Нейросети: как использовать ИИ в бизнесе

ИИ в продажах

Современные нейросети становятся важным инструментов для помощи бизнесу позволяя ему развиваться без лишних затрат. В настоящий момент мы отмечаем рост интереса со стороны бизнеса к внедрению искусственного интеллекта в свои процессы, чтобы решить множество рутинных, но важных задач. Сегодня ИИ решает проблемы связи и обслуживания клиентов, помогает выстраивать продажи и маркетинговые стратегии, прекрасно справляется с обработкой огромных объемов информации, позволяет сэкономить время и средства. Но при использовании нейросетей в бизнесе важно учитывать возможные риски и принимать меры по их минимизации. И если обеспечить правильное внедрение технологии, то ИИ поможет значительно увеличить прибыльность вашего бизнеса и сократить расходы.

ИИ легко может стать помощником маркетолога. Технологии искусственного интеллекта можно применять для анализа данных о потребителях, персонализации рекламы, прогнозирования трендов и оптимизации маркетинговых кампаний. Это поможет компании привлечь больше клиентов, улучшить конверсию и увеличить прибыль.

Чат-боты для торговли или банкинга – одни из самых полезных приложений на базе машинного обучения ИИ. Позволяют увеличить объем собираемых данных о пользователях и мгновенно решить массу вопросов, повысить клиентоориентированность, дают конкурентное преимущество и более точную аналитику, в отличие от стандартных алгоритмов.

Чат-боты с внедренным ИИ способны по-разному отвечать на вопросы и обращения клиентов, предоставлять информацию о продуктах или услугах, ускорить обработку заказов и даже решать ряд проблем без привлечения «живых» операторов. Чат-боты также обучаются распознавать естественный язык и адаптироваться к запросам клиентов.

Использование искусственного интеллекта в ключевых бизнес-процессах имеет огромный потенциал. ИИ может быть использован для улучшения бизнес-процессов, искусственный интеллект помогает в продажах, маркетинге. Его основное преимущество — способность анализировать и обрабатывать большие объемы данных. Рассмотрим несколько самых перспективных направлений.

Искусственный интеллект в этой сфере помогает управлять ресурсами, улучшать безопасность, снижать затраты и обеспечивать высокий уровень обслуживания клиентов. Эффективен для:
— управления транспортными потоками, т.к. анализирует данные о движении транспорта,
— автоматизации логистических операций, чтобы повысить их эффективность,
— повышения безопасности на дорогах, т.к. используется для разработки систем помощи водителям и автоматического управления транспортными средствами.

Технологии с применением ИИ

Внедрение ИИ в производство помогает компаниям улучшить качество продукции, снизить затраты, повысить безопасность и гибкость производства. Может быть использован для:
— прогнозирования и предотвращения поломок оборудования с помощью данных с сенсоров и компьютерного зрения,
— оптимизации производственных процессов через анализ производственных данных,
— контроля качества продукции на всех этапах производства, выявляя дефекты и несоответствия.

ИИ может быть использован и для создания, улучшения и оптимизации визуального и текстового контента: изображения, фотографии, видео, баннеры, рекламные объявления и т.д. Он помогает оценить и подобрать наиболее привлекательный контент и предлагает обоснованные рекомендации по его улучшению. Искусственный интеллект может помочь в создании проектов документов. Для того, чтобы искусственный интеллект мог писать тексты в разных стилях, нейросети дают изучить разные виды контента: классическую и бизнес литературу, посты в соцсетях, тексты на сайтах и др.

ИИ дает возможности для улучшения диагностики, лечения и управления медицинскими процессами. Может применяться для:
— диагностики заболеваний с помощью анализа данных, способны давать рекомендации по лечению,
— персонализированного лечения на основе генетических и клинических данных пациентов,

Например, инновационный способ использования ИИ компанией Amazon – это доставка товара еще до решения покупателя о приобретении. ИИ собирает данные о покупательских привычках каждого пользователя, что позволяет составить список рекомендованных покупок с помощью прогнозной бизнес-аналитики.

Эта технология имеет широкий спектр применений, включая создание текста, графики, музыки, программного кода, и даже разработку новых производственных решений. ИИ уже сейчас помогает компаниям без труда разрабатывать новые процессоры и видеокарты для компьютеров, участвует в обнаружении брака — системы компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта позволяют выявлять дефекты изделий на производстве, выполняет распознавание товаров, выполняет поиск похожих изображений и тд. Художникам ИИ также может быть полезен — это новый инструмент, который помогает генерировать интересные идеи. Но, конечно, нас больше интересует внедрение ai в бизнес-процессы компаний России.

