Искусственный интеллект в бизнесе?



Искусственный интеллект в бизнесе?

Максим Майоров

В последнее время мировой и отечественный бизнес генерирует колоссальный информационный поток, который увеличивается буквально на глазах. Обычными средствами уже не справиться с обработкой такого объема данных, поэтому становятся нужны не только новые емкости для хранения накопленных данных, но и совершенно другие технологии анализа и обработки.

Объем данных, созданных в течение следующих трех лет, превысит количество информации, которое появилось за последние три десятилетия. А за ближайшие пять лет в мир уйдет в три раза больше данных, чем в предыдущие пять. *По данным исследования International Data Corporation (IDC)

Одной из технологий, способных справиться с возросшим объемом данных, может стать искусственный интеллект (ИИ). Популярный ресурс Techtarget.com определяет ИИ как способность технологии к имитации интеллектуальной деятельности, например обучение на основе собранных данных или заданных правил, возможность делать логические выводы и принимать на их основе решения. Основным его достоинством является скорость и качество обработки информации: то, на что человек может потратить час, день, месяц или даже год, ИИ может сделать буквально за несколько секунд. Например, с его помощью можно в десятки раз быстрее открыть счет в банке, провести платеж, разработать новое лекарство или за несколько секунд определить точное время прибытия авиарейса.

Его уже прозвали «новым электричеством», поскольку он способен изменить облик не только отдельно взятой отрасли или страны, но и человеческой цивилизации в целом.

В ближайшее десятилетие он станет главным фактором роста бизнеса. Согласно докладу PwC, благодаря его использованию уровень мирового ВВП вырастет с $74 трлн долларов в 2015 году до $90 трлн к 2030 году. При этом $6,6 трлн будут связаны с ростом производительности, а другие $9,1 трлн принесет развитие потребления.

Владимир Морковин, Group Account Director (холдинг GroupM):

Для меня очевидно, что ИИ станет обязательным и всеобъемлющим инструментом для индустрии. Очень скоро мы будем воспринимать эти технологии такими же само собой разумеющимися, как Интернет, персональный компьютер и электричество. Это кардинально изменит и сам рынок, и его процессы.

В странах Запада он уже резко поменял сложившуюся бизнес-иерархию. Так, если традиционным лидерам списка Fortune 500 на достижение капитализации в 1 млрд долл. потребовалось два десятилетия, цифровые гиганты, использующие искусственный интеллект, прошли этот путь намного быстрее. Корпорация Google сделала это за восемь лет, а Uber, Snapchat и Xiaomi — менее чем за три года.

Российский бизнес также активно использует ИИ-технологии. По данным совместного исследования TAdviser, Huawei и технологической компании «Техносерв», к началу 2021 года ИИ в своей работе использовали 68% компаний крупного и среднего бизнеса, а еще 24% предприятий планируют внедрить его в течение ближайших 2-3 лет.

По словам главного редактора TAdviser Александра Левашова, траты отечественного бизнеса на внедрение ИИ в ближайшие 2-3 года могут вырасти на 50%.

Так же как и на Западе, этому будет всячески способствовать государство: в мае 2021 года премьер-министр Михаил Мишустин утвердил правила государственной поддержки компаний, которые занимаются внедрением ИИ в различных отраслях экономики. Деньги будут распределяться на конкурсной основе, их можно будет потратить на закупку необходимого бизнесу оборудования и программного обеспечения, заработную плату сотрудников, аренду офисных помещений и многое другое. Максимальный размер суммы, которую сможет получить один победитель конкурса, не превысит 100 млн руб.

Около 5,3 млрд руб. до 2024 года будет выделено в России на поддержку внедрения ИИ

Автоматизация процессов и чат-боты

Одной из наиболее распространенных областей применения ИИ в бизнесе является автоматизация бизнес-процессов.

В основном речь здесь идет про сбор и анализ больших массивов данных, стекающихся из различных подразделений компании. К примеру, RapidMiner, платформа для анализа данных, основанная на искусственном интеллекте, использует информацию о конкурентах, поставщиках, предпочтениях потребителей и рисках для автоматического создания моделей ценообразования для отдельных сегментов рынка.

«Маркетинг становится все более персональным, и искусственный интеллект помогает анализировать большой массив данных, забирая рутинную работу по обработке информации и поиску лучших решений для построения коммуникации с пользователем на себя», — говорит Евгений Ломизе, директор по стратегическому развитию рекламных технологий «Яндекса». С помощью ИИ выявляются недостатки в работе как отдельно взятых сотрудников, так и целых отделов, анализируются разные варианты решения проблем, оценивается степень эффективности работы компании в целом.

Кроме того, автоматизация используется для того, чтобы освободить сотрудников от выполнения рутинных задач, занимающих, как правило, львиную долю рабочего времени, — заполнение разного рода форм, расчеты цен, заработных плат, налоговых платежей, перенос данных из одного документа в другой и так далее. Так, в компании «Ситилинк» ИИ используется для расчета цен. По словам директора по развитию компании «Ситилинк» Михаила Замыцкого, специальная программа собирает конкурентные цены и автоматически загружает в систему. «Далее алгоритм ценообразования сам вырабатывает цены конкурентов и в соответствии с деревом решений предлагает сформулировать цену», — говорит он.

