Искусственный интеллект в бизнесе доклад

Обновлено: 30.06.2024

Клиенты обсуждают технологии искусственного интеллекта и машинного обучения

Посмотрите это видео и узнайте о тенденциях в области машинного обучения и искусственного интеллекта от клиентов SAS и экспертов в сфере ИИ, а также об их прогнозах по дальнейшему развитию технологий искусственного интеллекта.

В банковской сфере ИИ действительно помогает повысить качество обслуживания клиентов: мы формируем для них актуальные предложения в нужное время и используем правильный канал коммуникации Пьер Монтанье (Pierre Montagnier) директор по потребительскому маркетингу, отдел аналитики и моделирования Bank of Montreal

История развития искусственного интеллекта

Первые исследования в области ИИ, стартовавшие в 50-х годах прошлого века, были направлены на решение проблем и разработку систем символьных вычислений. В 60-х годах это направление привлекло интерес Министерства обороны США: американские военные начали обучать компьютеры имитировать мыслительную деятельность человека. Например, Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) выполнило в 70-х годах ряд проектов по созданию виртуальных уличных карт. И специалистам DARPA удалось создать интеллектуальных личных помощников в 2003 году, задолго до того, как появились Siri, Alexa и Cortana.

Эти работы стали основой для принципов автоматизации и формальной логики рассуждений, которые используются в современных компьютерах, в частности, в системах для поддержки принятия решений и умных поисковых системах, призванных дополнять и приумножать возможности человека.

Хотя в научно-фантастических фильмах и романах ИИ зачастую изображают в виде человекоподобных роботов, захватывающих власть над миром, на данном этапе развития технологии ИИ совсем не такие страшные и далеко не такие умные. Напротив, развитие искусственного интеллекта позволяет этим технологиям приносить реальную пользу во всех отраслях экономики. Ниже описаны примеры использования технологий искусственного интеллекта в здравоохранении, розничной торговле и других областях.

Наступление 2020 года ознаменовано одними из самых сильных прорывов в создании искусственного интеллекта и машинного обучения. Это позволяет отойти от привычных концепций к практической сфере применения технологий в быту и повседневности, ведь ИИ (искусственный интеллект) все меньше походит на описание фантастов и все больше выполняет функции, свойственные специалистам в различных отраслях деятельности. Порою он справляется с подобными задачами куда эффективнее человека.

Машинное обучение же, представляющее собой совокупность методов развития путём решения множества схожих задач, выводит процесс создания ИИ на новый уровень, делая его доступным многим людям.

Далее — интереснее. Оставайтесь с нами.

Искусственный интеллект простыми словами

Наиболее доступным определением ИИ является следующее.

Искусственный интеллект – это интеллект, созданный человеком, способный к мышлению и базирующийся на основе электронно-вычислительной техники. Ранние концепты подобного были заложены Аланом Тьюрингом в середине прошлого столетия.

Банкнота в честь Алана Тьюринга — английского криптографа, математика и отца теоретического ИИ

Первый искусственный интеллект же был разработан Фрэнком Розенблаттом. Последующие годы технологии улучшались, исходя из чего сформировалась следующая классификации ИИ:

Слабый ИИ – бот, используемый в компьютерных играх, простых процессах, подразумевающих систематичное повторение ограниченного ряда действий. Отлично выполняет узкие задачи, но непредсказуемость загоняет их в тупик.
Сильный ИИ – программный комплекс, сопоставимый с человеческим мозгом по возможностям. Самый продвинутый представитель этого класса – Warson.
Совершенный ИИ – искусственный интеллект будущего, который многократно превзойдёт по вычислительной мощности и динамике процессов огромные совокупности человеческих умственных ресурсов.

Последний тип не был достигнут до сих пор. Наиболее передовые разработки проводятся в сфере сильных ИИ, которые имеют шанс перерасти в класс совершенных.

Фрэнк Розенблатт — американский ученый, создавший первый нейрокомпьютер

Использование искусственного интеллекта в бизнесе

Использование искусственного интеллекта в бизнесе – одно из направлений, которое активно поддерживается инвесторами. Разработка нейросетей, методы математического построения компьютерного интеллекта, аналогичного человеческому мозгу, все активнее спонсируется различными компаниями (по приблизительным данным — треть мировых брендов активно разрабатывают собственные программные решения из сферы ИИ).

