Искусственный интеллект — технология, которая еще несколько лет назад казалась фантастикой — сегодня творит волшебство, позволяя не на словах, а на деле оптимизировать бизнес-процессы.
Коллеги из AMS Software погрузились в практическое применение нейросетей и рассказывают, как бизнесу за счет грамотного использования современных технологий быстрее и эффективнее достигать поставленные цели.
Что такое нейросети
Представьте, что вам необходимо разработать программу, которая будет автоматически распознавать котов на фото. Можно вручную вводить команды «если есть уши, значит, это кот», «если есть хвост, то это тоже кот», и, допустим, программа поймет, что такое кот, и легко распознает, где он сидит, а где лежит.
Но даже при большом желании нельзя учесть все нюансы: попадется картинка, где кот одет в костюм зайчика, и ваш софт уже не справится с поставленной задачей.
Нейросеть — это программа, способная обучаться на основе загруженных в нее данных. Тут нет готовых алгоритмов, ИИ сам их напишет во время обучения. В описанном примере необходимо «скормить» нейронке несколько тысяч фотографий котов, после чего она сама себя научит распознавать котиков в любом костюме и декорациях.
Почему они важны для бизнеса
Использование нейросетей повышает конкурентоспособность компании. С их помощью вы можете анализировать большой объем данных, автоматизировать процессы, прогнозировать спрос, оптимизировать маркетинговые активности и логистику.
По нашему опыту, полезнее всего для бизнеса следующие возможности нейросетей.
Автоматизация задач
Нейросети помогают автоматизировать рутинные процессы — обработку заказов, управление запасами, поддержку клиентов. Это повышает качество продукта и сервиса, снижает затраты бизнеса, увеличивает скорость выполнения задач и, следовательно, конкурентоспособность компаний.
Например, Google встроил нейросеть в сервис Gmail. Теперь AI анализирует содержимое писем и определяет, в какую папку их поместить — «Основное», «Социальные сети» или «Реклама». В результате система снижает количество спама и помогает пользователям сфокусироваться на более важных задачах, нежели сортировка писем.
Обработка больших данных
С помощью нейросетей можно обрабатывать огромные объемы данных и получать инсайты для принятия более взвешенных управленческих решений.
Так, Netflix использует нейросети для анализа просмотров и предлагает аудитории фильмы, которые совпадают с ее интересами.
Повышение эффективности
Возможность улучшить качество продукции, услуг и сервиса и предвосхитить потребности клиентов повышает общую эффективность бизнеса.
Например, в Amazon встроена нейросеть, которая изучает предыдущие покупки пользователя и на их основе выдает релевантные рекомендации. Благодаря этому клиенты больше покупают, а компания больше зарабатывает.
Где можно применить ИИ для увеличения результативности деятельности
Искусственный интеллект применяется в областях, для которых характерно обилие накопленной информации, например, в маркетинге, финансах, e-commerce.
Аналитика
За счет ИИ можно выявить скрытые закономерности и тренды, которые обнаружить «на глаз» практически нереально, проанализировать большие объемы данных о потребительском поведении, предпочтениях, интересах, потребностях, целях и проблемах клиентов.
Раньше сервисы вроде YouTube собирали и предоставляли данные, а их толкование лежало на ваших плечах.
Сегодня можно зайти, например, в Google Analytics с функцией AI Insights, который не только предоставит данные, но и интерпретирует их, допустим, проанализировав CJM.
Представим, что вы продаете билеты на мероприятия, у вас большой трафик, но большинство пользователей не делают покупку: переходят по вкладкам, изучают афиши, заходят на страницу оплаты и через пару минут выходят. Это указывает на проблемы с интерфейсом или процессом покупки, о чем вам сообщит ИИ. Зная эти данные, вы сможете провести тестирование и улучшить процесс, чтобы повысить количество завершенных транзакций.
И это только один из множества возможных примеров.
Создание контента
Специалисты могут с уверенностью сказать, что написание качественного текста или создание изображения может растянуться на несколько дней. Но если использовать нейросети, то процесс становится в разы быстрее.
Текстовый контент
Например, с помощью ChatGPT от OpenAI можно создавать посты для соцсетей, описания к видео или даже лонгриды. При желании с ним можно поболтать о музыке, спорте, кино и искусстве, чтобы получить вдохновение или новую информацию для своего текста.
Спойлер: если хотите готовить экспертные материалы, что особо важно для B2B, то полагаться при создании текстов исключительно на нейросети нельзя.
Визуальный контент
Уже доступно немало и зарубежных, и отечественных нейросетей, которые по текстовому описанию могут выдасть готовые иллюстрации, логотипы, иконки для приложений и не только.
Некоторые сервисы могут и «оживить» картинку, превратив ее в мини-видео.
Так Leonardo.Ai видит промт «Большой пушистый серый кот на зеленой кухне в стиле лофт для рекламы кошачьего корма»:
Более того, у изначально сгенерированного с помощью одной нейросети изображения можно, например, изменить фон с помощью другой. Допустим, спустя множество попыток вы наконец сгенерировали идеального кота—амбассадора бренда, и теперь хотите разместить его не на рекламных материалах, а на нейтральном фоне.
ИИ позволяет сделать и такое:
Кот после удаления фона в AI фоторедактор. Источник
Советуем прибегать к использованию подобного ИИ в тех случаях, когда, например, изображение или видео нужно срочно, а возможности привлечь дизайнера нет, или хотите выделиться на фоне конкурентов за счет неизбитых креативов.
Онлайн-продажи
В текущих реалиях при обращении в техподдержку многих компаний вам сначала ответит робот, попытается разобраться в вопросе и только потом отправит к специалисту, а иногда и сам решит проблему, не прибегая к помощи человека.
Еще пару лет назад эти роботы были «механические». То есть сколько фраз в него записывали программисты, ровно столько вариантов ответа и было в арсенале чат-бота.
Сейчас боты работают на основе машинного обучения: компания загружает в нейросеть часто задаваемые вопросы, с помощью которых ИИ понимает, что от него хочет пользователь. При этом клиент может составить обращение с опечатками или с использованием сленга, и бот все равно его поймет.
Такого помощника используют как для обработки телефонных запросов, так и для письменных ответов в приложениях и на сайтах. Один из самых известных подобных ботов — голосовой бот Олег от Т-Банка, который обрабатывает 80% запросов самостоятельно. Высокие показатели достигаются за счет того, что ИИ обучен на колоссальном объеме данных, а также помогает клиентам круглосуточно, не задумывается над ответом, не хамит и не устает.
Разумеется, чтобы самостоятельно разработать подобного помощника, вам понадобятся знания в программировании и машинном обучении или опытный специалист. Но на рынке уже немало ИИ-решений, помогающих с решением этой задачи.
Рекомендовать конкретное не будем, выбор зависит от точных целей и потребностей.
Реакции чат-бота МТС на нестандартные вопросы. Изображение из архива автора
CRM
CRM-систем на рынке много, но выигрывают решения со встроенным искусственным интеллектом. Он как невидимый ассистент анализирует входящие данные и на их основе выполняет полезные действия, которые, если сильно не всматриваться, вы не всегда сходу заметите.
Поэтому советуем при выборе CRM под свои потребности ориентироваться на те системы, в которые встроен ИИ.
Управление финансами
Нейросети часто применяют и в финансовом секторе, например, в банках для проверки кредитоспособности клиента. Такой скоринг снижает время одобрения заявки с нескольких дней до минут.
Также искусственный интеллект предотвращает мошенничество. Он анализирует поведение клиентов, транзакции, события в системе и выявляет необычные действия.
Уже существуют сервисы, созданные на основе ИИ, которые позволяют бизнесу любого объема обрабатывать поток финансовых операций.
Приведенные примеры показывают лишь часть возможностей ИИ, но даже частичная их интеграция в ваши рабочие процессы может сильно повлиять на производительность бизнеса.
Использование нейросетей: с чего начать
Анализ потребностей компании
Нейросети, бесспорно, отличные помощники. Но если взяться за улучшение сразу всех сфер своего бизнеса, то можно потратить много времени на преобразование того, что и так неплохо работает или, наоборот, оставить без внимания аспекты, которые тянут вниз ваш бизнес.
Чтобы такого не случилось, первоначально проведите тщательный анализ потребностей компании. Определите слабые места фирмы и начните именно с них.
Это может быть автоматизация рутинных задач, улучшение клиентского сервиса, прогнозирование спроса или оптимизация логистики. Понимание конкретных проблем, которые вы хотите решить с помощью ИИ, сэкономит ваши силы, время и деньги.
Выбор сервиса
Когда вы определили главную боль, с которой хотите бороться с помощью нейросетей, необходимо изучить все варианты решения. Самая популярная или самая дорогая программа не всегда будет идеальна конкретно для вашего бизнеса.
При выборе софта изучите функционал, стоимость и отзывы других пользователей. Также стоит обратить внимание на такие факторы, как возможность интеграции с уже существующими системами в вашей компании, уровень поддержки и обучения, а также простота настройки программы.
Возможные трудности
Внедрение нейросетей дает преимущества перед конкурентами, но одновременно сопряжено с трудностями:
- Сопротивление со стороны сотрудников. Мало кто любит нововведения, особенно если в них видят угрозу своей роли в компании или не понимают, как использовать новые инструменты. Проведите обучение, объясните сотрудникам, почему с нейросетью их работа станет проще и быстрее, а также подробно разберите весь функционал программы.
- Неоправданно высокие затраты. Некоторые нейросети будут абсолютно бесплатны, но есть индивидуальные ИИ-решения, которые потребуют начальных инвестиций в разработку, инфраструктуру и обучение. Чтобы бюджет «не улетел в трубу», сначала оцените ROI, а уже потом погружайтесь в реализацию задуманного.
- Необходимость в больших объемах данных. Если вы решили создать нейросеть конкретно под вашу компанию, например чат-бота для ответов клиентам, то для ее обучения понадобится большой объем информации. В качестве решения можно создать свою базу либо использовать синтетические данные. В любом случае закладывайте на этот этап дополнительные деньги и время.
- Неопределенность в разработке и тестировании. Разработка и тестирование нейросетей могут быть непредсказуемыми и занимать больше времени, чем ожидалось. Чтобы снизить риски и адаптировать решения, можно обучать и внедрять нейросети на пилотных проектах.
Как показывает практика, компании, которые внедряют новые технологии, идут на шаг впереди конкурентов.
Поэтому не бойтесь внедрять нейросети в свою работу, разумеется, в разумных пределах.
Удачи и успешного продвижения!
