он видит плюсы: предприятия накапливают большие объемы данных, которые потом и предложат обработать роботу.

Хайтин уверен в потенциале внедрения ИИ в отраслях непрерывного производства – нефтегазовой, химической, металлургии. В них, продолжает Хайтин, с помощью ИИ можно предсказывать качество продукции, оптимизировать параметры производства и расхода сырья. Даже небольшое улучшение отдельного процесса на 3–5% может вылиться в многомиллионную экономию, подсчитывает эксперт.

Что такое ИИ

ИИ стремится к тому, чтобы синтезировать информацию и делать обобщения, но полноценных примеров работы такой технологии нет. Пока что мы имеем дело с ИИ, который не пытается имитировать человеческое мышление, а решает четко сформулированную проблему с помощью методов обучения.

Совет

Ритейл с помощью ИИ может прогнозировать спрос, улучшать логистику и внутренние процессы в магазине, формировать индивидуальные предложения для покупателей, рассказывает IT-директор X5 Retail Group Фабрисио Гранжа. Например, рассказывает Гранжа, компания внедрила машинное обучение для маркетинга в сети «Перекресток».

Читайте также:  Гибридные сети. нечеткий гибридный классификатор.

ИИ учитывает частоту и сумму покупок, стиль жизни, приемлемый уровень цен, любимые категории товаров, продолжает Гранжа. Такие знания увеличивают эффективность целевого маркетинга на 5% и сокращают расходы на коммуникации на 40%. Система уже сформировала персональные предложения для участников программы лояльности, и сегодня более 70% целевых акций создается с ее помощью.

Подготовка целевых предложений ускорилась в 7 раз, резюмирует Гранжа.

А холдинг «Росэлектроника» (входит в «Ростех») интересуется работой с языком.

Он создает лингвистический процессор, для того чтобы компьютер «чувствовал» морфологию и синтаксис языка, понимал семантику текста.

Получившийся продукт должен искать необходимые сведения, читать СМИ, анализировать большие массивы данных, систематизировать документооборот и статистическую информацию, обещает представитель «Ростеха».

Любой сельхозпроизводитель, сталкивающийся с дефицитом грамотных управленцев и агрономов, рано или поздно придет к идее использования искусственного интеллекта, уверен директор по развитию ExactFarming (IT-сервис управления сельским хозяйством) Егор Заикин. Но в ближайшие 15 лет полноценное использование возможно лишь там, где растения живут в контролируемых условиях. В открытом поле пока нельзя оцифровать все факторы, влияющие на урожай, а они нужны для полноценной работы ИИ, указывает Заикин.

Плюсы и минусы

По данным PwC, 74% российских компаний планируют инвестировать в ИИ в ближайшие три года. Они стремятся автоматизировать рутину, отмечает руководитель центра компетенции по прикладному анализу данных PwC в России Олег Данильченко.

Примерно 40% российского рынка труда изменится за счет использования систем ИИ, уверен Постников. По его наблюдениям, лидером автоматизации труда является финансовый сектор. Вслед за ним современные методы оценки рисков на основе ИИ активно внедряют страховые компании.

Для них это возможность увеличить прибыль страхового портфеля на 5–10%, утверждает Постников.

Обратите внимание

А президент Сбербанка Герман Греф пригрозил, что перестанет брать на работу юристов, которые не знают, что делать с нейронной сетью (одна из технологий ИИ).

Если компания смогла обучить сотрудников, то обучит и машину, которая будет работать быстрее и дешевле, уверяет Шушкин. В среднем проекты с ИИ окупаются за два года, ссылается ABBYY на данные компании Сylance.

Почти на каждом предприятии, с которым работает Yandex Data Factory, находятся десятки кейсов успешного внедрения ИИ, указывает Хайтин.

При этом в отличие от других технологий ИИ не требует существенных капитальных вложений.

Но не стоит забывать и о рисках.

67% руководителей компаний в мире полагают, что в ближайшие пять лет ИИ будет отрицательно сказываться на доверии к отрасли, рассказывает руководитель практики контроля рисков PwC в России Тим Клау.

Безопасность технологии вызывает вопросы: данные должны быть проверены, а машины должны четко выполнять распоряжения человека. Есть и вопросы этического характера: приемлемо ли влиять на выбор человека и представляют ли потребители, кто имеет доступ к данным.

В жестко регулируемых отраслях (например, здравоохранении и финансах) внедрение ИИ может столкнуться с нормативными ограничениями. А законодательство пока что переменчиво, указывает Клау.

ИИ не заменяет человека, а лишь оптимизирует ситуации, когда уже понятны принципы принятия решений людьми, указывает партнер KPMG Николай Легкодимов. Многие ждут, что ИИ будет думать за них, но реальность не соответствует ожиданиям, отмечает эксперт.

Источник: https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2017/11/23/742795-iskusstvennii-intellekt

Гонка технологий. Как искусственный интеллект помогает бизнесу | Технологии

Исследователи сообщили, что лидером по количеству проектов остается финансовая отрасль. Здесь технологии позволяют снизить издержки, минимизировать риски, предотвратить фрод, проверять заемщиков, оценивать их платежеспособность, осуществлять прогнозирование и т.д.

