Machine Learning на практике: зачем технологии бизнесу и когда их использовать?

Логотип компании
Machine Learning на практике: зачем технологии бизнесу и когда их использовать?

Изображение создано нейросетью на shutterstock.com

Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.

Бизнес-задачи, которые решает ML

Анализ данных

ML-модели могут анализировать исторические данные и выявлять тренды, позволяя более точно прогнозировать будущие продажи. Это помогает компаниям принимать обоснованные решения по производству, маркетингу и закупкам, что увеличивает прибыль и снижает затраты.

Автоматизация рутины

Машинное обучение значительно облегчает и ускоряет работу с большими объемами документов. Благодаря ML-алгоритмам можно автоматически распознавать текст, сортировать документы и выделять из них важные данные. Это полезно для юридических фирм, страховых компаний и банков, где требуется оперативная и точная обработка контрактов, счетов, заявок и других документов.

Так, один из крупных банков внедрил ML для автоматической обработки заявок на кредиты: многие клиенты заполняли документы некачественно и сотрудники тратили очень много ресурсов на сортировку. Алгоритмы распознавания текста и классификации документов сократили время с нескольких дней до нескольких часов. Это позволило банку увеличить количество обработанных заявок и улучшить обслуживание клиентов.

Прогнозирование потребности в запасах и оптимизация управления ими

Алгоритмы обрабатывают исторические данные о продажах, сезонные колебания и другие факторы, чтобы определить оптимальные объемы закупок и хранения товаров. Это сокращает затраты на хранение и сводит к минимуму риски дефицита или избытка продукции.

Прогнозирование спроса

Внедренная ML-модель изучает большие массивы данных, выявляет закономерности и предсказывают будущие потребности клиентов.

Подобную систему специалисты WMT Group реализовали для крупной розничной сети. Бизнесу требовалось понимать, какие товары будут пользоваться спросом в конкретном регионе. Созданная ML-модель анализирует локальные сезонные тренды, исторические данные и внешние факторы. Информация уникальна для каждой территории размещения. Это позволило оптимизировать запасы и снизить издержки на хранение, а также увеличить продажи за счет наличия товаров в нужное время и в нужных количествах.

Объединила задачи по прогнозированию спроса и запасов с помощью ML группа компаний X5 Retail Group: их модель базируется на мультифакторной предиктивной аналитике и учитывает более 200 параметров. За счет внедрения планируется увеличить бизнес-показатели до 90%.

Оптимизация производственных процессов

Снижение издержек — важная задача российских производств, стремящихся сохранить конкурентоспособность на рынке. ML помогает выявить узкие места и предлагает способы их устранения. Это может включать улучшение логистики, повышение эффективности использования оборудования и снижение затрат на энергию. Оптимизация производственных процессов приводит к значительной экономии средств и увеличению прибыли.

Machine Learning на практике: зачем технологии бизнесу и когда их использовать?. Рис. 1

Другая важная задача промышленности — улучшение качества продукции. Заводы все чаще интегрируют технологии машинного зрения в производственные цеха. Это позволяет своевременно вносить изменения в процессы и предотвращать появление дефектов. В результате количество брака снижается.

Например, «РТ-Техприемка» (центр компетенций системы управления качеством Ростеха) применяет машинное зрение для контроля качества стали, которая используется при создании изделий авиационной техники.

Эта же технология применяется и в других сферах. Так, компания Smart Engines обучила ИИ обнаруживать подделки паспортов. Сейчас он может верифицировать 500 шаблонов таких документов разных стран.

Улучшение качества обслуживания

Машинное обучение помогает анализировать данные о поведении клиентов на сайте, в приложении или в магазине. Таким образом можно лучше понимать их предпочтения и потребности, персонализировать предложения и повышать уровень удовлетворенности. Например, ретейлеры могут использовать эти данные для создания целевых рекламных кампаний и предложений, которые потенциально заинтересуют конкретные группы клиентов. Модель подходит и для смежной задачи — анализа качества клиентского сервиса.

