5 ИИ-технологий, изменивших бизнес: снижение затрат до 40% и доля ошибки всего 0,79%

Технологии искусственного интеллекта охватили все сферы бизнеса, от крупных корпораций до ритейла. Согласно прогнозам сервиса маркетинговых исследований Research&Markets ^[1], за три года расходы на ИИ в B2C-секторе вырастут до 5 млрд $, а через 15 лет вложения дадут рост прибыли на 60 % ^[2]. В этой статье расскажем об ИИ-технологиях, которые уже реализованы и показали эффективность. А значит, их можно применять в новых сферах. 

Зачем интеллектуальные технологии деловому миру

По версии Collins English Dictionary, запрос «AI» оказался самым популярным в 2023 году ^[3]. Интеллектуальные технологии захватили все сферы человеческой жизни. Продажи и маркетинг, разумеется, не остались в стороне. Компании встраивают нейросети в бизнес–процессы, чтобы улучшить производительность и повысить прибыль. 

Какие задачи поручают ИИ уже сегодня:

• Автоматизация и оптимизация процессов. Технология занимается трудоёмкими рутинными задачами, связанными с заполнением форм, сортировкой счетов, поиском определенных сведений. Например, французская компания Schneider Electric ^[4] использовала интеллектуальный метод, чтобы избавиться от рутины при подготовке документов. В результате удалось освободить время сотрудников на более полезную работу, и это повысило удовлетворённость клиентов.

• Обработка данных. Возможности нейросетей применяют в самых разных сферах ^[5], например, для поиска и анализа сведений в текстах, мониторинга социальных сетей, в автоматических переводчиках, алгоритмах распознавания речи, в других сферах, где нужно быстро перелопатить огромный объём информации.

• Защита от утечки данных. Благодаря огромному быстродействию системы на базе ИИ помогают отслеживать трафики передачи информации ^[6], упреждать угрозы, быстрее и точнее реагировать на инциденты. Кроме того, умные решения обеспечивают почти безошибочную идентификацию пользователей с помощью поведенческой биометрии. 

• Составление прогнозов на тренды, спрос, поведение целевой аудитории. Алгоритмы машинного обучения могут не только мониторить данные, но и выявлять закономерности ^[7]. Одни лучше работают с информацией из прошлого, другие качественнее анализируют настроения рынков. При объединении систем повышается качество прогнозирования.

• Улучшение обслуживания. Сфера услуг работает в нескольких направлениях. С одной стороны, автоматизированные алгоритмы высвобождают время персонала ^[8] для прямого общения с клиентами, с другой — внедрение чат–ботов делает первичный контакт более продуктивным. Например, входящие запросы быстрее перенаправляются специалистам, и в результате позвонивший скорее получает ответ. Кроме того, умные технологии анализируют интересы покупателей, подсказывая товары, которые его могут заинтересовать.

Помимо прикладной функции помощника у ИИ есть важная презентационная задача. Компании, использующие нейросети в работе, укрепляют собственный имидж и значимость в глазах клиентов. В крупном бизнесе так поступают практически все, но в малом и среднем ситуация иная. И те, кто начинают первыми, в разы усиливают конкурентную позицию.

Тут велик соблазн объявить себе локомотивом клиентоориентированного AI, как это сделал Amazon, предложивший новую функцию обслуживания.

Покупатели просто брали нужные товары и направлялись к выходу. Кассиров, продавцов и охранников не было, а деньги списывали с помощью датчиков через аккаунт в Amazon. Пилотные магазины ИИ-обслуживания открылись в 2016 году. Правда, в 2024 году выяснилось ^[9], что вместо ИИ в далёкой Индии сидел целый штат сотрудников, которые следили за каждой покупкой, а затем в ручном режиме выбивали чеки. 

Amazon придумали классную идею, но она оказалась слишком сложной для реализации, поэтому пришлось искать «традиционный» выход с индийскими сотрудниками и сосредоточить усилия на более простой задаче — умных корзинах для покупок. Вероятно, здесь будет работать настоящий искусственный интеллект.

Цифры и факты

О неограниченных возможностях искусственного интеллекта свидетельствуют исследования, проведённые консалтинговой компанией «Яков и партнёры ^[10]». Если разделить ИИ по «сферам влияния», выходит, что их используют::

• 31% компаний в ИТ;

• 49% брендов в области, связанной с исследованиями и разработками;

• 54% бизнеса в секторе поддержки клиентов;

• 64% компаний в маркетинге и продажах.

