Введение
Роботы, искусственный интеллект (ИИ), беспилотники. Ежедневно огромное количество людей используют приложения и продукты, которые содержат ИИ без осознания этого.
Скорость распространения ИИ можно сравнить с появлением баз данных, которые принесли значительное удобно в нашу жизнь. Почему же ИИ так быстро становится повсеместным в настоящее время?
Ответ прост, - потому что его внедрение имеет высокий потенциал в таких отраслях, как логистика, промышленности и потребительский сектор. В настоящее время ИИ является частью почти каждого программного обеспечения.
Понятие искусственного интеллекта
ИИ – это технология, которая изучает различные способы научить роботизированную технику, аналитическую систему, компьютер мыслить подобно человеку.
Принципы работы искусственного интеллекта
- Система с ИИ или робот не может допустить причинение вреда человеку, как бездействием, так и своими действиями.
- Если приказы человека не противоречат первому закону, то ИИ должен повиноваться.
- Забота о своей безопасности, не должна противоречить первому и второму законам.
Основные проблемы искусственного интеллекта
- Машины способны обучаться только с помощью массива данных, следовательно, ошибка в информации оказывает значительное влияние на конечный результат.
- ИИ узкоспециализирован, далеко до мышления человека (многозадачности).
- Для обеспечения работы ИИ требуются большие ресурсы и специалисты, так как ИИ не является автономным.
Искусственный интеллект в логистике
Логистическая отрасль имеет сетевой характер, что является естественной основой для реализации ИИ-проектов. Отказ или невозможность компанией внедрить ИИ, создает риск потери конкурентоспособности в долгосрочной перспективе. Компании, которые откажутся от внедрения ИИ, рискуют отстать от конкурентов в долгосрочной перспективе.
Искусственный интеллект в бэк-офисе (внутри компании):
Повысить точность и производительность, снизить издержки, а также уменьшить время выполнения операции, становится возможным благодаря, ИИ. Комбинация роботизированной автоматизации технологических процессов и искусственного интеллекта, автоматизированные системы будут выполнять повседневные задачи, позволяя сотрудникам освободившиеся время посвятить самым важным рабочим функция, приносящим доход.
Таблица
Задачи, которые могут быть автоматизированы
|
Задача |
Описание |
|---|---|
|
Сбор финансовой информации |
ИИ может оптимизировать время и деньги, обрабатывая и извлекая финансовую информацию |
|
Обработка информации о клиентах |
Кластеризация и сегментация клиентов, позволит подбирать лучшие тарифы и персонализированные предложения для повышения выручки |
|
Таможенное оформление |
Вместо индивидуальной проверки каждого документа ИИ может обрабатывать все документы за считанные секунды |
Прогнозирующая логистика: операционная модернизация
Смена с реактивных действий на упреждающие операции с интеллектуальным прогнозированием для логистической отрасли может стать доступной с помощью ИИ.
Предиктивное управление сетью: эффективность логистических операций может быть повышена при помощи ИИ. Так служба экспресс доставки DHL имеет возможность прогнозировать задержки во время транзитных авиаперевозок при помощи разработанной программы, что свою очередь помогает компании принимать меры для ослабления последствий.
Интеллектуальная оптимизация маршрутов: быстрый, подходящий и эффективный маршрут для каждого клиента очень ценная информация для каждой логистической компании. Система SmartTruck, которую применила Deutsche Post, разрабатывает собственные алгоритмы маршрутизации для всех своих водителей и операторов в режиме реального времени, что экономит время доставки, улучает удовлетворенность клиентов, а также сокращает издержки.
Когнитивные контракты
Компания Leverton облегчает управление контактами, а также их обработку при помощи ИИ. Система, которую они построили, применяет обработку натурального языка для контроля согласований и политик, классификации контрактных формулировок. Подготавливают договора, как люди, так и машины, что значительно ускоряет процесс. Для крупных компаний поддержание клиентской базы в актуальном состоянии – это серьезный вызов. Около четверти email-адресов и телефонов не валидны, а в сфере логистики наиболее важный фактор исполнения обязательств – актуальность контактной информации. Поэтому для поддержания актуальной информации тратятся большие ресурсы времени и людей.
С помощью ИИ разработанного стартапом CircleBack процесс проверки контактной информации на валидность значительно упрощается, так как данный ИИ способен обрабатывать миллиарды точек возникновения данных. При помощи обработки натурального языка CircleBack имеет возможность с учетом местной специфики написания адресов контролирует корректность заполнение полей подобных «адрес клиента».
Разумные таможни
Разумными таможнями называются процедуры таможенного брокериджа, автоматизированные с помощью ИИ.
В настоящее время таможенные декларации сильно зависят от ручной обработки документов, что является важной проблемой. Также проблемой является то, что это очень напряженный процесс, который трудно выполнять людям, ведь им свойственно утомление. В результате возрастает вероятность критической ошибки, которая повлечет за собой задержки поставок.
Автоматизировать заполнение таможенных деклараций возможно благодаря системе аналогичной IBM Watson, которая обучается всем регуляторным требованиям, юридическим аспектам, клиентской специфике и базе, условиям стран.
Такие системы идеальны для однотипных операций, а при возникновении необычных кейсов, вмешивается квалифицированный специалист.
Вывод
ИИ позволит изменить операционную модель логистики с реактивной на прогнозируемую, работающую на опережение, что обеспечит более высокие результаты при оптимальных затратах внутри компании, операционные взаимодействия и вне компании. Очевидно, что ИИ дополняет человеческие способности, а также устраняет рутинную работу, что позволит сместить фокус сотрудников, занятых в логистике, на более важные, продуктивные задачи.