«Яндекс» использует такие технологии в поиске, навигации, такси и маркетинговых сервисах для улучшения пользовательского опыта и оптимизации процессов. VK внедряет ИИ в соцсетях «ВКонтакте» и «Одноклассники» для улучшения таргетированной рекламы: анализирует активность пользователей и предлагает контент, который им наиболее интересен.

С помощью чат-ботов и виртуальных ассистентов, созданных на базе ML, компании могут оперативно отвечать на типовые вопросы и предоставлять необходимую информацию 24×7. Это существенно сокращает нагрузку на сотрудников и позволяет бизнесу увеличивать лояльность клиентов.

Как это работает?

  • Модель обработки естественного языка (NLP) анализирует ввод пользователя, преобразуя текст в структуру, которую система может понять.
  • Далее она распознает его намерения (Intent Recognition). Например, если пользователь спрашивает о статусе заказа, модель умеет распознать это.
  • После определения намерения, модель извлекает ключевые данные из текста — даты, имена, суммы денег и другие важные сущности. Эти данные помогают более точно ответить на запрос пользователя.
  • На основе полученной информации ML генерирует подходящий ответ.

Цифровые помощники интегрируются с внутренними базами данных и постоянно обучаются на новых, улучшая точность распознавания намерений и генерации ответов. Система применяет обратную связь от пользователей для корректировки и совершенствования качества обслуживания. То есть компании не нужно вносить информацию самостоятельно, виртуальный помощник сделает все сам. Рассмотрим подробнее, какие готовые решения есть на отечественном рынке.

Читайте также
Как вписать потенциал ИИ в бизнес-стратегию и проанализировать  больше данных? Как защититься от растущей киберпреступности, нарастить компетенции команды под новые вызовы и больше инвестировать в цифровую трансформацию? Вот что будет волновать всех ИТ-директоров в 2025 году, уверен Gartner. На ИТ-руководителей в России дополнительно давят кадровый голод, обязательное импортозамещение ПО в сжатые сроки, проблемы с зарубежными расчетами, логистикой и микроэлектроникой, общая экономическая и социальная неопределенность. Какие навыки помогут преодолеть эти сложности, подсказывает Григорий Бахин, коммерческий директор Unisender.

GigaChat vs ChatGPT: эффективность применения чат-ботов

Эти модели чаще других находят применение в практике российских компаний. Чем и кому они полезны и на какие еще инструменты стоит обратить внимание бизнесу?

GigaChat

GigaChat разработан с акцентом на интеграцию с внутренними системами компании. Он способен обрабатывать сложные запросы, получая данные из различных источников, что делает его особенно полезным для крупных предприятий с разветвленной ИТ-инфраструктурой.

GigaChat используется в банках для автоматизации обработки запросов клиентов, связанных с состоянием счетов, переводами и консультациями по продуктам. Сбер уже внедрил его в работу с клиентами. В интернет-магазинах нейросеть помогает находить товары, оформлять заказы и отслеживать их статус, интегрируясь с системами управления запасами и логистики.

ChatGPT

ChatGPT от OpenAI отличается универсальностью и гибкостью настройки. Он способен поддерживать широкий спектр разговорных сценариев и легко адаптируется под различные задачи, что делает его оптимальным выбором для малого и среднего бизнеса. Существенный минус — решение зарубежное, что может вызвать технические проблемы с интеграцией.

В службах поддержки ChatGPT используется для обработки типичных запросов: возвратов, технических вопросов и консультаций по продуктам. В маркетинге и продажах он помогает в персонализации маркетинговых кампаний, предлагая клиентам релевантные товары и услуги на основе их предыдущих покупок и интересов.

Какую модель искусственного интеллекта выбрать? Обзор и сравнение основных решений ИИ

Новый тренд — кастомизация. Компании все чаще создают свои «мини-GPT» на основе инструмента OpenAI, чтобы занимать узкие ниши рынка.

LlamaIndex

Это инструмент для создания и управления индексами данных, который позволяет интегрировать информацию из различных источников и предоставлять быстрые и точные ответы на запросы.

