AzoftR&DКак искусственный интеллект используется в реальном бизнесе

Как искусственный интеллект используется в реальном бизнесе

Дарья Казовская Май 18, 2017

Искусственный интеллект в бизнесе

“Эволюция от мозга к искусственному интеллекту будет более радикальной, чем от обезьяны к человеку”, — считает Ник Бостром, философ и гуру в области Artificial Intelligence (AI).

Ник прав. Сегодня самые успешные компании, от Bosch до Starbucks, пользуются разработками на базе AI для сокращения расходов, повышения прибыли и улучшения производительности.

Пора определиться, как бизнес может использовать AI. Этим мы и займёмся.

AI для бизнеса — угроза или спасение?

Конечно, есть риск, что через пару десятков лет нас ждёт восстание машин, как в “Терминаторе”, но раньше времени паниковать не стоит. Практическая польза AI — тому подтверждение.

С точки зрения бизнеса, искусственный интеллект — широкое понятие: сюда входят и машинное обучение, и компьютерное зрение, и прогнозирование, и много чего ещё. Благодаря способности обрабатывать данные быстрее и успешнее человеческого мозга, AI востребован в разных бизнес-сферах.

Поэтому не ждите — берите на вооружение технологии искусственного интеллекта прямо сейчас и вы обгоните конкурентов.

#1. Виртуальные помощники

AI виртуальные помощники

Самый очевидный путь применения AI — виртуальные помощники. Siri и Ok Google — не единственные примеры. Набирающие популярность чат-боты — тоже продукт искусственного интеллекта, созданный для помощи клиентам компаний.

Например, в 2017 году The Royal Bank of Scotland запустил Luvo, который с помощью распознавания речи общается с клиентами банка через цифровые устройства и выполняет стандартные операции вроде денежных переводов.

Использовать виртуального помощника или нет — выбирать вам, но это один из тех AI инструментов, который пришёл, чтобы остаться. Согласно статистике Facebook, более 10000 компаний занимаются разработкой чат-ботов. Juniper Research подтверждают эту тенденцию — по их данным, использование чат-ботов в финансовом секторе и медицине способно сэкономить до 20 миллионов долларов в год, а к 2022 году до 8 миллиардов.

#2. Контроль и мониторинг данных

Постоянный контроль и мониторинг инфраструктуры компании — ещё одна возможность использовать AI технологии в бизнесе. Французская энергетическая компания Engie применяет на предприятиях дронов с программами распознавания изображений на основе машинного обучения. Дроны следят за оборудованием — они исследуют инфраструктуру, чтобы предотвратить возможные повреждения.

AI системы контроля и мониторинга хорошо подходят и для городской среды. Наиболее простой пример — распознавание автомобильных номеров — применяется муниципальными организациями. Мы разработали подобный алгоритм для заказчика из Германии. По этому же пути идёт правительство Каталонии, предоставив своему департаменту полиции алгоритмы распознавания лиц и номерных знаков.

Хотите снизить риски износа и повреждения оборудования и создать подушку безопасности для своей компании? В этом помогут системы мониторинга на базе искусственного интеллекта.

#3. Автоматизация ручного труда

Автоматизация ручного труда

Многие боятся, что искусственный интеллект заменит нас во всех областях промышленности. Страхи в сторону! Высокие технологии помогают автоматизировать разные процессы — от простой отправки писем до бронирования авиабилетов. Но цель высокоинтеллектуальных решений — не заменить людей, а сделать человеческий труд эффективнее.

Так, японская страховая компания Fukoku Mutual Life Insurance установила программу от IBM — Watson Explorer AI. Эта система анализирует данные медполисов по операциям и процедурам, чтобы вычислить размеры выплат. По расчётам представителей Fukoku, внедрение искусственного интеллекта позволит им увеличить производительность на 30%.

Подумайте об автоматизации своих бизнес-процессов с помощью AI-алгоритмов. Они не только выполняют сложные задачи быстрее, но и способны работать 24 часа в сутки.

#4. Предиктивная аналитика

Люди хотят знать будущее, а компании — тем более.

AI технологии способны обрабатывать большие массивы данных, выявлять закономерности и прогнозировать будущее. В одном из наших R&D проектов мы разрабатывали систему рекомендаций для крупной розничной сети супермаркетов. Система анализирует сходство покупателей и товаров, чтобы рекомендовать людям другие товары, похожие на те, которые приобретают они или посетители магазинов с одинаковыми предпочтениями.

Другой пример: Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий — от бронирования отелей до аренды транспорта — эффективно использует машинное обучение, чтобы составлять индивидуальные рекомендации пользователям портала.

Искусственный интеллект показывает хорошие результаты в построении прогнозов благодаря навыку обучаться. И, в отличие от традиционных подходов к прогнозированию, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения — когда поступают новые данные, она становится лучше.

#5. Анализ неструктурированных данных

80% всех данных в мире не структурированы”, — громко заявляет IBM. В такие цифры сложно поверить. Но факт остаётся фактом — с широким распространением мобильных устройств мы ежедневно генерим массу цифрового неструктурированного контента: сообщения в мессенджерах, письма, фото и видео.

Алгоритмы AI помогают компаниям разобраться с этим “богатством” и структурировать данные так, чтобы впоследствии их проанализировать. Подобный принцип заложен в основе Siri — неструктурированная разговорная речь, проходя через алгоритм программы, становится структурированной и подвергается дальнейшей обработке.

В анализе неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают смешанную информацию годами. Такой анализ способен облегчить работу и самих R&D инженеров — сэкономить время на сортировку и организацию данных перед тем, как оценить их и проследить важные взаимосвязи.

#6. Робототехника

Робототехника

“Через 5-10 лет искусственный интеллект и, в частности, глубинное обучение, позволят роботам выполнять наиболее утомительные и трудоёмкие задачи, которые мы делаем ежедневно”, — уверен Мэтт Мерфи, директор компании Chime. Её профиль — умные CRM системы для агентств недвижимости.

Реальный бизнес следует этой тенденции. Онлайн-ритейлер Ocado строит систему компьютерного зрения и сеть роботов, чтобы заменить процесс сканирования баркодов на своих торговых складах. Это поможет ускорить поиск и выдачу нужных товаров.

Тогда как хирургические и сельскохозяйственные роботы уже успели зарекомендовать себя, роботизация других направлений только набирает обороты, но, по подсчётам учёных, в ближайшее десятилетие рынок роботов и искусственного интеллекта будет активно расти. Почему бы не воспользоваться его возможностями сегодня, чтобы громко заявить о себе завтра?

Каким бы ни было наше будущее, искусственный интеллект станет его частью. Появится больше стартапов и мобильных приложений на базе машинного обучения, одни рабочие места исчезнут, возникнут другие — совершенно новые. Искусственный интеллект изменит мир, как это однажды сделал интернет. Тем важнее для бизнеса научиться применять возможности AI для себя и своих клиентов.

Комментарии

комментарии