В какие технологии компаниям нужно инвестировать в 2020 году?
Уходящий год прошёл для российского бизнеса под знаком искусственного интеллекта. По результатам совместного исследования IDC и ABBYY 30% крупных компаний уже запустили пилотные проекты с применением ИИ, а остальные 70% планируют внедрить когнитивные технологии в ближайшие два года. Для сравнения: в 2018 году, по данным PwC, только 20% руководителей делали ставку на ИИ. Фото: depositphotos.com Крупные компании активно инвестируют в технологии для решения прикладных задач бизнеса: это более эффективная работа с клиентами, оптимизация производственных процессов, а также избавление от рутины за счёт цифровых помощников. Рассмотрим эти направления подробнее. Улучшение работы с клиентами Развитие облачных сервисов позволило стартапам отказаться от капитальных затрат на ИКТ. Они сделали ставку на максимально персонализированный подход и бросили вызов тем компаниям, чьё лидерство ранее обуславливалось инвестиционным преимуществом. Появились виртуальные операторы сотовой связи, частные банки с гибкой системой кредитования и множество магазинов онлайн-формата. Секрет их успеха в более гибком подходе. Для обеспечения стабильно растущего уровня сервиса требуется глубокий анализ всех потоков данных. Выполнять его оперативно способен только искусственный интеллект. Поэтому 60% участников опроса считают приоритетным направлением использование ИИ в работе с клиентами, выделяя в нём три главных аспекта: лояльность, качество обслуживания и маркетинг. Повышение уровня лояльности клиентов Автоматическая обработка сведений о клиентах на базе ИИ развивает персонализированный сервис и эффективно подбирает индивидуальные предложения. Это направление очень востребовано у компаний, обрабатывающих каждый день тысячи транзакций — типичная ситуация в ритейле, банковской сфере и у телеком-операторов. Справиться с этой задачей силами сотрудников уже невозможно, а вот алгоритмы успевают сделать это практически в режиме реального времени. Интеллектуальный кредитный скоринг уже проводится в Сбербанке, Газпромбанке и ряде других финансовых организаций, а в МТС система ИИ формирует персональные тарифы для любого клиента по запросу. В ближайшем будущем персонализация затронет все компании, так или иначе работающие с клиентами. Повышение качества обслуживания По мере роста числа клиентов повышается потребность в обеспечении обратной связи с ними. Обычно компаниям приходилось раздувать собственный штат или переводить техподдержку на аутсорс, но теперь есть и другой путь — сделать её более интеллектуальной. Автоматизированная служба поддержки уже используется в 25% компаний. Ещё 33% её планируют к внедрению в ближайшие два года. Всё больше клиентов адресуют свои жалобы через социальные сети, поэтому для репутации бренда крайне важна оперативная реакция на них. Интеллектуальные системы способны выполнять мониторинг популярных интернет-ресурсов и улучшить время реакции на негативный отзыв до одной минуты. Повышение эффективности маркетинговых кампаний Достигается за счет более глубокого понимания клиентов и повышения степени их вовлеченности. По данным РАЭК, рынок маркетинга, основанного на данных, растет в мире на 34% в год. Россия только осваивает это направление, поэтому её начальные темпы быстрее — на 71% в год. Одной из наиболее перспективных областей считается переход на систему персонализированных предложений, в которой ИИ помогает точнее составить портрет целевой аудитории. Например, к 2025 году экономический эффект от внедрения ИИ в автомобильные продажи и маркетинг оценивают в $44 млрд. Оптимизация производственных процессов Глубокий анализ данных на всех этапах производства позволяет сократить издержки, снизить простой оборудования и повысить прибыльность предприятия. Например, завод «Авиастар-СП» внедрил интеллектуальное решение на стыке IoT и BigData для контроля времени выполнения каждой операции. Система постоянно анализирует информацию с датчиков и прогнозирует общую эффективность использования оборудования в текущем сценарии, помогая найти оптимальный режим. Системы помощи принятия решений и цифровые помощники Эти решения на базе ИИ способны быстро проанализировать данные из различных источников и предоставить рекомендации в реальном времени. Они помогают принимать обоснованные решения руководителям и повышают эффективность операторов за счёт поиска корреляций в неструктурированных массивах данных. Сбербанк использует интеллектуальные технологии ABBYY для мониторинга новостей. Они позволяют оценить надежность и платежеспособность контрагента в режиме real-time, выполняя смысловой разбор источников данных и классификацию новостей по финансовым рискам. В Альфа-банке применяется цифровой помощник, консультирующий по вопросам управления персоналом. Он работает в составе чат-бота и обрабатывает до 80% однотипных запросов, ускоряя работу операторов. Что ждет ИИ дальше? Аналитики Gartner считают, что в ближайшие два года системы ИИ создадут бизнес-ценность в размере $2,9 трлн. Сегодня это одно из самых выгодных направлений инвестирования для крупных компаний, поскольку в эпоху цифровых технологий эффективность любой организации зависит от скорости и глубины анализа данных. Специфика российского рынка такова, что первыми наукоёмкие технологии осваивают в нефтегазовой отрасли и ВПК, однако в случае ИИ может сложиться иначе. Это универсальный драйвер цифровой трансформации, для которого нет определённой специфики применения и порога внедрения. Многие решения в сфере искусственного интеллекта доступны как облачные сервисы компаниям любого масштаба, что создаёт условия для здоровой конкуренции. Аналогичная ситуация наблюдается с развитием квантовых компьютеров, которые становятся доступны для практических задач. На фоне последних достижений D-Wave, IBM и Google есть вероятность, что дальнейшее развитие когнитивных систем пойдёт по пути их интеграции с квантовыми вычислениями.