В частности, ПАО «Банк УРАЛСИБ» применяет ИИ для анализа данных о клиентах, что позволяет более персонализировано подходить к своим предложения. Также в банке недавно перевели каталог продуктов на нереляционную базу данных под управлением ИИ, которая при изменении тарифа сама структурирует данные, не требуя менять код ПО.

«Финансовый сектор всегда был в авангарде использования технологии, и еще 15 лет назад банки начали использовать ИИ для прогнозирования дефолтов с помощью самообучающихся нейронных сетей.

Сейчас ИИ позволяет нам решать более широкий круг задач: минимизировать риски, предотвращать фрод, проверять заемщиков, оценивать их платежеспособность, осуществлять прогнозирование и так далее», — объясняет Руководитель департамента «Цифровой банкинг» ПАО «Банк УРАЛСИБ» Александр Сахаров.

Важно

В ретейле основное направление внедрений искусственного интеллекта связано с обслуживанием клиентов, оптимизацией логистики, инвентаризацией складских запасов, снижением затрат и прогнозированием спроса. Среди примеров из ретейла была представлена компания «М.

Видео», которая внедрила у себя технологии искусственного интеллекта для улучшения клиентского сервиса через онлайн-магазин.

Анализируется поведение клиента на сайте, переходы между страницами, просмотры разделов, после чего система готовит персональные товарные рекомендации, которые направляет зарегистрированному пользователю по почте.

Чтобы увеличить конверсию за счет возврата ушедших посетителей и повысить отклик от маркетинговых рассылок, компания внедрила решение на базе машинного обучения, которое определяет оптимальное время взаимодействия с клиентом для совершения покупки.

В частности применяется механизм, который анализирует предпочтения других покупателей. По словам, директора по информационным технологиям «М.

Видео» Сергея Сергеева, в результате этих и ряда других мер по оптимизации работы сайта интернет продажи за 9 месяцев выросли на 30%, а конверсия посетителей в покупателей — на 10%.

В страховании искусственный интеллект применяется для управления документооборотом, обработки клиентских данных, селекции рисков, борьбы с мошенничеством, определения персонализированных страховых услуг и распределения страховых выплат.

В России среди лидеров этого сегмента можно выделить компанию «Альфа Страхование», которая одна из первых внедрила элементы ИИ для решения главной проблемы страхового рынка — мошенничества при урегулировании убытков.

Совет

Система, анализируя данные страховых случаев ОСАГО, в том числе клиентские данные, это позволяет выделить среди общего количества сомнительных случаев те, в которых действительно существует вероятность мошенничества со стороны клиента, для последующего проведения расследований.

Это помогает выявить мошенничество и отгородить остальных клиентов от дополнительных трат.

«Мы можем наблюдать, как на рынке страхования происходит революция — от объектного подхода, когда раньше мы пытались по группам клиентов агрегировать факторы, то есть всем людям с одинаковым возрастом, стажем, машиной и т.д.

предложить общий тариф, на индивидуальный подход, когда каждый клиент теперь имеет возможность получить персональный тариф, исходя из своих навыков», — объясняет Сергей Шишкин, заместитель финансового директора компании «Альфа Страхование».

Он же отмечает и важную особенность ИИ, которая возможно тормозит его внедрение: «Машине не доверят зарабатывать деньги, потому что с нее не спросишь результат. А с человека менеджера — спросишь».

Директор по продажам отраслевых решений Yandex Data Factor Константин Горбач представил кейсы в промышленности, в первую очередь, внедрение искусственного интеллекта на магнитогорском металлургическом комбинате.

Запущенное решение помогает принять решение по диапазону химического состава сырья для стали для оптимизации качества и себестоимости продукции. Заявленная эффективность составила около 5%. Далее, по подобной модели компания внедрила искусственный интеллект в производство шоколада и экстракцию золота.

Окупаемость таких проектов, по данным разработчика, составляет 6-9 месяцев.

Как отмечают эксперты, несмотря на высокий потенциал роста рынка, в России практическое внедрение технологий тормозят достаточно высокие инвестиции в проекты при существующих сомнениях в финансовой отдачи.

Помимо этого, для развития бизнес-ориентированного ИИ барьером является недостаток вычислительных мощностей, наличие высокопроизводительной инфраструктуры позволит скорректировать ситуацию.

Несмотря на это на отечественном рынке уже существуют примеры внедрения ИИ, которые доказывают эффективность их применения и пользу для бизнеса.

Обратите внимание

Многие компании осознают необходимость активного инвестирования в ИИ, это подтверждается желанием лидеров венчурного рынка в лице инвестфондов Сбербанка и Larnabel Enterprises, намеревающиеся вложить более $100 млн в проекты на базе ИИ. Исходя из этого, эксперты утверждают, что уже сегодня применение технологий ИИ/МО в бизнесе — это «гонка вооружений». Кто первый внедрит, оптимизирует бизнес процессы, сделает клиенту лучшее предложение, тот выиграет.

