Технологии искусственного интеллекта охватили все сферы бизнеса, от крупных корпораций до ритейла. Согласно прогнозам сервиса маркетинговых исследований Research&Markets, за три года расходы на ИИ в B2C-секторе вырастут до 5 млрд $, а через 15 лет вложения дадут рост прибыли на 60 %. В этой статье расскажем об ИИ-технологиях, которые уже реализованы и показали эффективность. А значит, их можно применять в новых сферах.
Зачем интеллектуальные технологии деловому миру
По версии Collins English Dictionary, запрос «AI» оказался самым популярным в 2023 году. Интеллектуальные технологии захватили все сферы человеческой жизни. Продажи и маркетинг, разумеется, не остались в стороне. Компании встраивают нейросети в бизнес–процессы, чтобы улучшить производительность и повысить прибыль.
Какие задачи поручают ИИ уже сегодня:
-
Автоматизация и оптимизация процессов. Технология занимается трудоёмкими рутинными задачами, связанными с заполнением форм, сортировкой счетов, поиском определенных сведений. Например, французская компания Schneider Electric использовала интеллектуальный метод, чтобы избавиться от рутины при подготовке документов. В результате удалось освободить время сотрудников на более полезную работу, и это повысило удовлетворённость клиентов.
-
Обработка данных. Возможности нейросетей применяют в самых разных сферах, например, для поиска и анализа сведений в текстах, мониторинга социальных сетей, в автоматических переводчиках, алгоритмах распознавания речи, в других сферах, где нужно быстро перелопатить огромный объём информации.
-
Защита от утечки данных. Благодаря огромному быстродействию системы на базе ИИ помогают отслеживать трафики передачи информации, упреждать угрозы, быстрее и точнее реагировать на инциденты. Кроме того, умные решения обеспечивают почти безошибочную идентификацию пользователей с помощью поведенческой биометрии.
-
Составление прогнозов на тренды, спрос, поведение целевой аудитории. Алгоритмы машинного обучения могут не только мониторить данные, но и выявлять закономерности. Одни лучше работают с информацией из прошлого, другие качественнее анализируют настроения рынков. При объединении систем повышается качество прогнозирования.
-
Улучшение обслуживания. Сфера услуг работает в нескольких направлениях. С одной стороны, автоматизированные алгоритмы высвобождают время персонала для прямого общения с клиентами, с другой — внедрение чат–ботов делает первичный контакт более продуктивным. Например, входящие запросы быстрее перенаправляются специалистам, и в результате позвонивший скорее получает ответ. Кроме того, умные технологии анализируют интересы покупателей, подсказывая товары, которые его могут заинтересовать.
Помимо прикладной функции помощника у ИИ есть важная презентационная задача. Компании, использующие нейросети в работе, укрепляют собственный имидж и значимость в глазах клиентов. В крупном бизнесе так поступают практически все, но в малом и среднем ситуация иная. И те, кто начинают первыми, в разы усиливают конкурентную позицию.
Тут велик соблазн объявить себе локомотивом клиентоориентированного AI, как это сделал Amazon, предложивший новую функцию обслуживания.
Покупатели просто брали нужные товары и направлялись к выходу. Кассиров, продавцов и охранников не было, а деньги списывали с помощью датчиков через аккаунт в Amazon. Пилотные магазины ИИ-обслуживания открылись в 2016 году. Правда, в 2024 году выяснилось, что вместо ИИ в далёкой Индии сидел целый штат сотрудников, которые следили за каждой покупкой, а затем в ручном режиме выбивали чеки.
Amazon придумали классную идею, но она оказалась слишком сложной для реализации, поэтому пришлось искать «традиционный» выход с индийскими сотрудниками и сосредоточить усилия на более простой задаче — умных корзинах для покупок. Вероятно, здесь будет работать настоящий искусственный интеллект.
Цифры и факты
О неограниченных возможностях искусственного интеллекта свидетельствуют исследования, проведённые консалтинговой компанией «Яков и партнёры». Если разделить ИИ по «сферам влияния», выходит, что их используют::
-
31% компаний в ИТ;
-
49% брендов в области, связанной с исследованиями и разработками;
-
54% бизнеса в секторе поддержки клиентов;
-
64% компаний в маркетинге и продажах.
