Как применение ИИ изменило CRM и ERP?
Искусственный интеллект (ИИ) стремительно ворвался в нашу жизнь, изменив все ее сферы, в том числе он стал катализатором глубоких изменений в бизнес-приложениях. Умные алгоритмы и нейросети не только помогают нам написать сочинение, нарисовать картинку, сгенерировать видео или найти нужную информацию в Интернете, но и упрощает, облегчает и автоматизирует бизнес-процессы, делая их более эффективными. ИИ трансформирует способы, с помощью которых компании управляют своими ресурсами, взаимодействуют с клиентами и оптимизируют операции. Бизнес-системы стали другими. Рутинные операции, с которыми быстрее и лучше справляются машины, перекладываются на плечи алгоритмов ИИ. Причем речь идет не просто об автоматизации и упрощении. Открываются новые возможности, появляются новые функции, формируются новые сценарии использования. Расскажем поподробнее, как искусственный интеллект изменил различные типы бизнес-приложений.
Новая эра взаимодействия с клиентами
Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) претерпели значительные изменения с интеграцией ИИ. Это свидетельствует о растущем признании важности ИИ в управлении взаимоотношениями с клиентами. Классические CRM-системы, на протяжение десятилетий в основном представлявшие собой базы данных клиентов, теперь превратились в интеллектуальные платформы, способные анализировать, прогнозировать и автоматизировать множество аспектов взаимодействия с покупателями или заказчиками услуг.
С внедрением технологий ИИ в CRM появился целый ряд новых возможностей. Например, предиктивная аналитика. Она помогает компаниям предвосхищать потребности клиентов и предоставлять персонализированный опыт. Элементы аналитики были и раньше, но сегодня их возможности многократно выросли. ИИ анализирует огромные массивы данных о клиентах, включая историю покупок, поведение на сайте, взаимодействие с рекламой и социальные данные. На основе этого анализа система может предсказывать вероятность совершения покупки, риск ухода клиента или потенциальную ценность клиента для компании. Это позволяет бизнесу проактивно реагировать на потребности клиентов и предотвращать их отток. К примеру, покупатель приобрел принтер. Через пару месяцев ему потребуется замена картриджа. Хорошая персональная скидка на расходные материалы будет очень полезна и повысит уровень лояльности данного клиента.
ИИ-алгоритмы позволяют CRM-системам адаптировать предложения, контент и коммуникацию для каждого клиента в режиме реального времени. Так, когда клиент заходит на сайт или открывает электронное письмо, система мгновенно анализирует его профиль и текущий контекст, чтобы предложить наиболее релевантный продукт или сообщение.
ИИ оптимизирует и маркетинговые кампании, автоматически выбирая оптимальное время для отправки сообщений, наиболее эффективный канал коммуникации и наиболее подходящее содержание для каждого клиента. Это значительно повышает эффективность маркетинговых усилий и ROI.
В последние годы очень популярными стали чат-боты и виртуальные ассистенты. Интеллектуальные чат-боты, интегрированные в CRM-системы, способны обрабатывать запросы клиентов в режиме «24×7», отвечать на часто задаваемые вопросы, предоставлять информацию о продуктах и даже осуществлять простые транзакции. Это не только улучшает клиентский опыт, но и снижает нагрузку на службу поддержки.
«Битрикс24», популярная российская CRM-система, располагает встроенным ИИ-ассистентом CoPilot. Он выполняет целый спектр задач. Например, автоматизирует рутинные операции. Ассистент создаст детальное и ясное описание задачи, а также распределит задания среди сотрудников. Он автоматически добавит чек-лист в задачу, проанализирует все комментарии к ней, выделит ключевые моменты и поможет подготовить ответ. CoPilot также способен написать текст для рассылки или сгенерировать креативные бизнес-идеи. Он может анализировать большие объемы данных и предоставлять ценные инсайты для принятия обоснованных решений. В частности, может выявлять тренды в продажах, прогнозировать спрос на продукцию или оценивать эффективность маркетинговых кампаний. Кроме того, виртуальный ИИ-ассистент автоматически расшифровывает диалоги, переводя их в текст и выделяя ключевые моменты разговора для быстрого принятия решений и постановки задач. Доступен и поиск по чатам, если клиент предпочитает текстовое общение.
Интеллектуальное управление ресурсами предприятия
Системы планирования ресурсов предприятия (ERP) также существенно эволюционировали благодаря ИИ, став более гибкими, проактивными и автономными. Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют исторические данные, текущие потребности и внешние факторы (например, сезонность, рыночные тренды) для более эффективного распределения ресурсов предприятия — запасов, производственных мощностей, а также персонала.
Современные ERP-системы благодаря наличию элементов ИИ предотвращают проблемы с оборудованием. Они анализируют параметры его работы, учитывая эталонные данные, историю обслуживания и другие факторы. Благодаря такой предиктивной аналитике можно предотвратить неожиданные поломки и простои, оптимизировать график обслуживания и продлить срок службы оборудования.
