Штучний інтелект і машинне навчання в бізнесі: застосування, кейси, статистика

Автор: Волнянский А. 

Дізнайтеся, як прогнозний AI/ШІ та машинне навчання (ML) допомагають бізнесу прогнозувати тенденції, приймати обґрунтовані рішення на основі даних і отримувати реальну конкурентну перевагу. Не дивно, що 84% керівників компаній, за даними Accenture, вважають використання ШІ абсолютно необхідним для досягнення бізнес-цілей. А ще 93% стверджують, що їхні інвестиції в розвиток штучного інтелекту перевершують вкладення в інші стратегічні області. З такими показниками ШІ обіцяє значно змінити економічний ландшафт, адже, згідно з прогнозами того ж джерела, до 2035 року він збільшить прибутковість на 38% і принесе $14 трлн додаткового доходу.

Що таке предикативна аналітика і ML

Прогнозний штучний інтелект (ШІ/AI), предиктивна аналітика з ШІ або ж аналітика прогнозування — це розділ штучного інтелекту, який використовує статистичне моделювання і машинне навчання для визначення закономірностей, передбачення поведінки та прогнозування майбутніх подій.

Для чого використовується предиктивна аналітика: аналізуючи великі обсяги даних, вона прогнозує майбутні події, дозволяючи компаніям реагувати проактивно і приймати більш розумні бізнес-рішення. Прикладами таких прогнозів може бути оцінка ризику відтоку клієнтів, передбачення майбутніх покупок або визначення, коли клієнту може знадобитися підтримка.

Чому предиктивна аналітика важлива для бізнесу: вона дозволяє не просто оперативно реагувати на поточну ситуацію, а активно формувати майбутнє, оптимізуючи процеси, скорочуючи витрати та покращуючи взаємодію з клієнтами, передбачаючи їхні потреби.

Як працює предиктивна аналітика:

Таким чином, перевага предиктивної аналітики з ШІ в тому, що вона дозволяє бізнесу заглядати в майбутнє, ґрунтуючись на даних, а не на здогадках. Це як мати кришталеву кулю, але дуже точну і працюючу на складних алгоритмах машинного навчання.

Який недолік у предиктивної аналітики, так це сильна залежність від якості даних. Тут діє принцип: «сміття на вході — сміття на виході». Серед інших проблем називають складність інтерпретації, високі витрати та необхідність регулярного калібрування.

Машинне навчання (Machine Learning, ML) — це розділ штучного інтелекту (ШІ) і метод, що використовується в науці про дані, що дозволяє алгоритмам навчатися на основі даних без явного програмування за допомогою правил. Ці алгоритми ретельно аналізують великі набори даних — такі, як поведінка клієнтів, історія покупок і особисті переваги. Часто використовуються передові методи, такі як глибоке навчання; наприклад, система рекомендацій Amazon обробляє історичні дані за допомогою таких методів, щоб робити точні прогнози щодо ваших інтересів.

У бізнесі використовуються різні алгоритми машинного навчання (МО), кожен з яких найкращим чином підходить для певних завдань.

Предиктивний аналіз даних, штучний інтелект і машинне навчання в бізнесі працюють у симбіозі. Машинне навчання, зокрема, надає складні алгоритми, які дозволяють прогнозному ШІ виявляти приховані закономірності в даних і вже на їх основі робити обґрунтовані прогнози, засновані на даних — так званий Data-Driven-підхід.

Таким чином, результати роботи ML немов підживлюють прогнозний ШІ, в результаті чого компанії отримують глибокі інсайти щодо уподобань і поведінки клієнтів, можуть будувати гіперперсоналізоване спілкування з ними та запобігати проблемам (наприклад, відхід клієнтів). Разом машинне навчання і штучний інтелект здатні забезпечити значну конкурентну перевагу.

За даними PWC, машинне навчання та штучний інтелект до 2030 року зможуть додати до 26% до ВВП місцевих економік, а прогнозований внесок ШІ у світову економіку складе $15,7 трлн.

Еволюція бізнес-аналітики з ШІ

Машинне навчання та штучний інтелект кардинально змінили бізнес-аналітику. Тепер компанії не просто дивляться в минуле, а передбачають майбутнє, що дозволяє їм заздалегідь бачити тренди, управляти ризиками та використовувати нові можливості. Ця трансформація означає перехід від описової (що сталося?) і діагностичної (чому це сталося?) аналітики до предиктивної (що станеться?) і прескриптивної (що потрібно зробити?). Саме здатність машинного навчання до прогнозування та оптимізації робить його незамінним у бізнесі.