Робот-помощник для автономного управления комбайном Cognitive Agro Pilot на агропредприятии «Победа» в Курской области — первая в мире система управления сельскохозяйственной техникой на базе искусственного интеллекта. Он управляет движением комбайна, позволяя механизатору сконцентрироваться на контроле качества обработки и уборки урожая. Технология помогла повысить производительность комбайна на 25%, сократить сроки уборки на 15-20% и снизить расходы на топливо до 7%.

Генеративный ИИ — это технология, которая способна создавать новые данные, аналогичные обучающим наборам данных, на основе которых она была обучена.
В отличие от традиционных алгоритмов искусственного интеллекта, которые анализируют и классифицируют существующие данные, генеративный ИИ может генерировать новые изображения, тексты, музыку и другие типы данных.
Считается, что генеративный ИИ — лишь один из этапов развития технологии, но не конечная точка.
Примеры использования генеративного ИИ в бизнесе:
— разработка новых дизайнов продуктов и прототипов,
— улучшение клиентского опыта через персонализированные предложения,
— моделирование различных сценариев,
— генерация синтетических данных для тренировки моделей,
— создание новых лекарственных соединений.

Компьютерное зрение помогает в сфере контроля качества, анализа рынка, оптимизации цепочки поставок, обработки претензий, недвижимости. Компьютерное зрение понимает и обрабатывает визуальные данные – фото, видео. Его точность и быстродействие способствуют обнаружению мелких нарушений в тысячах продуктов и процессах за минуту. Компании, использующие преимущества компьютерного зрения, могут с гордостью заявлять о себе как лидеры Индустрии 4.0.

Значение искусственного интеллекта в современном бизнесе

Apple использует ИИ в своих продуктах, где включает функцию FaceID и поддержку умного помощника Siri. ИИ дает возможность пользователям управлять технологиями и устройствами умного дома, совершать звонки, размещать заказы, настраивать напоминания или найти свою фотографию в iCloud.

ИИ дает возможность организациям получать ценную информацию из массива данных, автоматизировать повторяющиеся задачи и принимать рациональные решения. Эксперты уверены, что уже в ближайшие годы резко вырастет рынок нейросетей, а сферы финансов, кибербезопасности, e-commerce, маркетинга невозможно будет представить без ИИ.

Один из крупнейших банков мира JPMorgan Chase использует ИИ для анализа финансовых данных и автоматизации процессов. Например, программа COiN (Contract Intelligence) обрабатывает и анализирует юридические документы, снижая время на выполнение этой задачи с 360 000 человеко-часов до нескольких секунд. Банк быстрее и точнее обрабатывает документы, сокращая издержки и повышая производительность.

Искусственный интеллект автоматизирует работу по созданию презентаций: он анализирует данные, генерирует графики и диаграммы, подбирает картинки, помогает создавать контент текстовый и визуальный. Это позволяет сократить время, затрачиваемое на создание презентаций, и получить качественный результат. Разумеется, в этом случае виртуальные помощники выступают просто помощниками, и их главная функция заключается именно в сокращении времени при создании сложных проектов.

Внедрением этих решений занимается TWIN. Нам часто поступают задачи от партнеров по автоматизации общения с клиентами, для чего мы настраиваем голосовых и чат-ботов. Вы можете посмотреть кейсы таких внедрений здесь. Везде указаны реальные KPI, поставленные нашими заказчиками и выполненные командой TWIN.

Музыкальный сервис Spotify использует нейронку для создания персонализированных плейлистов, таких как “Discover Weekly”. Алгоритмы анализируют музыкальные предпочтения пользователей и предлагают новые треки, которые могут понравиться слушателю. Функция повышает вовлеченность пользователей и помогает им открывать новую музыку, оставаясь на платформе дольше.

— анализа потребительского поведения, чтобы разрабатывать маркетинговые стратегии,
— персонализации этих стратегий, которые помогают создавать персонализированные предложения для клиентов, увеличивая их удовлетворенность и лояльность,
— автоматизации клиентского обслуживания, например, чат-боты и виртуальные ассистенты помогают клиентам быстро получать ответы на вопросы и решать проблемы.

ИИ – это технология, позволяющая высокоорганизованным машинам, системам или компьютерам воспроизводить разумное поведение людей. Простыми словами, ИИ помогает структурам самообучаться и выполнять сложные задачи, с которыми ранее мог справиться только человек.