Зачем искусственный интеллект бизнесу

Как искусственный интеллект помогает бизнесу

Искусственный интеллект (ИИ) — это компьютерная программа, с помощью которой технические устройства обучаются, делают логические выводы и принимают решения подобно человеческому мозгу. В основе программы — алгоритмы машинного обучения, обработка естественного языка и компьютерное зрение. На слуху такие примеры ИИ, как голосовой помощник «Алиса», текстовый чат-бот ChatGPT, графическая нейросеть Midjourney.

Вот неполный список того, как искусственный интеллект уже помогает бизнесу:

• отвечает на вопросы покупателей;
• сегментирует клиентскую базу;
• принимает онлайн-заказы и контролирует оплату;
• обрабатывает большие объемы данных;
• выполняет команды;
• участвует в разработке дизайна новых продуктов;
• отслеживает складские запасы;
• перемещает товары на складе;
• прогнозирует продажи;
• управляет процессами на заводах;
• создает подборки товаров, музыки и фильмов на основе интересов пользователя;
• пишет рекламные и информационные тексты;
• генерирует изображения;
• подбирает персонал;
• предупреждает о рисках;
• оценивает общение с клиентами;
• разрабатывает маршруты.

Применение искусственного интеллекта в бизнесе довольно широко. На что еще способны нейросети, читайте в статье «Нейросети: что умеют и как использовать ИИ в продажах и бизнесе».

Какие инструменты с AI может использовать бизнес

Компании доверяют нейросетям многое — от привлечения лидов до анализа телефонных разговоров с клиентами. Допустим, чат-бот в Telegram получает контакт пользователя или принимает заявку, и затем автоматически передает данные в CRM-систему.

Приведем еще несколько примеров использования искусственного интеллекта в бизнесе.

Виртуальные помощники

Виртуальные помощники с ИИ — это программы для автоматизации бизнес-процессов, связанных с обслуживанием клиентов. Например, чат-боты отвечают на вопросы пользователей, ищут информацию в базе данных, напоминают о встречах или сообщают статус заказа. Они освобождают сотрудников от однообразных задач, реже ошибаются, быстрее обрабатывают заявки.

Big Data

Big Data — это массивы данных. Компании собирают много информации, например о клиентах, взаимодействии с ними и продажах. ИИ изучает эти сведения, находит закономерности и делает выводы. В результате компания видит картину целиком и принимает обоснованные решения — прогнозирует выручку, поведение покупателей, спрос и логистические маршруты, планирует поставки товара.

В бизнес-процессах, связанных с обработкой информации, применяют искусственный интеллект, основанный на машинном обучении. Например, онлайн-кинотеатры «Кинопоиск» и Okko используют нейросети, чтобы для каждого зрителя подобрать интересные фильмы и сериалы. ИИ учитывает, что смотрел пользователь, что выбирали другие люди с похожими вкусами, их оценки — и так понимает, что ему может понравиться.

Еще один пример Big Data с искусственным интеллектом — интернет вещей (IoT). Технология позволяет передавать информацию между устройствами. Например, умные дверные замки или фитнес-трекеры. Так, завод может направить данные с производственных линий на сервер и изучать их. Затем ИИ предлагает, как экономно тратить ресурсы, сокращать отходы, не давать оборудованию простаивать.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (от англ. Natural Language Processing, или NLP) — это область ИИ, которая распознает человеческую речь и письмо. Она отвечает на обращения пользователей, составляет документы, озвучивает текст для видео, пишет субтитры, различает эмоции человека по голосу.

Один из примеров использования искусственного интеллекта в бизнесе — анализ отзывов. NLP отслеживает комментарии клиентов, выделяет основную мысль и определяет эмоциональную окраску. Технологию используют и для классификации — допустим, распределяют входящие электронные письма по категориям «продажи», «маркетинг» и «поддержка».

Компьютерное зрение

Компьютерное, или техническое, зрение (от англ. Computer Vision, или CV) — это программа, которая считывает и распознает изображения. Фото- или видеокамера передает изображение объектов, а искусственный интеллект определяет их характеристики, сверяет с собственными данными и делает выводы.

Системы компьютерного зрения умеют контролировать сборку автомобилей, выявлять дефекты готовых изделий, определять расположение товаров на полке магазина. Например, британская система ARRES Prevent с ИИ находит повреждения дорожного покрытия, предупреждает, где нужен ремонт. Ее разработчики утверждают, она способна на 90% снизить расходы на содержание дорог.

Технология также распознает лица людей, к примеру, когда они расплачиваются через FacePay. Система считывает биометрию и, если картинка соответствует базе данных, разрешает платеж.

