Искусственный интеллект уже может многое из того, что умеет человек. Распознаёт объекты, анализирует информацию, отвечает на вопросы, делает прогнозы — и часто справляется лучше нас. Мы уже писали, почему не стоит этого бояться, а сегодня рассмотрим крутые примеры внедрения ИИ в бизнес и продажи.
Вы уже знакомы со многими способами и технологиями ИИ в бизнесе. Согласитесь, сложно представить человека, который ни разу бы не общался с Сири или Алисой. Как и удивить кого-то персонализированной рекламой в инстаграме — или сверхточными рекомендациями Netflix. В этой статье мы разберём примеры, которые могли пройти мимо вас. В целом все они выполняют одну из двух основных функций: радуют клиентов умными продуктами или улучшают бизнес-операции.
Больше материалов в https://t.me/avsoln
Содержание
- Роботы-эйчары и дипфейки Сбера
- Машинное обучение для оптимизации закупок
- Физиогномика–2020
- ИИ на страже подлинности
- Новое кулинарное искусство
- Левел ап видеозвонков
- Компьютерное зрение — основа порядка
- Другой уровень персонализации
- И это ещё далеко не всё
Роботы-эйчары и дипфейки Сбера
Начнём с крупных игроков. У Сбера есть своя Лаборатория по искусственному интеллекту, которая разрабатывает даже решения в области медицины. Например, модели, анализирующие рентгенограммы и прогнозирующие тяжесть течения болезни. Это большая отдельная тема про социальную составляющую — хотя для частных медицинских организаций и про сам бизнес.
Однако наличие собственной лаборатории как бы намекает, что с искусственным интеллектом у Сбера всё неплохо (целых три голосовых помощника!). Например, персонализация: главный экран приложения выглядит по-разному для разных людей. За это отвечает нейросеть, которая анализирует предпочтения пользователя больше чем по тысяче параметров. Проведите эксперимент с коллегами.
Первичные интервью с кандидатами на некоторые вакансии уже проводит робот. С эйчаром могут поговорить только те, кто успешно ответил на его вопросы. Надо ли говорить о решениях по кредитам? Но оставим банковскую специфику и вернёмся к общим вопросам. В конце прошлого года Сбер выпустил рекламу с использованием дипфейка.
И, хотя Жорж Милославский по логике не должен вызывать доверия у клиентов банка, надо признать, что выглядит реклама довольно убедительно.
Машинное обучение для оптимизации закупок
Западный бизнес давно пользуется подходом process mining, глубинным анализом процессов. Он позволяет автоматизировать рутинную работу и избежать ошибок, о чём бы ни шла речь: закупки, планирование ресурсов, выставление счетов. У нас таких кейсов пока мало.
Одной из первых process mining стала использовать металлургическая компания «Северсталь». Они внедрили глубинный анализ в процесс закупок, что позволило сделать его прозрачнее: теперь машинное обучение прогнозирует срывы поставок — и даёт возможность быстро реагировать на ошибки.
На ноябрь 2020 года с помощью SAP Process Mining by Celonis Северсталь видит процессы в цифровом виде, детализирует их до самого низкого уровня и имеет возможность оперативно реагировать в реальном времени. При использовании решения возможно до 15% сократить затраты, минимизировать неэффективные операции в процессах и выявлять факторы нарушений.
Алексей Леонтович,
заместитель генерального директора SAP CIS
Для того чтобы следить за поставками, используется цифровой двойник — это программа-аналог реального устройства (например, грузовика с партией товара). Она позволяет следить за состоянием объекта, воздействием окружающей среды и другими помехами с помощью специальных датчиков. Если что-то идёт не так, об этом сразу становится известно.
Физиогномика–2020
Можете поверить в ИИ, который определяет характер человека по его внешности? Да, проект достойный доктора Ломброзо. Тем не менее, это реальность. В конце мая прошлого года в авторитетном научном журнале Nature Scientific Reports появилась статья пяти российских ученых о том, что нейросеть может определять черты личности куда лучше нас с вами.
Технологию опробовали в автохолдинге Verra в 2017 году:
Основной задачей было повысить конверсию визитов в сделки. SaaS-решение устанавливалось на ресепшен. Делали фотографию клиента на входе, и программа подбирала менеджера, который больше всего подходит данному клиенту. Также система даёт сотруднику рекомендации по работе с клиентом.
Анна Бояршинова,
генеральный директор Verro
За первые три месяца конверсию удалось увеличить на 30%. Сегодня технологию упаковали в несколько коммерческих продуктов: тот же подбор менеджеров, помощник эйчара на собеседованиях и собственно программный пакет, на основе которого можно разработать собственное решение.
ИИ на страже подлинности
В 2019 году ресейл-магазин брендовой одежды Oskelly начал использовать технологию Entrupy, чтобы защитить своих покупателей от подделок. На тот момент она могла распознать подлинность сумок класса люкс от пятнадцати брендов уровня Prada и Chanel. Сегодня технология не ограничивается только ими — и с точностью больше 99% может обнаружить реплики других предметов гардероба. На проверку одной вещи уходит от пятнадцати минут до нескольких часов.
