Пока Amazon сооружает магазины без касс и очередей, General Electrics научились отслеживать процессы на всех стадиях производства. Разбираемся, как используют ИИ в России и за рубежом, какие у нее трудности и перспективы.
В США ученые нашли способ диагностики болезни Альцгеймера на ранних стадиях с помощью Искусственного интеллекта, научили ИИ проверять юридические контракты, рисовать и даже написать продолжение известной серии книг о Гарри Поттере, а Amazon открыли магазин без касс и очередей.
Настало время разобраться, как именно используют ИИ в современном мире, в нашей стране, какое будущее ждёт эту технологию и с какими трудностями может столкнуться.
В 1956 году на конференции в Дартмутском университете Джон Маккарти дал определение искусственного интеллекта. Он отрицал необходимость использования искусственным интеллектом приёмов, свойственных скорее поведению людей.
ИИ способен решать сложнейшие задачи с помощью вычислительных мощностей, но если посмотреть, что происходит сейчас в науке, можно отметить как ИИ не просто учится понимать человека, но и сам старается выполнять какие-либо творческие функции, хотя раньше считалось, что это присуще только человеку.
И вот уже ИИ София, разработанный Hanson Robotics не только рассуждает о политике , любви и мечтах, работает волонтером и даёт интервью, но и стала первым роботом, получившим в 2017 году гражданство и став подданной Саудовской Аравии.
Но есть и более близкая область, в которой так же эффективно используют способности ИИ — в торговле, внедряя технологии в логистику, маркетинг и операционную деятельность.
Предсказывают, что ИИ поможет росту глобального ВВП к 2030 году минимум на 14%, что выше чем уровень промышленности Китая и Индии вместе взятых.
Компания Forrester утверждает, что ИИ, Big Data и аналитика увеличат доступ компаний к анализу данных и повысят уровень сложности получаемой информации.
ИИ благодаря использованию когнитивных интерфейсов в сложных системах, технологиям машинного обучения и передовой аналитике, даст экономике и бизнесу доступ к мощным инсайтам.
При этом уже сейчас помогает ускорить управление продуктами, развивать маркетинг и электронную торговлю, не останавливаясь и не ограничиваясь при этом только на этих областях.
Обширные исследования интересов в торговле провела в компании IBM, которая довольно давно занимается изучением вопросов ИИ и его перспектив.
Они выяснили, что 48% клиентов считают важным предоставлять индивидуальные акции в онлайн-режиме, 45% планируют внедрить этот формат в точки оффлайн-продаж, а 83% руководителей розничных магазинов уверены в решающей роли когнитивных вычислений в развитии их.
Помимо этого учитывается желание клиентов иметь возможность исследовать новые и новые продукты, покупать их независимо от того, где они в данный момент находятся. И развитие ИИ подарило им эту возможность. Возможности онлайн-покупок на данный момент не ограничены временем суток, и практически неограниченны местоположением.
Какие же перспективы у искусственного интеллекта относительно рабочих применений?
Это Продажи, CRM-системы, платежные системы, клиентские рекомендации и развитие нативной рекламы, логистика и доставка и непосредственно само производство продукта.
Упомянутый выше магазин Amazon один из самых известных примеров на данный момент.
Покупателю нужно иметь смартфон с установленным на нем специально разработанным приложением.
А так же зарегистрироваться в приложении при входе в магазин
Установленные в магазине сенсоры будут фиксировать продукты, которые человек набирает, какие возвращает на полки, а при выходе приложение автоматически спишет деньги деньги с аккаунта Amazon.
Развивают и эффективно используют ИИ и в Nike, работая совместно с Zodiac, анализирующими пользовательские данные.
Благодаря этим технологиям Nike стремится максимально персонализировать отношения с клиентами и сделать так, чтобы каждый по пользователь приложения и даже обычного магазина мог получить тот товар, который будет максимально ему подходить и соответствовать всем ожиданиям.
Только в Китае приложение от Nike c 2 млн человек за 1 месяц.
Но и на этом компания не планирует останавливать разрабатывая технологии, при которых каждый клиент, приходя в фирменный магазин, мог получить советы о том, какой товар ему может понравится и максимально подойти. Благодаря этому предсказывается увеличение выручку до $50 млрд уже к 2020 году.