Нейросети являются наиболее частыми представителями искусственного интеллекта в бизнесе. С ними можно столкнуться повсеместно.

Простейшая схема нейросети

Учёные расходятся во мнениях относительно того, как ИИ повлияет на цивилизацию. В то же время он незаметно для глаз меняет мир, внедряясь во многие деловые сферы. Так, искусственный интеллект в малом и среднем бизнесе – явное преимущество в конкурентной борьбе.

Преимущества ИИ дополняются также тем, что Вам нет необходимости интегрировать сильный искусственный интеллект, чтобы решать большую часть информационных и логических задач, каким бы типом бизнеса Вы не управляли.

Допустим, искусственный интеллект в гостиничном бизнесе не потребует огромного сервера и дорогостоящего оборудования. Использование подобного программного решения подойдёт для всех, у кого есть минимальное или среднее техническое оснащение в виде компьютеров и интернета. Усиление этого набора в сторону наращивания мощностей безусловно является плюсом, но совсем не обязательно.

Способы применения искусственного интеллекта в бизнес-процессах

Использование искусственного интеллекта для сбора, анализа и обработки данных

Когда даже самые малые предприятия и организации получают доступ к аналитическим инструментам, их эффективность возрастает. Частично или полностью автономный ИИ способен взять на себя задачи по сбору и работе со статистическими данными, определяя различные факторы, стимулирующие клиентов совершать повторные действия. Подобными функциями обладает, например, Facebook, рекламные алгоритмы Яндекса или ДоДо Пицца!

Использование ИИ в e-mail маркетинге

Улучшенная организация бэкэнда

Рассматривая информационные системы в роли дополнения и инструмента для работы человека, становится понятно, что ИИ может улучшить выполнение задач в сфере бэкэнда. Благодаря ИИ происходят улучшения в сфере разумного использования человеческого труда, увеличивается ресурс бизнеса. Так, соучредитель inniAccounts, Джеймс Пойзер, демонстрирует оптимизацию бухгалтерии с использованием ИИ. Подобные технологии избавляют сотрудников от рутинных и монотонных задач, позволяя фокусироваться на главном.

Использование ИИ в банках

Маркетинговые инновации

Google Adwords активно использует ИИ для оптимизации показа рекламы. В настоящий момент владельцу сайта даже необязательно понимать, где размещать рекламный блок, — система сама подберет профитные места с большим CTR.

Повышение уровня качества сервиса

Пример работы чат-помощника для сайта

Подбор персонала

Используя ИИ, бизнес может уменьшить нагрузку на отдел кадров или вовсе обойтись без него. Алгоритмы машинного обучения способны выделять лучшую стратегию для найма, сортировать полученные данные из анкет, систематизировать информацию об опыте и задачах конкретного кандидата. Однако в данном случае требуется сотрудник, который будет взаимодействовать с кандидатами, оформляя и передавая данные о них ИИ.

Искусственный интеллект — FAQ

Создание искусственного интеллекта – процесс, требующий знаний в различных сферах. Как правило, это: линейная алгебра; логика и её принципы; теория вероятностей и математическая статистика; теория вероятностей. Подобный базис – отправная точка в вопросе создания собственного ИИ. Далее можно приступать к программированию, посредствам языков, таких как Python. Среднего уровня владения синтаксисом для начала будет достаточно, ведь в нём имеются многочисленные библиотеки и модули, которые облегчат процесс. Погружаясь все глубже в нишу, ваша команда вполне сможет создать слабый и сильный ИИ.

Искусственный интеллект – обширное понятие, в которое в свою очередь входит машинное обучение. Это термины связаны, но характеризуют различные вещи. Так, ИИ – совокупность программных решений, выполняющих действия, свойственные человеческому разуму. Машинное обучение в свою очередь – один из методов реализации искусственного интеллекта.

Двумя основными направлениями деятельности ИИ являются выполнение заложенных обязательств и развитие посредством машинного обучения. В зависимости от конкретного системного продукта вторая часть задач может отсутствовать. В этом случае все развитие искусственного интеллекта возлагается на программистов. Однако есть сферы, где без машинного обучения не обойтись, например, алгоритмы по поиску мошенников. От сферы деятельности также зависит принцип работы конкретного ИИ.

Лидером в исследованиях в области ИИ и машинного обучения являются США. В стране активно продвигается технологический процесс, в том числе искусственного интеллекта. Здесь находятся более 2000 компаний из сферы. Китай и Великобритания также проводят исследования. Крупнейшие компании, такие как Alibaba, внедряют новые технологии в свои бизнес-процессы. Из прочих стран, работающих над развитием ИИ следует выделить Канаду, Индию, Израиль, Германию.

Споры и дискуссии о различных аспектах, связанных с ИИ опережают его развитие. Отчасти это полезно, ведь при подобных условиях позиционирование программных решений происходит раньше их появления. Сложно однозначно охарактеризовать общее мнение мирового сообщества относительно активного использования и развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Причиной этому является отсутствие однозначного взгляда. Так, знаменитый бизнесмен и изобретатель Илон Маск считает, что искусственный интеллект представляет серьезную угрозу. В то же время владелец Alibaba, Джек Ма, думает, что ИИ будет дополнять деятельность человека, облегчая его жизнь.

Создание действительно умного и осознанного ИИ поднимает множество философских вопросов, связанных со свободой воли, понятием сознания и эпистемологии (теории познания). Подобные концепции годами поднимаются в различных видах творчества, в литературе (творчество Айзека Азимова, Рика Декарда и т.д.), в искусстве, в играх (Mass Effect, Stellaris, Detroit Become Human), кинематографе (Я, робот) и иных сферах человеческой жизни. Можно утверждать точно, что философскому отношению к ИИ ещё предстоит сформироваться.

Список фирм и брендов, использующих искусственный интеллект, обширен и постоянно растет. Из основных следует выделить – Google, IBM, Яндекс, Apple, Amazon, Сбербанк и т.д. Безусловно, ИИ в каждой из них не похож на другие и выполняет свои индивидуальные функции.

Контекстные решения – задачи, основанные на ситуациях. Они являются неотъемлемой частью жизни каждого человека. Может ли алгоритм принимать подобные решения? Обучение данному функционалу – одна из сложнейших задач. Важно понять, что без подобной свободы невозможно создать действительно разумный ИИ. На данный момент данная цель пока не достигнута.

Объем информации, созданной человечеством за последние 30 лет, равен объему за предыдущие 3 тысячелетия и продолжает стремительно расти. Искусственный интеллект заменяет аналитиков и менеджеров. Интуиция, опыт и ручной труд уже не справляются с обработкой потока информации. Бизнес, маркетинг, медицина, государственные структуры оптимизируют работу при помощи инструментов искусственного интеллекта — BigData, машинного обучения и нейросетей.

Большинство компаний, работающих на рынке ИИ, вкладывают средства в разработку приложений для машинного обучения. По последним подсчетам $31,7 миллиарда инвестированы именно в эту категорию. Также большие средства вкладываются в программы для распознавания речи. Этот сегмент, по прогнозам, вырастет до $12,4 миллиарда в 2020 году.

Выручка от BigData и бизнес-аналитики в мире в 2018 году составила $168,8 миллиардов. К 2022 году этот показатель, по прогнозам, впервые превысит отметку в $274,3 миллиарда.

в проекте health.google ИИ в комплексе диагностирует состояние здоровья, помогает определить маршрут до ближайшей больницы, напоминает о времени приема лекарств, оценивает прогресс в занятиях фитнесом;

проект Medical Brain анализирует состояние больного, перспективы дальнейшего течения болезни, вероятность смерти от этой болезни;

выдавать все кредиты к концу 2020 года в Сбербанке будет ИИ, для этого он сопоставит биометрические данные клиента, кредитную историю, доходы, затраты и самостоятельно примет решение;
в приложении Сбербанк Онлайн, предпочтения 50 миллионов пользователей будут анализировать по 1000 параметрам и сформируют пакет услуг и информации специально для этого пользователя — частые переводы и платежи, статистика трат;
предварительное собеседование с кандидатами на массовые вакансии уже сейчас проводит робот, который задает вопросы в зависимости от ситуации и, если кандидат соответствует требованиям, переключает беседу на человека — сотрудника HR службы;

ИИ “открывает” глаза людей, моргнувших на фотографиях — без него это было бы невозможно сделать; замена глаз на фотографии — сложный процесс, предусмотреть нужно многое: национальность, разрез глаз, возраст,освещение, поворот головы, другие изображения этого человека в сети.

В бизнесе используется слабый искусственный интеллект, умеющий решать только узкие специализированные задачи с помощью методов BigData, алгоритмов машинного обучения. Сильный искусственный интеллект способен к многозадачности. Его функционал не ограничен — игра в шахматы, сочинение стихов, решение математических задач, бизнес-аналитика и наличие интеллекта.

Сильный ИИ, по прогнозам, появится в интервале 2040-2075 г.

часто повторяющиеся запросы — жалоба на опоздание курьера, просьба изменить способ оплаты, доставки, отменить заказ, жалоба на качество — перевели на робота. Операторам оставили нестандартные запросы.

Перевод голоса в текст — люди в разговоре с роботом по другому структурируют речь, интонацию. Например: фраза “Соедините меня с оператором” была распознана роботом как “Соедините меня с императором”; изначально подобранное имя робота “Оксана” воспринималось клиентами, как известная “Алиса”.

Некоторые выбранные тематики оказались лишними, запросов на них не было, что привело к пустой трате времени на мало востребованные вопросы.

несмотря на проблемы, итоги оказались выше ожиданий. Автоматизировали 250 тысяч звонков, 1 минута работы оператора стоит 7 рублей, в среднем разговор длится 2 минуты — в итоге экономия составила 500 000 рублей в месяц. Цель обращения клиента определялась в 67% звонков, из них успешно обработаны 97% звонков.

Полностью прослушать доклад можно здесь .

Для “Северстали” важно отслеживать новинки отрасли для создания востребованных на рынке продуктов. Текстовый анализ данных можно успешно применять в металлургии для поиска ключевых фраз в научно-технических документах.

Тексты научных статей, патентных заявок, отраслевых публикаций по отраслям, имеющим отношение к металлургии (авиастроение, судостроение, двигателестроение, строительство, нефтегазовая отрасль и другие) разбили на термины, термины соединили с описаниями и определили, какие из них относятся к технологиям.

Найденные словосочетания визуализировали в виде карт.

Семантическая карта: каждая точка на карте это термин, близкие по смыслу — кластер. Карту можно просматривать по всем обработанным публикациям или применить фильтр для выбранной категории. Часто встречающиеся термины выделены в ТОП.

Тренд-карта — перспективы и направления развития. Полученные в результате поиска технологии распределены по векторам — зрелые, стимулирующие, зарождающиеся тренды и слабая зона.

На основании этих двух карт вывели информацию в виде утверждений — практические примеры развития отдельных технологий и материалов.

Поиск должен включать все варианты, формы, падежи слов и различать их значения, например, слово “Apple” может обозначать как фрукт, так и бренд.
Для решения недостаточно трех видов карт, это только инструмент для дальнейшего анализа специалистами. Без участия человека конкретные рекомендации пока невозможно принять в силу изменяющихся рыночных условий, финансовых мощностей предприятия.
Длительный процесс обработки: 6 месяцев для получения результата.

36 новых тем нашли для дальнейшего изучения.

4 новых направления стали темами научно-исследовательских работ в 2019 году.

Полностью прослушать доклад можно здесь .

Кейс 3: компания Mobifitness привлекла ИИ для анализа и сортировки отзывов клиентов фитнес-клубов и спортивных студий.

Компания разрабатывает ИТ-решения для автоматизации работы 3 000 клиентов спортивной индустрии.

Спикер — Владимир Старков, сооснователь компании Mobifitness.

Обучили нейросеть на основе сотен реальных отзывов клиентов фитнес-клубов автоматически определять тональность отзыва и отмечать наиболее важные.

Многие клиенты не сразу понимали практическую выгоду автоматической оценки тональности отзывов. Приходилось объяснять, что менеджеры и руководители смогут быстрее реагировать на запросы.

важные отзывы не теряются в общем потоке;

клиентский сервис становится молниеносным: негативные комментарии видно сразу;

экономится половина ставки работника, который раньше разбирал отзывы вручную;

высокая степень достоверности обработки отзывов: более 90%;

Для оценки претендентов разработали алгоритм, который обучался на анкетах ранее принятых сотрудников. При этом сотрудников-мужчин в штате Амазона оказалось больше, чем женщин, и ИИ сделал предпочтение в пользу кандидатов-мужчин.

Стивен Хокинг и Илон Маск считают, что искусственный интеллект несет опасность.

