Влияние искусственного интеллекта на современные бизнес-процессы

В статье рассматриваются решения по эффективному внедрению технологии «Искусственный интеллект» для оптимизации и улучшения бизнес-процессов организации.

Аннотация статьи
искусственный интеллект
информационные технологии
бизнес-процессы
бизнес-интеллект
Ключевые слова

Будь то в форме технологий глубокого обучения, автономных транспортных средств или умных роботов, искусственный интеллект (или ИИ) дает о себе знать повсюду в подключенном мире. Растущий объем и сложность бизнес-данных стимулируют коммерческое внедрение искусственного интеллекта в инструменты бизнес-аналитики в различных отраслях промышленности. Широкое использование искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнес-аналитике (или BI) помогает предприятиям извлекать полезную информацию из больших и сложных наборов данных и предоставлять бизнес-рекомендации, понятные любому бизнес-пользователю.

В то время как искусственный интеллект – это отрасль информатики, работающая над созданием машин, способных к разумному поведению, Стэнфордский университет определяет машинное обучение как «науку о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования». Теория заключается в том, что современному обществу теперь нужны специалисты по искусственному интеллекту для создания умных машин и специалисты по машинному обучению, чтобы сделать их по-настоящему умными [1]. Ускорению данных процессов способствуют многочисленные разработки в области нейронных сетей, которые представляют собой компьютерные системы, предназначенные для классификации и обработки информации имитируя работу человеческого мозга. Нейронные сети и обработка естественного языка облегчают работу передовых систем, которые понимают, обучаются, прогнозируют, адаптируются в рамках быстро изменяющихся условий и реалий современного передового общества [2].

Технологический и инвестиционный секторы, в свою очередь, внедряют искусственный интеллект для работы с главным экономическим ресурсом современности – информации. Чтобы конкурировать на постоянно усложняющихся рынках, организации теперь ищут собственные пути развития и внедрения технологических инноваций для повышения конкурентоспособности и получения нового дохода. Предприятия обращаются к бизнес-аналитике, которая предоставляет информационные панели, основанные на искусственном интеллекте, которые позволяют проводить мониторинг бизнес-процессов в реальном времени с помощью системы интеллектуальных оповещений. Современное программное обеспечение бизнес-интеллекта создает среду для отслеживания самых значимых показателей и информации для стейкхолдеров. Более того, они автоматически оповещают конечного пользователя, как только происходит неожиданное событие или достигается заранее определенная цель. Алгоритмы постоянно изучают и анализируют исторические тенденции и закономерности в наборах структурированных и неструктурированных данных для высокоточного выявления потенциальных аномалий в бесконечном потоке информации [3].

Что еще более интересно, мы находимся только на пороге того, что могут сделать искусственный интеллект и передовое машинное обучение. В сочетании с инновационными бизнес-панелями будущие достижения искусственного интеллекта продолжат революционизировать ландшафт бизнес-аналитики. Все это позволяет предприятиям отказаться от трудоемкого процесса изучения данных для выявления тенденций и реагирования на и без того дорогостоящие проблемы.

Основываясь на возможностях ИИ, можно привести многочисленные примеры искусственного интеллекта в бизнесе:

  • Чат-боты, виртуальные помощники и боты бизнес-аналитики
  • Таргетированная интернет-реклама
  • Предиктивная аналитика
  • Распознавание голоса
  • Распознавание образов

Хотя искусственный интеллект или ИИ работает в различных аспектах современных предприятий, можно выделить несколько основных применения искусственного интеллекта в бизнесе.

Производственные компании используют технологии искусственного интеллекта для более разумного использования своих ресурсов. Например, GeneralElectric сокращает время простоя своего оборудования за счет данных, собираемых с интеллектуальных датчиков с искусственным интеллектом, установленных на его производственном оборудовании. Комбинируя ИИ с технологией Интернета вещей (IoT), компании сокращают расходы, повышают производительность и создают более специализированные рабочие места.

Значительная роль искусственного интеллекта в маркетинге и продажах также трансформирует эту функцию в разных отраслях. Технологии искусственного интеллекта позволяют маркетологам автоматизировать большинство своих рутинных задач с помощью полученных данных, в то время, как они могут сосредоточиться на ключевых функциях продаж, таких как удовлетворенность клиентов.

Например, Facebook использует алгоритмы машинного обучения, чтобы отслеживать поведение клиентов и показывать им подходящую цифровую рекламу. Компания Airbnb, занимающаяся онлайн-рынком недвижимости, использует искусственный интеллект для оптимизации и продвижения правильных цен на жилье в зависимости от своего местоположения и потребительского спроса.

По отраслевым оценкам, 30% всех розничных онлайн-транзакций совершаются с помощью мобильного телефона. С ростом использования мобильных приложений среди пользователей смартфонов обмен сообщениями и использование социальных сетей входят в пятерку основных категорий приложений, к которым обращаются онлайн-пользователи. Предприятия в настоящее время вкладывают значительные средства в чат-ботов на базе ИИ для обеспечения связи и обслуживания клиентов. Например, RoyalDutchAirlines позволяет путешественникам регистрироваться и получать уведомления о рейсах через свое приложение Facebook. В настоящее время FacebookMessenger имеет более 300 000 активных ботов на своей платформе, которые ежемесячно обмениваются примерно 20 миллиардами сообщений между предприятиями и клиентами [4].

Таким образом, искусственный интеллект в бизнесе просто предполагает использование интеллектуального компьютерного программного обеспечения с человеческими способностями для увеличения доходов, улучшения качества обслуживания клиентов, повышения производительности и эффективности, а также стимулирования роста и трансформации бизнеса.

Стоит также отметить государственную поддержку в данной области в виде субсидий, финансирования профильного образования в данной области, а также запуска многочисленных пилотных проектов для некоммерческих и коммерческих организаций. Так, реализация федерального проекта «Искусственный интеллект» осуществляется по следующим направлениям:

  • поддержка научных исследований и разработок;
  • разработка и развитие программного обеспечения, в том числе за счет поддержки стартапов и пилотных внедрений технологий ИИ;
  • создание комплексной системы правового регулирования в сфере искусственного интеллекта;
  • повышение доступности и качества данных;
  • повышение доступности аппаратного обеспечения;
  • повышение уровня обеспечения российского рынка технологий ИИ квалифицированными кадрами и уровня информированности населения о возможных сферах использования ИИ [5].

В России есть крупные ИИ-проекты, локомотив индустрии – большие компании: они инвестируют в данные технологии и видят в этом финансовую перспективу.

Например, «Сбербанк» продаёт свои разработки как сервис. В 2020 году банк запустил систему виртуальных ассистентов «Салют»: они оплачивают покупки, переводят деньги и выбирают кино на вечер – достаточно дать нужную голосовую команду. Чтобы пользоваться функциями в полной мере, предлагают купить ТВ-приставку SberBox и смарт-дисплей SberPortal.

В тестовом режиме работает Digital Manager – система анализа электронной почты, а также создания подсказок для моментальных ответов – как если бы сотрудник сам погружался в решение вопроса и писал их. Точность принятых решений на этапе теста – 75%.

Корпорация «Яндекс» также внедряет искусственный интеллект в разнообразных сферах своей деятельности. Прорывом является разработка и тестирования первых в России беспилотных автомобилей. Также компания создала всем известную голосовую станцию «Алиса», которая основана на технологии распознавания и синтеза речи на нескольких языках «Yandex SpeechKit», которая достаточно успешно внедряется в IT-инфраструктуру российского рынка.

Отдельной отраслью внедрения ИИ является тяжёлая промышленность. Так, компания «Северсталь» внедрила в свою деятельность решения по управлению и вычислению скорости непрерывно-травильным агрегатом для постоянного мониторинга функционирования оборудования и сокращения количеств сбоев и инцидентов.

В дополнении к искусственному интеллекту, внедрение технологии дополненной реальности позволяет выстроить общение с клиентами, нацеленное на более полное удовлетворение их потребностей. Например, компания EORA разработала виртуального помощника для выбора обоев на сайте «Леруа Мерлен» [6].

Исходя из вышеизложенного, нельзя не согласиться, что преимущества, которые бизнес может получить от использования ИИ, безграничны и включают в себя:

  • Автоматизацию процессов;
  • Больше положительных результатов от маркетинговой деятельности и увеличение доходов;
  • Улучшение качества предлагаемых услуг;
  • Обнаружение мошенничества;
  • Улучшенное и более надежное обслуживание клиентов и т.д.

Это может привести к этическим проблемам, связанным с прозрачностью информации, и в такой среде компаниям только предстоит решать данные вопросы и трансформировать свой технологический бизнес-ландшафт.

Однако, современный интеллект можно представить как мозг ребенка, и компаниям только предстоит его дальнейшее развитие, которое будет сопровождаться различными проблемами: дефицитом данных, смещениями алгоритмов и ограничениями вычислительных возможностей.

Текст статьи
  1. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд. : Пер. с англ. – М. : ООО «И.Д. Вильямс», 2016. – 1408 с. : - Парал. тит. англ.
  2. Michael Nielsen Neural Networks and Deep Learning. - 2018. - 224 с.
  3. AI in Analytics: Top Use Cases and Tools // Marketing Artificial intelligence Institute. URL: https://www.marketingaiinstitute.com/blog/how-to-use-artificial-intelligence-for-analytics (дата обращения: 01.06.2022).
  4. Дэвенпорт Томас Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности. - Альпина Паблишер, 2018. - 316 с.
  5. "Паспорт федерального проекта "Искусственный интеллект" национальной программы "Цифровая экономика Российской Федерации" (приложение N 3 к протоколу президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности от 27.08.2020 N 17)
  6. Искусственный интеллект в России. Состояние отрасли и прогнозы // Skillbox Бизнес. URL: https://skillbox.ru/media/business/iskusstvennyy-intellekt-v-rossii/ (дата обращения: 10.06.2022).
Список литературы
Ведется прием статей
Прием материалов
c 13 августа по 19 августа
Осталось 3 дня до окончания
Публикация электронной версии статьи происходит сразу после оплаты
Справка о публикации
сразу после оплаты
Размещение электронной версии журнала
23 августа
Загрузка в eLibrary
23 августа
Рассылка печатных экземпляров
02 сентября