Как и в случае с CRM, возможности ИИ позволяют автоматизировать множество рутинных задач в ERP-системах, таких как ввод данных, сверка счетов, обработка заказов и генерация отчетов. Это не только повышает эффективность, но и снижает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.
Искусственный интеллект в ERP-системах помогает и в принятии стратегических решений. Умные алгоритмы анализируют данные из всех модулей ERP-системы, выявляя скрытые закономерности, неэффективности и возможности для оптимизации.
1С:ERP, ведущая российская ERP-система, содержит инструменты на базе ИИ и машинного обучения. Так, предиктивная аналитика помогает распознавать изображения документов и превращать их в документы системы, анализировать и прогнозировать продажи, принимать решения, связанные с планированием закупок и производства. Нейросеть анализирует данные о прошлых продажах и остатках с учетом характеристик товаров, прогнозирует будущий спрос и автоматически формирует планы продаж. Эти планы можно использовать для управления закупками, производством и ассортиментом. ИИ отслеживает текущие результаты деятельности и формирует монитор целевых показателей, где можно оценить достижение целей в динамике. По каждому показателю можно вывести детальный отчет. Нейросеть корректно распознает документы по фотографиям и сканам и подготавливает их для ввода в программу в удобном виде. Также она сопоставляет данные документов с объектами в базе, проверяет корректность чисел в таблицах, помогает точно и быстро создавать недостающую номенклатуру. Наконец, ИИ можно использовать для голосового управления системой, роботизации процессов и решения многих других задач.
Новый подход к управлению талантами
Искусственный интеллект возвел на новый уровень не только работу с клиентами и ресурсами предприятия, но и управление персоналом (HRM). Умные HR-алгоритмы охватывают весь жизненный цикл сотрудника — от рекрутинга и онбординга до развития и удержания.
На начальном этапе, когда происходит поиск и отбор кандидатов на рынке, ИИ-алгоритмы анализируют резюме, профили в социальных сетях. Они также изучают результаты тестирования соискателей, сопоставляя их с требованиями вакансий и конкретного работодателя. Это не только ускоряет процесс отбора, но и помогает находить наиболее подходящих кандидатов, учитывая как навыки и опыт, так и соответствие корпоративной культуре. Таким образом, повышается вероятность, что выбранный кандидат подойдет компании, а компания подойдет ему и он проработает в ней достаточно долго.
Современные работодатели уделяют пристальное внимание управлению талантами, обучению и профессиональному развитию персонала. Здесь также ИИ придет на помощь. Он помогает создавать индивидуальные планы развития на основе анализа навыков, целей и стиля обучения каждого сотрудника. Система может рекомендовать наиболее подходящие курсы, тренинги или материалы для самообучения.
«БОСС-Кадровик», российская HRM-система, внедрила ИИ-технологии. Они позволили решить целый спектр задач. В частности, автоматизировать отбор резюме и поиск кандидатов. Умный ассистент находит подходящие резюме на ресурсах для поиска работы, проводит первичное экспресс-интервью с кандидатами, отвечает на вопросы о компании и вакансии, ранжирует списки соискателей по уровню компетенций и степени соответствия требованиям работодателя и приглашает прошедших отбор кандидатов на встречу с HR-специалистом. На этапе оформления сотрудника ассистент обрабатывает личную документацию: распознает данные в сканах паспорта, диплома, ИНН и прочих документов, автоматически вносит их в учетные системы. Далее цифровой помощник готовит пакет документов для подписания новым сотрудником, оформляет заявки в ИТ-отдел на создание учетных записей, а на этапе адаптации становится персональным помощником: информирует, обучает, знакомит с регламентами и корпоративной культурой. Цифровой помощник забирает данные из любого источника и переносит их в целевую систему. При этом заказчик не тратит ресурсы на сложные доработки.
От данных к инсайтам
Заметно повлиял ИИ на развитие систем бизнес-аналитики (BI). Раньше они просто формировали отчеты и визуализировали данные, представляя их в красивом, наглядном и удобочитаемом виде. Сегодня, благодаря интеграции умных алгоритмов, бизнес получает не только красивые диаграммы и информативные дашборды, но и глубокие анализы и рекомендации по дальнейшему развитию, как тактические, так и стратегические.
Так, ИИ-алгоритмы помогают выявить аномалии и закономерности. Они постоянно анализируют поступающие данные, автоматически выявляя отклонения от нормы и значимые тренды. Это позволяет бизнесу быстро реагировать на изменения и принимать своевременные решения. ИИ-модели используют исторические данные и текущие тренды для прогнозирования будущих бизнес-показателей, таких как объемы продаж, потребности в ресурсах или рыночные тенденции.
Кроме того, BI-системы с ИИ создают адаптивные дашборды, которые автоматически подстраиваются под потребности конкретного пользователя (генерального директора, коммерческого или финансового директора и т. д.), выделяя наиболее релевантную для него информацию.