Генераторы текста и медиа

Искусственный интеллект создает тексты, картинки, видео. Готовый материал используют в рекламе, для публикаций в соцсетях, на сайтах или в интернет-магазинах. Например, Шедеврум, Kandinsky, Midjourney генерируют картинки, а ChatGPT, CoPilot и «Алиса. Давай придумаем» — тексты.

ИИ успешно создают:

• карточки товаров для маркетплейсов;
• объявления;
• посты для социальных сетей;
• коммерческие предложения и электронные письма;
• ответы на отзывы пользователей;
• картинки и видеоролики по заданному описанию.

Также нейросети могут написать контент-план для блога, свести данные в таблицу, придумать варианты броского заголовка для рекламы или статьи. Используя генераторы контента, бизнес экономит на профильных специалистах — дизайнерах, копирайтерах, маркетологах. Правда, результат не всегда оправдывает ожидания, и его приходится дорабатывать.

Комплексные AI-инструменты

Некоторые инструменты совмещают сразу несколько технологий. Один из примеров — CRM-система. Это программа, с помощью которой бизнес управляет отношениями с клиентами. В ней хранятся данные покупателей, история общения и сделок. Система может собирать заказы, контролировать оплату и доставку, писать и рассылать рекламные предложения. А еще — изучать информацию, составлять отчеты, напоминать о задачах и рекомендовать, как работать лучше.

Большинство процессов в системе идут автоматически. Человек в них почти не участвует и занимается другими делами. К примеру, заключает сделки с ключевыми клиентами.

Для наглядности собрали примеры использования искусственного интеллекта в бизнесе в таблице.

Как встроить AI в бизнес-процессы и стратегии

Чтобы внедрить ИИ в бизнес-процессы компании, действуйте так:

1. Определите цели и задачи. Продумайте, для чего вам робот-помощник. Поговорите с сотрудниками, узнайте, в каких задачах им нужна помощь. Например, менеджеры получают много заявок из разных источников, но не успевают обрабатывать и упускают крупные заказы. Нужна программа, чтобы автоматически давать перспективным лидам более высокий приоритет.
2. Изучите рынок ИИ и выберите инструмент. Определитесь, что именно вы хотели бы делегировать. Например, нейросеть может распределять задачи между сотрудниками, помогать придумывать рекламные интеграции, обобщать данные для отчетов, отправлять напоминания клиентам.
3. Обучите AI-ассистента на данных. Соберите полную информацию о клиентах, продажах, рекламных кампаниях за последние полгода. Научите программу работать с вашими данными и запросами. Это можно сделать самостоятельно или с компанией-интегратором.
4. Начните пользоваться инструментом. Сначала запустите его в тестовом режиме, исправьте ошибки и уже потом полноценно применяйте в работе.

Как оценить вклад искусственного интеллекта в бизнес

В каждом случае пользу искусственного интеллекта определяют по-своему. Вот несколько примеров.

• Точность прогнозов. Интернет-магазин внедряет AI, чтобы предсказывать спрос на товары. Он сравнивает предположения нейросети с фактами. Расчеты программы близки к действительности, значит, прогнозы точны и с системой можно дальше работать.
• Качество обработки заявок. Торговая компания распределяет входящие звонки между операторами с помощью нейросети. Робот распознает тему обращения и переводит его на подходящего сотрудника. При этом выбирает того, кто лучше разбирается в вопросе и меньше загружен. Программу оценивают по количеству обработанных звонков, среднему времени ожидания на линии и конверсии в продажу.
• Время выполнения задачи. Предприниматель продает товары на маркетплейсе. Раньше он сам составлял описания к ним и на каждую карточку тратил около 15 минут. Сейчас он загружает параметры товара в чат-бот, который генерирует тексты за 30 секунд. Так предприниматель освобождает время под другие задачи.
• Снижение затрат. ИИ составляет для транспортной компании кратчайшие маршруты. Оценить эффект программы можно по тому, как сократились время доставки и топливные расходы.
• Повышение клиентской лояльности. Сеть салонов красоты с помощью ИИ отслеживает отзывы клиентов в интернете. Нейросеть «читает» их и определяет основные проблемы, с которыми сталкиваются посетители. Сообщает о резком комментарии и предлагает вариант ответа. Количество недовольных клиентов снижается и растут повторные продажи.

Если нужно автоматизировать сразу несколько бизнес-процессов, лучше использовать комплексный инструмент с ИИ. Посмотрим на примере CRM Битрикс24. Допустим, вы решили принимать заявки через мессенджеры и социальные сети. Нейросеть будет сама распределять лиды между сотрудниками, отслеживать разговоры и выяснять, какие из них приводят клиентов к сделкам и почему. Сведет в отчеты показатели продаж, чтобы руководитель видел полную картину. Так он сможет делать точные выводы и прогнозы.

Частые вопросы