Искусственный интеллект для владельцев бизнеса: полное руководство

Термин «искусственный интеллект» у всех на слуху в мире технологий. На протяжении многих лет мы наблюдали, как она из концепции научной фантастики превращается в доступное решение многих наших реальных проблем. От голосовых помощников, через алгоритмы социальных сетей и до рекомендательного механизма Netflix — искусственный интеллект присутствует в нашей повседневной жизни, и практически каждый так или иначе слышал о нем .

Однако одной из самых горячих тем последних лет является (что неудивительно) использование искусственного интеллекта в бизнесе. Поскольку 83% руководителей считают искусственный интеллект своим стратегическим приоритетом , ожидания от этой технологии растут с каждым годом.

Но что скрывается за модным словечком, как именно оно используется и, самое главное, как оно может принести значимую пользу бизнесу?

Эта статья ответит на все эти и другие вопросы и, надеюсь, поможет вам выбрать решение ИИ, которое лучше всего подходит для вашей компании.

Прежде всего, давайте начнем с основ.

Что такое ИИ?

На протяжении десятилетий существовало несколько различных определений, но если говорить кратко и просто:

Искусственный интеллект — это междисциплинарная область науки, цель которой — научить машины имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, которые обычно выполняются людьми.

Используя искусственный интеллект, мы можем автоматизировать задачи, которые раньше приходилось выполнять вручную , при этом делая процессы более эффективными и оптимизированными.

Термин «искусственный интеллект» охватывает множество тем, но это краткое объяснение служит широкой основой для всего, что будет рассмотрено в этой статье: подмножеств, типов и различных применений ИИ, а также его приложений в бизнесе.

Но прежде чем мы перейдем к этому, есть один насущный вопрос, на который нам нужно сначала ответить: как именно все это работает?

Как работает ИИ?

Вы уже знаете, что основная цель ИИ — заставить машины вести себя как мы, старые добрые люди. Теперь давайте копнем немного глубже.

Если вы немного лучше знакомы с темой искусственного интеллекта, вы, возможно, наткнулись на споры о том, существует ли на самом деле так называемый «истинный ИИ», который идеально подходит под это определение.

Правильно — вопрос «а ИИ вообще вещь?» все еще является частью обсуждения.

В настоящее время ИИ работает с использованием большого количества информации и данных, из которых машина может учиться и действовать соответствующим образом. Благодаря передовым математическим алгоритмам и вычислениям ИИ способен обрабатывать данные аналогично человеческому мозгу. Это означает, что он может не только анализировать, но и учиться на шаблонах, принимать решения и решать сложные проблемы.

ИИ может не только анализировать, но и учиться на закономерностях, принимать решения и решать сложные проблемы.

Чтобы помочь вам лучше понять концепцию, давайте посмотрим, как ИИ в настоящее время используется в финансах. Используя данные о предыдущих результатах, ИИ может проводить оценку рисков и обнаруживать необычные, потенциально подозрительные транзакции.

Проще говоря, для работы ИИ нужны какие-то входные данные . Вот почему некоторых до сих пор раздражает термин «искусственный интеллект»: машины, которая могла бы думать, действовать и действовать точно так же, как человек, на самом деле не существует (пока).

Чтобы полностью понять, что у нас есть на самом деле сейчас, и что еще может быть впереди искусственного интеллекта, мы должны поближе взглянуть на то, что представляет собой эта научная область.

Типы ИИ

Существует множество различных способов классификации искусственного интеллекта, но мы сосредоточимся на трех наиболее важных типах ИИ:

• Узкий искусственный интеллект — предназначен для выполнения только одной задачи и работает с определенными ограничениями. Это ИИ, к которому мы привыкли, и который мы, скорее всего, найдем в нашей повседневной жизни, например, виртуальные помощники или чат-боты.
• Общий искусственный интеллект . Также известный как сильный искусственный интеллект, это гораздо более сложная форма ИИ, при которой машина способна действовать наравне с человеческим интеллектом, т. е. думать и решать проблемы самостоятельно. На данный момент сильный ИИ еще не разработан, хотя ученые активно пытаются сделать это возможным.
• Искусственный суперинтеллект . Машины обретают сознание сами по себе, превосходят человеческие способности, а фантастические сюжеты становятся реальностью. Излишне говорить, что искусственный суперинтеллект в настоящее время невозможен, даже если сенсационные заголовки могут утверждать обратное.