Які вигоди приносять машинне навчання та штучний інтелект у бізнес-процесах:

Використання прогнозної аналітики, машинного навчання та ШІ в бізнесі

Перераховані в заголовку технології здатні разом досягати одних і тих же цілей, працюючи в симбіозі. Давайте детальніше подивимося, як машинне навчання, предиктивна аналітика та ШІ можуть трансформувати різні бізнес-процеси.

ML та AI в маркетингу

Прогнозна ШІ та машинне навчання (МО) кардинально змінюють сучасний маркетинг, дозволяючи компаніям не просто аналізувати минуле, а передбачати майбутні дії клієнтів. Ці технології глибоко вивчають величезні обсяги даних, виявляючи приховані закономірності в поведінці, історії покупок та уподобаннях споживачів. В результаті, бізнес може передбачити ключові події, пов’язані з кожним клієнтом, і реагувати на них проактивно.

Як можна використовувати ШІ, прогнозну аналітику та алгоритми машинного навчання для маркетингу:

ML та AI у прогнозуванні продажів

Машинне навчання та штучний інтелект революціонізують процес прогнозування продажів, роблячи його значно точнішим і швидшим. На відміну від традиційних методів, які покладаються на історичні дані та ручні розрахунки, AI та ML обробляють величезні обсяги даних у реальному часі, виявляють приховані закономірності та роблять прогнози, які раніше були недоступні. Своєю чергою, точне прогнозування продажів дозволяє компанії більш ефективно розподіляти ресурси, адаптувати свої стратегії під поточну ситуацію, а також підвищувати гнучкість бізнесу в цілому. Це підтверджують дослідження: за даними McKinsey, завдяки аналізу даних і прогнозному ШІ компанії можуть збільшити продажі на 2-5% завдяки отриманню інсайтів з даних. Лідери ринку досягають зростання продажів на рівні 5-10% завдяки підвищенню операційної гнучкості. При цьому продуктивність персоналу може зрости на 10-20% завдяки інвестиціям у розвиток талантів із застосуванням поведінкової аналітики.

Як використовувати ШІ та машинне навчання в бізнесі для прогнозування продажів:

За даними звіту State of Sales 2024 від Salesforce, 83% відділів продажів, що використовують ШІ, зафіксували річний приріст продажів на 66% в порівнянні з відділами, які ще не використовують ШІ.

ML і AI в управлінні ланцюгами поставок

У цих бізнес-операціях машинне навчання, предиктивна аналітика і ШІ допомагають керувати основними процесами — від планування до виробництва, логістики та управління активами — і тим самим покращувати процес прийняття рішень. При цьому використовуються найрізноманітніші набори даних: про рівні запасів, роботу постачальників, транспортні маршрути, погоду, дорожню ситуацію, макроекономічні показники та інформацію з датчиків IoT. За даними McKinsey, використання ШІ в прогнозуванні допомагає скоротити кількість помилок на 50%.

ML та AI у прогнозуванні продажів

Машинне навчання та штучний інтелект революціонізують процес прогнозування продажів, роблячи його значно точнішим і швидшим. На відміну від традиційних методів, які покладаються на історичні дані та ручні розрахунки, AI та ML обробляють величезні обсяги даних у реальному часі, виявляють приховані закономірності та роблять прогнози, які раніше були недоступні. Своєю чергою, точне прогнозування продажів дозволяє компанії більш ефективно розподіляти ресурси, адаптувати свої стратегії під поточну ситуацію, а також підвищувати гнучкість бізнесу в цілому. Це підтверджують дослідження: за даними McKinsey, завдяки аналізу даних і прогнозному ШІ компанії можуть збільшити продажі на 2-5% завдяки отриманню інсайтів з даних. Лідери ринку досягають зростання продажів на рівні 5-10% завдяки підвищенню операційної гнучкості. При цьому продуктивність персоналу може зрости на 10-20% завдяки інвестиціям у розвиток талантів із застосуванням поведінкової аналітики.

Як використовувати ШІ та машинне навчання в бізнесі для прогнозування продажів:

За даними звіту State of Sales 2024 від Salesforce, 83% відділів продажів, що використовують ШІ, зафіксували річний приріст продажів на 66% в порівнянні з відділами, які ще не використовують ШІ.

