Применение ИИ в бизнесе

Нейронные сети

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.

Применение технологий искусственного интеллекта позволяет быстро собирать и анализировать огромные массивы данных из разных источников, снизить влияние человеческого фактора и предотвратить ошибки. Например, системы ИИ могут прогнозировать спрос на рынке, уменьшать риски, связанные с принятием решений.

Искусственный интеллект (ИИ) — это комплекс методик математики, биологии, психологии, кибернетики и других наук, с помощью которого создаются технологии для написания «интеллектуальных» программ и обучения компьютеров самостоятельному решению задач. Главная задача искусственного интеллекта — это моделирование человеческого разума.

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.

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.

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.

Повышение эффективности маркетинга и продаж

Также в ИИ применяются технологии компьютерного зрения (для нахождения, распознавания и классификации объектов, извлечения данных из изображений, аналитики полученной информации) и анализа данных для выявления в них закономерностей и прогнозирования событий по его результатам.

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.

Оптимальными для правильного проведения машинного обучения считаются выборки данных, составленные вручную и содержащие максимум информации разного качества — это позволяет компьютеру выявлять неочевидные взаимосвязи между данными и делать по ним полезные выводы.

Время на тестирование ИИ зависит от сложности самого инструмента и от отрасли. Срок может варьироваться от 2-3 недель до нескольких месяцев. В период тестирования следите за уровнем удовлетворенности клиентов и эффективностью работы сотрудников. Если продажи и производительность растут, время обработки заказов сокращается, обратная связь улучшается, значит были подобраны и внедрены правильные ИИ-сервисы.

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.

Сегодня чаще всего для создания программ машинного обучения используются языки R, Python, Scala и Julia. Они поддерживаются многими интегрированными средами разработки, в частности, R-Studio, R-Brain, Visual Studio, Eclipse, PyCharm, Spyder, IntelliJ IDEA, Jupyter Notebooks, Juno.