Искусственный интеллект в бизнесе
Или как применяется ИИ в промышленности, ритейле и финтехе
Искусственный интеллект (ИИ) диагностирует болезни, рисует не хуже Айвазовского и Ван Гога, дистанционно зондирует поверхность Земли из космоса, пишет художественные тексты, управляет автомобилем вместо человека. Социальный, культурный и научный вклад ИИ в жизнь общества сложно переоценить. А на что способны технологии искусственного интеллекта в бизнесе? Рассмотрим три отрасли — финтех, промышленность и ритейл.
На что способен ИИ в промышленности
Технологии искусственного интеллекта активно используются в бизнесе, связанном с нефтепромыслом, авиа-, машино- и приборостроением, металлургическим, химическим и другими видами производств. С их помощью:
- выполняются трудоемкие и рутинные операции;
- прогнозируется сбой работы оборудования на технологической линии;
- контролируется качество выпускаемой продукции и выявляется брак;
- оцениваются риски в работе с поставщиками: вычисляются неблагонадежные потенциальные партнеры;
- анализируется стоимость сырья на рынке и предлагаются производители с наиболее выгодными условиями для закупки продукции;
- распознается технологическая документация и др.
Преимущества искусственного интеллекта в промышленном бизнесе
С внедрением систем и сервисов на основе умных технологий предприятия получают ряд выгод — экономических, производственных и даже репутационных.
ИИ работает оперативнее человека, он может быть внимательнее к деталям — у него не «замыливается глаз» при многочасовом контроле технологической ленты или вычитке сотого документа. Так что если сотрудник производственной линии сделает 100 операций за час, то робот выполнит тот же объем работы в 7-10 раз быстрее. Еще он не уйдет в отпуск, отгул или на больничный, поэтому простоев оборудования не будет, темпы производства не снизятся.
Искусственный интеллект в бизнесе анализирует огромные массивы данных, экономя время сотрудников. Например, может провести конкурентную разведку и на основе полученной информации предложить стратегически верные пути развития компании. Или выявить участки залежи нефти и таким образом сэкономить бюджет на исследование и снизить себестоимость добычи природного ресурса.
Что касается качественного распознавания технологической документации, то это больная тема для большинства производственных организаций, ведущих свою историю не первый десяток лет. Долгое время у предприятий не было ресурсов на оцифровку бумажных чертежей, поэтому те пылились в архивах, дожидаясь своего звездного часа. Благодаря ИИ получилось сдвинуть эту проблему с мертвой точки. Сейчас распознавание таких сложных документов возможно, причем в короткие сроки.
У нас был нетиповой проект и потому очень интересный. Заказчик обратился с просьбой распознать с помощью ИИ 130 тыс. архивных чертежей деталей. Было важно извлечь из документов реквизиты и занести результаты в архивные системы, предварительно классифицировав каждый чертеж по его принадлежности к проекту и виду детали. Мы с командой справились за 3 месяца
руководитель проектов по развитию AI-продуктов компании Directum
Умные технологии в ритейле
ИИ уже достаточно глубоко проник в сферу торговли. Сегодня он выполняет и бизнес-задачи, и прикладные. Например, доставляет с помощью беспилотников товары до покупателей, отпускает вместо продавцов продукцию в бесконтактных магазинах, строит прогнозы на основе больших данных, борется с мошенничеством и кражами.
В тренде сегодня использовать искусственный интеллект в бизнес-процессах ритейла для формирования гиперперсонализированных предложений. Крупные торговые площадки уже внедрили рекомендательные системы на основе ИИ, которые сопровождают клиентов на всем их пути — от выбора товара до складывания его в корзину и окончательной покупки. Еще они анализируют поведенческий опыт потребителя, историю заказов и на основе этих данных выдают индивидуальные рекомендации по товарам.
Работа, перейди на робота
Как бы далеко в будущее ни смотрели ритейлеры, они не забывают и о классических бизнес-задачах, по которым тоже плачут умные технологии.
Так исторически сложилось, что в торговых компаниях создается очень много документов — договоры на поставку товара, накладные на внутреннее перемещение и на приемку, акты, счета на оплату и т.д. К сожалению, от бумаги в этих процессах избавились еще не до конца. Для того чтобы освободить сотрудников от рутины по оцифровке документов и занесению данных из них в информационные системы, торговые компании передают эту задачу искусственному интеллекту.
Именно так поступили в сети магазинов «Подружка» несколько лет назад, передав ИИ трудоемкую обработку бумажных счетов на оплату. Сегодня бухгалтеры только проверяют результаты труда искусственного интеллекта, а тот делает всю черную работу.
Искусственный интеллект в бизнес-процессах финтеха
Искусственный интеллект в бизнес-процессах финтеха Банки, страховые, инвестиционные компании и другие представители рынка финансов — безусловные лидеры в использовании ИИ-технологий. В «руки» машин они уже передали немалую часть задач:
- коммуникацию с клиентами и работу с обращениями,
- массовый обзвон,
- идентификацию личности,
- кредитный скоринг,
- анализ рисков,
- распознавание документов и др.
ИИ в финтехе решает по большей части узкие специализированные задачи. Например, умные чат-боты и голосовые помощники общаются с клиентами, а сервисы распознавания в считанные минуты извлекают данные из бумажных документов и заполняют карточки электронных аналогов в информационной системе.
Но есть компании, которые более глубоко внедряют искусственный интеллект в бизнес-процессы. Так, на основе нейросетей банки проводят скоринг клиентов — оценивают платежеспособность заемщика и выдают рекомендации по выдаче кредитов. Другой пример — умная обработка официальных обращений от регулирующих органов. Ежедневно в банки поступают тысячи запросов от ФНС, МВД, ФССП и других госструктур. Чтобы не взваливать рутину по обработке документов на сотрудников, банки «нанимают» ИИ.
Если учесть, что на обработку одного запроса человек потратит от 10 минут, то за один день он разберет порядка 40-50 запросов. Итого чтобы ежедневно справляться с 300 требованиями, банку нужно выделить в штате 7 сотрудников.
Расскажу на примере нашей системы Directum RX, как искусственный интеллект помогает банкам. Система заменяет сотрудников на этапе первичной обработки запроса: распознает реквизиты, извлекает ИНН, ФИО клиента, расчетный счет и другие данные, находит в базе нужного клиента. И это еще не всё. Дальше на основе полученной информации ИИ подбирает список документов и может подготовить проект ответа в инстанцию, приславшую требование
бизнес-аналитик, Product owner AI-решений компании Directum
