Рост продаж, увеличение среднего чека и предотвращение 1000 мошеннических операций — сегодня расскажем, что дает бизнесу разработка интеллектуальных приложений и где их можно применять.
Если обычными приложениями для смартфонов и десктопов давно уже никого не удивишь, то ИИ-модели вызывают много вопросов, и самый частый — чем они лучше?
Сравним интеллектуальные приложения с обычными
У интеллектуальных приложений на базе ИИ много важных преимуществ, которые невозможны в традиционных приложениях.
- Более точные прогнозы за счет быстрого и глубокого анализа больших объемов данных и выявления скрытых закономерностей.
- Персонализированный подход к клиентам, мгновенная подстройка под их интересы и поведение.
- Автоматизация ежедневной рутины и высвобождение ресурсов для более важных задач.
- Повышенная безопасность за счет выявления и предотвращения подозрительной активности.
С интеллектуальными приложениями ваш бизнес становится умнее, быстрее и эффективнее, что помогает опережать конкурентов.
Как обещали, приведем примеры, как такие приложения работают в разных нишах.
Кейс: ИИ-поиск по базе товаров поставщиков
Работа в магазине автозапчастей — это ежедневный долгий и утомительный процесс поиска нужных деталей в базе данных, содержащей тысячи наименований. Клиенты требуют быстрого обслуживания, а традиционный поиск по базам поставщиков отнимает много времени и не всегда дает нужные результаты. Чтобы решить эту проблему для магазина было разработано десктоп-приложение с ИИ-поиском на основе алгоритмов машинного обучения.
Как это работает? ИИ-приложение автоматизировало процесс подбора нужных деталей и существенно расширило круг вариантов. Теперь менеджеры вводят название запчасти, и система не только находит товар с точным соответствием, но и предлагает ближайшие аналоги, анализируя данные по всей базе. В итоге даже если нужной детали нет в наличии прямо сейчас, менеджер может предложить максимально близкую по характеристикам запчасть.
Результат: время на поиск деталей сотрудников сократилось с 20 до 3 минут, а количество успешных продаж увеличилось на 15%. Клиенты получают свои запчасти быстрее и чаще возвращаются в магазин, зная, что здесь им точно подберут нужную деталь.
Кейс: Рекомендательная система для онлайн-магазина премиального чая и кофе
Стандартные системы товарного поиска в интернет-магазинах часто не могут посоветовать новинки, соответствующие интересам пользователей. Особенно если пользователь не нашел товар, который планировал купить изначально. Это снижает конверсию и повторные покупки. Поэтому интернет-магазин кофе и чая внедрил рекомендательную систему на основе ИИ.
Как это работает? Система анализирует поведение пользователей на сайте, их прошлые покупки и предпочтения, чтобы предлагать товары, отвечающие вкусам клиентов.
Результат: средний чек магазина вырос почти на четверть, а количество повторных заказов увеличилось на 35%. Любители чая и кофе видят, что магазин понимает их вкусы и предпочтения и с удовольствием возвращаются, чтобы попробовать что-то новое и пополнить коллекцию любимых напитков.
Кейс: Разработка ИИ системы антифрод для мобильного приложения банка
Безопасность транзакций — приоритет для любого банка. Однако традиционные методы обнаружения мошенничества порой не успевают за новыми угрозами, что увеличивает риски для клиентов. Чтобы защитить своих клиентов, один из столичных банков внедрил ИИ-систему антифрод, разработанную на основе анализа поисковых интересов и поведения пользователей.
Как это работает?
ИИ-система в мобильном приложении банка анализирует поведение пользователей в режиме реального времени, выявляя подозрительную активность. Модель машинного обучения, обученная на данных о мошеннических операциях позволяет идентифицировать нетипичные действия – например, внезапные крупные переводы или входы с новых устройств.
При обнаружении подозрительной активности ИИ-система сразу же отправляет уведомление клиенту и временно блокирует подозрительную операцию для дальнейшей проверки.
Результат: за первый месяц работы обновленного приложения было предотвращено более тысячи попыток мошенничества. Уровень доверия клиентов к банку значительно возрос, а количество жалоб на безопасность снизилось на 40%.
Это только начало пути
Приведенные примеры — буквально капли в океане возможностей. Разработка интеллектуальных приложений позволяет внедрять ИИ-технологии в самые разные отрасли бизнеса и решать задачи любой сложности и характера. Хотите узнать больше о том, как использовать ИИ-приложения в собственном бизнесе? Тогда обязательно загляните на наш сайт — здесь еще больше примеров внедрения передовых ИИ-технологий в работу реальных компаний.