По мнению 94% опрошенных, расходы на адаптацию интеллектуальных технологий к бизнес–процессам уже приносят свои плоды. Первые результаты подтолкнули половину компаний перенаправить до 5% бюджетов на цифровизацию и нейросети. Каждая пятая организация привлекает ИИ для решения текущих задач.

Ожидается, что общемировой объём рынка искусственного интеллекта за 8 лет вырастет с $621,19 млрд до $2740,46 млрд. Ожидаемый среднегодовой темп — 20,4% ^[11]. Перспективы в России также вызывают оптимизм: к 2028 году экономический потенциал ИИ выйдет на уровень 22–36 трлн ₽.

Как трансформируется рынок труда

Наша реальность меняется ^[10] буквально на глазах:

• За 25 лет с 1993 по 2022 год быстродействие компьютеров возросло в 10 млн раз.

• К 2025 году общая ёмкость хранимой информации достигнет 175 ЗБ (1 ЗБ — 1021 байтов). Если бы всё это можно было уместить на DVD, то «стопка» обогнула бы Землю по экватору 22 раза. 

• С 2022 по 2025 год объём данных, созданных интеллектуальной технологией, увеличится в 1000 раз. 

ИИ уже «трудится» вместе с нами, повышая продуктивность компаний и освобождая персонал от рутинных операций. Ожидается, что от выполнения команд, отправленных человеком, технология перейдёт к самообучению ^[10], то есть будет самостоятельно ставить себе задачи и находить оптимальные решения. Такой ценный «сотрудник» — находка для любого предприятия. Со временем он будет способен заменить десятки и сотни людей.

А что будет с людьми — второй вопрос. На первый взгляд, рабочие места должны сокращаться, но это не так. Обсуждения на Всемирном экономическом форуме ^[12] показали, что к 2025 году нейросети упразднят 75 млн вакансий за счёт автоматизации. НО! Этот же самый процесс создаст 133 млн позиций ^[13]. В ближайшие годы будет расти потребность в специалистах машинного обучения, аналитиках данных. Подобная трансформация рынка труда открывает новые возможности и для сотрудников, и для работодателей. 

Какие изменения происходят в банковской сфере

Главная цель ИИ — сделать процессы быстрее, проще, качественнее. В финансовом секторе эти задачи переложили на предикативные модели, способные анализировать будущее. Для того чтобы справиться с работой такого порядка, необходимо выявить значимые параметры и отследить их влияние до определённого момента времени. Проанализировать настолько огромные объёмы данных человеку не под силу, поэтому привлекают интеллектуальные методы прогнозирования. 

Приведём пример с оформлением кредита. Рутинная процедура требует самой тщательной проверки истории заёмщика. Спешка и ошибки в оценке платежеспособности влекут за собой убытки финансового учреждения, однако и затягивание процедуры не даёт ожидаемого результата. Столкнувшись с проволочками, клиенты уходят в другие банки, где всё быстрее и проще. В отличие от рядового сотрудника, ИИ определяет кредитный рейтинг за секунды, то есть снижает риски выдачи займов и увеличивает приток средств.

В финансовой сфере внедрением умных технологий занимаются десятки компаний, расскажем о паре самых интересных. 

Fount ^[14]  

Южнокорейский робот с 2015 года помогает пользователям без опыта определиться с инвестированием. Компания стремительно выросла в период пандемии, когда уволенные сотрудники стремились стабилизировать свои доходы. Программа формирует для пользователя индивидуальный портфель, который можно будет корректироваться по мере необходимости. Благодаря внедрению роботизированных решений к 2025 году стоимость компании должна увеличиться в 4 раза и составить $25 млрд в сравнении с данными на 2021 год.

Stripe ^[15] 

Компания, предлагающая услуги по обработке платежей, интегрировала ChatGPT4 ^[16] в свои сервисы. ИИ–алгоритмы помогают улучшить процессы обслуживания клиентов, автоматизировать рутинные задачи, повысить точность прогнозирования рынков. Сегодня плодами стартапа, основанного в 2010 году, пользуются такие гиганты как Google, Amazon, Zoom, Lyft. В 2023–м интеллектуальный сервис обработал более $1 трлн транзакций. 

Вера, у нас вакансия!

Виртуальный HR уже осваивает новые обязанности, и рекрутеры–люди вполне довольны нововведением. Например, роботу Вере поручили собирать первичные резюме, и они оказались неплохими. Среди недостатков привлечения помощников из облачных сервисов было названо опасение, что сами рекрутеры останутся без работы. Помимо робота Веры на рынке используют целый ряд чат–ботов ^[17], например HubSpot ^[18], ManyChat ^[19], PuzzleBot ^[20] и другие. Крупные игроки заказывают кастомизированные решения у IT-компаний. 