Помимо Nike о покупателях задумались и производители одежды в North Face, подключив специальную платформу когнитивных вычислений IBM Watson, которая персонализирует покупки людей на их сайте. И вот уже при покупке ИИ будет учитывать ваш пол, место жительства, среднюю температуру в определенное время года и исходя из этого уже предлагать товар.
Еще одна важная система, это разработанное ПО Conversica.
Система умеет рассылать письма потенциальным клиентам от имени роботизированного менеджера по продажам, имея возможность отвечать на вопросы потребителя и поддерживает разговор.
Внедрение таких технологий в компании Rachel увеличило отклик покупателей 30% в течение нескольких часов после введения.
Помимо этого Conversica используется для перекрестных продаж, а так же повторного привлечения уже существующих клиентов. Благодаря ПО Bosch Automotive стали осуществлять более 60 дополнительных сделок в месяц в одном из представительств Toyota.
Другое ПО разработали в General Electrics.
ИИ способен следить за всеми уровнями производства продукции, начиная с проектирования, заканчивая дистрибуцией и обслуживанем.
ПО способно сэкономит много времени и денег при затратах на аналитику.
Решение подходит для любой отрасли производства.
ПО в реальном времени позволяет следить за всей работой, при этом нужен один человек.
Просто сидя за своим компьютером он сразу сможет распознать и даже предсказать ошибки на любом этапе производства. Этим уже вовсю пользуются в Toray Plastics, собирая детальные данные по всему своему.производству.
ИИ коснулся и возможностей оплаты товаров. В 2013 году PayPal запустил ПО, куда загрузил большое количество транзакций, подразделив их на честные и мошеннические для обучения ИИ.
Теперь система безопасности научилась следить за транзакциями, совершаемыми владельцами аккаунтов, и вовремя вычесть, когда аккаунт взломали.. Эта система помогла PayPal снизить потери от мошенничества и избегать его в будущем.
А что же в России?
Пока технологии ИИ только приходят в нашу страну, но самые крупные ритейлеры уже стараются внедрять новейшие технологии.
Одними из первых стали «М.Видео».
В 2018 они сообщила о запуске «умного» поиска товаров в интернет-магазине.
Они используют разработки компании Detectum, основанной на машинном обучении и Data-аналитике. Система научилась отслеживает запросы и предпочтения клиентов по конкретным брендам и категориям, показывая после оптимально подобранные товары.
И теперь, бывая на сайте «М.Видео», покупатели видят товары, ранжированные по популярности среди своей группы потребителей.
Технология помогла повысить уровень конверсии из поисковых запросов в покупки на 15% в сравнении со средними показателями по сайту. А тем временем число клиентов, которые используют поиск, увеличилось на 25%, сумма их покупок составила 30% от всех продаж.
Главные цели компании во внедрении ИИ это снижение расходов, повысить операционную эффективность в клиентском сервисе, а так же и во внутренних бизнес-процессах (HR и логистике).
Сейчас компания способна анализировать поведение клиента на сайте.
Изучая историю просмотров и товаров в корзине, система напоминает покупателю о покупках и предлагает варианты, максимально похожие по характеристикам. Помимо этого система рассчитывает время, когда клиент наиболее склонен совершать покупки. Отклик от персонализированных маркетинговых рассылок увеличивается, и растет конверсия в покупки за счет возврата ушедших посетителей.
Так же сейчас тестируются модели повышения эффективности целевого маркетинга, изучается интерес потребителя к различным видам промо-акций, кредитным предложениям, кэшбеку.
Выявив интерес, система будет предлагать то, что заинтересовало человека.
В будущем рассматривается перспектива по агрегации клиентских отзывов и автоматизированные технологии предоставления информации не только для продавцов, но и для клиентов».
ИИ уже сейчас помогает компании спрогнозировать в будущем ежедневную потребность в персонале более чем в 400 магазинах для управления логистическими поставками, а также планировать рабочие графики персонала, транспортировки товаров в каждый из магазинов сети. Система будет учитывает местоположение магазина, трафик, сезонность, скорость розничных продаж, а так же потенциальные объемы самовывоза заказов в интернет магазинах.
