Искусственный интеллект в действии: как умные алгоритмы помогают улучшать бизнес-процессы

Искусственный интеллект в действии: как умные алгоритмы помогают улучшать бизнес-процессы

Благодаря работе искусственного интеллекта бизнес получает реальную основу для принятия правильных и оперативных решений — цифры, критерии, рекомендуемые действия. И это позволяет улучшать и развивать бизнес-процессы, повышать прибыльность. О том, как внедрение и использование искусственного интеллекта в бизнесе влияет на разные процессы, стоит ли доверять интеллектуальным системам и как компании уже его их используют, расскажем в статье.

Как работает искусственный интеллект

Применение ИИ в бизнесе — это возможность переложить на машины утомительную деятельность по обработке больших данных, прогнозированию решений и составлению отчётов. Любой сервис на основе искусственного интеллекта становится умным в результате машинного обучения: используя заданные алгоритмы он собирает информацию, анализирует её, определяет закономерности, классифицирует данные и формирует выводы.

Преимущества и возможности искусственного интеллекта уже активно используют в таких процессах:

  1. Обеспечение кибербезопасности (защиты от кибермошенников и фишинговых программ).

    Сервисы, основанные на ИИ, отслеживают необычное поведение программ, файлов, сравнивают с поведением безопасных ресурсов, блокируют подозрительную активность. Так компании защищаются от утечки данных и мошенничества.

  2. Продажи и прогнозирование спроса.

    На основе чеков и другой покупательской информации компьютер может выяснить:

    • Какие продукты являются самыми востребованными.
    • Что складывают в корзину покупатели определённой возрастной категории.
    • Что чаще покупают вместе с каким-то исследуемым продуктом.
    • Как меняется спрос.
    • Как покупатели реагируют на акции.

  3. Обслуживание клиентов.

    Службы поддержки и консультационные отделы раньше решали все вопросы клиентов компаний, от самых простых до требующих глобальной проработки. При этом сложные вопросы могли долго ожидать своей очереди из-за мелких проблем, решающихся в два счёта. Теперь же службам помогают боты (голосовые помощники), которые умеют вести сложные диалоги и обрабатывать десятки звонков в минуту. Боты автоматически провожают клиента к решению его вопроса, если он стандартный. А операторы берут на себя только те вопросы, которые бот решить не в силах. В результате бизнес экономит на трудовых ресурсах, а вопросы решаются значительно быстрее и эффективнее.

Искусственный интеллект — это волшебная палочка для бизнеса?

Да, но только при осознанном участии предпринимателя. IT-компании могут предложить бизнесу много готовых решений на основе искусственного интеллекта. Но без взаимодействия с человеком ИИ не сделает в один момент бизнес прибыльным. Сначала необходимо поставить цель, дать ИИ задачу и только потом использовать его на полную мощь. Цель задаёт предприниматель, он сценарист, а искусственный интеллект — режиссёр. И если сценарий будет безупречным, шанс на успех режиссуры увеличивается.

Какие цели могут быть:

  • Улучшение маркетинговой стратегии через анализ интересов клиентов.
  • Повышение качества и оперативности процессов через тестирование разных подходов.
  • Выявление потребности в усилении ресурсов компании через изучение текущих процессов.
  • Определение ведущих направлений через исследование спроса.

Имея конкретную цель, искусственный интеллект:

  • Соберёт и приведёт к общему знаменателю данные из разных источников.
  • Выдаст чёткую аналитику.
  • Сформирует прогнозы.

Практика внедрения искусственного интеллекта в бизнес российских компаний

Голосовой помощник

Интересной статистикой делится сеть пиццерий «Додо Пицца». Внедрение робота, который отвечает на звонки и обрабатывает обращения клиентов, без трудностей не обошлось: неоднократно приходилось дорабатывать скрипты. Но по итогам первого месяца было обработано 250 тысяч звонков, причём в 97 % случаев — успешно. В 2021 году компания благодаря роботу стала экономить более 1 млн рублей в месяц на обработке входящих звонков, а клиенты стали тратить меньше времени в ожидании ответа оператора. Те вопросы, которые можно решить без оператора, например, изменение способа оплаты, отмена заказа, предоставление информации о сделанном заказе, робот берёт на себя.

Компьютерное зрение

Крупнейший российский ритейлер Х5 Retail Group использует технологии компьютерного зрения. Искусственный интеллект распознаёт фото- и видеопотоки с целью повышения доступности товаров на полках. Как это происходит: камеры в магазине направлены на стеллажи и фиксируют пустые места. Компьютер обрабатывает фото и видео, распознаёт товары, определяет необходимость заполнения и привлечения для этого персонала. Работники магазина получают точную информацию по ассортименту и выкладке. Система распознаёт любые товары на полках с точностью более 95 %. А скорость формирования отчёта составляет от 10 до 30 секунд.

Чат-бот контакт-центра

В Wildberries искусственный интеллект «Ева Вайлет» отвечает на 6 из 10 сообщений пользователей. По словам представителей маркетплейса, для них развитие ИИ и роботизация контакт-центра — один из важнейших проектов в 2021 году. Чат-бот запущен ещё 3 года назад, но эффективно он стал работать с момента последней прокачки. В 2021 году контакт-центр WB получил более 12 млн запросов от покупателей, и чат-бот обработал около 58 %.

Помощник бухгалтера

Сеть «Леруа Мерлен» внедрила программных роботов для автоматизации сравнения и обновления цен на мебель. Такое решение было необходимым, так как обрабатывать информацию от 1,6 тыс. поставщиков тяжело. Реализованный робот распознаёт в документах суммы, даты, штрихкоды и артикулы товаров, а затем вносит корректировки в учётную систему. «Леруа Мерлен» отмечает ускорение процессов в 4 раза. Благодаря качественной роботизации существенно увеличилась скорость обработки документов и согласования с отделом закупок, упростился менеджмент этого бизнес-процесса. Теперь 10 % вычитки и сверки цифр выполняют бухгалтеры, а 90 % — роботы.

Искусственный интеллект для поиска нефти

В 2019 году «Газпром нефть» впервые успешно применила машинное обучение для поиска скрытых запасов нефти. ИИ предсказал участки залежей нефти, которые исследователи не могли определить традиционными методами. Первое испытание на Ямале дало дополнительный приток нефти в пределах 70 баррелей в сутки. При этом себестоимость извлечения нефти составила всего $1,5 за баррель, и разработка технологии окупилась по итогам пилотного проекта.

Вывод

Как видно, использование ИИ в бизнесе даёт большие возможности для развития самых разных бизнес-процессов и компании в целом. И это не модное веяние, а реальная необходимость в условиях, в которых компании работают сейчас. Особенно это касается сферы продаж.

Источник: esphere.ru