Machine Learning на практике: зачем технологии бизнесу и когда их использовать?
Изображение создано нейросетью на shutterstock.com
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.
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.
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.
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.
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.
- 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%.
- Оцените доступные данные: их качество, количество и релевантность.
- Исследуйте доступные платформы и инструменты для ML и ИИ, выберите подходящие, учитывая ваши цели и ресурсы.
- Сформируйте команду из специалистов по данным, инженеров ML, аналитиков и ИТ-специалистов. Рассмотрите возможность привлечения внешних экспертов.
- Обучите модели на ваших данных и проведите тестирование их эффективности.
- Интегрируйте модели в существующие бизнес-процессы.
- Постоянно мониторьте работу систем и их влияние на бизнес-показатели.
- Обучите сотрудников работе с новыми технологиями и инструментами, обеспечьте постоянную поддержку и обучение для адаптации к изменениям.
- Оцените возможные риски (этические, юридические, технические) и убедитесь в соблюдении норм и стандартов безопасности данных.
- 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