По мнению 94% опрошенных, расходы на адаптацию интеллектуальных технологий к бизнес–процессам уже приносят свои плоды. Первые результаты подтолкнули половину компаний перенаправить до 5% бюджетов на цифровизацию и нейросети. Каждая пятая организация привлекает ИИ для решения текущих задач.
Ожидается, что общемировой объём рынка искусственного интеллекта за 8 лет вырастет с $621,19 млрд до $2740,46 млрд. Ожидаемый среднегодовой темп — 20,4%. Перспективы в России также вызывают оптимизм: к 2028 году экономический потенциал ИИ выйдет на уровень 22–36 трлн ₽.
Как трансформируется рынок труда
Наша реальность меняется буквально на глазах:
-
За 25 лет с 1993 по 2022 год быстродействие компьютеров возросло в 10 млн раз.
-
К 2025 году общая ёмкость хранимой информации достигнет 175 ЗБ (1 ЗБ — 1021 байтов). Если бы всё это можно было уместить на DVD, то «стопка» обогнула бы Землю по экватору 22 раза.
-
С 2022 по 2025 год объём данных, созданных интеллектуальной технологией, увеличится в 1000 раз.
ИИ уже «трудится» вместе с нами, повышая продуктивность компаний и освобождая персонал от рутинных операций. Ожидается, что от выполнения команд, отправленных человеком, технология перейдёт к самообучению, то есть будет самостоятельно ставить себе задачи и находить оптимальные решения. Такой ценный «сотрудник» — находка для любого предприятия. Со временем он будет способен заменить десятки и сотни людей.
А что будет с людьми — второй вопрос. На первый взгляд, рабочие места должны сокращаться, но это не так. Обсуждения на Всемирном экономическом форуме показали, что к 2025 году нейросети упразднят 75 млн вакансий за счёт автоматизации. НО! Этот же самый процесс создаст 133 млн позиций. В ближайшие годы будет расти потребность в специалистах машинного обучения, аналитиках данных. Подобная трансформация рынка труда открывает новые возможности и для сотрудников, и для работодателей.
Какие изменения происходят в банковской сфере
Главная цель ИИ — сделать процессы быстрее, проще, качественнее. В финансовом секторе эти задачи переложили на предикативные модели, способные анализировать будущее. Для того чтобы справиться с работой такого порядка, необходимо выявить значимые параметры и отследить их влияние до определённого момента времени. Проанализировать настолько огромные объёмы данных человеку не под силу, поэтому привлекают интеллектуальные методы прогнозирования.
Приведём пример с оформлением кредита. Рутинная процедура требует самой тщательной проверки истории заёмщика. Спешка и ошибки в оценке платежеспособности влекут за собой убытки финансового учреждения, однако и затягивание процедуры не даёт ожидаемого результата. Столкнувшись с проволочками, клиенты уходят в другие банки, где всё быстрее и проще. В отличие от рядового сотрудника, ИИ определяет кредитный рейтинг за секунды, то есть снижает риски выдачи займов и увеличивает приток средств.
В финансовой сфере внедрением умных технологий занимаются десятки компаний, расскажем о паре самых интересных.
Южнокорейский робот с 2015 года помогает пользователям без опыта определиться с инвестированием. Компания стремительно выросла в период пандемии, когда уволенные сотрудники стремились стабилизировать свои доходы. Программа формирует для пользователя индивидуальный портфель, который можно будет корректироваться по мере необходимости. Благодаря внедрению роботизированных решений к 2025 году стоимость компании должна увеличиться в 4 раза и составить $25 млрд в сравнении с данными на 2021 год.
Компания, предлагающая услуги по обработке платежей, интегрировала ChatGPT4 в свои сервисы. ИИ–алгоритмы помогают улучшить процессы обслуживания клиентов, автоматизировать рутинные задачи, повысить точность прогнозирования рынков. Сегодня плодами стартапа, основанного в 2010 году, пользуются такие гиганты как Google, Amazon, Zoom, Lyft. В 2023–м интеллектуальный сервис обработал более $1 трлн транзакций.
Вера, у нас вакансия!
Виртуальный HR уже осваивает новые обязанности, и рекрутеры–люди вполне довольны нововведением. Например, роботу Вере поручили собирать первичные резюме, и они оказались неплохими. Среди недостатков привлечения помощников из облачных сервисов было названо опасение, что сами рекрутеры останутся без работы. Помимо робота Веры на рынке используют целый ряд чат–ботов, например HubSpot, ManyChat, PuzzleBot и другие. Крупные игроки заказывают кастомизированные решения у IT-компаний.
