Как искусственный интеллект помогает компаниям: 6 примеров

Нейронные сети (НС) сегодня являются одним из ярких примеров передовых технологий, а согласно последней статистике использование НС в бизнесе выросло на 270% всего за последние несколько лет.

Как работают нейронные сети

Искусственную нейронную сеть можно смело назвать попыткой воспроизвести сеть нейронов мозга, чтобы компьютер мог учиться и делать суждения как человек. Проще говоря, НС – это вычислительные модели или то, что мы называем алгоритмами.

Нейронные сети создаются путем программирования обычных компьютеров так, как если бы они были связаны с нервными клетками людей. Построенные из многочисленных, взаимосвязанных и многоуровневых простых обрабатывающих элементов, они имитируют определенные аспекты физической структуры мозга и обработки информации. Система ИИ обучается с получением каждого нового опыта, информации. Как и человек, алгоритм будет изменять свои внутренние соединения, пока не поймет, как получить желаемый результат с определенной степенью точности.

Как это помогает бизнесу

Способность нейронных сетей имитировать человеческое поведение и работать с широким спектром задач делает их идеальным инструментом для современных систем, основанных на больших данных. Поскольку организации, люди и устройства генерируют огромные объемы информации, то при помощи НС из нее можно извлечь самое важное.

Возможности нейронных сетей включают в себя:

  • Адаптивное обучение. Нейронные сети, как и люди, представляют собой нелинейные и сложные взаимодействия элементов, а также опираются на полученные ранее знания. ПО, например, использует адаптивное обучение для развития у детей навыков счета и чтения.
  • Самоорганизация. Способность группировать и классифицировать огромные объемы данных делает нейросети идеальным инструментом для решения сложных для визуального восприятия задач. Например, в сфере медицины, когда изображения зачастую трудно расшифровать людям, а вот НС может научиться автоматически группировать различные части тела за считанные секунды.
  • Распознавание образов. Нейронные сети превосходно справляются с задачей идентификации лиц, обучаясь распознавать закономерности в мимике людей. Этот талант делает их подходящими для таких приложений систем безопасности, которые должны моментально анализировать живое видео.
  • Работа в режиме реального времени. НС могут давать ответы в режиме реального времени, основанные на проанализированной информации. Это используется, например, в управлении беспилотными автомобилями и навигации дронов.
  • Анализ больших данных. Нейронные сети способны оказать ценную помощь и при анализе больших наборов данных. Алгоритмы помогают выявить соответствующие закономерности и взаимосвязи между переменными, которые могут быть неочевидны при использовании других инструментов анализа данных.
  • Прогнозирование. Способность НС прогнозировать результаты на основе алгоритмов позволяет применять широкий спектр бизнес-моделей, включая прогнозы погоды и дорожного движения.

Примеры использования нейронных сетей в бизнесе

Нейронные сети имеют широкий спектр возможностей для создания бизнес-приложений и помогают предприятиям автоматизировать задачи, которые раньше выполнялись вручную. Рассмотрим несколько примеров.

1. Маркетинг и электронная коммерция

Технология использования больших данных для обучения нейронных сетей очень полезна для выполнения маркетинговых задач. Специалисты могут применять инструменты НС для более эффективного поиска и взаимодействия с клиентами, что дает им возможность делать прогнозы поведения потребителей, анализировать более сложные сегменты покупателей, автоматизировать маркетинговые процессы. 

Но чаще всего они используются в области прогнозной аналитики. Нейросети могут помочь маркетологам прогнозировать результаты кампании, например, через сервис Яндекс.Метрика. С его помощью можно проводить оценку посещаемости веб-сайтов, анализ поведения пользователей и многое другое. А еще нейросети отлично справляются и с контентом, например, текстовым. Так, сервис перефразирования текста Retext.ai позволяет не только автоматически повышать уникальности текста, но мгновенно создавать краткое изложение к статьям на четырех языках: русском, английском, белорусском и украинском.

2. Розничная торговля и продажи

Для розничной торговли и продаж алгоритмы нейросетей позволяют прогнозировать спрос, определяя, когда именно продукт или услуга потребуются потребителям, как обеспечить постоянную доступность продукта и своевременную доставку.

Примером может послужить новая разработка «Сбера» – сервис «Прогнозирование спроса на производстве и в ритейле». ИИ автоматически определяет оптимальный объем товаров для каждой точки продаж или ожидаемый спрос от дистрибьюторов, в результате чего снижаются издержки бизнеса, связанные с избытком товаров, или их дефицитом на складе/в точке продаж.

3. Финансы и банковское дело

Нейронные сети применяются для автоматизации процессов в банковском деле и финансах. В этом случае они помогут прогнозировать успехи в бизнесе, оценивать долговые риски, вероятность одобрения кредита или ипотеки и даже обнаруживать мошенничество.

Например, сервисы маркетплейса Sravni.ru помогают найти самые выгодные предложения на финансовом рынке, просчитать вероятность одобрения займа, проанализировать кредитную историю, оформить, рассчитать или выплатить кредит и многое другое.

4. Безопасность

Нейронные сети также используются в целях безопасности для обнаружения вредоносного ПО, спама, модерации контента, нахождения DDoS-атак и прочего.

К ним относятся известные всем антивирусные программы, например, Kaspersky Anti-Virus, а фаерволы (Comodo) проверяют весь трафик и блокируют подозрительную активность. Защищенные браузеры и поисковики тоже включены в этот список. Они предупреждают пользователя о фишинговых и опасных сайтах, предотвращают некоторые проникновения и атаки. Так, поисковик «Яндекс» для этого использует телеметрию и собирает статистику о пользователе и его действиях, которая может быть перехвачена.

5. Умная техника

Нейросети позволяют создавать умную технику и использовать Smart-технологии для облегчения множества процессов в любых сферах.

Один из ярких примеров – голосовой помощник ChatGPT. Он способен анализировать и структурировать ответ на заданный ему вопрос, при необходимости глубже разъяснять его и перемещаться между смежными темами, придумывать истории, вести диалог, рисовать, искать изображения, переводить тексты и даже писать коды и выявлять баги.

6. Логистика

Нейронные сети используются в логистике, чтобы помочь компаниям во всем: от упаковки до доставки. Их можно использовать в маршрутизации, чтобы помочь определить лучший маршрут для водителя грузовика, выявления дефектов на производственной линии, в диспетчерской, чтобы помочь с упаковкой предметов для транспортировки или балансировки сборочной линии путем назначения рабочих мест рабочим в зависимости от их набора навыков.

Ярким примером являются системы онлайн-карт или GPS-навигаторы. Так, с помощью сервиса «Яндекс.Карты» можно найти нужное место даже без точного адреса и построить до него самый быстрый и удобный маршрут.

* * *

Очевидно, что нейросети могут быть очень полезны для множества компаний практически в любой сфере. А сегодня технологии ИИ настолько глубоко проникли в нашу реальность, что зачастую мы даже не осознаем, насколько сильно они влияют на качество и эффективность бизнеса.

Читайте также:

 
Расскажите коллегам:
Комментарии
Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Все дискуссии
HR-новости
Большинство компаний выделяют до 500 тыс. руб. в год на спорт для персонала

Из них половина регулярно организовывают внутренние спортивные мероприятия, а свыше трети предоставляют абонементы в фитнес-клубы.