Искусственный интеллект и машинное обучение в бизнесе: применение, кейсы, статистика

Автор: Волнянский А. 

Узнайте, как прогнозный AI/ИИ и машинное обучение (ML) помогают бизнесу прогнозировать тенденции, принимать обоснованные решения на основе данных и получать реальное конкурентное преимущество. Неудивительно, что 84% руководителей компаний, по данным Accenture, считают использование ИИ абсолютно необходимым для достижения бизнес-целей. А еще 93% утверждают, что их инвестиции в развитие искусственного интеллекта превосходят вложения в другие стратегические области. С такими показателями ИИ обещает значительно изменить экономический ландшафт, ведь, согласно прогнозам того же источника, к 2035 году он увеличит прибыльность на 38% и принесет $14 трлн дополнительного дохода.

Что такое предиктивная аналитика и ML 

Прогнозный искусственный интеллект (ИИ/AI, предиктивная аналитика с ИИ или же аналитика прогнозирования — это раздел искусственного интеллекта, который использует статистическое моделирование и машинное обучение для определения закономерностей, предсказания поведения и прогнозирования будущих событий. 

Для чего используется предиктивная аналитика: анализируя большие объемы данных, она прогнозирует будущие события, позволяя компаниям реагировать проактивно и принимать более разумные бизнес-решения. Примерами таких прогнозов может быть оценка риска оттока клиентов, предсказание будущих покупок или определение, когда клиенту может понадобиться поддержка. 

Почему предиктивная аналитика важна для бизнеса: она позволяет не просто оперативно реагировать на текущую ситуацию, а активно формировать будущее, оптимизируя процессы, сокращая издержки и улучшая взаимодействие с клиентами, предвидя их потребности.

Как работает предиктивная аналитика:

Таким образом, преимущество предиктивной аналитики с ИИ в том, что она позволяет бизнесу заглядывать в будущее, основываясь на данных, а не на догадках. Это как иметь хрустальный шар, но очень точный и работающий на сложных алгоритмах машинного обучения.

Какой недостаток у предиктивной аналитики, так это сильная зависимость от качества данных. Здесь действует принцип: «мусор на входе — мусор на выходе». Среди других проблем называют сложность интерпретации, высокие затраты и необходимость регулярной калибровки.

Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это раздел искусственного интеллекта (ИИ) и метод, используемый в науке о данных, позволяющий алгоритмам обучаться на основе данных без явного программирования с помощью правил. Эти алгоритмы тщательно анализируют большие наборы данных — такие, как поведение клиентов, история покупок и личные предпочтения. Часто используются передовые методы, такие как глубокое обучение; например, система рекомендаций Amazon обрабатывает исторические данные с помощью таких методов, чтобы делать точные прогнозы относительно ваших интересов.

В бизнесе используются различные алгоритмы машинного обучения (МО), каждый из которых наилучшим образом подходит для определенных задач. 

Предиктивный анализ данных, искусственный интеллект и машинное обучение в бизнесе работают в симбиозе. Машинное обучение, в частности, предоставляет сложные алгоритмы, которые позволяют прогнозному ИИ выявлять скрытые закономерности в данных и уже на их основе делать обоснованные прогнозы, основанные на данных — так называемый Data-Driven-подход

Таким образом, результаты работы ML словно подпитывают прогнозный ИИ, в результате чего компании получают глубокие инсайты относительно предпочтений и поведения клиентов, могут строить гиперперсонализированное общение с ними и предотвращать проблемы (например, уход клиентов). Вместе машинное обучение и искусственный интеллект способны обеспечить значительное конкурентное преимущество. 

По данным PWC, машинное обучение и искусственный интеллект к 2030 году смогут добавить до 26% к ВВП местных экономик, а прогнозируемый вклад ИИ в мировую экономику составит $15.7 трлн. 

Эволюция бизнес-аналитики с ИИ

Машинное обучение и искусственный интеллект кардинально изменили бизнес-аналитику. Теперь компании не просто смотрят в прошлое, а предсказывают будущее, что позволяет им заранее видеть тренды, управлять рисками и использовать новые возможности. Эта трансформация означает переход от описательной (что произошло?) и диагностической (почему это произошло?) аналитики к предиктивной (что произойдёт?) и прескриптивной (что нужно сделать?). Именно способность машинного обучения к прогнозированию и оптимизации делает его незаменимым в бизнесе.