Сотрудники по найму персонала в «Сбербанке», «Мегафоне» и «Билайне» заявили, что умные технологии облегчают их труд. На ИИ, например, можно переложить обязанности рутинных первичных прозвонов.
Очевидно, что технологию будут использовать там, где нужно нанимать десятки сотрудников — это потребности уровня крупных компаний.
Помимо оптимистичных ожиданий от внедрения ИИ в сферу найма программа показала неожиданный изъян. По оценкам пользователей, уровень роботизированного равнодушия примерно такой же, как и у живых сотрудников колл–центров, сидящих на холодных звонках. То есть даже несовершенные виртуальные технологии с успехом вытесняют нашу «индивидуальность» в таком непростом деле, как поиск хорошего кандидата.
Нейросети на буровой
Технология ИИ была использована для реализации проекта бурения в условиях сложной арктической геологии. Работы велись на глубине 3000 метров с общей проходкой 8,3 км.
Умная буровая проводила процесс в автономном режиме, мониторя обстановку и передавая данные о прохождении пластов на поверхность. Сложности были связаны с неоднородностями нефтеносной породы, высокой температурой (+90 0C) и давлением. Команда инженеров снаружи корректировала движение бура на основании полученной информации. В сравнении со стандартными методиками прохождения установка с интегрированным ИИ увеличила скорость движения на 10%, снизила износ оборудования и повысила уровень безопасности. Помимо интеллектуальной буровой специалисты Газпромнефти разработали программу прогнозирования состояний горных пород на новых месторождениях. Это позволит не только расширить разведку, но и сократить расходы на освоение нефтеносных пластов.
Работает или не работает: как оценить реальный вклад интеллектуальных технологий?
Привлечение ИИ к бизнес–процессам — только половина дела. Важно понимать, что усилия и затраты не пропадают зря. Пока нет единых алгоритмов, чтобы увидеть пользу от внедрения систем.
Приведём примеры разных оценок эффективности:
-
Точность прогнозирования: сравнение предсказаний с фактами показывает эффективность модели, то есть насколько она успешна. Используя большие данные, компании учатся анализировать риски, выявлять закономерности, улучшать качество и показатели своей работы.
-
Точность в решении задач: в Южно–Уральском государственном университете разработали программу, определяющую подозрительные транзакции. В работе ИИ показатель безошибочности составил 99,21% — такой результат невозможно получить, используя возможности человека.
-
Качество обслуживания: благодаря чат–ботам, технологиям распознавания речи, голосовым помощникам, биометрической идентификации для проведения оплаты и другим интеллектуальным инструментам не только крупные, но и небольшие компании улучшают обслуживание и привлекают новых клиентов.
-
Снижение затрат: автоматизация процессов, составление верных прогнозов, оптимизация маршрутов и другие сферы внедрения ИИ помогают сократить текущие расходы, то есть увеличить прибыль. Так, в одном из самых сложных секторов — сельском хозяйстве — только за счёт автоматизированных процессов удаётся снизить затраты на 30–40%.
-
Улучшение логистики: доставка товаров наземными роботами и дронами постепенно становится привычной практикой. Например, в компании Amazon беспилотники практически заменили курьеров. Дроны выполняют от 75 до 90% рейсов с посылками весом до 2,5 кг.
Среди опрошенных компаний более 33%, занятых в ритейле, электронной коммерции, банковской сфере, ИТ и медиа уверены, что вложения в ИИ с гарантией увеличат выручку. Более 90% высказалось за привлечение интеллектуальных технологий к решению бизнес–задач.
Заключение
В деловой сфере внедрение ИИ повышает конкурентоспособность — этот факт признали все участники рынка. Однако сегодня компаниям важно не только успевать за прогрессом, но и не упускать из виду новаторов отрасли.
Практика показывает, что интеллектуальные технологии выгодны предприятиям любых масштабов, поскольку нейросети могут не просто обрабатывать огромные объёмы данных, но и держать связь 24/7, оперативно решать поставленные задачи, выявлять и исправлять проблемы, повышать доверие клиентов.
ИИ устраняет недоработки, связанные с человеческим фактором. Для бизнеса это отличная возможность снизить риски, сократить эксплуатационные и трудовые затраты, выйти на большую прибыль. Чем новации могут обернуться для получателей услуг — покажет время.
Автор: Hanamime