Источник: https://www.forbes.ru/tehnologii/354727-gonka-tehnologiy-kak-iskusstvennyy-intellekt-pomogaet-biznesu

Искусственный интеллект в бизнесе: кейсы ABBYY, «М.Видео», «Цифры»

Компания ABBYY занимается разработками, связанными с искусственным интеллектом, больше 20 лет. В своих решениях она применяла для распознавания текста технологии машинного зрения, машинного обучения и deep learning.

Теперь ABBYY специализируется на интеллектуальной обработке информации для задач бизнеса.

«Технологии ABBYY помогают компаниям автоматически обнаруживать и извлекать данные из изображений и любых документов, вводить информацию в корпоративные системы, осуществлять поиск по внутренним источникам», — рассказал заместитель директора по консалтингу ABBYY Россия Дмитрий Черноус.

Банки используют решения ABBYY, чтобы автоматизировать открытие счетов, оценивать риски при выдаче кредита, быстро обрабатывать запросы в клиентскую поддержку.

Энергетика, нефтегаз, промышленные компании применяют эти технологии, чтобы в десятки раз быстрее извлекать и анализировать данные из бухгалтерских, юридических и других документов. Ритейл применяет такие решения в управлении финансами и автоматизирует закупку товаров.

Телеком-операторы обрабатывают абонентские, кадровые документы. «Наши интеллектуальные технологии можно применить в любой задаче, связанной с обработкой текстовой информации из разных источников», — говорят в компании.

За последнее время ABBYY реализовала более 200 проектов, связанных с применением ИИ в бизнесе. Например, банк ВТБ применяет искусственный интеллект ABBYY, чтобы обслуживать на 25% больше клиентов малого и среднего бизнеса, не увеличивая штат.

Сотрудники сканируют пакеты документов, после чего обработка данных происходит автоматически. Решение ABBYY определяет типы документов, проверяет комплектность пакета, извлекает и сравнивает между собой данные из заявлений, справок и выписок клиента, и загружает информацию в банковскую систему. Вся процедура занимает меньше часа.

ВТБ планирует сэкономить на обработке информации с помощью этих технологий 276 млн рублей.

Важно

ПАО «МОЭК» использует искусственный интеллект ABBYY для быстрой обработки бухгалтерских документов. Система автоматически распознает данные из счетов-фактур, актов и справок. Распознавание и большинство проверок происходят автоматически.

Читайте также:  Компьютер стал членом совета директоров одной гонконгской компании

Бухгалтеру остается только проверить корректность информации и подтвердить операцию, не дожидаясь, пока бумаги будут доставлены из одного офиса в другой.

Благодаря такой системе, ПАО «МОЭК» закрывает отчетный период и каждый месяц получает финансовые результаты на 10 дней быстрее.

«М.Видео»

Ритейлер применяет технологии искусственного интеллекта для сокращения расходов и повышения операционной эффективности и в области клиентского сервиса, и во внутренних бизнес процессах, таких как HR и логистика. Компания анализирует поведение клиентов на сайте, историю просмотров и оставленных в корзине товаров.

«Если пользователь положил товар в корзину, но покинул страницу, не оформив заказ, система напоминает ему об этом и предлагает альтернативные похожие по характеристикам варианты.

Более того, разработана модель для выбора идеального момента для взаимодействия с клиентом — времени, когда он наиболее склонен к покупке», — пояснил директор по информационным технологиям «М.Видео» Сергей Сергеев.

В результате, увеличивается отклик от персонализированных маркетинговых рассылок и растет конверсия в покупки за счёт возврата ушедших посетителей. «М.

Видео» тестирует модели повышения эффективности целевого маркетинга — определяет склонность клиентов к различным видам промо-активностей.

Так, клиенты, предпочитающие кэшбек или выгодные кредитные предложения, будут получать информацию преимущественно об этих акциях.

«Цифра»

Компания «Цифра» занимается внедрением новых технологий в промышленности. Один из последних проектов: оптимизация термической обработки труб. Проект внедрен на заводе, который производит трубы нефтяного сортамента. Для того, чтобы им придать определенные механический качества, их нужно обрабатывать.

  «Поскольку трубы каждый раз разные, разные типы и размеры, к ним предъявляются различные требования по механическим свойствам,  более того, используются разные марки стали и даже в одной и той же марке стали может меняться химический состав.

  Поэтому актуален вопрос оптимальных режимов термообработки», — рассказал директор департамента интеллектуальных приложений «Цифра» Константин Горбач.

Режим термообработки был узким местом в производственном цикле этого завода. Повышая производительность на этом этапе, удалось повысить производительность предприятия в целом. Эти результаты компания «Цифра» представила на конкурсе IT World Congress в Барселоне, и проект вошел в десятку лучших.