Какие выгоды приносят машинное обучение и искусственный интеллект в бизнес-процессах:

Использование прогнозной аналитики, машинного обучения и ИИ в бизнесе

Перечисленные в заголовке технологии способны вместе достигать одних и тех же целей, работая в симбиозе. Давайте детальнее посмотрим, как машинное обучение, предиктивная аналитика и ИИ могут трансформировать различные бизнес-процессы. 

ML и AI в маркетинге

Прогнозный ИИ и машинное обучение (МО) кардинально преобразуют современный маркетинг, позволяя компаниям не просто анализировать прошлое, а предсказывать будущие действия клиентов. Эти технологии глубоко изучают огромные объемы данных, выявляя скрытые закономерности в поведении, истории покупок и предпочтениях потребителей. В результате, бизнес может предвидеть ключевые события, связанные с каждым клиентам, и реагировать на них проактивно.

Как можно использовать ИИ, прогнозную аналитику и алгоритмы машинного обучения для маркетинга:

ML и AI в прогнозировании продаж

Машинное обучение и искусственный интеллект революционизируют процесс прогнозирования продаж, делая его значительно более точным и быстрым. В отличие от традиционных методов, которые полагаются на исторические данные и ручные расчеты, AI и ML обрабатывают огромные объемы данных в реальном времени, выявляют скрытые закономерности и делают прогнозы, которые ранее были недоступны. В свою очередь, точное прогнозирование продаж позволяет компании более эффективно распределять ресурсы, адаптировать свои стратегии под текущую ситуацию, а также повышать гибкость бизнеса в целом. Это подтверждают исследования: по данным McKinsey, благодаря анализу данных и прогнозному ИИ компании могут увеличить продажи на 2–5% за счет получения инсайтов из данных. Лидеры рынка добиваются роста продаж на уровне 5–10% за счет повышения операционной гибкости. При этом производительность персонала может вырасти на 10–20% благодаря инвестициям в развитие талантов с применением поведенческой аналитики. 

Как использовать ИИ и машинное обучение в бизнесе для прогнозирования продаж:

По данным отчета State of Sales 2024 от Salesforce, 83% отделов продаж, использующих ИИ, зафиксировали годовой прирост продаж на 66% по сравнению с отделами, которые еще не используют ИИ. 

ML и AI в управлении цепочками поставок

В этих бизнес-операциях машинное обучение, предиктивная аналитика и ИИ помогают управлять основными процессами — от планирования до производства, логистики и управления активами — и тем самым улучшать процесс принятия решений. При этом используются самые разные наборы данных: об уровнях запасов, работе поставщиков, транспортных маршрутах, погоде, дорожной ситуации, макроэкономические показатели и информация с датчиков IoT. По данным McKinsey, использование ИИ в прогнозировании помогает сократить количество ошибок на 50%.

Вот несколько типичных примеров, когда ИИ и смежные технологии используются для управления цепочками поставок:

Машинное обучение и искусственный интеллект в управлении запасами и цепочками поставок способствуют повышению эффективности использования рабочей силы и техники, точности выполнения операций, выбора оптимальных поставщиков по множеству параметров, а также управления рисками и принятия решений на основе данных. 

ML и AI в операциях по обслуживанию клиентов

Эти технологии позволяют перейти от реактивного подхода к проактивному взаимодействию, предвосхищая потребности клиентов и решая проблемы до их возникновения. Например, ИИ в обслуживании клиентов способен анализировать запросы в режиме реального времени, автоматически направляя их к наиболее подходящему специалисту, что значительно сокращает время ожидания и повышает эффективность первого контакта. Это, очевидно, имеет финансовые последствия: по данным McKinsey, искусственный интеллект может ежегодно приносить до $1 трлн дополнительной ценности только в банковском секторе именно благодаря улучшенному клиентскому обслуживанию. 

Также в McKinsey уверены: довольные обслуживанием клиенты более лояльны, имеют больше точек соприкосновения с брендом и приносят большую ценность компании на протяжение всего своего жизненного цикла. В то же время клиентам все сложнее угодить: как минимум 66% миллениалов ожидают обслуживания в режиме реального времени, а 75% — постоянного обслуживания по всем каналам.

Как использовать искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы удовлетворить растущую потребность в качественном обслуживании?

