Бизнесу доступно много приложений, использующих искусственный интеллект: от онлайн-переводчика DeepL.com и генератора презентаций Beautiful.ai до аудитора расходов AppZen.com и помощника для программистов GitHub Copilot. Они дают возможность работать быстрее и продуктивнее, выполняя задачи со значительно меньшими затратами.
Использование искусственного интеллекта в бизнесе — самая обсуждаемая тема сегодня. Выводы экспертов свидетельствуют о повсеместном применении этой технологии, особенно в сфере услуг. А опросы бизнесменов доказывают ценность искусственного интеллекта для них: 80% крупных компаний инвестируют в его разработку.
В 2021 году мировой рынок искусственного интеллекта оценивался в $87 миллиардов. Ожидается, что к 2030 году он достигнет $1,6 триллиона, а совокупный среднегодовой темп роста составит 38,1% с 2022 по 2030 год:
Определение искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерной науки и технология создания программного обеспечения, которое может использовать и анализировать данные, алгоритмы и элементы программирования для выполнения разных самостоятельных действий. Такое ПО способно самообучаться, прогнозировать, адаптироваться к меняющимся условиям. Проще говоря, если машина демонстрирует когнитивные способности как у человека, то считается, что она обладает искусственным интеллектом.
Исходя из функций и возможностей, искусственный интеллект бывает пока двух типов:
ИИ узкого назначения, или «слабый» ИИ. Заточен на выполнение одной или нескольких определённых задач. К этому типу относятся все известные приложения, использующие ИИ, даже если они работают на нейронной сети или глубоком обучении.
ИИ общего назначения, или «сильный» ИИ. Теоретически может выходить за рамки обучения и экстраполировать знания на любые задачи. Этот тип пока не существует, но учёные и разработчики из ИТ-корпораций уже пытаются создать такие почти разумные машины.
В приложениях с заявленной функцией, которыми все уже пользуются, работают «слабые» ИИ. Хотя они плотно взаимодействуют с людьми, находят или генерируют рациональные ответы на любые вопросы, но делают это благодаря запрограммированным алгоритмам. Потенциал их «интеллекта» не раскрывается до человеческого уровня, потому что такие возможности не требуются.
Например, ИИ узкого назначения работает в виртуальных помощниках: Amazon Alexa, Google Assistant, Cortana (Microsoft), Siri (Apple), Алиса (Яндекса). Эти интеллектуальные программные агенты анализируют запросы, а затем выдают подходящие ответы или выполняют нужные действия вроде поиска и заказа товаров. Они не обладают разумом, в отличие от людей, работающих персональными ассистентами у бизнесменов, но вполне справляются с поставленными задачами.
Направления в искусственном интеллекте
Искусственный интеллект уже хорошо имитирует человека. Это заслуга разработчиков, которые стараются развивать в нём человеческие способности, хоть и ограниченные пока. На основе этого в ИИ, как области науки, возникли направления или дисциплины, которые сфокусировались на разных способностях.
Машинное обучение
Это методы анализа входных данных, которые автоматизируют построение алгоритмической модели. После обучения модель тренируется на дополнительных наборах данных и совершенствуется на основе приобретаемого опыта, а не программного кода. Если сравнить с человеком, то это способность анализировать, запоминать, решать задачи. Подробнее о машинном обучении для бизнеса…
Распознавание речи
Это автоматическое преобразование речевого сигнала в цифровую информацию для обработки и анализа. Благодаря распознаванию речи стали широко доступны голосовое управление и голосовой поиск. Если сравнить с человеком, то эта способность у машин вроде слуха. Подробнее о распознавании речи для бизнеса…
Распознавание изображений
Это автоматическое преобразование фотографий реального мира в цифровую информацию для обработки и анализа. Благодаря распознаванию изображений стали широко доступны идентификация объектов на фото, поиск и группировка изображений по содержанию. Если сравнить с человеком, то эта способность у машин вроде зрения. Подробнее о распознавании изображений для бизнеса…
Преимущества искусственного интеллекта в бизнесе
Потенциал ИИ в бизнесе безграничен. Здесь он хорошо проявляет себя в обслуживании клиентов и автоматизации процессов, таких как обновление данных и выставление счетов в реальном времени. ИИ также хорошо понимает и прогнозирует предпочтения покупателей, персонализирует рекламу, круглосуточно трудится в службах поддержки.
Вот конкретные примеры того, какую пользу приносит искусственный интеллект в бизнесе.
Персонализация рекламы
Показ клиенту персонализированной рекламы повышает его заинтересованность и лояльность, что улучшает продажи. Поэтому компании прилагают столько усилий, чтобы добиться этого.