Внедрение подобных проектов занимают от месяца для простого проекта и до  полугода для сложного технического процесса. «Наш проект занял 4 месяца,  из них месяц ушел на тестирование, а 3 месяца мы работали над построением модели, анализом данных, над постановкой более четкой задачи», — пояснил Константин Горбач.

В итоге, получилось увеличить производительность на 5%, при этом заказчику не потребовалось нанимать новых людей и сотрудников, не потребовалось покупать новое оборудование.

Совет

Не пришлось даже менять технологический- и бизнес-процессы. Единственное, что пришлось сделать — научиться использовать данные, которые накапливались на предприятии.

И на их основе построить модель, которая точно выдает рекомендации, влияющие на рост производительности. 

Эти и другие проекты подробно обсуждаются на Russian Tech Week. Конференция проходит в Москве с 21 по 23 ноября.

Похожее

Источник: https://techfusion.ru/iskusstvennyj-intellekt-v-biznese-kejsy-abbyy-m-video-tsifry/

Как искусственный интеллект помогает бизнесу

Способность к обучению и отсутствие эмоций — главное преимущество ИИ в борьбе с рисками

Данных становится все больше, а принимать решения нужно все быстрее. IBM считает, что всего через пять лет бизнес не сможет принимать большинство важных решений, не прибегая к помощи когнитивных сервисов на базе искусственного интеллекта (ИИ).

PwC идет в своих выводах еще дальше: согласно их опросам, топ-менеджеры более 2000 крупных компаний уже сегодня в 41% случаев опираются на аналитические данные, полученные в результате использования технологий машинного обучения.

Управление рисками — не исключение.

Ручное управление

Современные компании сталкиваются более чем с 20 видами рисков — финансовых, технологических, юридических, временных и др. Ситуация риска предполагает несколько вариантов развития событий, можно выиграть или потерять.

Для управления риском выявляют значимые факторы, действуя по принципу «предупрежден — значит вооружен». Чем более качественно собирается ключевая информация, тем быстрее можно продумать выход из положения.

 Так, например, работают трейдеры на бирже: в реальном времени они ведут анализ данных с крупнейших мировых торговых площадок, отслеживают последовательности событий и определяют закономерности, которые могут привести к росту или падению цен на акции.

Профессии в финансовом секторе, связанные с принятием решений, находящихся в зоне риска, входят в тройку самых стрессовых: к ним, помимо уже упомянутых трейдеров, относятся риск-менеджеры и инвестиционные банкиры.

Укол иголки в стоге сена

Обратите внимание

Что отличает интеллектуальные системы риск-менеджмента от человека? Во-первых, они могут одновременно оценивать риски со всех сторон. Это важно, потому что незнание или игнорирование даже одного из аспектов зачастую становится тем кусочком «пазла», который рушит картину стабильности и процветания компании.

Американский банк Wells Fargo, входящий в первую тридцатку Fortune 500, был вынужден уволить 5,3 тыс. сотрудников за мошенничество и заплатить штраф $185 млн. Сотрудники открыли более 2 млн счетов и 500 тыс. кредитных карт без согласия клиентов.

Менеджеры Wells Fargo не учли потенциальные риски, заложенные в банковской системе поощрений: оценка эффективности сотрудников, премии и повышение зарплаты напрямую зависели от вновь выпущенных кредитных карт.

Во-вторых, интеллектуальные решения анализируют неструктурированные данные из самых разных источников с огромной скоростью.

Уже сейчас ИИ может справиться с большинством задач в десятки раз быстрее человека: проверить, соблюдает ли компания требования регулятора, обнаружить рискованные действия на фондовом рынке, найти финансовые нарушения.

Большой общественный резонанс вызвало дело Rolls Royce: преступные действия в компании впервые раскрыла система отбора и анализа документов на базе решения, использующего углубленную текстовую аналитику.

Всего за несколько месяцев программа проверила, сопоставила и нашла взаимосвязи более чем в 30 млн документов компании и помогла следователям выявить нарушения законодательства в 12 странах. На такое масштабное расследование рядовые юристы потратили бы несколько лет. Аналитики McKinsey полагают, что к 2025 году подобные системы будут проводить до трети всех корпоративных проверок.

Кредит по соцсетям

Искусственный интеллект эффективно работает на ключевых этапах оценки рисков — от сбора и анализа информации до разработки алгоритмов управления. Как это работает, можно понять на примере семантической технологии анализа и понимания текстов на естественном языке. Такая технология применяется при кредитном скоринге.

Платформа собирает информацию из клиентской заявки, документов и разных отраслевых баз (например, налоговой) и «рисует» портрет клиента — возраст, стаж работы, род деятельности. Затем ИИ обогащает его неструктурированными данными из соцсетей, поисковых систем, отраслевых баз и ищет потенциальные источники риска.

Например, определяет, не находится ли имущество клиента в суде. Единственный ли он владелец квартиры или машины. Есть ли у заемщика дети. Насколько надежны организации, в которых он работает. Получив всю информацию из разных источников, система определяет, насколько критично ошибочное решение.