Как видите, у ИИ есть еще много возможностей, некоторые из которых, возможно, никогда не будут реализованы. Искусственный интеллект, доступный нам сейчас, по-прежнему очень впечатляет, но цели в этой области намного выше.

Подробнее о захватывающем будущем ИИ мы поговорим позже в этой статье, а пока давайте перейдем к тому, что может предложить настоящее.

Подмножества ИИ

Искусственный интеллект — очень широкое понятие. Само поле имеет много разных названий, некоторые из которых вам могут быть более знакомы, чем другие. Все подмножества являются частью искусственного интеллекта, но сосредоточены на решении конкретных проблем и представляют собой гораздо более узкие понятия, чем сам ИИ.

Давайте пройдемся по основным подмножествам ИИ один за другим:

• Машинное обучение — Как следует из названия, машинное обучение — это обучение машины обучению на основе опыта и использования данных. Проще говоря, ML — это распознавание шаблонов в данных, благодаря которым машина может производить соответствующий вывод.
• Глубокое обучение — это часть машинного обучения, где машина может обучаться благодаря конкретным сложным моделям — глубоким искусственным нейронным сетям. Благодаря глубокому обучению машина может фильтровать данные через множество скрытых слоев — процесс, который с предельной точностью напоминает мышление человека. Прочтите нашу статью, если хотите узнать больше о разнице между машинным обучением и глубоким обучением.
• Обработка естественного языка (NLP) — охватывает все, что связано с человеческим языком: контекстуальное чтение, письмо, говорение, интерпретацию и т. д. Он касается автоматического манипулирования и понимания текста в письменной или устной форме. Обработка естественного языка используется, например, для анализа настроений.
• Компьютерное зрение — сосредоточено на поиске закономерностей и извлечении информации из визуальных изображений, а также на получении действенных идей на основе анализа изображений или видео. Вы, наверное, знакомы с одним из самых популярных приложений компьютерного зрения — распознаванием лиц.
• Когнитивные вычисления . Это подмножество направлено на то, чтобы как можно ближе имитировать мыслительный процесс в человеческом мозгу, чтобы научить машину анализировать контексты и решать сложные проблемы так же, как люди.

ИИ против машинного обучения — помните разницу!

Вы могли заметить, что определения искусственного интеллекта и машинного обучения довольно похожи. На самом деле термин «ИИ» на протяжении многих лет часто неправильно использовали , особенно в тех местах, где машинное обучение было бы более подходящим.

Машинное обучение фокусируется именно на том, чтобы машина получала знания из обработанных данных и могла производить результат на их основе, в то время как искусственный интеллект имеет дело с машинами, способными «думать» и действовать подобно людям.

Интересуетесь машинным обучением?

Учить больше

Более того, машинное обучение на самом деле является самой важной частью процесса создания алгоритмов ИИ, имитирующих человеческое мышление.

Стоит помнить, что использование взаимозаменяемых терминов не совсем неправильно, но искусственный интеллект — это гораздо более широкое понятие, а машинное обучение — его специфическое подмножество.

У нас есть довольно хороший обзор искусственного интеллекта и связанных с ним терминов (вы можете прочитать нашу статью, если хотите узнать о том, как работает искусственный интеллект, более подробно). Теперь, когда вы поняли, что к чему, пришло время перейти к сути этой статьи и ответить на вопрос: как именно ИИ может принести пользу бизнесу?

ИИ в бизнесе

В период с 2015 по 2019 год количество предприятий, внедряющих решения на основе искусственного интеллекта, увеличилось на 270 % , и все больше и больше предприятий рады возможностям, которые предоставляет эта технология.

В этом разделе мы рассмотрим основные возможности и преимущества, предлагаемые ИИ, а также его текущее применение в большинстве востребованных отраслей.

Возможности ИИ

Давайте подробнее разберемся, из-за чего вся эта суета, и просмотрим возможные применения ИИ в бизнесе — от самых очевидных до тех, о которых вы, возможно, даже не подозревали раньше.

Рекомендательные системы

Это, пожалуй, решение ИИ, к которому мы больше всего привыкли. Системы рекомендаций, основанные на машинном обучении, могут предлагать пользователям продукты или услуги, которые лучше всего соответствуют их потребностям и интересам. Эти предложения, конечно же, основаны на данных, собранных о поведении и опыте пользователей.