Искусственный интеллект в российской BI-платформе Loginom помогает решать задачи обработки данных. За это отвечает встроенный компонент «Нейросеть». Чтобы нейронная сеть решала требуемую задачу, ее нужно обучить, что связано с подготовкой размеченного (обучающего) набора данных. В процессе обучения сеть сохраняет информацию, содержащуюся в наборе данных, что позволяет применять ее для решения конкретной задачи. Loginom также позволяет создавать отдельные компоненты (сценарии), взаимодействующие с ИИ-моделями, и строить полные информационные системы, решающие задачи иерархической обработки данных.
Оптимизация логистики
Искусственный интеллект сделал управление цепочками поставок более эффективным, адаптивным и устойчивым. Одно из самых главных улучшений коснулось транспортных маршрутов, которые теперь составляются не человеком, а умными алгоритмами. При этом учитывается множество факторов, включая текущую дорожную ситуацию, погодные условия, загруженность складов и приоритетность заказов.
Что касается управления складскими запасами, здесь ИИ анализирует исторические данные о продажах, сезонные тренды, маркетинговые кампании и даже внешние факторы (например, экономические показатели или события) для точного прогнозирования спроса и оптимизации уровня запасов. Также автоматизируются закупочные процессы. Умные системы способны выбирать оптимальных поставщиков и даже вести переговоры о ценах, основываясь на анализе рыночных данных и истории взаимодействия с поставщиками.
Наконец, ИИ постоянно анализирует данные из различных источников для выявления потенциальных рисков в цепочке поставок (например, задержки поставок, финансовые проблемы поставщиков, геополитические риски) и предлагает превентивные меры.
Solvo.WMS, российская система управления складом, использует ИИ для оптимизации складских операций и прогнозирования потребностей в запасах. ИИ позволяет настраивать алгоритмы товародвижения, исходя из правил и стратегий. С его помощью система сама оптимизирует почти все процессы на складе, указывает маршрут движения техники и автоматически выдает задания персоналу. Автоматизированное прогнозирование спроса помогает оптимизировать уровень запасов и сокращать количество отходов. ИИ умеет решать наиболее типичные проблемы. Например, если товара постоянно нет в наличии, ИИ может определить основную причину и дать рекомендации по устранению проблемы. Оптимизация маршрутов комплектации с помощью умных алгоритмов сокращает время в пути и повышает эффективность.
Новые сценарии
Подводя итог, остановимся на новых сценариях, которые ранее были нереализуемы, но интеграция ИИ в бизнес-приложения помогла их воплотить в жизнь.
Прежде всего, это гиперперсонализация. ИИ позволяет создавать уникальный опыт для каждого клиента или сотрудника, адаптируя продукты, услуги и коммуникации под индивидуальные потребности. Скажем, интернет-магазин может динамически менять свой интерфейс, контент и рекомендации для каждого посетителя в режиме реального времени. Во-вторых, это возможность предиктивного анализа ситуации. Бизнес-приложения с ИИ могут предсказывать потенциальные проблемы до их возникновения, будь то отказ оборудования, уход клиента или задержка в цепочке поставок. Это позволяет компаниям действовать проактивно, предотвращая проблемы, а не реагируя на них постфактум. Также искусственный интеллект умеет самостоятельно принимать решения, без привлечения человека. Например, система может автоматически корректировать цены в интернет-магазине в зависимости от спроса и действий конкурентов или автоматически перераспределять ресурсы в производственном процессе для оптимизации эффективности. ИИ позволяет автоматизировать не только рутинные задачи, но и более сложные процессы, требующие анализа и принятия решений. Так, в финансовом секторе ИИ автоматизирует процесс андеррайтинга, анализируя множество факторов для оценки рисков. Цифровой мозг, в отличие от человеческого, может обрабатывать и анализировать огромные объемы неструктурированных данных, включая текст, изображения и видео. Это открывает новые перспективы для извлечения ценных инсайтов из данных, которые ранее было сложно или невозможно анализировать.
Искусственный интеллект позволяет человеку работать с бизнес-приложениями, используя обычный язык общения, на котором мы общаемся в реальной жизни. Применение естественно-языковых интерфейсов и виртуальных ассистентов делает взаимодействие с бизнес-приложениями более интуитивным и эффективным. Пользователи могут запрашивать информацию или выполнять действия, используя обычную речь или текст, без необходимости изучения сложных интерфейсов.
Интеграция искусственного интеллекта в бизнес-приложения привела к значительному повышению их эффективности и функциональности. ИИ не только автоматизирует рутинные задачи, но и предоставляет глубокие аналитические возможности, персонализированный опыт и предиктивные функции. Это позволяет компаниям принимать более обоснованные решения, оптимизировать процессы и улучшать взаимодействие с клиентами и сотрудниками. По мере дальнейшего развития технологий ИИ мы можем ожидать еще более глубокой интеграции интеллектуальных возможностей в бизнес-приложения, что приведет к появлению новых инновационных сценариев использования и трансформации бизнес-процессов.
Опубликовано 21.02.2025