Это позволяет банкам одобрять необходимое количество кредитов, при этом сохраняя минимальный уровень риска. Другой пример — мониторинг финансирования сомнительных операций. Такой сервис недавно запустила в работу Mastercard. Решение Decision Intelligence, основываясь на глубинном анализе поведения клиента, помогает определять, действительно ли он совершает транзакцию.

Важно

В основе лежат способности ИИ-систем к обучению, позволяющие распознавать признаки и сигналы мошеннических операций и даже предсказывать вероятность мошеннических действий до их совершения.

Предвидеть разрушения

Врачи уже используют ИИ, чтобы заранее обнаруживать риски для здоровья больных. В Philips разработали технологию, которая позволяет автоматически выявлять туберкулез на рентгеновских снимках грудной клетки.

Используя множество изображений для глубокого машинного обучения, специалисты научили ИИ находить у больного малейшие признаки туберкулеза на ранней стадии развития болезни.

Технологии помогают и коммунальным службам: например, компания HitBot USA создала робота для проверки миллионов водопроводных труб по всем США. Система определяет, в каких областях трубы больше подвержены старению и порче.

Для этого она изучает старые трубы, поднятые из-под земли ранее, оценивает динамику почвенных процессов, а также электромагнитное излучение от силовых линий. По оценкам компании, это позволит коммунальным службам страны сэкономить $400 млрд в год.

Как будут дальше развиваться технологии риск-менеджмента? Можно предположить, что люди все больше будут полагаться на ИИ. Инвестиционная компания Sanlam создает автоматизированный сервис на основе машинного обучения, который будет прогнозировать целевую доходность клиента с минимальными рисками.

Использование ИИ позволит полностью исключить человеческий фактор при выборе тех или иных инвестиций — в первую очередь эмоции.

В феврале разработчик информационных технологий для воздушного транспорта, компания SITA, объявил о планах по созданию технологии, которая будет заранее находить возможные сбои в расписании полетов — это помогает вовремя принять решение об организации альтернативных рейсов. По некоторым расчетам, это поможет авиакомпаниям сэкономить до $25 млрд в год.

Совет

Полиция Дубая будет использовать искусственный интеллект для прогнозирования преступлений. Алгоритм машинного обеспечения, проанализировав огромные базы данных о преступлениях, будет выявлять закономерности и показывать, в каких районах имеется наибольшая вероятность совершения преступления. Это позволит стражам правопорядка заранее высылать патрули в зоны риска.

Мастерство обучения

Источник: https://www.rbc.ru/newspaper/2017/04/13/58edfdeb9a7947b642aeffd9

Искусственный интеллект и бизнес: кто извлечет максимальную выгоду

Будущее, где человек идет рука об руку с искусственным интеллектом (ИИ), вдохновляет и пугает одновременно.

Футурист думает о том, как облегчить жизнь человека, а обыватель — о том, как он будет зарабатывать, если на рабочем месте его заменит робот. Однако новое исследование PwC способно развеять некоторые опасения пессимистов.

Да, ИИ негативно повлияет на некоторые секторы экономики, но в целом благодаря технологии появится столько же рабочих мест, сколько и исчезнет.

На ближайшее десятилетие AI станет главной рыночной тенденцией и возможностью для бизнеса. Его вклад в глобальный ВВП оценивается в 15,7 трлн долларов — по прогнозам PwC, благодаря искусственному интеллекту этот показатель будет на 14% выше к 2030 году. На увеличение производительности придется до 6,6 трлн долларов, на рост потребления — 9,1 трлн долларов, полагают аналитики.

Китай, который намерен стать лидером в сфере AI к 2030 году, почувствует наибольшую выгоду. Его ВВП может оказаться на 26% выше.

Неплохой потенциал и у Северной Америки — до 14 дополнительных процентов к ВВП.

Набольшую пользу от ИИ извлекут такие области, как розничная торговля, финансовые сервисы и здравоохранение.

Речь идет об увеличении производительности, повышении качества и потребления.

Если рассматривать ситуацию в целом, то ИИ находится на самой ранней стадии развития — хотя одни рынки и более продвинуты, чем другие. С макроэкономической точки зрения перед развивающимися странами открываются огромные перспективы: они могут совершить рывок и догнать более успешных соперников.

В чем заключается экономический эффект ИИ и откуда возникнут те дополнительные 15,7 трлн долларов?

Обратите внимание

1. Увеличение продуктивности за счет автоматизации бизнес-процессов (включая использование роботов и самоуправляемого транспорта).

2. Усиление существующих рабочих ресурсов с помощью ИИ (интеллект, который помогает и расширяет возможности человеческого мозга).

3. Увеличение спроса благодаря доступности персонализированных и/или оснащенных ИИ товаров/услуг.

Как уже было сказано, улучшение продуктов и услуг, его влияние на потребительский спрос, поведение и потребление внесут больший вклад в прирост ВВП, чем повышение продуктивности.

Это связано с тем, что высокое качество и персонализация будут привлекать людей, а также сделают их жизнь лучше. Например, ИИ может избавить вас от необходимости управлять автомобилем по пути на работу.

