Зачем бизнесу искусственный интеллект и всем ли он по карману?

Что такое искусственный интеллект и как он работает?

По словам генерального директора ООО «Лаборатория Наносемантика» Станислава Ашманова, не следует романтизировать искусственный интеллект и сравнивать его с человеческим мышлением или сознанием. Речь идёт скорее об автоматизации — замене труда человека работой компьютера, робота, станка.

«Мы считаем, что ИИ — это любая имитация, любое повторение задач, которые человек умеет выполнять», — поясняет Ашманов и приводит в качестве примера машинный перевод и проверку текстов на ошибки. Эксперт допускает, что операции, которые раньше делал только человек, со временем будут целиком доверены компьютеру.

Руководитель службы диалогово-коммуникационной платформы в банке ВТБ Рафаэл Айрапетян также убеждён, что реальность не имеет ничего общего с образом ИИ, вокруг которого создали хайп пользователи. «Искусственного интеллекта — такого, каким его представляют обыватели, — на самом деле нет. Есть технологии, которые позволяют всё лучше и лучше решать точечные задачи, связанные с обслуживанием клиентов. В частности, мы стали лучше понимать потребности людей. Если раньше мы определяли их с помощью неких паттернов и ключевых слов, то теперь это делают алгоритмы машинного обучения. Но подход, по сути, не изменился», — сказал Айрапетян.

Выделяют два основных направления развития ИИ: машинное обучение (обучение на примерах) и экспертные системы (знания человека в программе). При машинном обучении нет задачи объяснить машине принцип принятия решений. Алгоритм сам учится, глядя, как это делает человек, после анализа большого количества примеров. При этом наследуются все ошибки и ограничения экспертов, выводы которых были взяты за основу. В экспертных системах ситуация обратная: эксперта просят объяснить принципы его работы, которые закладываются в фундамент программы для машины.

Экспертные системы ИИ сегодня используются при разработке чат-ботов, Т9, проверке правописания, полнотекстовом поиске. Для их разработки тоже требуются данные, но не обучающие, а тестовые. Однако максимальных результатов и высокой точности искусственному интеллекту позволяет добиться комбинирование машинной и экспертной системы.

Зачем бизнесу искусственный интеллект?

ИИ позволяет компаниям получить дополнительную ценность и так решить основные задачи бизнеса — привлечь внимание потребителя, не обманув его ожиданий, и заработать больше, чем конкуренты.

Безусловными лидерами в сфере ИИ в России и в мире являются финтех-компании. По данным McKinsey & Co, в 2020 году 60% организаций из этой отрасли использовали ИИ. Вот далеко не полный список задач, которые ИИ уже решает в финтехе:

• скоринг клиентов и принятие предварительных решений по кредитам. По данным, озвученным на Al Journey директором по направлению «Искусственный интеллект» АНО «Цифровая экономика» Алексеем Сидорюком, в среднем применение ИИ позволило банкам снизить время одобрения заявки с 48 часов до одной минуты;
• бизнес-прогнозирование и прогнозирование рисков;
• сегментация клиентов, сканирование SMM;
• NPS-обзвон (массовые профессии, коллекторы);
• планирование инкассаций;
• анализ расположения офлайн-точек;
• ответы на обращения клиентов — чат-боты в банках позволяют закрыть 60% и более поступающих запросов. Среднее время решения проблемы сократилось в четыре раза и составляет 40 секунд;
• распознавание речи;
• персонификация услуг;
• ускорение оплаты — система биометрической идентификации уменьшает время оплаты на 15 секунд. Точность идентификации составляет 99,99%;
• распознавание документов, формирование проектов документов;
• fraud-мониторинг, выявление нетипичной активности. Доля ложных срабатываний системы снизилась с 90 до 70%. В 3,5 раза выросла эффективность обработки жалоб.

Часть этих решений универсальны. Например, голосовые помощники, чат-боты и персонификация услуг могут быть актуальны для небольших компаний, а анализ расположения офлайн-точек — для ретейла.

По словам экспертов, сегодня затраты на внедрение ИИ могут быть настолько низкими, что быстро окупаются даже у малого бизнеса. Так, разработчики виртуальной примерочной Shapometry утверждают, что дополнительный доход для подключённых к сервису магазинов составил 19%, а 50% пользователей приобрели рекомендованные искусственным интеллектом товары в течение нескольких часов.

Кроме того, ИИ позволяет малым предприятиям справляться с задачами, решение которых ранее было им недоступно. Например, обрабатывать запросы большего числа клиентов и за счёт этого масштабировать бизнес.

«Как правило, малый бизнес не может позволить себе дорогостоящий контакт-центр или несколько смен в режиме 24/7 для того, чтобы его клиенты всегда могли получить ответ. Сейчас всё становится доступным, и это нужно использовать», — рассказал основатель финтех-платформы TalkBank Михаил Попов.

