Особливості використання Штучного Інтелекту для оптимізації бізнес-процесів

За останні кілька років штучний інтелект став однією з найефективніших і найзатребуваніших технологій, що дають змогу оптимізувати роботу різних сфер бізнесу: від електронної комерції до банківської сфери та охорони здоров’я. У 2021 році 86% керівників підприємств заявили, що успішно використовують штучний інтелект для виконання рутинних завдань.  

Однак використовувати термін ‘’штучний інтелект’’ для позначення будь-якої технології, що замінює людську роботу, не зовсім правильно, адже існує кілька відгалужень ШІ: машинне навчання і глибоке навчання.  

Машинне навчання та глибоке навчання: у чому різниця?

Машинне навчання

Насамперед, цей напрям оперативно обробляє величезні обсяги даних, виявляючи аномалії та основні закономірності. Особливо продуктивно використовується ML в Інтернеті речей, перетворюючи бездротові пристрої на джерела даних. ML також важливий для оптимізації роботи машин: у разі, якщо якась із функцій працює на зниженій потужності, інструмент визначає це і повідомляє співробітників про необхідність коригування параметрів. Саме розвиток нейронних мереж ШІ посприяв становленню того, що ми називаємо глибоким навчанням.

Глибоке навчання

Deep Learning — ще одна специфічна гілка машинного навчання, оснащена більш просунутими функціями (наприклад, виявлення кібершахрайства). Характерна риса технології — одночасний аналіз кількох факторів. Припустимо, вам потрібно підготувати безпілотні автомобілі для безперебійної роботи. У цьому разі винятково корисно буде надати дані про відстань до інших об’єктів, їхню швидкість і обґрунтований прогноз того, що станеться в найближчі 5-10 секунд. До завдань DL також входить допомога безпілотним автомобілям в ухваленні рішень.

Примітно, що глибоке навчання використовується навіть частіше, ніж ML, оскільки старі механізми ML досягають певного обсягу даних, а потім втрачають здатність опрацювання контенту. Тим часом, DL продовжує працювати ефективно в міру отримання додаткової інформації. У результаті глибоке навчання передбачає більшу незалежність і простір для масштабування даних.

Використання ШІ в бізнесі: 4 надихаючих приклади

У бізнесу є широке поле інструментів на основі ШІ: від чат-ботів і таргетингу до створення прогнозних рекомендацій. Ба більше, штучний інтелект і додатки, в основі яких він лежить, дадуть змогу істотно економити час і ресурси. І ось як:

Використання інструментів штучного інтелекту в обслуговуванні ПЗ

Як ми вже згадували, ШІ — ключова технологія для автоматизації робочих процесів і звільнення простору для виконання складних проєктів або завдань із вищим пріоритетом:

• Удосконалені ІТ-процеси. Перш за все, машинне навчання може автоматизувати обслуговування програмного забезпечення та завдання кібербезпеки, оскільки воно відстежує потенційні загрози швидше, ніж люди.
• Цифрова трансформація. Блокчейн і робототехніка допомагають керувати даними та зменшують операційні тертя в ІТ. Особливо актуально це для банківської справи, туризму, електронної комерції та охорони здоров’я.   

Використання інструментів штучного інтелекту в бухгалтерському обліку

ШІ може автоматично обробляти заявки клієнтів, а також допомагати користувачам у складанні податкових декларацій.

• Виконання повторюваних завдань. Серед іншого, ШІ записує інформацію, звіряє рахунки, класифікує транзакції, зіставляє важливі дані з відсканованих квитанцій з платежами, класифікує звіти про витрати й оперативно відстежує зміни цін.
• Напівавтоматизація розрахунку заробітної плати та інших складних процесів. На додаток до переваг, згаданих вище, ШІ вміє вчитися на помилках і вирішувати стратегічні проблеми. Тому лідери ринку все більше інвестують у новітні системи розрахунку заробітної плати з підтримкою ШІ.

Використання інструментів штучного інтелекту в маркетингу

ШІ дає змогу зібрати докладні відомості про цільову аудиторію: компанії використовують дані для збільшення конверсії та скорочення навантаження на маркетингові команди. За допомогою ШІ ви можете дізнатися, як користувачі взаємодіють з вебсайтом, які пристрої вони вважають за краще використовувати, а також отримати інформацію про демографічні дані та місцезнаходження клієнтів.