Еще один момент — рост потребления означает увеличение количества данных, а это больше инсайтов и больше возможностей для улучшения продукта.

Изучив предпочтения своих клиентов и предложив им индивидуальный подход, бизнес тем самым способен нарастить свою долю на рынке. Особенно это касается здравоохранения, автопрома и финансового сектора.

Читайте также:  Клеточные автоматы

Несомненно, развитие ИИ приведет к вымиранию некоторых профессий. В ряде производственных цепочек человек будет больше не нужен. В то же время искусственный интеллект запустит создание собственных производственных связей. Сдвиги с производительности и потребительском спросе также приведут к появлению новых рабочих мест, уверены эксперты.

Важно

Новый тип работников будет использовать креативное мышление и искать очередное применение ИИ. Кроме того, запуск, поддержка, управление и регуляция процессов, связанных с технологией, потребует наличия соответствующего персонала.

Ключевым фактором успеха выступает оперативность: чем быстрее бизнес освоит технологию, тем больше преимуществ получит и тем меньше отстанет от конкурентов. Это касается и тех сфер, которые ИИ затронет сильнее (транспорт, логистика), и тех, где проникновение технологии происходит относительно медленно (энергетика).

Аналитики PwC оценили потенциальное влияние ИИ на различные сферы. В первую очередь оценивалось, как скоро каждый сектор адаптируется и возьмет технологию на вооружение. Это может случиться в краткосрочной (менее 3 лет), среднесрочной (от 3 до 7 лет) и долгосрочной перспективе (не ранее чем через 7 лет).

Наибольшее влияние ИИ окажет на сферу здравоохранения и автопром. Речь идет о поставщиках медицинских услуг, фармацевтике, страховании в первом случае — и о ремонте, поставке запчастей, производстве комплектующих, повышении мобильности за счет «автопилотов» во втором. У обоих AI Impact Index составляет 3,7.

Меньшее влияние почувствуют финансовая сфера (3,3), транспорт/логистика (3,2), технологии/коммуникации/развлечения (3,1), ритейл (3), энергетика (2,2) и производство (2,2).

Для здравоохранения искусственный интеллект означает обработку огромных объемов данных, постановку более точных и ранних диагнозов, назначение индивидуального плана лечения, эффективную профилактику, предотвращение эпидемий.

В автопроме влияние ИИ сильнее всего проявится в каршеринге с использованием беспилотного транспорта, появлении полноценных ассистентов водителя, системах мониторинга за «внутренностями» авто.

Финансовая сфера выиграет от появления персонального планирования, борьбе с мошенничеством и отмыванием денег, полной автоматизации процессов.

Евгений Ломизе, директор по стратегическому развитию рекламных технологий «Яндекса»

Несмотря на то, что искусственный интеллект в рекламных технологиях не будущее, а реальность, не все пока готовы к глубокому взаимодействию с AI.

Маркетинг становится все более персональным, и искусственный интеллект помогает анализировать большой массив данных, забирая рутинную работу по обработке информации и поиску лучших решений для построения коммуникации с пользователем на себя.

Совет

В конечном итоге выиграют те сегменты, которые будут использовать AI, а проиграют те, кто будет сопротивляться новым технологиям.

Автоматизация в маркетинге уже идет, но это не значит, что роль маркетолога уходит на второй план. Скорее его роль конкретизируется. Он должен помочь сформулировать бизнес-цели рекламодателя, которые достигаются сейчас с помощью рекламной кампании, и транслировать эти бизнес-цели дальше в автоматизированные системы.

Чем более совершенным становится алгоритм, тем более человечным он становится. Это приведет к тому, что маркетолог в будущем будет взаимодействовать с машиной таким же образом, как он взаимодействует с коллегами на работе.

В этот момент умение четко формулировать цели бизнеса, доходчиво объяснить искусственному интеллекту задачи, будет играть решающее значение и влиять на конечный результат.

Михаил Кузьминов, Исполнительный директор Skytec Media

Это не революция, а эволюция, так что рынок никуда не денется и будет изменяться. Искусственный интеллект и машинное обучение вызывает высокий интерес уже сейчас.

Селлеры, агентства, клиенты, площадки, разработчики уже инвестируют в эту область деньги, ресурсы, время. Чем дальше будет происходить погружение, тем быстрее будут приживаться по-настоящему эффективные и работающие решения для рынка.

И рынок их безусловно примет на разных уровнях.

Все сегменты выиграют однозначно в большей или меньшей степени. Диджитал уже активно использует технологии для повешения эффективности. Наружная реклама внедряет собственные технологии на основании AI.

Следом можно ожидать видимых сдвигов на ТВ. Общий плюс для всех — сокращение времени на планирование, расчеты.

Как следствие — сокращение издержек, увеличение эффективности размещений, конверсии, точности таргетингов.

Обратите внимание

Уже сейчас технологии машинного обучения позволяют работать с нишевымм целевыми аудиториями, создавать и показывать пользователям релевантный креатив, создавать сайты. За этим последует полная автоматизация процесса медиапланирования в диджитале и наружной рекламе.

