Один из ключевых трендов современной экономики – это переход к цифровой модели. Ключевые ресурсы в такой модели – данные и скорость их обработки. В этих условиях искусственный интеллект может существенно повысить эффективность многих процессов, в том числе – в бизнесе. Однако зачастую предприниматели «не доверяют» ИИ – например, потому что не понимают, как нейросеть формирует свои рекомендации. Доклад на эту тему был представлен на конференции «Цифровые горизонты: современные вызовы информатики и вычислительной техники».
— Существует так называемый «феномен чёрного ящика», — рассказала автор доклада, студентка РАНХиГС при Президенте РФ Мелания Иванькова. — Термин описывает ситуацию, когда менеджеры не вполне понимают логику формирования рекомендаций, выдаваемых искусственным интеллектом. Это снижает уровень доверия и готовность следовать таким рекомендациям. В таком случае руководитель может отклонить экономически выгодное предложение из-за недоверия к способу его генерации. Чтобы этого избежать, необходимы системы объяснимого ИИ с прозрачными механизмами формирования «советов».
В современных условиях меняется и модель принятия решений. Традиционная модель – когда все решения принимал человек – замещается гибридной. В ней рутинные решения делегируются искусственному интеллекту, тогда как стратегические остаются за человеком.
При организации бизнес-процессов ИИ широко используется для прогнозирования, оптимизации маршрутов, распределения ресурсов и так далее.
— При управлении цепочками поставок ИИ позволяет снизить ошибки прогнозирования на 20-50%, — отметила Мелания Иванькова. — При обслуживании клиентов использование больших языковых моделей разгружает операторов, обрабатывая до 80% типовых запросов. Ещё один пример использования нейросетей – прогнозирование оттока клиентов на основе исторических данных о поведении клиентов, частоте покупок, среднем чеке, количестве обращений в поддержку и так далее. ИИ позволяет предсказать вероятность оттока с точностью до 85%. Это даёт возможность принимать своевременные превентивные меры, сокращая отток на 15-25%.
Эту и другие новости читайте в официальном МАХ-канале Новгородского университета.