Особенности использования ИИ для оптимизации бизнес-процессов

За последние несколько лет искусственный интеллект стал одной из самых эффективных и востребованных технологий, позволяющих оптимизировать работу различных областей бизнеса: от электронной коммерции до банковской сферы и здравоохранения. В 2021 году 86% руководителей предприятий заявили, что успешно используют искусственный интеллект для выполнения рутинных задач. 

Однако использовать термин ‘’искусственный интеллект’’ для обозначения любой технологии, заменяющей человеческую работу, не совсем правильно, ведь существует несколько ответвлений AI: машинное обучение и глубокое обучение.

Машинное обучение и глубокое обучение: в чем разница?

Машинное обучение

Прежде всего, это направление оперативно обрабатывает огромные объемы данных, выявляя аномалии и основные закономерности. Особенно продуктивно используется ML в IoT, превращая беспроводные устройства в источники данных. ML также важен для оптимизации работы машин: в случае, если какая-то из функций работает на пониженной мощности, инструмент определяет это и уведомляет сотрудников о необходимости корректировки параметров. Именно развитие нейронных сетей ИИ поспособствовало становлению того, что мы называем глубоким обучением.

Глубокое обучение

Deep Learning — ещё одна специфическая ветвь машинного обучения, оснащенная более продвинутыми функциями (например, обнаружение кибермошенничества). Отличительная черта технологии — одновременный анализ нескольких факторов. Предположим, вам нужно подготовить беспилотные автомобили для бесперебойной работы. В этом случае исключительно полезно будет предоставить данные о расстоянии до других объектов, их скорости и обоснованный прогноз того, что произойдет в ближайшие 5-10 секунд. В задачи DL также входит помощь беспилотным автомобилям в принятии решений.

Примечательно, что глубокое обучение используется даже чаще, чем ML, поскольку старые механизмы ML достигают определенного объема данных, а затем теряют способность обработки контента. Между тем, DL продолжает работать эффективно по мере получения дополнительной информации. В результате глубокое обучение предполагает большую независимость и пространство для масштабирования данных.

Использование ИИ в бизнесе: 4 вдохновляющих примера

У бизнеса есть широкое поле инструментов на основе ИИ: от чат-ботов и таргетинга до создания прогнозных рекомендаций. Более того, искусственный интеллект и приложения, в основе которых он лежит, позволят существенно экономить время и ресурсы. И вот как:

Использование инструментов искусственного интеллекта в обслуживании ПО

Как мы уже упоминали, ИИ — ключевая технология для автоматизации рабочих процессов и освобождения пространства для выполнения сложных проектов или задач с более высоким приоритетом:

• Усовершенствованные ИТ-процессы. Прежде всего, машинное обучение может автоматизировать обслуживание программного обеспечения и задачи кибербезопасности, поскольку оно отслеживает потенциальные угрозы быстрее, чем люди.
• Цифровая трансформация. Блокчейн и робототехника помогают управлять данными и уменьшают операционные трения в ИТ. Особенно актуально это для банковского дела, туризма, электронной коммерции и здравоохранения. 

Использование инструментов искусственного интеллекта в бухгалтерском учете

ИИ может автоматически обрабатывать заявки клиентов, а также помогать пользователям в составлении налоговых деклараций. 

• Выполнение повторяющихся задач. Среди прочего, ИИ записывает информацию, сверяет счета, классифицирует транзакции, сопоставляет важные данные из отсканированных квитанций с платежами, классифицирует отчеты о расходах и оперативно отслеживает изменения цен.
• Полуавтоматизация расчета заработной платы и других сложных процессов. В дополнение к преимуществам, упомянутым выше, ИИ умеет учиться на ошибках и решать стратегические проблемы. Поэтому лидеры рынка все больше инвестируют в новейшие системы расчета заработной платы с поддержкой ИИ.

Использование инструментов искусственного интеллекта в маркетинге

ИИ позволяет собрать подробные сведения о целевой аудитории: компании используют данные для увеличения конверсии и сокращения нагрузки на маркетинговые команды. С помощью ИИ вы можете узнать, как пользователи взаимодействуют с веб-сайтом, какие устройства они предпочитают использовать, а также получить информацию о демографических данных и местоположении клиентов.