Простое решение для малого бизнеса — использовать готовые технологии в сфере обработки данных. Цена таких решений становится всё более доступной, потому что зачастую уже не нужно покупать лицензию на ПО. Вы можете просто платить за фактически использованные ресурсы — например, за обработанные запросы или массивы данных. В то же время enterprise-решения могут стоить миллионы долларов.

Какие задачи уже решает искусственный интеллект в бизнесе?

Автоматическая обработка обращений клиентов. По оценке экспертов VTB Business Reboot Day, в 2022 году экономия компаний за счёт виртуальных ассистентов составит 8 млрд долларов. Эффективно работающие программы позволяют без ошибок обрабатывать до 96% входящих запросов, дают возможность заместить часть операторов колл-центра и снизить его нагрузку до 40%. «Судя по росту интереса бизнеса к чат-ботам и голосовым роботам, личное общение будет становиться роскошью», — считает Ашманов.

Классификация входящих сообщений. «Лаборатория Наносемантика» приводит в пример реализованный в одном из министерств кейс. После обучения ИИ на основе анализа 30 тысяч запросов точность классификации входящих обращений составила 83%, экономия времени на их обработку — 50%. В результате министерство смогло освободить квалифицированных юристов от рутинной работы.

Медицинская диагностика. Анализ изображений с помощью ИИ помогает медицинским компаниям с высокой точностью распознавать некоторые заболевания. К примеру, на чтение и описание 20 снимков с маммографией специалист тратит около шести часов. При этом, как утверждает эксперт ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ», специалист по рентгенологической диагностике Ольга Пучкова, из тысячи обследованных онкодиагноз или подозрение на него будут поставлены всего пяти-семи пациентам. «Получается, что большую часть времени доктора сегодня тратят на описание снимков абсолютно здоровых людей. При этом вероятность ошибки остаётся высокой как с точки зрения постановки ложных диагнозов, так и в плане невозможности рассмотреть начинающиеся негативные отклонения», — сказала Пучкова. По ожиданиям медиков, ИИ в этой сфере сможет в десятки раз ускорить процедуру и сделать её более точной.

Работа с каталогами изображений. Актуальная для ретейлеров тема — массовая обработка изображений товаров (например, удаление фона). Раньше этим занимались сотрудники в фоторедакторах, но с помощью ИИ и сегментационных нейросетей процесс автоматизировали. По словам Ашманова, для этого потребовалось всего несколько месяцев работы разработчика. «Есть большое количество утилит, которые можно брать в открытом доступе, и среди них немало предобученных нейросетей. Десять лет назад для решения этой задачи компании потребовалось бы выделять для работы с фотографиями целый отдел», — резюмировал он.

В сфере ретейла алгоритмы работы с изображениями используются также для борьбы с кражами в магазинах, отслеживания и предсказания настроения клиентов.

Автоматическое распознавание документации технологических объектов. ИИ помогает решить проблемы компаний, которые работают с большим количеством бумажных чертежей. Пока они просто лежат в рулонах, с ними невозможно работать в специальных программах. По опыту «Лаборатории Наносемантика», ИИ позволяет распознать и оцифровать чертежи с 90-процентной точностью.

Конкурентная разведка. Искусственный интеллект помогает проводить комплексный анализ конкурентов, собирая информацию из множества открытых источников. Затем эти данные можно использовать для улучшения собственной компании и получения преимущества на рынке.

Также есть консалтинговые сервисы, которые могут изучить ваш бизнес и его задачи, чтобы подобрать и интегрировать подходящие ИИ-решения.

Кому по карману искусственный интеллект

Долгое время считалось, что искусственный интеллект — это дорогие технологии, доступные исключительно топовым корпорациям. Сейчас ситуация поменялась. Самым крупным инвестором в ИИ становится само государство. По данным, озвученным на Al Journey, до 2024 года Россия намерена инвестировать в развитие искусственного интеллекта 5,4 млрд рублей.

У действующего бизнеса есть несколько вариантов внедрения ИИ в свои процессы. Самый дорогостоящий из них — создать собственный отдел по разработке нужных решений. Ещё можно отдать решение задачи на аутсорс или воспользоваться уже существующим сервисом.

Нанимать и удерживать профессиональных разработчиков, специализирующихся на нейросетях и ИИ, действительно могут позволить себе в основном крупные компании. «Но вам не обязательно накачивать департамент разработки дорогими талантами, чтобы использовать преимущества ИИ, — можно интегрировать нужные вам сторонние сервисы», — говорит IT-эксперт Даниил Шеповалов.

Так, владельцы небольших интернет-магазинов могут подключить чат-бота, который будет автоматически принимать и обрабатывать заказы. На рынке сегодня десятки подобных продуктов.

«В отличие от сложных алгоритмов, такие решения применимы почти к любому бизнесу, желающему оптимизировать клиентский сервис — будь то салон красоты или автосервис», — замечает генеральный директор технологической группы Rocket Humans Анастасия Ускова.

