Внедрение искусственного интеллекта в бизнес

Преимущества использования искусственного интеллекта в бизнесе

Наиболее частые представители искусственного интеллекта в бизнесе. По сути это программный код, который обрабатывает данные и имитирует работу человеческого мозга. Нейросети нашли широкое применение в дизайне, маркетинге, копирайтинге, работе с клиентами, статистике, расчётах, промышленности, банковском деле.

Например, нейросети для SEO полностью изменили правила, по которым компании работают с поисковыми системами Google и Яндекс. Раньше контент мог создавать только человек. Сейчас, когда появились мощные инструменты на базе ИИ, стало понятно, что нейросети отлично справляются с написанием SEO-текстов, переводом статей, генерацией всякого рода медиа. И при этом они делают все дешевле и быстрее.

ИИ помогает компаниям находить и использовать новые бизнес-возможности. Например, системы анализируют данные о потребностях клиентов и предлагают новые продукты и услуги, которые будут пользоваться спросом. А нейросети позволяют создавать новые креативы и любые формы контента – видео, текст, коммерческие предложения, изображения для продвижения продуктов.

Например, NLP умеют с точностью до 95% распознавать по голосу три базовых типа эмоций – позитив, негатив и нейтралитет. Если верить прогнозам, то к 2025 году половина онлайн-рекламы будет основываться на этой технологии. Disney уже определяет, нравится ли зрителям контент, с помощью стриминговой платформы. А компания Ping An утверждает, что на 60% сократила финансовые потери при выдаче кредитов благодаря новым алгоритмам.

Специалисты компании Сбер Бизнес Софт подберут для вас оптимальный продукт на основе ИИ и внедрят технические решения, соответствующие потребностям вашего бизнеса. Мы предлагаем программные решения для многих отраслей коммерческой деятельности и реализации разных задач. Среди них «АгроМониторинг», «Прогноз спроса», «Распознание ценников», «Оцифровка документов» и многое другое. Подробнее ознакомиться с ИИ-решениями вы можете здесь.

Это метод ИИ, позволяющий улучшить результат работы систем с помощью обучения на больших базах данных. Ключевое отличие машинного обучения от стандартных алгоритмов – адаптивность и постоянное развитие. Чем больше данных и информации соберет алгоритм, тем точнее будет его аналитика.

В условиях стремительно развивающейся экономики использование искусственного интеллекта (ИИ) для бизнеса становится необходимостью. Он позволяет ускорить бизнес-процессы, сэкономить трудовые и финансовые ресурсы, оптимизировать работу сотрудников, улучшить качество обслуживания клиентов и добиться целевых показателей, необходимых для эффективного развития коммерческой деятельности. Это достигается за счет делегирования части работы современным технологиям, передовой аналитики и минимизации количества ошибок, обусловленных человеческим фактором.

Некоторые решения искусственного интеллекта для бизнеса универсальны. Так, чат-боты, голосовые помощники и персонализация услуг помогают в развитии небольших компаний, а анализ расположения офлайн-точек активно применяется в ретейле. Обычно малые предприятия не могут позволить себе нанимать много сотрудников для работы call-центра 6 . Проблему решает использование чат-ботов, работающих в режиме 24/7.

Значение ИИ в современном бизнесе

По результатам 11 опроса, проведённого компанией Resume Builder, к 2024 году 43 % компаний планируют начать либо уже используют искусственный интеллект для проведения собеседований при приёме на работу. При этом 2/3 опрошенных полагают, что применение ИИ в этой области увеличит эффективность найма, а 15 % респондентов говорят, что умные системы помогут принимать решения по соискателям без участия человека.

Искусственный интеллект намного быстрее выполняет задачи, на которые человек обычно тратит много времени. ИИ используется в разных отраслях бизнеса, увеличивая эффективность его работы. Современные технологии позволяют предугадывать потребности потребителей, быстрее обслуживать клиентов, выявлять мошеннические действия, определять кредитоспособность заёмщиков в банках и многое другое. Количество 1 компаний, работающих в сфере искусственного интеллекта, увеличивается примерно в 5 раз каждые 4 года. По состоянию на 2022 год, около 31,7 миллиарда долларов уже вложено в развитие машинного обучения 2 . Как следует из результатов опроса 3 , проведенного сервисом «ЮKassa», ИИ для бизнеса использует уже больше 70 % опрошенных представителей российских организаций. 36 % респондентов считают, что нейросети положительно влияют на результаты бизнеса.

Революционный 9 магазин Amazon Go применяет искусственный интеллект для полного самообслуживания клиентов. Покупатели просто берут те товары, которые им нужны, и выходят из торгового зала, не отдавая деньги кассиру, а датчики и камеры устанавливают, что покупает человек и снимают суммы с его аккаунта в Amazon 10 .

Технология машинного обучения, которая дает компьютерам возможность понимать человеческий язык. У современных компаний имеются огромные объемы голосовых и текстовых данных – email-переписка, сообщения, новости соцсетей, видео, аудио и т. д. Чтобы все это обработать и использовать с выгодой для бизнеса, применяется технология NLP.

Многие сравнивают искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) с мышлением и сознанием человека, однако он скорее представляет собой технологии, автоматизирующие рутинные операции, которые раньше выполнял человек. Если говорить простыми словами, то искусственный интеллект — это метод, позволяющий компьютеру или программному обеспечению мыслить подобно человеку. В основе работы ИИ лежит машинное обучение. Оно представляет собой науку о том, как заставить искусственный интеллект учиться и работать как человек, а также сделать так, чтобы он всё время на основе предоставленной информации совершенствовал свои способности и знания. По сути, машинное обучение — это область ИИ, с помощью которой он может анализировать данные, запоминать сведения, прогнозировать ситуации, воспроизводить определенные модели и выбирать оптимальные варианты из предложенных. Особенно полезно машинное обучение там, где производится много расчётов, например в банковском скоринге, аналитике итогов маркетинговых исследований, инвестировании, бизнес-планировании, обнаружении мошеннических сайтов и т.п.

[5] NPS-опрос (Net Promoter Score) – это определение индекса лояльности потребителей. NPS проводят, когда нужно определить и улучшить слабые стороны бренда, вернуть разочарованных клиентов, найти новые каналы сбыта, провести маркетинговое исследование недорого и т. д.