Вы когда-нибудь задумывались о том, как Amazon точно знает, какой продукт вам подходит? Или вы помните тот случай, когда Netflix порекомендовал сериал, который оказался вам по душе? Это и есть работа алгоритма: на основе ваших предыдущих взаимодействий с сервисом он способен предсказать, что больше всего заинтересует пользователя.

Аналитика клиентов

Это не совсем новость о том, что персонализация является ключом к успеху, когда речь идет о привлечении и удержании клиентов. Клиентская аналитика ориентирована на получение информации об определенной группе клиентов на основе данных и позволяет компании нацеливать сообщение точно на потребности пользовательской базы.

Он сочетает в себе два решения на основе машинного обучения: прогнозную аналитику и сегментацию клиентов, чтобы получить как можно больше подробной и актуальной информации.

Чат-боты

Внедрение чат-ботов на веб-сайте или в приложении дает компаниям прекрасную возможность сделать обслуживание клиентов доступным для пользователей 24/7 , сняв при этом нагрузку со своих сотрудников. Ответ приходит моментально, сколько бы клиентов ни стояло «в очереди».

Но это еще не все: используя чат-ботов, вы также получаете простой, но эффективный способ собирать отзывы от ваших клиентов о том, что нужно улучшить в сервисе.

Распознавание изображений

Мы живем в мире, очень ориентированном на визуальные эффекты, и искусственный интеллект может помочь нам лучше понять его. Распознавание изображений может использоваться предприятиями по-разному: от распознавания лиц через контроль доступа до организации и категоризации визуальных данных.

Чтобы узнать, как использовать распознавание изображений в реальной жизни, ознакомьтесь с приложением Planter из нашего портфолио — решением, которое поможет вам определить нужное растение, просто взглянув на фотографию!

Прогноз оттока

Являясь частью предиктивной аналитики, предсказание оттока на основе машинного обучения помогает вам лучше понять, в чем ваш бизнес нуждается в улучшении. Это помогает компаниям взглянуть в лицо суровой правде и ответить на вопрос: какие клиенты, скорее всего, перестанут пользоваться вашим сервисом и почему?

Анализируя все соответствующие данные с помощью алгоритмов машинного обучения, вы можете значительно улучшить удержание клиентов и получить ценную информацию о своих клиентах и ​​бизнесе в целом.

Прогнозирование цен

Возникли проблемы с правильным ценником на ваших продуктах? С помощью прогнозирования цен на основе ИИ вы можете оценить стоимость своих продуктов, чтобы она соответствовала рынку и вашей целевой аудитории . Прогноз основан на тщательном анализе покупательского поведения, предложения конкурентов, спроса на продукт и т.д.

Используя прогнозирование цен, компании могут завоевать доверие и взаимодействие со своими клиентами, представляя им наиболее разумное предложение в нужное время. Это ИИ-решение очень популярно, например, среди авиаперевозчиков, которые используют его для прогнозирования билетов на самолет.

Текстовая аналитика

Большое количество документов или неструктурированного текста может очень быстро стать хаотичным, если вы не знаете, что искать. Здесь на помощь приходит текстовая аналитика. Она помогает выявить ценные идеи и закономерности в неорганизованной словесной мешанине.

Одним из самых популярных применений текстовой аналитики является анализ настроений, который занимается обнаружением смысла и эмоций, скрытых за словами, и используется предприятиями для лучшего понимания мыслей и мнений своих клиентов.

Если вы хотите узнать, какое решение ИИ лучше всего подходит для вашего бизнеса, не стесняйтесь обращаться к нашим экспертам!

Преимущества ИИ

Эти возможности звучат круто и захватывающе, но что владельцы бизнеса получают от их реализации?

Ну, есть много!

Автоматизированные процессы и операции

Это, пожалуй, самая очевидная и в то же время самая важная польза, которую ИИ может принести бизнесу. Оптимизируя и автоматизируя задачи, которые ранее выполнялись вручную, ИИ может помочь компаниям работать более эффективно и в результате сэкономить драгоценное время .