Порог вхождения в ИИ сегодня заметно снизился. «В публичных облаках Mail.ru, „Яндекса“ и Google есть бесплатные сервисы для машинного перевода и распознавания речи, которые можно использовать в работе. Кроме того, большое количество алгоритмов выложено в открытый доступ», — говорит Станислав Ашманов.

ИИ может помогать малому бизнесу на начальных этапах. Так, на рынке есть геомаркетинговые сервисы по подбору оптимальных сфер и мест деятельности. Они помогают новичкам избегать ошибок и проблем с высокой конкуренцией уже на старте. Такие возможности востребованы в ретейле, у девелоперов жилых комплексов и у франчайзи.

Как начать внедрять искусственный интеллект

Определяя задачи для искусственного интеллекта в конкретном бизнесе, Даниил Шеповалов советует трезво оценить, во сколько вам обойдётся искусственный интеллект на долгой дистанции и какие преимущества он даст. По оценке эксперта, использование бюджетных ИИ-сервисов стоит обычно порядка 20–100 долларов в час. Среди задач, которые выполняют эти сервисы, — автоматизация труда, продажи, поддержка, email-маркетинг и другие виды взаимодействия с пользователями, HR-задачи, CRM, отслеживание или анализ конкурентов и их активностей, вопросы безопасности и многое-многое другое.

Основатель TalkBank Михаил Попов советует начать с пересмотра своих процессов с точки зрения их исключения, автоматизации и роботизации. Если же бизнес ещё на этапе идеи, важно сразу заложить бюджет на ИИ.

Попов приводит в пример своего клиента — юридическую компанию, которая с помощью технологии в области финтеха и чат-ботов за год смогла увеличить оборот более чем в сто раз.

Также компании стоит задуматься о применении ИИ, если отдел маркетинга начинает генерировать большое количество лидов, но сотрудники не справляются с таким потоком, отмечает Попов. Роботизация станет хорошим решением для предприятий, которые боятся выходить на крупных клиентов и увеличивать рекламные бюджеты из опасений, что поддержка, отдел продаж или производство не справятся.

Куда развивается искусственный интеллект?

Бизнес исходит из того, что в ближайшие годы потребитель будет нацелен получать услуги, затрачивая на это минимум усилий. Это рождает несколько направлений, в которых будет развиваться ИИ.

Тренд №1. Активное использование бизнесом технологии анализа больших данных и предиктивной аналитики. По словам генерального директора технологической группы Rocket Humans Анастасии Усковой, аналитика больших данных помогает компаниям грамотнее выстраивать многие процессы — от маркетинговых активностей до поиска кандидатов. С развитием технологий анализ больших данных и предиктивная аналитика станут ещё доступнее. Будут появляться готовые API-решения в аренду или по лицензии — это существенно снизит их стоимость. Они будут встраиваться в любой бизнес и делать его более эффективным.

Тренд №2. Мультимодальность. В зависимости от ситуации человеку может быть удобно подтвердить операцию с помощью мобильного приложения, голоса или отпечатка пальца. «Фактически провайдеры услуг в борьбе за клиента вынуждены развивать модальность услуг. В идеале любая новая услуга должна быть сразу доступна для клиента во всех каналах, иначе клиентский путь заметно усложняется. Клиенту не нужно думать о том, какие операции он может подтвердить голосом, а какие — через мобильное приложение», — объяснил заместитель руководителя департамента IT-архитектуры ВТБ Михаил Хасин.

Тренд №3. Персонализация предложения. «Фактически это способ получить максимально подходящий клиенту продукт, покупка которого становится для него естественным желанием», — поясняет Хасин. В идеале, если человек обсуждает в чате некоего актёра, наиболее естественно предложить ему купить билет на концерт этого актёра. Именно ИИ в состоянии добиться идеального результата.

Тренд №4. Расширение проникновения ИИ и глубокое внедрение в бизнес-процессы. «Есть варианты использования ИИ в продажах, сельском хозяйстве, он уже используется в банковской сфере и страховании, спектр будет только расти», — считает сотрудник департамента экономических и финансовых исследований CMS Institute Николай Переславский.

Тренд №5. Упрощение использования. Если раньше для создания сайта/лендинга или проверки какой-либо гипотезы в онлайн-бизнесе вам нужен был программист, дизайнер и системный администратор, сейчас эти задачи легко решаются с помощью различных визуальных конструкторов. «Наверняка в теме ИИ скоро появятся (а может, уже появляются) подобные решения, когда не нужно будет обладать особыми знаниями или нанимать дорогих специалистов, чтобы собрать из модулей полезное решение для своего бизнеса», — убеждён Шеповалов.

Тренд №6. Решения на стыке метавселенных и AI. Шеповалов не исключает, что в скором времени боты-продавцы смогут притворяться живыми людьми и заводить дружбу с пользователями, чтобы через месяц такого общения ненавязчиво привести свою «жертву» в тот или иной онлайн-магазин.