ИИ-алгоритмы используются и для обработки первичной документации: счетов-фактур, накладных, актов. Сюда можно добавить и автоматическую проверку реквизитов и описаний номенклатур, снижающую риски налоговых санкций. Так, крупнейший американский ритейлер Walmart в своей ежедневной деятельности применяет технологию Robotic Process Automation (RPA). ИИ-алгоритмы, автоматизируют все рутинные процессы, высвобождая людей для более подходящих занятий. 500 ботов каждый день вытаскивают из аудиторских документов информацию, нуждающуюся в обработке, или отвечают на вопросы сотрудников. Японская страховая компания Fukoku Mutual Life Insurance установила программу Watson Explorer AI, которая занимается тем, что анализирует данные медицинских полисов по операциям и процедурам, чтобы вычислить размеры выплат. В компании надеются, что внедрение искусственного интеллекта позволит им увеличить производительность на 30% в ближайшем будущем.

Особую роль в автоматизации бизнес-процессов играют виртуальные помощники. Сейчас они очень востребованы в телекоме, финансах и ритейле, которые заинтересованы в автоматизации клиентских сервисов с целью сокращения расходов.

«Эти отрасли всегда были ИТ-трендсеттерами в бизнесе, они уже давно внедряют чат-ботов во всех текстовых каналах, а сегодня массово начинают разрабатывать и голосовых помощников — для обработки входящих обращений, для исходящих обзвонов и даже продаж (что раньше казалось невозможным)», — говорит Юлия Рыжих, директор по маркетингу Just AI.

Виртуальные помощники, основанные на ИИ, могут самостоятельно общаться с клиентами по электронной почте, в мессенджерах и по телефону, собирать обратную связь, выполнять денежные переводы и другие простые операции. Например, в компании «Мегафон» таковым является робот Елена. Она может управлять услугами, помогать в выборе тарифа, информировать о расходах, балансе и способах оплаты. В сети Додо-пицца работает робот Таня, которая умеет обзванивать клиентов, общаться с ними и собирать обратную связь. На сайте платежной системы Qiwi действует чат-бот Квик, обрабатывающий до 48% всех запросов. Чат-бот Олег в приложении банка Тинькофф с помощью распознавания речи общается с клиентами банка через цифровые устройства и выполняет стандартные операции вроде денежных переводов.

Виртуальные помощники могут использоваться не только на сайтах, но и в кол-центрах, где они выполняют множество совершенно разных задач. Так, он может осуществлять омниканальное обслуживание — когда взаимодействие оператора с клиентом идет по разным каналам — социальным сетям, приложениям, электронной почте. В таком случае ИИ агрегирует информацию, анализирует и представляет в удобном для сотрудника виде. Кроме того, на основе глубокого анализа имеющейся информации о взаимодействиях с клиентами ИИ-платформа может делать достаточно точные прогнозы о будущих потребительских трендах, выявлять шаблоны поведения клиентов, прогнозировать их запросы. Она способна таргетировать предложения и улучшать товары и услуги на основе неявной обратной связи от клиентов, осуществлять их обслуживание 24 часа в сутки, прогнозировать поведение потенциальных покупателей и многое другое.

Анализ данных и подбор персонала

Искусственный интеллект задействован и в области анализа данных. Высокая скорость их обработки, возможность структурирования, способность к работе с колоссальными массивами информации делают его идеально подходящим для такой работы.

«Цель большинства проектов с применением интеллектуальной обработки информации — улучшение клиентского опыта, повышение эффективности и прозрачности бизнеса. Компании постоянно ищут новые точки для роста, регулируют приоритеты для развития и быстро реагируют на рыночные изменения. Для этого они используют весь стек технологий, направленных на работу с данными и бизнес-процессами», — говорит Дмитрий Шушкин, генеральный директор «ABBYY Россия».

К примеру, для обработки счетов, накладных, отчетов агентов и других документов, S7 Group использует систему ABBYY FlexiCapture: решение само определяет тип документа, извлекает из него необходимые реквизиты и отправляет данные в электронный архив, после чего происходит автоматическое создание документа в учетной системе. Бухгалтер получает уведомление, проверяет данные и утверждает документ. По словам первого заместителя генерального директора по информационным технологиям S7 Group Павла Воронина, ее использование сократило время обработки документов в 2,5 раза.

ИИ-алгоритмы применяются и в предиктивной аналитике, иначе говоря, в прогнозировании. Особенно это востребовано в продажах, где они оценивают потенциал спроса на тот или иной товар, затем делают анализ поведения покупателя и в итоге выдают рекомендации, как увеличить чек. Например, сеть супермаркетов Walmart в США в своей повседневной работе использует систему, собирающую данные с кассовых терминалов и на этой основе делающую выводы о востребованности того или иного товара.