Следом за «M.Видио» в 2017 года ритейлер X5 Retail Group рассказал о подключении в известной сети «Перекресток» обучаемого аналитического блока CRM от разработчика ПО SAS для целевого маркетинга.
Уже на тот момент более чем 70% целевых акций создавались с помощью технологии – в 7 раз быстрее, чем без машинного обучения. Представитель X5 отметил, что этот блок интегрирован с программами лояльности. Система внедрялась около года, далее шло тестирование технологии, а уже в марте 2017 система стала постоянной.
Не теряя времени компании обучением ИИ системы, сегментацией потребителей и таргетированием кампаний.
Представители компании рассказали про Анализ Big Data, необходимый для более гибкого реагирования на изменения настроения покупателей, в том числе для создания персонифицированных предложений для клиентов на основе их предпочтений.
В настоящее время «Перекресток» имеет более 5 млн активных пользователей карт лояльности, несколько каналов коммуникаций и великое множество вариантов маркетинговых предложений для каждого покупателя, а автоматизированная аналитика позволяет максимально использовать возможности этих ресурсов.
Как мы видим, в России у ИИ есть все возможности и перспективы для дальнейшего развития и распространения технологии повсеместно. В будущем ИИ будет уделяться всё больше внимания, произойдет внедрение новых технологий.
Клиент будет получать тот товар, в котором будет максимально заинтересован, а помогать ему смогут не только консультанты магазинов, но и запрограммированные чат-роботы, которые и помогут разобраться в появившихся вопросах.
И так будет не только с техникой, но и с билетами, заказом еды и заказом услуг, что расширит возможности людей, которые по тем или иным причинам не смогут сделать заказ в оффлайн-магазинах самостоятельно. И это не будет ограничиваться только проблемой местоположения покупателей, но и сможет помочь развитию отношений с покупателями, не имеющими возможности делать покупки в силу болезней, старости и т.д.
Разработка ботов с ИИ позволит намного быстрее найти подход к покупателю, сократить время на выбор и заказ товаров и услуг, повысить эффективность сотрудников компаний и в целом расширить ранок и улучшить качество предоставляемых услуг для потребителя.
В дальнейшем искусственный интеллект будет развиваться настолько, что сможет даже давать прогноз, как лучше расположить продукт на полке, как заинтересовать покупателя в его покупке и какая цена при этом будет оптимально выгодно для обеих сторон.
Но не стоит бывать, что развитие технологий сопряжено и с множеством трудностей на начальных этапах, а так же не безосновательных опасений.
Самое главное – технология, при всей ее развитости, не сможет заменить человека.
Если раньше покупатель предпочитал определенный вид товаров, сейчас его предпочтения могут кардинально измениться, и если система не сможет этого распознать, то не сможет и предложить то, что актуально на данный момент. Именно по этому в ближайшее время продавцы-консультанты не исчезнут из магазинов и смогут помочь человеку определиться с выбором.
А потому компании не смогут пока отказаться от найма персонала и заняться только изучением ИИ.
Еще одна проблема, которая беспокоит уже покупателя – это то, какие именно данные получит ИИ. Собирая пользовательскую информацию, он собирает её всю и может тем самым нарушать право человека на приватность. А любое нарушение приватности всегда связано с высокими репутационными рисками для компаний. А в случае новых и несовершенных технологий контролировать систему пока достаточно сложно.
Следующая проблема – затраты компаний и дороговизна новых технологий и вычислительных мощностей. Объемы информации, которые предстоит анализировать, просто огромные, потому и развивается такое направление, как Big Data. Затраты на внедрение технологий не могут позволить себе более мелкие компании. Хотя и для крупных компаний срок окупаемости может оказаться слишком большим, что приводит к дополнительным экономическим рискам и нужде проводить масштабные исследования, тратя при этом еще больше ресурсов.
Существует так же опасение, что скоро ИИ, который с каждым днем становится всё более совершенным, лишит работы людей даже в тех областях, в которых раньше было сложно представить робота. Но это пока только догадки. На данный момент несмотря на помощь людей в развитии ИИ, он всё еще слишком плохо изучил человеческую психологию. А потому в ближайшее время ИИ и человек смогут лучше узнать друг о друге, и направить полученные знания на развитие качества жизни.