Здесь ИИ полезен тем, что способен выявить закономерности в привычках и действиях клиентов, изучив их покупательское поведение. Затем, используя терабайты данных, анализируемых в облаке, ИИ представит клиентам индивидуальные предложения товаров или услуг.
Автоматизация взаимодействия с клиентами
Большинство взаимодействий с клиентами, такие как отправка электронных писем, переписка в чатах или социальных сетях, телефонные звонки, обычно требуют участия людей. ИИ же позволяет компаниям автоматизировать эти способы коммуникации, а работников перевести туда, где справится только человек разумный.
Обучившись на данных, полученных из предыдущих диалогов, ИИ может точнее реагировать на запросы клиентов и автоматически обрабатывать их. Сегодня ИИ обеспечивает уже 65% взаимодействий с клиентами, при этом общается так, что в нём сложно распознать машину.
Автоматизация труда
Если ваша компания ежедневно пропускает через свои системы большой поток клиентов или работников, которым надо помогать, то можно часть процессов переложить на машины. Искусственный интеллект на службе бизнеса будет справляться с рутинной работой быстрее людей.
Например, ИИ полезен железнодорожным и авиаперевозчикам, которые обслуживают сотни тысяч человек (у них часто возникают проблемы с билетами). Ещё ИИ пригодится автопаркам, которые отслеживают геолокацию своих грузовиков, автобусов, такси. Здесь он может сообщать информацию о времени убытия/прибытия, где сейчас находится транспорт и каким маршрутом следует.
Автоматизация бизнеса
ИИ может использовать сопутствующие технологии для повышения процента автоматизации в бизнесе. Благодаря исключению человеческого фактора заодно уменьшается до минимума количество ошибочных действий.
Например, автозаводы используют ИИ для управления роботизированной системой при сборке автомобилей, а фабрики — для поддержания идеальной температуры с помощью интеллектуального нагрева. В Японии роботы уже трудятся администраторами отелей: искусственный интеллект в гостиничном бизнесе автоматизирует регистрацию и бронирование, обрабатывает запросы постояльцев.
Прогнозирование результатов
ИИ способен с высокой точностью прогнозировать результаты на основе анализа данных. Он может разглядеть определённые шаблоны и закономерности в данных, например, в поведении покупателей. Эти выводы подскажут, какие товары будут продаваться лучше, в каких объёмах, в каком сезоне.
Машинные прогнозы полезны не только в ритейле, но и во многих других. Взять хотя бы трейдинг и управление инвестициями: здесь ИИ может предсказывать колебания цен на акции, биржевые товары, валюты, криптовалюты.
Области применения искусственного интеллекта в бизнесе
ИИ применяется повсюду: люди пользуются им в смартфонах, компании тоже пользуются мобильными приложениями с искусственным интеллектом (но чаще веб-приложениями). Некоторым бизнесам этого мало и они заказывают разработку приложений под свои специфические задачи. Перечислим те области, откуда к нам чаще обращаются заказчики.
Банковские и кредитные услуги
Банки используют ИИ для обнаружения мошеннических действий. Они обучают модели на очень большой выборке данных, которая содержит операции как мошенников, так и легитимных пользователей. Выявляя закономерности, машины становятся способны определять, проводит ли очередную операцию настоящий владелец счёта/карты или посторонний.
Отделы кредитования всё чаще внедряют ИИ, чтобы точнее оценивать кредитоспособность клиентов. По отзывам банкиров, машины принимают уже больше половины решений по заявкам на кредиты, что сокращает рассмотрение и выдачу с нескольких дней до получаса.
Розничная торговля
В каждом втором интернет-магазине присутствует чат, через который посетители обращаются к продавцам и службе поддержки. Как правило, первый контакт происходит с умным чат-ботом. Работающий в большинстве чат-ботов ИИ понимает естественный язык, поэтому так же естественно, как человек, консультирует покупателей, отвечает на запросы, предлагает товары или услуги.
Ещё одно распространённое применение — системы автоматизированной рекомендации на крупнейших маркетплейсах вроде Amazon с его SageMaker. Они самообучаются, анализируя предпочтения покупателей, чтобы делать им индивидуальные предложения, а также учитывать спрос на товары.
Кибербезопасность
По мере роста кибератак и усложнения хакерских техник становится недостаточно специалистов, которые защищали бы от них заранее, а не боролись с последствиями взломов. В текущих реалиях не только ведущие ИТ-компании, но и любые другие бизнесы стали увеличивать расходы на обеспечение кибербезопасности.
