Рассмотрим мнения экспертов о том, какие области ИИ приносят наибольшую прибыль и экономию российским компаниям, а также какие методы и алгоритмы машинного обучения считаются самыми перспективными.
На фоне стремительного развития технологий искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью бизнес-ландшафта. Российские компании активно внедряют ИИ-решения для повышения своей эффективности и конкурентоспособности. Бизнес может использовать ИИ в различных аспектах своей деятельности для повышения эффективности, снижения затрат и улучшения качества услуг. ИИ-решения уже хорошо зарекомендовали себя не только в таких сферах, как автоматизация рутинных задач (сортировка документов, чат-боты), анализ данных и принятие решений (предиктивная аналитика, обработка и анализ больших данных), реклама и маркетинг (персонализация предложений для клиентов и целевая рекламная кампания), но и во многих других областях. Одним словом, технологии и решения на базе ИИ предоставляют человеку инструменты автоматизации, которые сложно было даже вообразить еще 5–10 лет назад. В этом обзоре мы рассмотрим мнения экспертов о том, какие области ИИ приносят наибольшую прибыль и экономию российским компаниям, а также какие методы и алгоритмы машинного обучения считаются самыми перспективными.
Основные области ИИ, приносящие доход и прибыль
По мнению Александра Лошкарева, коммерческого директора компании Neuro.net, наиболее популярными решениями на базе ИИ, которые с каждым годом все более интенсивно внедряются, становятся чат-боты. Сегодня, как напоминает эксперт, чат-боты встречаются на большинстве сайтов. В их задачи входит не только поиск информации и получение справок, но и автоматизация и оптимизация бизнес-процессов в целом. «Наряду с чат-ботами востребованы и голосовые роботы на базе ИИ. Они широко применяются телеком-операторами с миллионными базами клиентов. Голосовые роботы помогают решать задачи по снижению нагрузки на кол-центр и автоматизируют как коммуникацию с клиентами, так и бизнес-процессы в принципе. Дело в том, что внедрение таких технологий позволяет сократить расходы до 3–4 раз», — добавляет Александр.
Александр Лошкарев (Neuro.net)
Уже сегодня технологии ИИ доступны каждому и применяются практически во всех сферах, начиная от продажи услуг и заканчивая голосовыми помощниками премиум-класса. Более того, уже сейчас появляются новые проекты в сфере инфраструктуры города, в сфере образования, в социальной сфере, в медицине, безусловно, в телеком-сегменте, в котором исторически самые большие абонентские базы. Отдельно хочется отметить новый вектор современности — создание цифровых человекоподобных аватаров с применением голосового ИИ, которые хоть и находятся в начальной стадии развития, но уже завоевали интерес со стороны бизнеса.
Никита Целобанов, руководитель проектного офиса компании VibeLab, считает, что ИИ особенно активно используется в финансах и ретейле. «В банках ИИ помогает анализировать риски и бороться с мошенничеством, что экономит значительные суммы. В ретейле ИИ применяется для персонализированных рекомендаций и управления запасами», — отмечает он. Также эксперт добавляет, что в медицине ИИ помогает с диагностикой и предсказательной аналитикой, а на производстве — с оптимизацией процессов и предсказанием поломок оборудования.
Никита Целобанов (VibeLab)
В России хорошие перспективы развития ИИ, и одним из главных плюсов является то, что политики пока не вмешиваются в эту область. Они не сильно разбираются в ИИ и не регулируют эту сферу строгими законами, что дает хорошую почву для экспериментов. Пока ИИ работает на пользу государству, его не будут сильно ограничивать.
Виталий Чесноков, генеральный директор компании QSOFT, выделяет три основные области применения ИИ: обработка текста, чат-боты и анализ данных. «В обработке текста ИИ используется для автоматизации рутинных задач, таких как сортировка и анализ документов, перевод текстов и распознавание речи. Чат-боты, внедренные в службах поддержки клиентов, значительно сокращают затраты на обслуживание и улучшают качество взаимодействия с клиентами», — говорит он. Эксперт отмечает, что анализ больших объемов данных позволяет компаниям лучше понимать поведение клиентов и принимать обоснованные решения, что ведет к экономии и увеличению прибыли.
Виталий Чесноков (QSOFT)
...