ML и AI для динамического ценообразования и подготовки оптимальных предложений

Применение машинного обучения в бизнесе также включает корректировку цен в режиме реального времени — другими словами, это динамическое ценообразование. При этом может учитываться множество факторов: внутренние потребности компании, конкуренция, поведение клиентов, рыночные условия, региональные события и другие. Такой подход позволяет проводить детальную оценку стоимости на основе данных, постоянно анализируя тренды и ценовую политику конкурентов. Для компании это возможность оставаться прибыльной и лучше соответствовать ожиданиям клиентов в самых сложных сегментах продаж.

На практике искусственный интеллект и машинное обучение агрегируют и анализируют большие наборы данных для выявления закономерностей и прогнозирования тенденций. Затем модели машинного обучения выполняют точную сегментацию клиентов, чтобы компания могла предлагать индивидуальные цены разным микрогруппам клиентов. И, наконец, корректировка цен в реально времени позволяет делать стратегии ценообразования более точными и эффективными в моменте.

Ключевые возможности использования ИИ, машинного обучения и предиктивной аналитике в бизнесе, где оптимизация ценообразования играет важную роль:

Операционный потенциал ML и AI

Искусственный интеллект и машинное обучение обладают огромным потенциалом для трансформации операционного управления. Как еще помимо перечисленных выше способов эти технологии могут улучшить управление операциями:

Стратегические преимущества использования прогнозной аналитики, AI и ML в бизнесе

О том, насколько выгодно внедрять искусственный интеллект, машинное обучение и предиктивную аналитику для роста бизнеса, говорят цифры. Рынок только машинного обучения по данным Statistа, за шесть лет, до 2031 года вырастет с $105 до $568 млрд! Технологии уже помогают оптимизировать множество бизнес-процессов и улучшить производительность самых разных команд. Основные преимущества выглядят следующим образом:

Быстрая и эффективная обработка больших объемов данных. Сбор и анализ данных, выявление закономерностей, аномалий, тенденций и рисков — то, что машинное обучение и смежные технологии позволяют выполнять более быстро и с намного более высокой точностью, чем это делает человек. 

Точные прогнозы и аналитика рынка. По данным Techjury, использование ИИ позволяет на 20% сократить количество ошибок при прогнозировании. А чем меньше погрешностей, тем лучше компании могут планировать и распределять свои ресурсы. 

Персонализация коммуникации. Предиктивная аналитика в бизнесе позволяет не только получать подсказки по самым эффективным сообщениям, которые попадают точно в цель, но и выбирать оптимальные каналы их доставки, а также время. 

Taluno by Colobridge позволит вам отойти от рассылки однотипных массовых сообщений и сконцентрироваться на потребностях микросегментов вашей аудитории. Прогнозная аналитика, искусственный интеллект и машинное обучение помогут вам создавать глубоко персонализированные сообщения, чтобы получать больше лояльных клиентов. 

Сокращение эксплуатационных расходов. По данным Smartsheet, две трети работников видят в машинном обучении технологию, которая помогает значительно уменьшить объем рутинных, повторяющихся операций. 

Ускоренное внедрение инноваций и разработка продуктов. Искусственный интеллект и машинное обучение могут оказать большую помощь в разработке и тестировании новых продуктов, учитывая множество факторов – трудозатраты, рентабельность, реальная потребность рынка.

Масштабируемость и адаптируемость. Применением машинного обучения может стать ключом к автоматизации отдельных процессов с последующим масштабированием на всю компанию. Это делает ее более гибкой и конкурентоспособной. 

Вызовы и ключевые размышления о внедрении

В IBM выяснили, что главными препятствиями для успешного внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения на предприятиях обычно являются:

Хотя бизнес-предиктивная аналитика уже активно используется в подавляющем большинстве компаний — ею владеют 89% организаций по данным Gartner, — лишь немногие руководители отделов продаж могут похвастаться высокой точностью прогнозов. Фактически, только 1% из них достигают точности выше 95%. Это ясно показывает, что, несмотря на широкое внедрение инструментов ИИ для предиктивного прогнозирования продаж, большинство компаний пока не могут в полной мере реализовать их потенциал.

Кейсы

По данным IBM, компании активно внедряют ИИ в ключевые бизнес-операции, при этом лидерами являются автоматизация ИТ-процессов (33%) и безопасность с обнаружением угроз (26%). Значительная часть опрошенных компаний, от 18% до 25%, также применяет ИИ для мониторинга, бизнес-аналитики, автоматизации обработки документов, а также клиентского и внутреннего самообслуживания. В целом, использование ИИ охватывает широкий спектр направлений, включая автоматизацию бизнес- и сетевых процессов, цифровой труд, маркетинг, продажи, обнаружение мошенничества, поиск знаний, а также управление персоналом и финансами.