Бизнесу необходимо, чтобы кто-то обнаруживал угрозы и отражал атаки в реальном времени, в крайнем случае мгновенно устранял проблемы, вызванные взломом. Всё это способен обеспечить ИИ, натренированный на кибербезопасность.
Финтех
ИИ становится основой для создания финансовых услуг следующего поколения. Он помогает финтех-компаниям конкурировать с традиционными кредитными и страховыми организациями, либо выгодно взаимодействовать с ними в B2B. А в B2C хорошо зарекомендовали себя робо-советники по финансовому планированию и управлению сбережениями. Подробнее об ИИ в финтехе…
Трейдинг
ИИ помогает трейдерам и хедж-фондам собирать, обрабатывать и анализировать рыночные данные, строить торговые алгоритмы и стратегии. Благодаря своей многозадачности и скорости он модернизирует трейдинг на любых рынках, заодно снижая убытки и повышая прибыли. Подробнее об ИИ в трейдинге…
Маркетинг
Здесь ИИ проявляет себя намного активнее. Он привлекает клиентов, рекомендуя продукты и улучшая персонализацию взаимодействия с ними. Настраивает рекламу, автоматизируя ценообразование и PPC-кампании. Поддерживает сайты, создавая контент и оптимизируя страницы. Подробнее об ИИ в маркетинге…
Примеры приложений на основе искусственного интеллекта
В обычной жизни все уже привыкли к виртуальным помощникам от ИТ-гигантов. А вот в бизнесе подобные приложения с ИИ периодически удивляют, особенно когда выполняют узкопрофильные задачи. В качестве примеров вот пара крутых приложений, которыми уже можно пользоваться (либо заказать кастомный аналог). А также ещё более крутая система от Теслы, для сравнения возможностей ИИ.
GitHub Copilot
Это нейросетевой помощник программистов, разработанный Microsoft и OpenAI. Даже если у вас не ИТ-компания, то наверняка есть хотя бы ИТ-отдел. Вашим программистам пригодился бы такой советчик по написанию кода или тот, кто допишет код за них.
Модель Codex, лежащая в основе GitHub Copilot, отлично разбирается в алгоритмических правилах, принципах и методах разработки, знает языки программирования Go, JavaScript, Python, Ruby, TypeScript. Она анализирует готовый или набираемый код и комментарии к нему, а затем советует доработать строки и функции. По мере того как разработчик принимает или отклоняет советы, модель адаптируется к его стилю и становится более умным напарником.
Legal Robot
А это робо-юрист от одноимённой компании-разработчика. Даже если у вас не юридическая фирма, вашей паре штатных юристов пригодился бы бдительный помощник, который не пропустит ни одной ошибки.
Legal Robot проходит машинное обучение на тысячах образцов юридических документов. Затем переводит сложный юридический язык на простой английский, представляя контракты в более понятном виде. Он также умеет выявлять потенциальные проблемы в юридических документах, такие как неоднозначные определения и рискованные формулировки.
Autopilot 3.0
Известный производитель электромобилей Tesla активно использует ИИ в своей системе автономного передвижения Autopilot 3.0. Компания стремится добиться полной автономности, чтобы человек не участвовал в управлении автомобилем.
Недавно Tesla публично показала, как нейронная сеть воспринимает дорогу, движение других транспортных средств и пешеходов, а также как анализирует препятствия на своём пути. Во всю систему Autopilot 3.0 входят 48 нейронных сетей, на обучение которых инженеры потратили 50 тысяч часов.
Внедрение искусственного интеллекта в ваш бизнес
Поскольку скорость развития ИИ растёт быстро, бизнесмены так же ускоренно стараются внедрять и использовать его. Это доказывают результаты опроса руководителей американских компаний об их практике внедрения искусственного интеллекта в бизнес:
33% начали внедрять ограниченные кейсы использования;
25% имеют процессы, полностью поддерживаемые с помощью ИИ;
21% запустили многообещающие проверки концепции и стремятся масштабировать их;
14% провели несколько проверок концепции с ограниченным успехом;
7% пока не используют ИИ, но изучают такую возможность.
Те, кто задействовали искусственный интеллект в бизнес-процессах, уже получают выгоды от сокращения издержек и повышения эффективности. Остальные же проигрывают им в конкурентной борьбе и покидают рынки.
Если вы тоже рассматриваете внедрение ИИ в бизнес, то компания Polygant может разработать нужные вам приложения. Чтобы узнать стоимость и сроки разработки под конкретные задачи, заполните форму заявки. Мы сразу же свяжемся с вами и обсудим все подробности!
Ваше сообщение было успешно отправлено. Мы скоро с Вами свяжемся!
