ML-модель — это искусственный интеллект, который автоматизирует рабочие процессы.
Модель подойдет для:
-
финансового сектора (банки, страхование, инвестиции). К примеру, для банков AI проводит скоринг клиентов, а если вы инвестор, то можете внедрить алготрейдинг (это быстрый и удобный способ торговать и заключать сделки)
-
e-commerce и ритейла. AI прогнозирует спрос на товары, а вы обновляете склад и заказываете нужное количество продукции
-
маркетинга и рекламы. Для таргетинга, контекстной рекламы и тп. искусственный интеллект за вас настроит кампанию и будет отслеживать ее динамику
-
логистики и транспорта. AI подберет комфортный маршрут, а также учтет погодные условия и другие дорожные факторы (по этому принципу ездят автомобили TESLA)
-
производства (индустрия 4.0). AI автоматизирует рутинные процессы. Например, датчик отслеживает работу станков (или других приборов), анализирует информацию и в случае возможной поломки предупредит вас.
Искусственный интеллект облегчает вам работу, ведь задачи выполняются быстрее обычного. В общем и целом — высокий кпд. Удобно? Думаем, да.
Но внедрение AI в бизнес — процесс небыстрый. И вот почему:
1. ML-модели нужно время на разработку и тестирование
Интеграция — важный, но долгий процесс. К сожалению, искусственный интеллект не выдаст вам супер-мега результат спустя две недели. Тут как с маленьким ребенком, который учится ходить. Сначала он ползает. Его ноги и руки становятся сильнее. Он пытается привстать, держась за опору. Учится ловить равновесие. Проходит время, сил в мышцах становится больше, ребенок уже уверенно ходит, но держась за диван. И в какой-то момент он делает первый шаг, затем второй, третий. И вот уже он ходит и бегает по дому. Искусственный интеллект учится точно так же.
В процесс обучения AI входит:
-
сбор и подготовка данных (1-3 месяца). Сложности добавляют «грязные» данные (неверная информация), которые нужно чистить.
-
обучение и тестирование (2-6 месяцев). Подбираются алгоритмы, настраиваются гиперпараметры, проводится тестирование.
-
валидация (1-2 месяца). Проверка модели на тестовых и реальных кейсах бизнеса. Изучается корректность работы AI.
-
интеграция в продакшен (от 2-ух недель до нескольких месяцев). Модель внедряется в бизнес, подключается API и проводятся A/B-тестирования.
На примере это выглядит так: компания хочет знать примерный приток клиентов. Запустили ML-модель и думали, что через месяц будет результат. В итоге ушло 6 месяцев на сбор, обработку данных, обучение, тестирование и валидацию. Плюс, понадобилось 2 месяца для настройки и интеграции модели в процесс. Итого 8 месяцев ушло на запуск.
ML-модели нужна база данных, чтобы обучаться
Загружаем в систему информацию, чем больше, тем лучше. Подгружаем актуальные данные для развития модели. Делаем все по правилам и искусственный интеллект работает как нам нужно. Но есть проблема, которая вредит работе. Дело в информации — она должна быть качественной. Любые некорректные данные сделают ML-модель бесполезной, система будет выдавать ложные сведения, расчеты и тп.
Пример: маркетологу из e-commerce нужно узнать спрос на товар. На основе характеристик клиентов (посещение сайта, покупки, поведение) система анализирует метрики, перебирает информацию и выдает результат. У нас это статистика спроса на товар. Допустим, исходные данные содержат ошибку — это может быть устаревшая информация о пользователях или ошибка системы при обновлении, либо возникла аномалия, когда объединяли данные из разных источников. Из-за этого некоторые товары могут продаваться «отрицательным» количеством. Как итог — система покажет неверный прогноз на спрос. В таких случаях данные требуют дополнительной проверки и чистки.
Итак, запоминаем. Искусственный интеллект будет вам в помощь, если — загружена корректная база данных, информация обновляется и ее объема достаточно. Чем больше данных, тем лучше модель.
ML — это не «настрой и забудь»
Мы понимаем, что хочется, чтобы система сама работала, сама следила за собой и приносила результат на блюдечке. Так оно и будет, но если за ней следить.
Ожидается, что модель работает без вмешательства, даёт точные прогнозы вечно — но это ложное ожидание. На деле все иначе.
Что нужно учитывать?
-
Data Drift и Model Drift — данные и поведение пользователей изменяются (модель теряет точность).
-
Мониторинг производительности — проверка качества предсказаний.
-
Обновление — переобучение модели на новых данных.
Пример:
Банк внедрил модель для скоринга клиентов. Через год её точность снизилась, потому что поведение клиентов изменилось (например, появилось больше онлайн-платежей). Важно следить за параметрами, чтобы вовремя исправить проблему.