Применение ИИ позволяет снизить затраты на обработку счетов-фактур на 50%, повысив скорость обработки в 5 раз.

И наконец персонализация. Бренды, которые преуспевают в персонализации, обеспечивают в пять-восемь раз лучшую рентабельность маркетинга и увеличивают свои продажи более чем на 10%. С помощью ИИ, компания Levi’s помогает клиентам подобрать для себя идеальную пару джинсов. Изобретение получило название «виртуальный стилист». Человек сообщает о своей потребности, а система обрабатывает заявку. Технология распознает запросы, анализируя текст. Сопоставив все пожелания, в том числе цвет, фасон, размер, виртуальный стилист формирует варианты и предоставляет их покупателю. Все это происходит очень быстро, в режиме реального времени.

Еще одним, совершенно новым для ИИ делом, станет помощь в подборе персонала. Согласно данным исследования «Применение искусственного интеллекта в управлении персоналом современных организаций», проведенного доктором экономических наук Оксаной Чулановой, уже каждая четвертая компания использует ИИ-технологии в этой области.

20 млн долларов сэкономило использование чат-ботов в финансовом секторе в 2021 году, к 2022 году экономия составит 8 млрд долларов в год

*По данным консалтинговой компании Juniper Research

По оценке специалистов HR-платформы Ideal, уже сейчас ИИ-алгоритмы на 94% ускоряют процесс обработки резюме. Обычно это происходит по трем основным признакам: компетенции, образование и опыт работы. Кроме того, ИИ может осуществлять отбор не по одной базе, как это делает человек, а сразу по нескольким — платформа CleverStaff отслеживает сразу 15. Автоматизировано и выявление пробелов в знаниях и навыках кандидатов, роботы приглашают людей на собеседование. ИИ занимается оценкой навыков сотрудников и их обучением.

Евгения Дворская, сооснователь стартапа Sever.AI:

— Искусственный интеллект, например, позволяет определить соответствие между психологическим портретом сотрудников компании и кандидатом, способности работать в команде, а также учесть скрытые факторы, влияющие на дальнейшую эффективность человека в команде, такие как удалённость дома от работы или интересы кандидата за пределами работы.

Платформа Degreed помогает работодателю выявить потенциал работников и подобрать для них курсы повышения квалификации исходя из их компетенций и карьерных амбиций. По такому же принципу работает и платформа EdCast. Она занимается тем, что удерживает сотрудников внутри компании, предлагая им карьерный рост при условии прохождения обучения. В ней заложены курсы по различным отраслям знаний, и работодатель сможет подобрать именно те, которые отвечают его целям.

По данным аналитической компании McKinsey, 73% потребителей предпочитают вести бизнес с брендами, которые учитывают их личные предпочтения

Искусственный интеллект может контролировать эффективность сотрудников. Программа от компании Veriato анализирует работу сотрудников за компьютером. Сюда входит мониторинг электронной почты, изучение web-страниц, которые посещает работник, и созданные им документы. Вся собранная информация отправляется на сервер, где AI-система все анализирует и выявляет пробелы в работе.

В будущее через «облако»

Уже сейчас ИИ настолько хорошо показал себя, что бизнес готов вкладываться в его изучение и внедрение. Лидерами по объему привлеченных средств являются технологические компании, инвестировавшие в ИИ-разработки свыше $13,8 млрд, что в 4,5 раза больше, чем в 2019 году, разработчики беспилотных транспортных средств ($4,5 млрд) и образовательные компании ($4,1 млрд).

По мнению экспертов Сбербанка, основным трендом развития ИИ в бизнесе в ближайшем будущем станет использование облачных технологий. Как говорит генеральный директор SberCloud Евгений Колбин, только с их помощью можно будет преодолеть основные барьеры, мешающие ИИ полноценно работать в бизнесе, — недостаток доступных высокопроизводительных вычислительных ресурсов для работы с ИИ-алгоритмами, слабое распространение моделей машинного обучения и острую нехватку соответствующих специалистов — дата-инженеров, аналитиков и так далее.

На 40% вырос объем инвестиций в разработки на основе технологий ИИ, достигнув 67,9 млрд долларов

* Согласно данным AI Index Report 2021

Уже сейчас тот же SberCloud создал облачный сервис AICloud, который позволяет решить задачи любой компании, независимо от размера — маленького стартапа или же транснациональной корпорации. Специально для работы AICloud был разработан суперкомпьютер «Кристофари», входящий в топ-40 самых мощных компьютеров мира. В состав AICloud входит облачная платформа ML Space, с помощью которой дата-сайентисты компаний могут заниматься обучением моделей, и модуль AutoML для тех структур, у которых нет соответствующих специалистов.

По мнению Евгения Колбина, именно ставка на «облака» позволит искусственному интеллекту в полной мере раскрыть свой бизнес-потенциал.