ML і AI в управлінні ланцюгами поставок

У цих бізнес-операціях машинне навчання, предиктивна аналітика і ШІ допомагають керувати основними процесами — від планування до виробництва, логістики та управління активами — і тим самим покращувати процес прийняття рішень. При цьому використовуються найрізноманітніші набори даних: про рівні запасів, роботу постачальників, транспортні маршрути, погоду, дорожню ситуацію, макроекономічні показники та інформацію з датчиків IoT. За даними McKinsey, використання ШІ в прогнозуванні допомагає скоротити кількість помилок на 50%.

Як використовувати штучний інтелект і машинне навчання, щоб задовольнити зростаючу потребу в якісному обслуговуванні?

ML та AI для динамічного ціноутворення та підготовки оптимальних пропозицій

Застосування машинного навчання в бізнесі також включає коригування цін у режимі реального часу — іншими словами, це динамічне ціноутворення. При цьому може враховуватися безліч факторів: внутрішні потреби компанії, конкуренція, поведінка клієнтів, ринкові умови, регіональні події та інші. Такий підхід дозволяє проводити детальну оцінку вартості на основі даних, постійно аналізуючи тренди та цінову політику конкурентів. Для компанії це можливість залишатися прибутковою та краще відповідати очікуванням клієнтів у найскладніших сегментах продажів.

На практиці штучний інтелект і машинне навчання агрегують і аналізують великі набори даних для виявлення закономірностей і прогнозування тенденцій. Потім моделі машинного навчання виконують точну сегментацію клієнтів, щоб компанія могла пропонувати індивідуальні ціни різним мікрогрупам клієнтів. І, нарешті, коригування цін в реальному часі дозволяє робити стратегії ціноутворення більш точними та ефективними в моменті.

Ключові можливості використання ШІ, машинного навчання та предиктивної аналітики в бізнесі, де оптимізація ціноутворення відіграє важливу роль:

Операційний потенціал ML і AI

Штучний інтелект і машинне навчання мають величезний потенціал для трансформації операційного управління. Як ще, крім перерахованих вище способів, ці технології можуть поліпшити управління операціями:

Стратегічні переваги використання прогнозної аналітики, AI та ML у бізнесі

Про те, наскільки вигідно впроваджувати штучний інтелект, машинне навчання та предиктивну аналітику для зростання бізнесу, говорять цифри. Ринок тільки машинного навчання за даними Statistа, за шість років, до 2031 року виросте з $105 до $568 млрд! Технології вже допомагають оптимізувати безліч бізнес-процесів і поліпшити продуктивність найрізноманітніших команд. Основні переваги виглядають наступним чином:

Taluno by Colobridge дозволить вам відійти від розсилки однотипних масових повідомлень і сконцентруватися на потребах мікросегментів вашої аудиторії. Прогнозна аналітика, штучний інтелект і машинне навчання допоможуть вам створювати глибоко персоналізовані повідомлення, щоб отримувати більше лояльних клієнтів.

Виклики та ключові роздуми про впровадження

У IBM з’ясували, що головними перешкодами для успішного впровадження штучного інтелекту та машинного навчання на підприємствах зазвичай є:

Хоча бізнес-предиктивна аналітика вже активно використовується в переважній більшості компаній — нею володіють 89% організацій за даними Gartner, — лише деякі керівники відділів продажів можуть похвалитися високою точністю прогнозів. Фактично, лише 1% з них досягають точності вище 95%. Це чітко показує, що, попри широке впровадження інструментів ШІ для предиктивного прогнозування продажів, більшість компаній поки не можуть повною мірою реалізувати їх потенціал.

Кейси

За даними IBM, компанії активно впроваджують ШІ в ключові бізнес-операції, при цьому лідерами є автоматизація ІТ-процесів (33%) і безпека з виявленням загроз (26%). Значна частина опитаних компаній, від 18% до 25%, також застосовує ШІ для моніторингу, бізнес-аналітики, автоматизації обробки документів, а також клієнтського та внутрішнього самообслуговування. В цілому, використання ШІ охоплює широкий спектр напрямків, включаючи автоматизацію бізнес- та мережевих процесів, цифрову працю, маркетинг, продажі, виявлення шахрайства, пошук знань, а також управління персоналом і фінансами.

Ось кілька реальних кейсів, які демонструють можливості застосування машинного навчання в бізнесі спільно з прогнозним ШІ.