Вот несколько реальных кейсов, которые демонстрируют возможности применения машинного обучения в бизнесе совместно с прогнозным ИИ. 

Динамическое ценообразование & Marriott International

В 2023 году, во время крупного мирового спортивного события, Marriott International столкнулась с непростой задачей: как максимизировать прибыль, когда цены конкурентов сильно менялись, а заполняемость отелей нестабильна. Marriott внедрила систему динамического ценообразования на основе искусственного интеллекта. Она анализировала данные о бронированиях в реальном времени, ценах конкурентов и потоке людей в городе. В итоге, выручка Marriott на доступный номер (RevPAR) выросла на 17%. Этот успешный кейс ясно показывает, как ИИ меняет подход к ценообразованию, помогая компаниям гостиничного бизнеса увеличивать доходы и повышать удовлетворённость гостей.

Управление цепочками поставок и IBM

IBM использовала несколько своих передовых решений, чтобы создать когнитивную цепочку поставок. С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения она научилась быстро анализировать данные, выявлять сбои и выбирать лучшую стратегию действий, что помогло компании повысить гибкость и устойчивость, а также сократить расходы на $160 млн. Кстати, именно благодаря этому решению IBM даже в разгар пандемии поддерживала уровень выполнения заявок клиентов на 100%.

Контроль качества & крупный автопроизводитель

Ведущий автоконцерн, выпускающий ежегодно миллионы единиц автомобилей, использовал искусственный интеллект и машинное обучение для бесперебойных автоматизированных проверок на основе данных. Это позволило выявлять трудно находимые дефекты еще до того, как транспортное средство попадет к потребителю. Компания выяснила, что ИИ находил дефекты с точностью до 97%, в то время как у людей этот показатель не превышал 20%. 

Прогнозирование спроса & Levi Strauss

Модный бренд одежды Levi Strauss нашел эффективный способ применения искусственного интеллекта в ритейле. Компания анализирует спрос и множество сигналов от конечных покупателей, чтобы корректировать свои планы по производству, предсказывать риски и размещать нужные товары на полках в нужных количествах — в зависимости от магазина. 

Внедрение инноваций и разработка продуктов & Mastercard

Компания более 10 лет внедряет инновации на основе искусственного интеллект и машинного обучения – чтобы ее клиенты могли продавать свои продукты более безопасно и персонализированно. В прошлом году 1/3 всех продуктов Mastercard были разработаны и реализованы с использованием ИИ.

Обслуживание клиентов & Zalando

Крупный европейский магазин одежды предлагает клиентам услуги виртуального помощника, который понимает естественные запросы и на их основе предлагает оптимальные наряды и целые капсулы. Это уже позволило сократить количество возвратов на 7% и повысить выручку на 20%.

Прогнозирование продаж & Silver Peak

Несколько лет назад компания внедрила инструмент Aviso, который помогает прогнозировать продажи и доходы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Используя данные из CRM, электронной почты и другие, компании удалось достичь такой точности прогнозов, погрешность в которых не превышает 3-4%. 

Внедрение прогнозного ИИ и машинного обучения

Внедрение прогнозного ИИ и машинного обучения требует четкого, поэтапного плана. И хотя он будет индивидуальным, основные этапы будут общими для множества компаний из разных сфер.

Немецко-украинский технологический партнер Colobridge выделит вам вычислительные мощности в любом объеме и предоставит экспертизу, необходимую для реализации IT-проектов любой сложности.

Ландшафт будущего: чего ожидать от AI, ML и прогнозной аналитики в ближайшее время

Будущее этих технологий в бизнес-контексте характеризуется быстрым ростом, глубокой интеграцией в операции и фокусом на специализированных решениях. Ведущие аналитические агентства и исследовательские компании выделяют несколько ключевых тенденций:

Ожидается, что в будущем использование искусственного интеллекта и машинного обучения позволит получать еще более точные прогнозные инсайты, улучшать клиентский опыт благодаря гиперперсонализации и микросегментации аудитории, повышать операционную эффективность и управлять рисками.

Помогите нам стать лучше!

Пожалуйста, оцените этот материал, нажав на звёздочки ниже.

Средний рейтинг 5 / 5. Количество оценок: 1

Оценок пока нет. Поставьте оценку первым.

Exit mobile version