4. Интеграция AI в процесс
Ожидается, что ML-модель легко подключается и сразу приносит прибыль.
Из текста выше мы постарались объяснить, что настройка искусственного интеллекта — процесс небыстрый. Но в этом и суть, чтобы качественно настроить систему, которая будет помогать вам.
Интеграция AI в бизнес — это связка искусственного интеллекта с текущей IT-системой компании.
Помимо создания ML-модели, нам нужно подключить ее к рабочим процессам.
Что учитывается:
-
Формат данных — модель должна получать и отдавать данные в совместимом формате.
-
Скорость работы — если ML-алгоритм обрабатывает запрос 30 секунд, а бизнесу нужно 1 секунду, модель будет бесполезной.
-
Гибкость — это корректировка системы без остановки рабочих процессов.
Для наглядности — ритейлеру нужны данные о спросе товара. Представим, что это срочно. Он заходит в систему и грузит статистику. Ритейлеру вот-вот надо отправить файл по закупке на следующий месяц, но система долго прогружает отчет. Итог — человек в напряге, система тормозит, закупку отложили на следующий день. Это один из примеров о важности быстрой работы программы. От этого зависят последующие действия в бизнесе.
Если система сделана правильно, то и проблем с загрузкой не будет — все счастливы.
Можно подумать, что пример выше отпугнет компанию от идеи внедрения AI. Это не так. Мы просто показываем, что важно уделить процессу достаточно времени на разработку и далее следить за системой.
5. Стоимость и рентабельность AI
ML-модель — это инвестиция в текущие задачи. Она требует вложений в инфраструктуру и специалистов, которые ей занимаются. В это входит:
-
стоимость хранения и обработки данных (Cloud/On-premise).
-
расходы на разработку и поддержку (Data Scientists, MLOps-инженеры).
Пример из ритейла:
Мы закупаем товар. Нам нужно узнать количество товара при котором не будет излишков или дефицита. Внедряем ML-модель, которая прогнозирует спрос.
Что спрогнозировала система:
SKU |
Прогноз спроса (на след. неделю) |
Текущий остаток |
Рекомендация |
TSH-W-M |
120 |
100 |
Заказать 20 |
TSH-B-L |
50 |
70 |
Не заказывать |
TSH-R-S |
200 |
50 |
Заказать 150 |
Мы видим то количество товара, которое нам нужно заказать, а какой товар не стоит закупать. Система посчитала все за нас (и это было быстро).
Плюсы работы с AI:
-
сокращаются излишки на складе.
-
увеличиваются продажи счёт доступности товаров.
-
низкие затраты на логистику из-за точного планирования.
6. Обучение команды работе с AI
Искусственный интеллект — это инструмент, а мы им пользуемся и с ним нужно научиться работать.
Система быстрее справляется с задачами, но при этом мы должны понимать почему вот тут она посчитала так, а здесь по-другому.
Разберем это на примере (спойлер — текста будет много, но вы держитесь).
Компания внедряет МL-модель для персонализации рекомендаций на сайте. Далее, мы учим сотрудников работать с AI. В этот этап входит:
-
узнать и понять устройство ML-модели. Что делает система? Анализирует поведение пользователей и предсказывает, какие товары их заинтересуют. Какие данные она использует? Историю просмотров, покупки, добавления в корзину, возраст, регион и т. д. Как интерпретировать предсказания? Уметь оценивать данные и признаки, влияющие на решения, от которых зависит результат.
-
научиться пользоваться инструментами системы. Мы должны знать, как загружать новые данные. Уметь корректировать алгоритм (например, исключить сезонные товары из персонализации). Понимать, как анализировать точность рекомендаций — допустим, система показала товар пользователю, который с большей вероятностью купил бы товар и как итог — товар куплен. В цифрах это могло быть так — вероятность покупки 85%, а покупка действительно происходит в 80% случаев.
-
оценивать эффективность модели. Мы отслеживаем конверсию из рекомендаций (как система влияет на нашу выручку). Проводим A/B-тестирование и выбираем лучшую модель для работы.
Подытожим — чтобы все работало как часы, нужно знать, как эти часы устроены и понимать сколько времени показывает стрелка.
Как понять, нужна ли ML-модель компании? Ответьте на вопросы:
-
ML-модель решает реальную проблему?
-
Готовы ли клиенты/сотрудники пользоваться ML-моделью?
-
Принесёт ли ML-модель прибыль или другие выгоды компании?
Надеемся, что статья познакомила вас с ML-моделью. Мы попытались рассказать про интеграцию системы в работу, как проходит этот процесс и сколько занимает времени. Задача текста разрушить ложные ожидания от работы системы, чтобы вы могли принять обоснованное решение — нужна или нет модель вашему бизнесу.
Автор: Marshall_8