Динамічне ціноутворення & Marriott International

У 2023 році, під час великої світової спортивної події, Marriott International зіткнулася з непростим завданням: як максимізувати прибуток, коли ціни конкурентів сильно змінювалися, а заповнюваність готелів була нестабільною. Marriott впровадила систему динамічного ціноутворення на основі штучного інтелекту. Вона аналізувала дані про бронювання в реальному часі, ціни конкурентів і потік людей у місті. У підсумку, виторг Marriott на доступний номер (RevPAR) зріс на 17%. Цей успішний кейс чітко показує, як ШІ змінює підхід до ціноутворення, допомагаючи компаніям готельного бізнесу збільшувати доходи та підвищувати задоволеність гостей.

Управління ланцюгами поставок і IBM

IBM використовувала кілька своїх передових рішень, щоб створити когнітивний ланцюг поставок. За допомогою штучного інтелекту та машинного навчання вона навчилася швидко аналізувати дані, виявляти збої та обирати найкращу стратегію дій, що допомогло компанії підвищити гнучкість і стійкість, а також скоротити витрати на $160 млн. До речі, саме завдяки цьому рішенню IBM навіть у розпал пандемії підтримувала рівень виконання заявок клієнтів на 100%.

Контроль якості & великий автовиробник

Провідний автоконцерн, що випускає щорічно мільйони одиниць автомобілів, використовував штучний інтелект і машинне навчання для безперебійних автоматизованих перевірок на основі даних. Це дозволило виявляти важко знахідні дефекти ще до того, як транспортний засіб потрапить до споживача. Компанія з’ясувала, що ШІ знаходив дефекти з точністю до 97%, водночас як у людей цей показник не перевищував 20%.

Прогнозування попиту & Levi Strauss

Модний бренд одягу Levi Strauss знайшов ефективний спосіб застосування штучного інтелекту в ритейлі. Компанія аналізує попит і безліч сигналів від кінцевих покупців, щоб коригувати свої плани з виробництва, передбачати ризики та розміщувати потрібні товари на полицях в потрібних кількостях — залежно від магазину.

Впровадження інновацій і розробка продуктів & Mastercard

Компанія понад 10 років впроваджує інновації на основі штучного інтелекту і машинного навчання — щоб її клієнти могли продавати свої продукти більш безпечно і персоналізовано. Минулого рок 1/3 всіх продуктів Mastercard були розроблені та реалізовані з використанням ШІ.

Обслуговування клієнтів & Zalando

Великий європейський магазин одягу пропонує клієнтам послуги віртуального помічника, який розуміє природні запити й на їх основі пропонує оптимальні вбрання і цілі капсули. Це вже дозволило скоротити кількість повернень на 7% і підвищити виторг на 20%.

Прогнозування продажів & Silver Peak

Кілька років тому компанія впровадила інструмент Aviso, який допомагає прогнозувати продажі та доходи на основі штучного інтелекту та машинного навчання. Використовуючи дані з CRM, електронної пошти та інші, компанії вдалося досягти такої точності прогнозів, похибка в яких не перевищує 3-4%.

Впровадження прогнозного ШІ та машинного навчання

Впровадження прогнозного ШІ та машинного навчання вимагає чіткого, поетапного плану. І хоча він буде індивідуальним, основні етапи будуть загальними для багатьох компаній з різних сфер.

Німецько-український технологічний партнер Colobridge виділить вам обчислювальні потужності в будь-якому обсязі та надасть експертизу, необхідну для реалізації IT-проєктів будь-якої складності.

Ландшафт майбутнього: чого очікувати від AI, ML і прогнозної аналітики найближчим часом

Майбутнє цих технологій в бізнес-контексті характеризується швидким зростанням, глибокою інтеграцією в операції таі фокусом на спеціалізованих рішеннях. Провідні аналітичні агентства і дослідницькі компанії виділяють кілька ключових тенденцій:

Очікується, що в майбутньому використання штучного інтелекту та машинного навчання дозволить отримувати ще більш точні прогнозні інсайти, покращувати клієнтський досвід завдяки гіперперсоналізації та мікросегментації аудиторії, підвищувати операційну ефективність та управляти ризиками.

Допоможіть нам, стати краще! Наскільки корисний цей пост?

Будь ласка, оцініть цей матеріал, натиснувши на зірочки нижче!

Середній рейтинг 0 / 5. Кількість оцінок: 0

No votes so far! Be the first to rate this post.

Exit mobile version