В крупных компаниях LlamaIndex предназначен для создания индексированных баз знаний, что позволяет сотрудникам быстро находить нужную информацию. В аналитических отделах он помогает обрабатывать большие объемы данных и предоставлять структурированные отчеты на основе запросов пользователей.

LangChain

Строит сложные диалоговые системы для формирования многоступенчатых сценариев общения с клиентами и автоматизирует сложные бизнес-процессы. Платформа имеет открытый исходный код, поддерживаемый комьюнити, и упрощает создание приложений на основе больших языковых моделей.

LangChain используется для создания чат-ботов, способных диагностировать и решать технические проблемы клиентов на основе многоступенчатых диалогов. В образовательных учреждениях LangChain помогает создавать интерактивные учебные программы, где чат-боты проводят студентов через учебные модули и проверяют их знания.

LlamaIndex и LangChain используют RAG. Чем это полезно бизнесу?

RAG в бизнесе

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — подход, в котором сочетаются возможности извлечения информации из базы данных и генерации текста с помощью методов машинного обучения. LlamaIndex и LangChain можно использовать для реализации RAG в чат-ботах.

1. RAG интегрирует актуальную информацию из баз данных или документов, обеспечивая более точные и релевантные ответы на запросы пользователей.

Как это помогает в техподдержке ИТ-компании

Проблема: клиенты часто обращаются с техническими вопросами, ответы на которые содержатся в документации или базе знаний.

Решение: чат-бот на базе RAG автоматически извлекает релевантные разделы документации и генерирует персонализированные ответы, сокращая время ожидания и улучшая качество поддержки.

2. RAG помогает персонализировать предложения, что увеличивает вероятность успешных продаж.

Как это работает в интернет-магазине

Проблема: покупатели ищут рекомендации по товарам на основе своих предыдущих покупок и интересов.

Читайте также
Издание SEO_AI в материале «Can Google detect ChatGPT? How does it affect rankings if recognized» внимательно изучило вопрос влияния того факта, что текст написан нейросетью, на его поисковую выдачу сервисом Google Search.

Решение: RAG чат-бот извлекает информацию о предыдущих покупках клиента и создает персонализированные рекомендации.

3. RAG облегчает поиск и обработку документов, экономя время сотрудников и повышая их продуктивность.

Как это работает в юридической фирме

Проблема: юристы часто нуждаются в быстром доступе к конкретным разделам больших юридических документов.

Решение: система извлекает необходимые параграфы из документов и представляет их в удобной для восприятия форме.

Чек-лист качественной интеграции ИИ и ML

Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнес требует тщательной подготовки и планирования.

  1. Определите конкретные бизнес-проблемы и установите измеримые ключевые показатели эффективности (KPI). Например: увеличение удовлетворенности клиентов на 20% и снижение времени ответа на запросы на 30%.
  2. Оцените доступные данные: их качество, количество и релевантность.
  3. Исследуйте доступные платформы и инструменты для ML и ИИ, выберите подходящие, учитывая ваши цели и ресурсы.
  4. Сформируйте команду из специалистов по данным, инженеров ML, аналитиков и ИТ-специалистов. Рассмотрите возможность привлечения внешних экспертов.
  5. Обучите модели на ваших данных и проведите тестирование их эффективности.
  6. Интегрируйте модели в существующие бизнес-процессы.
  7. Постоянно мониторьте работу систем и их влияние на бизнес-показатели.
  8. Обучите сотрудников работе с новыми технологиями и инструментами, обеспечьте постоянную поддержку и обучение для адаптации к изменениям.
  9. Оцените возможные риски (этические, юридические, технические) и убедитесь в соблюдении норм и стандартов безопасности данных. 
  10. Собирайте обратную связь от пользователей и клиентов, улучшайте модели и процессы с ее помощью.

Помните, что ML и другие технологии выступают как помощники, а не заменяют профессионалов. Они помогают ускорять рутинные интеллектуальные задачи, масштабировать бизнес быстрее, но окончательные решения всегда принимает человек.

Опубликовано 06.11.2024

Похожие статьи