Бизнес-аналитика на основе данных

Анализ данных имеет решающее значение для поиска правильных решений проблем компании и обеспечения роста бизнеса. Но разобраться в большом объеме данных вручную может быть утомительной и сложной задачей, и именно здесь искусственный интеллект приходит на помощь: он помогает компаниям выявлять новые возможности и находить пути для выдающихся улучшений.

Персонализированный пользовательский опыт

Хотите лучше понять свою целевую аудиторию? Анализ поведения клиентов, рекомендации по продуктам, сегментация клиентов и лучший таргетинг — все эти решения на основе ИИ предназначены для того, чтобы клиенты получали именно то, что они хотят, и в нужное время.

Улучшенное обслуживание клиентов

Как мы уже упоминали, чат-боты являются настоящими героями ИИ, когда речь идет об улучшении обслуживания клиентов, поскольку они всегда доступны и готовы ответить на вопросы пользователей. Но давайте не будем забывать, что анализ поведения также помогает сформировать правильное сообщение и повышает эффективность маркетинга.

Лучшая точность

Вероятность человеческой ошибки можно уменьшить, автоматизировав процессы компании с помощью ИИ. Не только потому, что машины могут оказаться менее склонными к ошибкам, но и потому, что, используя решения ИИ, фактические сотрудники могут тратить меньше времени на рутинные задачи и сосредоточиться на более насущных делах.

Применение ИИ в разных отраслях

Хорошо: мы знаем основные принципы, возможности, преимущества, теперь давайте посмотрим, как работает ИИ в разных отраслях!

Хотя технология может быть применена тем или иным образом практически в любой отрасли, некоторые из них действительно произвели революцию с помощью искусственного интеллекта. В этой статье мы сосредоточимся на:

Мы работаем во многих отраслях

Найдите свое!

• Здравоохранение
• электронная коммерция
• Финансы
• Развлечения
• Путешествовать
• Маркетинг

Начнем список с самого важного для всех нас…

Здравоохранение

ИИ уже помог существенно изменить отрасль здравоохранения, и ожидания в отношении будущего использования технологии растут с каждым днем.

Что действительно принесло пользу отрасли здравоохранения, так это алгоритмы машинного обучения . Они используются в области радиологии, например, для классификации поражений как раковых или нераковых.

Благодаря способности обрабатывать большие наборы медицинских данных алгоритмы также можно использовать для раннего выявления и прогнозирования заболеваний, а также для разработки персонализированных методов лечения.

электронная коммерция

Давайте быстро разберемся с наиболее очевидным: системы рекомендаций по продуктам — это настоящая инновация в электронной коммерции, которую в полной мере используют крупнейшие игроки отрасли, такие как eBay или Amazon.

Но это еще не все: искусственный интеллект также используется для анализа поведения клиентов (например, отказа от карты), автоматического создания описаний продуктов, оптимизации цен и, конечно же, улучшения обслуживания и опыта клиентов с помощью чат-ботов.

Финансы

Среди улучшений, которые ИИ привнес в финансовую отрасль, самым важным должна быть безопасность.

Внедряя решения на основе искусственного интеллекта, финансовые учреждения теперь могут извлечь выгоду из обнаружения подозрительной деятельности, что экономит банкам сотни миллионов долларов , особенно в географических районах с высоким уровнем риска.

Самым большим победителем здесь, вероятно, является сфера страхования, где искусственный интеллект обеспечивает точную оценку кредитоспособности и мгновенную оценку материального ущерба.

Развлечения

…Да, нам придется еще раз упомянуть эти рекомендательные системы!

Развлекательные сервисы преуспевают в том, чтобы удерживать пользователей, и это именно то, что делают целевые предложения книг, музыки, фильмов и т. д. Возможно, вы сталкивались с ними при просмотре ваших любимых приложений, таких как Spotify или Youtube.

Для развлекательных приложений огромное преимущество использования решений ИИ связано с управлением контентом . Алгоритмы способны обнаруживать оскорбительный или неприемлемый контент и автоматически помечать или удалять его.

Развлечения также являются отраслью, которая больше всего выигрывает от анализа настроений , поскольку знание истинных эмоций и отношений пользователей помогает создать наиболее увлекательный опыт.

Путешествовать

Как и в случае с электронной коммерцией, туристическая индустрия много выиграла от использования чат- ботов , поскольку клиенты хотят как можно скорее получать информацию о своих поездках, а круглосуточная доступность службы поддержки клиентов приветствуется обеими сторонами.