Всей отрасли безработица не грозит. Полностью заменить людей будет невозможно. Но ландшафт непременно изменится раз и навсегда.

В будущем, уверен, такой профессии, как медиапленер, в агентствах существовать не будет. Машинное обучение заменит традиционный человеческий подход к планированию.

Безусловно, это не вопрос ближайших нескольких лет, но через 5−7 лет все это может стать обыденной реальностью.

Владимир Морковин, Group Account Director MediaCom (холдинг GroupM)

Если коротко, то, на мой взгляд, искусственный интеллект является мощнейшим драйвером трех взаимосвязанных процессов в индустрии:

усиливается интеграция коммуникационных и аналитических решений агентства в бизнес клиента;

эти решения становятся все более высокотехнологичными, причем этот процесс подстегивают как предложения агентств, так и ожидания рынка;

трансформируется роль агентств и компетенции их специалистов.

Поэтому нет, безработица отрасли не грозит, так как с развитием технологий происходит и усложнение поставленных задач.

Важно

Для меня очевидно, что ИИ станет обязательным и всеобъемлющим инструментом для индустрии. Очень скоро мы будем воспринимать эти технологии такими же само собой разумеющимися, как Интернет, персональный компьютер и электричество.

Это кардинально изменит и сам рынок, и его процессы, поэтому невозможно сказать, кто выиграет больше. Однозначно можно ожидать, что аутсайдерами окажутся те, кто проявит излишний консерватизм и не успеет вписаться в новые реалии.

Я вообще не сторонник рассматривать рекламную индустрию изолированно, в отрыве от маркетинга и от бизнеса в целом, а уж дискуссия о роли искусственного интеллекта делает такую изоляцию абсолютно несостоятельной.

Лишь небольшой пример: Карта простуды Терафлю, проект, который MediaCom реализовал для GSK на базе Big Data и искусственного интеллекта. С одной стороны, это сервисный продукт для конечного пользователя, с другой — триггерная модель, позволяющая повысить эффективность медиаинвестиций.

Кроме того, на уровне коммуникаций Карта призвана усилить атрибуты лидерства и экспертизы в имидже бренда, а еще прогноз нашей модели позволяет клиенту лучше управлять поставками.

ИИ — гробовщик олдскульного маркетинга, который базировался на ТВ-рекламе, был очень простым и линейным.

Как выглядел идеальный процесс раньше? Провели U&A раз в три года (ну или как повезет), сделали сегментацию, выбрали наиболее приоритетный сегмент, выявили его инсайт, описали соц-дем, придумали сообщение, сняли ролик, определили ЦА для планирования, спланировали кампанию, запустили, отслеживаем аффинити и охват.

Если повезет, следим за brand health показателями, а раз в год — за сдвигом в имиджевых атрибутах. Теперь же мы хотим коммуницировать с разными сегментами, в разные моменты, транслируя сообщения, более релевантные разным барьерам и драйверам.

Совет

Причем даже нарезать сегменты мы хотим в разных плоскостях одновременно, и данные использовать не только и не столько из собственного исследования, а все, что доступны на рынке. Мы хотим видеть вклад таких коммуникаций непосредственно в продажи, причем на лету, и в режиме реального времени вносить коррективы. Новые технологии дают нам такие возможности, но не отменяют маркетологов и рекламщиков, а предъявляют к ним новые требования и ставят более сложные задачи.

Аналитика и прогнозирование выходят на принципиально новый уровень, дашборды и моделинг способны повысить качество управленческих решений.

Вычислительные мощности и возможности персонификации делают реализуемыми дискриминационные стратегии, когда, например, двум разным потребителям предлагается купить один и тот же товар, но по разной цене, при этом каждый будет считать предложение удачной сделкой.

Боты отлично справляются с ролью консультанта торгового зала (необязательно виртуального) и управляют репутацией бренда в сети. Пала последняя цитадель органического интеллекта — творчество. Теперь машины научились создавать баннеры, логотипы, писать тексты в заданной стилистике, придумывать ролики, сочинять музыку.

Все это инструменты, которыми маркетолог и рекламщик должен быть вооружен, уметь пользоваться и решать все более сложные задачи, повышая свою ценность для бизнеса.

Если нет, эти технологии работают против него.

Стало ли рекламщиков меньше с появлением компьютеров? А с появлением Интернета? Стоит ли сожалеть о том, кто не смог себя реализовать в рекламе, из-за того, что отказывался пользоваться электричеством?

Татьяна Ломтева, Business Development director в WaveMaker

Скорее, актуален вопрос, готово ли человечество к новым реалиям. Пока мы живем обычной, человеческой жизнью, ходим на работу, отдыхаем на даче, а кому повезло больше — на побережье какого-нибудь океана.

В массе своей мы воспринимаем ИИ как что-то, что позволяет чат-боту худо-бедно отвечать на наши вопросы или как «Каннский кейс» о том, как нейросеть создала рекламный ролик.