Сотрудники по найму персонала в «Сбербанке», «Мегафоне» и «Билайне» ^[21] заявили, что умные технологии облегчают их труд. На ИИ, например, можно переложить обязанности рутинных первичных прозвонов.

Очевидно, что технологию будут использовать там, где нужно нанимать десятки сотрудников — это потребности уровня крупных компаний. 

Помимо оптимистичных ожиданий от внедрения ИИ в сферу найма программа показала неожиданный изъян. По оценкам пользователей, уровень роботизированного равнодушия примерно такой же, как и у живых сотрудников колл–центров, сидящих на холодных звонках. То есть даже несовершенные виртуальные технологии с успехом вытесняют нашу «индивидуальность» в таком непростом деле, как поиск хорошего кандидата.

Нейросети на буровой

Технология ИИ была использована для реализации проекта бурения ^[22] в условиях сложной арктической геологии. Работы велись на глубине 3000 метров с общей проходкой 8,3 км.

Умная буровая проводила процесс в автономном режиме, мониторя обстановку и передавая данные о прохождении пластов на поверхность. Сложности были связаны с неоднородностями нефтеносной породы, высокой температурой (+90 0C) и давлением. Команда инженеров снаружи корректировала движение бура на основании полученной информации. В сравнении со стандартными методиками прохождения установка с интегрированным ИИ увеличила скорость движения на 10%, снизила износ оборудования и повысила уровень безопасности. Помимо интеллектуальной буровой специалисты Газпромнефти разработали программу прогнозирования состояний горных пород на новых месторождениях. Это позволит не только расширить разведку, но и сократить расходы на освоение нефтеносных пластов.

Работает или не работает: как оценить реальный вклад интеллектуальных технологий?

Привлечение ИИ к бизнес–процессам — только половина дела. Важно понимать, что усилия и затраты не пропадают зря. Пока нет единых алгоритмов, чтобы увидеть пользу от внедрения систем. 

Приведём примеры разных оценок эффективности:

• Точность прогнозирования: сравнение предсказаний с фактами показывает эффективность модели, то есть насколько она успешна. Используя большие данные ^[23], компании учатся анализировать риски, выявлять закономерности, улучшать качество и показатели своей работы.

• Точность в решении задач: в Южно–Уральском государственном университете разработали программу, определяющую подозрительные транзакции. В работе ИИ показатель безошибочности составил 99,21% ^[23] — такой результат невозможно получить, используя возможности человека.

• Качество обслуживания: благодаря чат–ботам, технологиям распознавания речи, голосовым помощникам, биометрической идентификации для проведения оплаты и другим интеллектуальным инструментам не только крупные, но и небольшие компании улучшают обслуживание ^[23]и привлекают новых клиентов. 

• Снижение затрат: автоматизация процессов, составление верных прогнозов, оптимизация маршрутов и другие сферы внедрения ИИ помогают сократить текущие расходы, то есть увеличить прибыль. Так, в одном из самых сложных секторов — сельском хозяйстве — только за счёт автоматизированных процессов удаётся снизить затраты на 30–40% ^[23].

• Улучшение логистики: доставка товаров наземными роботами и дронами постепенно становится привычной практикой. Например, в компании Amazon беспилотники практически заменили курьеров. Дроны выполняют от 75 до 90% рейсов ^[23] с посылками весом до 2,5 кг.

Среди опрошенных компаний более 33% ^[10], занятых в ритейле, электронной коммерции, банковской сфере, ИТ и медиа уверены, что вложения в ИИ с гарантией увеличат выручку. Более 90% высказалось за привлечение интеллектуальных технологий к решению бизнес–задач.

Заключение

В деловой сфере внедрение ИИ повышает конкурентоспособность — этот факт признали все участники рынка. Однако сегодня компаниям важно не только успевать за прогрессом, но и не упускать из виду новаторов отрасли.

Практика показывает, что интеллектуальные технологии выгодны предприятиям любых масштабов, поскольку нейросети могут не просто обрабатывать огромные объёмы данных, но и держать связь 24/7, оперативно решать поставленные задачи, выявлять и исправлять проблемы, повышать доверие клиентов. 

ИИ устраняет недоработки, связанные с человеческим фактором. Для бизнеса это отличная возможность снизить риски, сократить эксплуатационные и трудовые затраты, выйти на большую прибыль. Чем новации могут обернуться для получателей услуг — покажет время.