• Индивидуальный пользовательский интерфейс и улучшенный CRO. Хотя создание веб-сайтов с нуля по-прежнему выходит за рамки возможностей ИИ, интеллектуальные функции персонализации помогают компаниям привлекать новых клиентов и повышать лояльность существующих. Например, ИИ отображает наиболее релевантные товары для определенной аудитории и устанавливает push-уведомления, которые оповещают пользователей о новых предложениях в наиболее подходящее время.
• Распознавание изображений. Маркетологи ежедневно анализируют множество фотографий в социальных сетях, чтобы понять, как и где клиенты используют продукты или услуги. Это отличный способ оценить размер потенциальной целевой аудитории или оценить узнаваемость бренда.
• SEO-оптимизация. Машинное обучение помогает рассмотреть специфику SEO-тактики конкурентов, оптимизировать сайт под поисковые запросы, и узнать о ключевых словах, наиболее актуальных среди пользователей. 

Использование инструментов искусственного интеллекта в продажах

Harvard Business Review сообщает, что ИИ увеличивает количество потенциальных клиентов примерно на 50%, сокращает время коммуникации с аудиторией на 60-70% и снижает затраты на 40-60%. Вот наиболее эффективные способы использования технологии в продажах:

• Прогнозирование спроса. Вы можете разработать точные автоматические прогнозы продаж, учитывая историю покупок и особенности взаимодействия с клиентами.
• Приоритизация лидов. Основываясь на предыдущей коммуникации и публикациях в социальных сетях, технология отображает информацию согласно критерию приоритетности: от пользователей, которые с большей вероятностью могут стать клиентами компании до менее перспективных сделок. 
• Использование чат/почтовых ботов. Наконец, полезно применять ИИ для отправки персонализированных сообщений и уведомлений нескольким клиентам. 

Как минимизировать риски, связанные с ИИ?

Эксперты по безопасности советуют управлять рисками, связанными с ИИ, по принципу адаптации новых сотрудников, которые только начинают интегрироваться в контекст организации. Экспертная группа Европейской комиссии по этическим принципам искусственного интеллекта для надежного ИИ выделила пять важных шагов внедрения технологии:

• Сосредоточьтесь на прогнозировании механизмов работы ИИ с самого начала процесса интеграции. Прежде всего, необходимо обеспечить неразглашение, целостность и доступность конфиденциальных данных: в системе ИИ должны быть устранены уязвимости. 
• Ознакомьтесь с историей производительности ИИ. Изучите опыт коллег во внедрении ИИ и проанализируйте потенциальные трудности, которые могут возникнуть, чтобы исключить возможные угрозы безопасности.
• Интегрируйте ИИ в культуру вашей компании. Крайне важно оценить конфиденциальность, ограничения и функциональность для каждого нового ИИ-решения, а также внедрить в искусственный интеллект механизмы устойчивости и избирательности
• Оцените производительность ИИ. Регулярно отслеживайте работу ИИ, продумывайте корректирующие действия и возможные улучшения.
• Ограничивайте или деактивируйте решения, которые не соответствуют ценностям компании. Применяйте надежные инструменты безопасности, разработанные для решений на основе ИИ, и разработайте четкие механизмы прекращения работы инструментов, которые больше не эффективны.

Приступайте к инновационной цифровой трансформации вместе с PNN Soft

У компании PNN Soft есть опыт, увлеченность инновационными технологиями и готовность решать сложные задачи. Мы предоставляем клиентам качественные программные продукты, основанные на технологии искусственного интеллекта. Мы реализуем продукты для программирования уже 20 лет, и оттачиваем навыки, чтобы воплощать наши идеи в новейшие решения и услуги. Особое внимание мы уделяем безопасности как во время, так и после разработки. Мы погружаемся в анализ особенностей и индивидуальных потребностей компаний. Именно поэтому наши клиенты предпочитают долгосрочное сотрудничество.

PNN Soft активно использует методологии Agile, Scrum и RAD для эффективного взаимодействия с клиентами, удовлетворения их потребностей и получения большей гибкости производства. В наши группы экспертов Agile входят разработчики программного обеспечения, дизайнеры графического интерфейса, тестировщики, технические писатели и менеджеры.

Если вы думаете о разработке программного обеспечения на базе AI, заполните форму ниже.