Обратите внимание

И, на мой взгляд, такое положение вещей нам (людям) достаточно комфортно и мы еще долгое время не выйдем за рамки нашей «человечности».

При всем этом нужно свыкнуться с мыслью, что технический прогресс не останавливается. В какой-то момент, по мнению некоторых ученых, технический прогресс станет настолько быстрым и сложным, что окажется недоступным для понимания.

К этому моменту произойдет полная интеграция человека с вычислительными машинами. Собственно, мы сами и будем вычислительными машинами с многократно увеличенными возможностями мозга.

Мы будем иметь ту же производительность, что и роботы, и нас вряд ли сократят.

Вернемся к реальности и заметим, что ИИ (в том виде, в котором существует сейчас) очень широко применяется во многих областях человеческой деятельности: в промышленности, банковской, биржевой сферах, медицине

и т. п.

Все это несет абсолютную пользу человечеству: на фоне ухудшающейся демографической ситуации и старения населения нам необходимо выживать, и роботы нам помогают, взяв на себя трудоемкие и сложные задачи.

Я не думаю, что в скором времени нас ожидает «Судный день от Sky Net».

Технологии И И плавно входят в нашу жизнь и обиход в разных ипостасях, мы сами, как и индустрия, воспринимаем это как должное и должны извлекать максимум пользы из современных технических возможностей.

Мы — люди, и я не думаю, что в ближайшем будущем наступит момент, когда робот-клиент и робот-медиадиректор агентства Х сядут вечерком в приятном кафе и выпьют по бокалу вина за обсуждением рабочих моментов.

Юрий Лысенко, директор по организационному и стратегическому развитию коммуникационной группы Dentsu Aegis Network

AI — независимо от индустрии, в которой его пробуют применить — решает две основные задачи: автоматизация рутинных операций и предсказание тех или иных событий. Причем наибольший эффект достигается при соединении этих двух направлений.

Важно

Поскольку в рекламной индустрии доля человеческого труда в затратах на продукт больше 80%, а правильная персонализация предложения повышает вероятность конверсии в покупку, успешное применение AI позволит драматически сократить издержки процесса с одной стороны и ощутимо повысить результативность кампаний — с другой стороны.

И даст возможность маркетологам сфокусироваться на более творческой части процесса, которую AI в ближайшие годы заменить не сможет. Стоит относиться к искусственному интеллекту не как к конкуренту, а как к союзнику. AI сделает работу человека проще, эффективнее и интереснее, как когда-то это сделали интернет и компьютеры.

Как и в других индустриях, примерно половина эффекта от применения AI придется на повышение производительности труда: медиапланирование и закупка рекламы станут гораздо более эффективными, уйдут сверки, документооборот и сбор отчетности, часть аккаунтинга будет происходить при помощи ботов. Другую половину сформирует изменение модели потребления за счет высокой степени персонализации предложения, которую делает возможным применение AI. По сути, именно широкое применение AI позволит, наконец, сделать рыночную мантру marketing-of-one реальностью.

Хотя разговоров о применении AI для решения задач рекламного рынка — как шума вокруг блокчейна полгода назад, успешных приложений пока не так много. В основном это предиктивная аналитика в CRM-системах, рекомендательные движки разного рода и автоматизация простых операций по генерации и модерации контента.

Однако рекламный рынок обладает не менее высокой готовностью к применению AI, чем те же финансы или страхование. Так что ждем прорыва в ближайшие 3−5 лет, прежде всего в сегментах, связанных с созданием контента, перформанс рекламой и мобилити.

Больше всего выиграют бренды, которые смогут соединить сразу несколько emerging технологий и реализовать по-настоящему персонализированные продукты — а также те игроки рекламного рынка, которые образуют с ними единую экосистему для сбора инсайтов о требуемых характеристиках продукта, продвижения его в подходящих именно этому покупателю каналах, конверсии в покупку и дальнейшее послепродажное сопровождение.

Хочу отметить, что для AI крайне важны данные, на основании которых он учится и принимает решения. Тут вспоминается недавний эксперимент MIT, который показал, что нейросети так же легко учатся психопатии, как и распознаванию кошечек. Вопрос в обучающем датасете.

Качественных датасетов все еще очень мало, а те, что есть, чаще всего в закрытом доступе. Поэтому настоящий ренессанс AI начнется тогда, когда локомотивы индустрий начнут публиковать открытые датасеты, чтобы молодые талантливые стартапы учили на них свои нейросети, проверяя гипотезы и предлагая решения, которые станут новыми отраслевыми стандартами.

Совет

Мы в DAN активно экспериментируем с AI для автоматизации процессов: от медиапланирования до корпоративного бота, помогающего организовывать встречи, заказывать переговорки и пропуска. А наши офисы в Японии, США и Бразилии активно осваивают robotic process automation для того, чтобы освободить людей от рутины и бесконечных переработок.

Источник: https://news.rambler.ru/other/40479518-iskusstvennyy-intellekt-i-biznes-kto-izvlechet-maksimalnuyu-vygodu/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector