По данным исследования Tadviser, уровень проникновения ИИ-решений в российских компаниях ежегодно растет. Я, Сергей Терёшкин, вместе с экспертом по разработке цифровых продуктов и сервисов Михаилом Ткаченко, попробовал разобраться, может ли российский бизнес заработать на нейросетях, или пока это только помощник в выполнении рутинных процессов. В 2022 году ИИ-отрасль в России выросла на 20%. Наиболее активно внедряют и применяют решения с искусственным интеллектом в B2B секторе российские банки, телекоммуникационные компании, ритейл, нефтегаз и промышленность. В В2С-сегменте наиболее используемым типом решений на базе ИИ являются виртуальные помощники, или чат-боты (для обслуживания клиентов). По данным АНО «Цифровая экономика», чат-боты помогают ритейлерам уменьшить расходы на взаимодействие с клиентами до 70%. На втором месте — предиктивная аналитика для задач персонализации предложения или сервиса. Чаще всего ИИ используют в бизнесе для следующих задач.

Автоматизация процессов

Нейросети могут применяться для автоматизации бизнес-процессов. Это позволяет сократить время и затраты на выполнение задач. ИИ широко используется в следующих областях.

• Обработка данных. Нейросети могут применяться, например, при анализе финансовых отчетов или данных о клиентах. Они могут быстро классифицировать информацию и определять наиболее важные показатели.
• Анализ рынка и прогнозирование его изменений. Например, ИИ помогает определить наилучшие стратегии продаж или выбрать наиболее перспективные рынки для расширения бизнеса.
• Прогнозирование спроса на товары и услуги. Нейросети анализируют данные о продажах, ценах, сезонности и других факторах, которые влияют на спрос.
• Автоматическое управление производством. ИИ собирает и анализирует данные о производственных операциях и определяет оптимальные параметры производства.
• Оптимизация логистики. Нейросети анализируют информацию о поставках, складировании и транспортировке товаров и определяют наиболее эффективные маршруты доставки.

В 2020 году «Лента» интегрировала автоматизированную систему прогнозирования спроса на товары. Она позволила повысить точность планирования запасов, избежать затаривания складов, а также снизить возможные товарные потери.

Улучшение качества продукции

Нейросети могут на основе анализа изображений и видеоматериалов:

• улучшить контроль качества за счет обнаруженных дефектов и несоответствия стандартам качества;
• выбрать наиболее привлекательные дизайн и функциональность;
• оптимизировать производство, определив его оптимальные параметры и улучшив качество продукции;
• повысить характеристики упаковки, выбрав наиболее эффективные способы упаковки и защиты продукции во время транспортировки.

Компания Mars организовала контроль внешнего вида конфет M&M: когда конфета проходит через конвейер, используется технология распознавания изображений для помощи работникам в определении «пригодности» конфеты.

Оптимизация маркетинга

ИИ активно применяется для оптимизации маркетинговых кампаний путем анализа данных о поведении потребителей и прогнозирования их предпочтений. Вот несколько примеров.

• Анализ данных о поведении потребителей. Например, история покупок, предпочтения по категориям товаров, местоположение и т.д. Это позволяет бизнесу лучше понимать своих клиентов и создавать более персонализированные маркетинговые кампании.
• Прогнозирование предпочтений потребителей. В этой работе ИИ использует исторические данные. Так бизнес может предсказывать, какие продукты будут популярны среди клиентов в будущем, и разрабатывать соответствующие маркетинговые стратегии.
• Определение целевой аудитории на основе данных о поведении потребителей и демографические характеристики.
• Оптимизация ценовой политики. ИИ анализирует информацию о покупателях и конкурентной среде.
• Мониторинг результатов маркетинговых кампаний с целью определения наиболее эффективных стратегий продвижения товаров и услуг.

PepsiCo использует искусственный интеллект в маркетинге. Он помогает контролировать качество персонализированной цифровой рекламы. В частности, вместе с CreativeX разработаны алгоритмы, которые проверяют каждую единицу рекламы, чтобы убедиться, что она соответствует так называемым «золотым правилам». Например, что логотип бренда виден или посыл ясен даже без звука.

Улучшение обслуживания клиентов

Нейросети могут использоваться для улучшения обслуживания клиентов путем анализа обратной связи от клиентов и определения наиболее часто возникающих проблем.

• Прогнозирование потребностей клиентов на основе данных об их поведении.
• Оптимизация процессов обслуживания, таких как: обработка запросов, решение проблем и удовлетворение жалоб. Они могут помочь компаниям ускорить процессы обслуживания и повысить уровень удовлетворенности клиентов.
• Улучшение качества обслуживания по результатам анализа обратной связи от клиентов и определения наиболее часто возникающих проблем.
• Создание персонализированных предложений для клиентов на основе их истории покупок и предпочтений. Компания сможет предложить более релевантные товары и услуги, повысить продажи и уровень удовлетворенности клиентов.

Весной 2023 года онлайн-платформа Lamoda объявила о запуске бета-версии инструмента, который с помощью искусственного интеллекта поможет визуально подобрать одежду и обновить гардероб. Чтобы воспользоваться помощником, пользователю нужно перейти в определенную категорию товаров и нажать на баннер визуального поиска.

Создание новых продуктов

ИИ помогает предприятиям в разработке новых продуктов путем анализа данных о потребительских предпочтениях и прогнозирования спроса на новые продукты.

Компания Procter & Gamble использует ИИ для создания рецептуры моющих средств по заданным параметрам. С помощью цифровых двойников и 3D-моделирования компания ускорила разработку моющих средств на 70%. Например, если необходимо снизить пенообразование в средстве для мытья посуды, можно попросить искусственный интеллект рекомендовать новые составы с учетом этого запроса.

Безопасность

Искусственный интеллект может помочь бизнесу в сфере безопасности путем анализа данных (видеозаписи с камер наблюдения, данные о доступе и событиях в системах безопасности) и прогнозирования угроз. Например, анализировать данные о прошлых инцидентах и определять наиболее вероятные сценарии развития событий.

В платформе страхования грузов «Цунами» встроен модуль «Антифрод», который собирает данные о полисах страхования и компаниях: о типе груза, судебных тяжбах перевозчика, рисках, статистике по претензиям. Если нейросеть видит какие-то отклонения или подозрительные операции, она предупреждает об этом. По данным платформы, ИИ работает в 27 раз эффективнее, чем сотрудники служб безопасности страховых организаций.

HR-задачи

ИИ применяется в сфере HR для:

• автоматизации процессов найма. Сюда входят поиск кандидатов, оценка резюме и проведение скринингов (первичных интервью). Так нейросеть сокращает время и затраты на найм новых сотрудников и повышает его эффективность;
• оценки персонала на основе данных о производительности, компетенциях и личностных характеристиках. Руководитель, получив информацию о наиболее эффективных сотрудниках, разрабатывают индивидуальные планы развития, принимает важные кадровые решения;
• управления персоналом. ИИ, анализируя информацию об эффективности сотрудников, предлагает наиболее эффективные методы управления персоналом.

На платформе Сбера для управления персоналом «Пульс» есть нейросеть, которая умеет выявлять стресс и выгорание у сотрудников. Она следит за загрузкой команды и анализирует большое количество факторов, видит отклонения в поведении. Инструмент сокращает отток кадров на 10% в год.

А VR-тренажёры, которые сочетают в себе искусственный интеллект и виртуальную и дополненную реальность, помогают обучать сотрудников работе со сложным промышленным оборудованием

Перспективы для бизнеса в заработке на нейросетях

Сейчас в России глубоким внедрением ИИ занимаются крупные компании, которые готовы тратить значительные бюджеты на разработку и внедрение. Также у них есть большие данные, которые нужно анализировать и обрабатывать.

ИИ позволяет компаниям сократить расходы и увеличить прибыль за счет улучшения точности прогнозирования, оптимизации процессов, повышения производительности и снижения рисков.

В ближайшем будущем можно ожидать еще большего развития ИИ в таких областях, как машинное обучение, робототехника, медицина, транспорт, экология, торговля, безопасность. Кроме того, он будет использоваться для расширения возможностей виртуальной реальности, создания автономных автомобилей и развития облачных технологий.

В свою очередь, государство уже думает, как регулировать зарождающуюся сферу ИИ.

«Действительно серьезный заработок в нейросетях — это либо вы их делаете, либо вы их внедряете, либо придумали, как их применить. То есть используете инструмент. Пока нейросети применяются для оптимизации больших бизнесов. Но постепенно их адаптируют и под средние. Мы делаем ставку на то, что нейросети будут доступны для внедрения в более мелкие процессы маленьких компаний»

эксперт по разработке цифровых продуктов и сервисов Михаил Ткаченко

Получить больше информации можно, посмотрев интервью с Михаилом Ткаченко по ссылке и в его телеграм-канале.