• Індивідуальний користувальницький інтерфейс і поліпшений CRO. Хоча створення вебсайтів з нуля, як і раніше, виходить за рамки можливостей ШІ, інтелектуальні функції персоналізації допомагають компаніям залучати нових клієнтів і підвищувати лояльність наявних. Наприклад, ШІ відображає найбільш релевантні товари для певної аудиторії та встановлює push-повідомлення, які сповіщають користувачів про нові пропозиції в найбільш підходящий час.
• Розпізнавання зображень. Маркетологи щодня аналізують безліч фотографій у соціальних мережах, щоб зрозуміти, як і де клієнти використовують продукти або послуги. Це чудовий спосіб оцінити розмір потенційної цільової аудиторії або оцінити впізнаваність бренду.
• SEO-оптимізація. Машинне навчання допомагає розглянути специфіку SEO-тактики конкурентів, оптимізувати сайт під пошукові запити, і дізнатися про ключові слова, найбільш актуальні серед користувачів. 

Використання інструментів штучного інтелекту в продажах

Harvard Business Review повідомляє, що ШІ збільшує кількість потенційних клієнтів приблизно на 50%, скорочує час комунікації з аудиторією на 60-70% і знижує витрати на 40-60%. Ось найбільш ефективні способи використання технології в продажах:

• Прогнозування попиту. Ви можете розробити точні автоматичні прогнози продажів, враховуючи історію покупок і особливості взаємодії з клієнтами.
• Пріоритизація лідів. Ґрунтуючись на попередній комунікації та публікаціях у соціальних мережах, технологія відображає інформацію згідно з критерієм пріоритетності: від користувачів, які з більшою ймовірністю можуть стати клієнтами компанії до менш перспективних угод.  
• Використання чат/поштових ботів. Нарешті, корисно застосовувати ШІ для надсилання персоналізованих повідомлень і сповіщень кільком клієнтам.  

Як мінімізувати ризики, пов’язані з ШІ?

Експерти з безпеки радять управляти ризиками, пов’язаними з ШІ, за принципом адаптації нових співробітників, які тільки починають інтегруватися в контекст організації. Експертна група Європейської комісії з етичних принципів штучного інтелекту для надійного ШІ виокремила п’ять важливих кроків впровадження технології:

1. Зосередьтеся на прогнозуванні механізмів роботи ШІ від самого початку процесу інтеграції. Насамперед необхідно забезпечити нерозголошення, цілісність і доступність конфіденційних даних: у системі ШІ мають бути усунені вразливості.  
2. Ознайомтеся з історією продуктивності ШІ. Вивчіть досвід колег у впровадженні ШІ та проаналізуйте потенційні труднощі, які можуть виникнути, щоб виключити можливі загрози безпеці.
3. Інтегруйте ШІ в культуру вашої компанії. Вкрай важливо оцінити конфіденційність, обмеження і функціональність для кожного нового ШІ-рішення, а також впровадити в штучний інтелект механізми стійкості та вибірковості
4. Оцініть продуктивність ШІ. Регулярно відстежуйте роботу ШІ, продумуйте коригувальні дії та можливі поліпшення.
5. Обмежуйте або деактивуйте рішення, які не відповідають цінностям компанії. Застосовуйте надійні інструменти безпеки, розроблені для рішень на основі ШІ, і розробіть чіткі механізми припинення роботи інструментів, які більше не ефективні.

Приступайте до інноваційної цифрової трансформації разом із PNN Soft

Компанія PNN Soft має досвід, захопленість інноваційними технологіями та готовність вирішувати складні завдання. Ми надаємо клієнтам якісні програмні продукти, засновані на технології штучного інтелекту. Ми реалізуємо продукти для програмування вже 20 років, і відточуємо навички, щоб втілювати наші ідеї в новітні рішення та послуги. Особливу увагу ми приділяємо безпеці як під час, так і після розробки. Ми занурюємося в аналіз особливостей та індивідуальних потреб компаній. Саме тому наші клієнти віддають перевагу довгостроковій співпраці.

PNN Soft активно використовує методології Agile, Scrum і RAD для ефективної взаємодії з клієнтами, задоволення їхніх потреб і отримання більшої гнучкості виробництва. До наших груп експертів Agile входять розробники програмного забезпечення, дизайнери графічного інтерфейсу, тестувальники, технічні письменники та менеджери.

Якщо Ви думаєте про розробку програмного забезпечення на базі ШІ, заповніть форму нижче.