Ключевым моментом здесь также является персонализация, поскольку туристическая индустрия максимально использует ИИ для разработки персонализированных планов поездок и рекомендаций отелей для своих клиентов. Платформа booking.com — очень хороший пример лидера отрасли, который использует решения AI и ML, чтобы сделать свои услуги подходящими для отдельных путешественников.

Маркетинг

Все в маркетинговой индустрии думают об автоматизации, и на то есть веские причины. За последние несколько лет AI и ML помогли маркетологам лучше ориентироваться на пользователей с помощью анализа данных, проводить автоматические A/B-тесты и даже использовать их для создания рекламы с оплатой за клик, как это делает Google.

Что дальше? Будущее ИИ

Искусственный интеллект развивается с каждой минутой, и трудно предсказать, каким на самом деле будет будущее. Тем не менее, есть некоторые очень очевидные тенденции, которые мы уже можем точно определить.

Если вы еще не слышали о перспективах беспилотных автомобилей , то, скорее всего, услышите в ближайшем будущем. В 2021 году автомобили, оснащенные ALKS (автоматическая система удержания полосы движения), получили разрешение на проезд по улицам Великобритании. Тем не менее, потребуются годы, чтобы не нуждаться в водительских правах и оставить руль на попечение ИИ.

Ранее мы упоминали, что здравоохранение — это отрасль, в которой на ИИ возлагаются самые большие надежды. По мере развития технологий диагнозы будут ставиться быстрее и точнее, лечение будет лучше подходить для каждого человека, а административные задачи могут стать полностью автоматизированными , к большой радости медицинских работников. Есть даже надежда на то, что в какой-то момент роботы с улучшенным ИИ смогут выполнять операции, но на данный момент это не более чем желание на будущее.

ИИ еще больше запутается в наших домах, на рабочих местах и ​​в том, как мы проводим свободное время.

Что касается нашей повседневной жизни? Нет никаких сомнений в том, что ИИ еще больше запутается в наших домах, на рабочих местах и ​​в том, как мы проводим свободное время. Голосовые помощники на базе ИИ станут еще более продвинутыми и широко используемыми, а «умные дома» станут нормой . В целом искусственный интеллект будет стремиться сделать нашу жизнь более комфортной.

В эпоху глобализации одно из самых захватывающих обещаний ИИ для нас в будущем — упростить общение на разных языках. По мере того, как технология будет учиться лучше понимать контекст и нюансы и делать точные переводы, мы сможем разговаривать на двух разных языках, не беспокоясь о том, что нас неправильно поймут .

Что в этом для бизнеса?

ИИ уже меняет мир бизнеса, и можно ожидать сохранения текущих тенденций в ближайшем и отдаленном будущем . Представьте себе мир, в котором большинство административных процессов вашей компании, а также повторяющиеся задачи автоматизированы, а ваши маркетинговые усилия учитывают каждую деталь благодаря анализу данных.

Вы сможете делать еще более точные прогнозы на будущее и точно определять, чего вам не хватает. Не говоря уже о том, что постоянно развивающиеся технологии уступают место некоторым выдающимся идеям цифровых продуктов, поэтому вам всегда следует следить за новыми возможностями ИИ!

Резюме

В этой статье мы определили, что такое ИИ, как он работает и каковы его основные типы и подмножества. Мы рассмотрели основные области применения ИИ в бизнесе, возможности и преимущества, которые он дает предпринимателям, и то, как он в настоящее время применяется в различных отраслях. Мы также заглянули в будущее искусственного интеллекта и возможности, которые еще впереди.

Создавайте решения на основе ИИ с нашими экспертами

Давайте работать вместе

Нет никаких сомнений в том, что предприятиям необходимо быть в курсе последних технологических тенденций, чтобы они могли процветать в эпоху цифровизации . Поскольку ИИ является одной из самых горячих тем в области технологий, вы должны попытаться максимально использовать его, чтобы улучшить свои услуги и оставить конкурентов далеко позади.

Если вы уже задумали проект искусственного интеллекта, обратитесь к экспертам Miquido! Мы позаботимся о том, чтобы решение соответствовало вашим потребностям и ожиданиям, и создадим продукт, максимально использующий возможности ИИ.