Entrupy появилась благодаря программистам из США, а в Россию попала в 2018 году. За первый год работы с её помощью удалось обнаружить подделок на 5,9 миллиона долларов.
Новое кулинарное искусство
Многие мечтают придумать что-то новое, чего ещё никогда не было. В 2014 году IBM смогли добиться этого с помощью искусственного интеллекта. Вместе с Институтом кулинарного образования корпорация разработала когнитивный компьютер, который изобретал совершенно новые рецепты. Но это ещё не всё. Компания организовала гастротур с рецептами по всей стране. Два шефа колесили в фургоне по городам и угощали американцев шоколадным буррито и другими уникальными блюдами. Неплохая промокампания?
В 2015 у IBM вышло приложение на ту же тему ChefWatson более чем с 10 тысячами рецептов. Оно помогало пользователям разобраться в ингредиентах, учитывало диетические ограничения, аллергии и рационы для вегетарианцев разной степени.
Преимущество Watson — поиск взаимоотношений в массивах данных, которые позволят нам увидеть потенциальные комбинации ингредиентов, о которых ранее мы не знали. Применение Watson в кулинарном искусстве показывает, как с помощью умных устройств люди совершают открытия.
Стив Адамс,
руководитель подразделения IBM Watson
В конце 2020 Mail.ru Group совместно с московским заведением Noor Bar изобрели новогодний коктейль «Грёзы ассистента». Его посвятили голосовому помощнику Марусе: пользователи могли приготовить коктейль дома, попросив её рассказать рецепт. Если интересно, в составе джин, вермут, малина, лимонный сок и разноцветные маршмэллоу.
Левел ап видеозвонков
В прошлом году деловому миру пришлось приспосабливаться к видеосвязи, но ИИ помог и здесь. Картинка с веб-камеры в большинстве случаев оставляла желать лучшего, и у создателей Neural Cam Live появилась идея подружить фронтальную камеру iPhone с машинным обучением, чтобы облегчить всем жизнь. В результате получилось приложение, которое не только улучшает качество изображения, но и позволяет заблюрить неудобные моменты: некрасивый задний фон, пижамные штаны или то, как вы чихнули.
А вот решение для ПК — платформа Maxine от компании Nvidia. Посмотрите ролик, чтобы оценить её возможности. С таким апгрейдом удалёнка уже никогда не станет прежней.
Компьютерное зрение — основа порядка
Во время локдауна у BMW появилось время улучшить качество сборки автомобилей на своих заводах. Компания добилась этого благодаря программе компьютерного зрения. Теперь на сборочной линии установлены камеры, которые собирают информацию, затем система анализирует её и предупреждает мастеров о возможных ошибках.
Что ещё может компьютерное зрение? Разные системы способны отслеживать очереди и вызывать персонал к закрытым кассам, когда людей становится слишком много. Или анализировать поведение покупателей в торговых залах, выявлять паттерны — эту информацию можно использовать при раскладке продуктов на полках. Кстати, если какой-то товар заканчивается, программа сообщит и об этом.
Ну и кражи, конечно. В прошлом году компания Sequence Enforcement предоставила свое оборудование X5 Retail Group, и теперь в питерских «Пятерочках» с помощью компьютерного зрения ловят воришек. ИИ может распознавать 15 видов краж: если посетитель прикарманит что-нибудь с полки, система сообщит об этом персоналу.
Ещё одно решение, в котором участвует в том числе компьютерное зрение, — умная тележка Dash Carts от Amazon. Кроме камер система включает в себя весы, датчики и сенсорный экран. Тележка анализирует содержимое корзины, взвешивает товар, если нужно, и считает стоимость покупок. Человек просто уходит из магазина, а сумма списывается с его счета — никаких касс.
Похожее решение есть у розничной сети «ВкусВилл», но тут уже компьютерное зрение ни при чём: просто к тележкам прикрутили сканер штрих-кодов. Иногда упростить всем жизнь можно и без искусственного интеллекта.
Другой уровень персонализации
С персонализацией знакомы все, кто периодически заказывает что-то в маркетплейсах. Алгоритмы подстраивают под наши интересы рекомендуемые товары, специальные предложения и даже поисковую выдачу. А вот проект OpenFace готовит персональную уходовую косметику: посетителю надо лишь пройти специально разработанный тест и залить несколько фото.
Данные обрабатывает алгоритм под контролем аналитика и дерматологов. Клиент может оформить подписку на сыворотку и раз в два месяца получать обновлённую формулу. Для этого опять же надо периодически проходить тесты, чтобы отслеживать изменения.
Сейчас процесс устроен так: вы проходите тест на сайте и загружаете фото без макияжа, алгоритм составляет отчёт о состоянии кожи, а потом его перепроверяет дерматолог, мы списываемся и уточняем детали, если необходимо — а через три-пять дней вы получаете персонализированную сыворотку с ингредиентами, подобранными специально для вас.
Кристина Фарберова,
соосновательница OpenFace
И это ещё далеко не всё
Пока мы готовили статью, собрали кучу материалов — сегодня написали от силы про половину. Остальные примеры тоже классные и удивительные. Так что если вам было интересно, маякните как-нибудь — мы с удовольствием продолжим разговор.