Как и любая новая технология, ИИ можно использовать и во благо, и во вред человечеству. Конфликтами с искусственным интеллектом, обладающим разумом, пугают в фантастических фильмах.

В реальной жизни уже сейчас есть проблемы, которые пока не решены или они требуют дополнительного контроля со стороны людей:

нормативно-правовая база — кто будет отвечать за ошибки роботов: проектировщик, разработчик, создавший алгоритм или сотрудник, бухгалтер, оператор, не проверивший результат;

персональные данные — как будет соблюдаться конфиденциальность данных, если машины будут анализировать здоровье, пол, возраст, распознавать лица автоматически, не спрашивая согласия человека;

Своим мнением об использовании искусственного интеллекта поделился Никита Т. , разработчик BigData в крупной банковской системе:

Мы уже живем рядом с ИИ, это даже не будущее, это наше настоящее. Мы общаемся с “Алисой”, получаем персональные предложения от банков и магазинов, видим информацию в поисковых системах с учетом наших предпочтений, можем обратиться к онлайн-доктору и ждем появления беспилотных такси на улицах.

Бизнес, технологии, сервис уже невозможны без применения технологий искусственного интеллекта. Но и искусственный интеллект еще долго не сможет обходиться без человека.

УРОКИ БИЗНЕСА

9 МИН

В чём сила, бот? Как применяют искусственный интеллект

Технологии искусственного интеллекта постепенно внедряют не только в IT-секторе, но и в ретейле, маркетинге, финансовой сфере и промышленности. Рассказываем, какую пользу уже приносит ИИ разным типам бизнеса.

Что такое ИИ и зачем он бизнесу

автоматизировать рутину,
превращать массивы данных в ценные знания о потребностях клиентов, рисках, ресурсах и уязвимостях.

Как компании используют искусственный интеллект

Вот для чего используют искусственный интеллект российские и мировые компании.

Оптимизируют бизнес-процессы

Чат-боты в техподдержке

Всё чаще от имени компаний в контакт-центрах, приложениях и мессенджерах нам отвечают голосовые и чат-боты. Судя по опросам, клиентов это устраивает: люди позитивно относятся к общению с роботом — лишь бы он давал нужную и правильную информацию.

Роботы в рекрутинге

Разработка, внедрение и обновление чат-ботов требует вложений, но в долгосрочной перспективе сокращает издержки, ведь роботам не нужен перерыв на обед, они не уходят в отпуск или на больничный. По этой же причине компании, которые часто в поиске персонала, прибегают к помощи ИИ в рекрутинге.

Компьютерные системы в сложных процессах

Передать ИИ можно не только простые процессы, с которыми самостоятельно справляется один человек. В традиционных отраслях бизнеса вроде сельского хозяйства или тяжёлой промышленности, где копятся невообразимые массивы данных, использование искусственного интеллекта может увеличить производительность в сотни раз. То же касается банкинга и страхования, где ИИ применяется очень активно.

Сбербанк уже внедрил искусственный интеллект практически во все бизнес-процессы. Раньше решения о выдаче кредита юридическому лицу принимали сотрудники, и на это требовалось несколько недель. Теперь кредиты согласовывает искусственный интеллект — всего за 7 минут.

Прогнозируют спрос и поведения клиента

Контроль ресурсов в розничной точке

Персональные предложения

Возможность анализа больших массивов данных — шанс максимально персонализировать предложения как для отдельных клиентов, так и для групп. Торговые сети сегодня могут подбирать ассортимент точки с учётом информации о жителях района и их потребностях, а сервисы — предугадывать поведение пользователя и предлагать ему то, о чём он даже не успел подумать.

Та же YDF разработала для сайта ЦУМа систему персональных рекомендаций, которая повышает конверсию, что для сегмента люкс — уже большое достижение.

Контролируют качество и безопасности

Человеку неподвластна та точность, с которой искусственный интеллект способен выполнять рутинные задачи. Именно по этой причине ИИ начинают внедрять на сложных производствах, где приходится соблюдать строгие стандарты качества и технику безопасности.

Carlsberg использует ИИ для создания новых сортов пива. Компьютерные системы с высокотехнологичными датчиками отбирают дрожжи и помогают комбинировать тончайшие оттенки вкусов и запахов для продукции. Valio прибегает к решениям, которые позволяют свести к минимуму контакт сырья с неблагоприятной окружающей средой.

Читайте также: