Применение решений на основе ИИ в бизнесе
Генеративные языковые модели активно внедряются в промышленность, медицину, сельское хозяйство, и даже наша повседневная жизнь пронизана решениями на основе машинного обучения. Вполне очевидной является тенденция всё более глубокого погружения ИИ в бизнес-процессы, где цифровые помощники забирают на себя всё больший пласт задач.
Целью любого бизнеса является увеличение прибыли и сокращение расходов, при этом крупный бизнес часто задает общие тенденция развития рынка, поэтому внедрение машинного обучения становится частью общей стратегии компании в среднесрочной и долгосрочной перспективе.
Насколько глубоко ИИ проник в бизнес
Чтобы понять глубину проникновения машинного обучения в современные бизнес-процессы нужно посмотреть на последние аналитические отчеты. Несколько лет назад крупнейшее международное агентство Research&Markets опубликовало большое исследование, где эксперты анализировали тренды развития рынка ИИ. Глубокий анализ позволил продемонстрировать, что расходы на различные решения на основе ИИ только в ритейле в ближайшем будущем достигнут порядка 5 млрд долларов, что впоследствии даст значительный рост прибыли за счет сокращения текущих расходов и оптимизации значительного числа бизнес-процессов торговой отрасли.
Еще более показательна цифра привлеченных инвестиций в стартапы, предлагающие различные решения на основе ИИ. За 2023 год им удалось привлечь около 27 млрд долларов, что значительно превышает показатели предыдущих годов. Это говорит о двух тенденциях. С одной стороны, сами проекты демонстрируют высокую степень готовности. С другой стороны, инвесторы верят в данные разработки и активно вливают финансовые потоки в развитие ИИ.
Общемировые тенденции находят свое отражение и в нашей стране. В опубликованном исследовании от экспертов Comindware было отмечено массивное проникновение машинного обучения в операционную деятельность компаний, что в свою очередь положительно влияет на показатель цифровизации российского бизнеса. По оценкам агентства, порядка 35% представителей крупного российского бизнеса включают в свои инвестиционные программы различные решения на основе ИИ. При этом 20% опрошенных уже заявили, что используют машинное обучение в клиентском сегменте, для управления изменениями, в бизнес-анализе и реинжиниринге.
Ниже мы рассмотрим основные направления, где ИИ будет наиболее полезен для бизнес-целей.
Перераспределение нагрузки в колл-центре, цифровизация клиентского сервиса
Эффективная коммуникация с клиентами — это важнейшая задача как для B2C, B2B подразделений. Кроме того, в крупных корпорациях количество обращений в колл-центр является одним из показателей маркетинга. И логика тут понятна. Если клиенты не обращаются с вопросами, претензиями и обращениями, значит, они просто не хотят пользоваться вашим сервисами или покупать товары. При этом чаще всего компания не очень настроена на расширение штата операторов. С одной стороны, это сфера с высокой степенью текучестью кадров, то есть необходимо постоянно тратить время на обучение и адаптацию персонала, который очень быстро увольняется и покидает компанию. С другой стороны, из-за высокой нагрузки операторы часто сталкиваются с быстрой утомляемостью и выгоранием на рабочем месте, вследствие чего они плохо выполняют свои непосредственные обязанности. Цифровой помощник способен взять на себя большую часть типовых обращений, а сотрудники колл-центра будут подключаться только по сложным вопросам. Одним из первых перспективность цифровых помощников оценил банковский сегмент. Например, цифровой помощник Олег от «Т-Банка» или целая семья помощников от «Сбера», где каждый консультант обладает своим характером.
Если вам кажется, что цифровых помощников стремится использовать только крупный бизнес, то это не так. Использование ИИ для субъектов МСП также актуально. Вот характерный пример. Более 60% представителей МСП в нашей стране работают с «Авито». Это примерно 3,9 млн небольших компаний и ИП. Продавцы на «Авито» сталкиваются с вполне очевидными проблемами. Если в магазине собрано достаточно много позиций, то менеджеры не успевают быстро отвечать на вопросы. А маркетинговые срезы показывают нам, что клиент хочет получить ответ в течение 5 минут. Задержка на 15 минут влечен за собой неудовлетворенность и отказ от покупки. Также страдает качество коммуникации. Короткие, неполные или неинформативные ответы могут ухудшить пользовательский опыт.
Один из наших последних кейсов посвящен сервису для легкой настройки и подключения ИИ к чату на «Авито», который конвертирует диалоги в готовые лиды. Цифровой помощник от BotB2B способен мгновенно отвечать на любые запросы клиентов в магазине сразу же после поступления сообщения. Он всегда будет вежлив и дружелюбен. Цель такого чат-бота — продажа, поэтому он всегда ориентирован на доведение клиента до принятия итогового положительного решения.
Оптимизация HR-процессов в компании
Здесь ИИ можно использовать в разных направлениях:
- для эффективного поиска соискателей;
- для поддержки сотрудников во время процесса адаптации;
- в качестве инструмента, способного координировать действия работников при возникновении HR-вопросов.
Цифровой помощник может быстро объяснить, как написать заявление на отпуск, каким образом получить компенсацию на спорт, какой график работы компании в праздничные и выходные дни. Особенно это актуально для крупных корпораций, где сотрудник, чтобы получить ответ на свой вопрос, должен сделать письменный запрос в HR-департамент, находящийся в другом городе. В таком случае ответ при положительном исходе он получит в течение 24 часов. А чат-бот может дать развернутый ответ всего за несколько минут.
Передача рутинных задач ИИ
В любой профессии, даже самой креативной и творческой, всегда есть место рутинным задачам. Поэтому перед сотрудником встает вопрос: делать самому или позвать чат-бота на помощь? Реальность показывает, что очень часто сотрудники крупных корпораций идут по второму пути и сами того не желая разглашают конфиденциальную информацию. Так как использование нейросетей в корпоративном сегменте набирает популярность, вопрос конфиденциальности данных актуален как никогда. Решением в данной ситуации может быть использование открытых публичных моделей, которые можно разворачивать на своих серверах. Это сложный и трудоемкий процесс, но такой подход гарантирует высокую степень безопасности.
Аналитика, включающая исследование рисков и составление отчетов, основанных на больших данных
Нейросети способны обрабатывать огромные массивы информации, строить на основе полученных данных зависимости и тенденции. Это позволяет использовать ИИ для понимания глубинной природы различных экономических процессов и составления качественной аналитики. Кроме того, нейросеть способна отследить потенциально рискованные операции или действия и снизить вероятность наступления этих ситуаций, еще до того как они превратятся в проблемы. Это работает как с репутацией, так и с юридическими аспектами.
Помощь в маркетинговой активности
Исследование целевой аудитории является ключевым фактором успешного развития предпринимательства. Но всё чаще специалисты говорят о том, что классических методов маркетингового и социологического анализа становится недостаточно для комплексного сбора и интерпретации информации о людях, которые являются потребителями продукта. Причина этого кроется в усложнении самой системы восприятия информационных потоков. Аудитории интересно не просто потреблять какие-то продукты, для нее важно получать удовольствие от процесса потребления. Для работы с этим фактором необходима выработка персонализированных решений. И именно здесь включаются технологии ИИ.
Особенно это заметно в сегменте электронной коммерции. Каждый день мы с этим сталкиваемся, когда выбираем товар на маркетплейсах, а внизу система подбирает нам те товары, которые нам могли бы в теории понравиться. Кроме того, именно ИИ формирует для нас персонализированные предложения на основе наших запросов и истории просмотров. В сегменте оффлайн-торговли активно используется так называемое «компьютерное зрение». ИИ позволяет проанализировать состав аудитории по полу и возрасту, выявить постоянных клиентов. Что более важно, мы можем отслеживать поведение покупателей, их маршрут. И это не просто накопление информации, а именно полноценный многофакторный анализ, на основе которого вполне можно выстраивать маркетинговую стратегию, направленную на увеличение продаж.
Первоначально, ИИ в корпоративном сегменте воспринимался как конкурент специалистам, делались прогнозы о скором масштабном сокращении. Но время показало, что это не совсем верный прогноз. Сегодня нейросети стали удобным инструментом, способным освободить сотрудников от рутинных задач и оптимизировать многие процессы. Это дает возможность для бизнеса сосредоточиться на стратегическом планировании и развитии направлений деятельности.
Говоря о боссах, директорах, топ-менеджерах и т.д., давайте для начала ...
Внутренняя опора — это способность человека оказывать себе помощь и ...
В России наблюдается нехватка квалифицированных специалистов в различных отраслях, в ...
После успешного запуска технопарка я начал вкладывать средства в различные ...
