Использование искусственного интеллекта для рабочих задач
данные
искусственный интеллект
Технологии искусственного интеллекта позволяет автоматизировать ручной труд, связанный с обработкой информации. Данная технология не только сокращает расходы, но и позволяет реализовать новые бизнес-модели
Мотивация
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) открывают новые горизонты для реализации стратегий сокращения издержек и улучшения клиентского опыта. Данная технология способствует ускоренному переходу экономики на новый технологический уклад, вскрывая новые точки роста и конкурентной борьбы за клиентов.
Кому будет интересно:
Подразделения компании, которые могт быть заинтересованы во внедрении ИИ с возможными сценариями
Маркетинг и реклама:
- Анализ отзывов и комментарие
- Оптимизация рекламных кампаний (таргетинг, определение эффективных каналов)
- Прогнозирование спроса и покупательского поведения
- Генерация контента (тексты, изображения, видео)
Продажи:
- Автоматизация взаимодействия с клиентами через чат-ботов
- Анализ данных CRM для прогнозирования сделок
- Персонализированные рекомендации для клиентов
- Повышение точности прогнозов продаж
Служба поддержки:
- Использование чат-ботов для обработки запросов 24/7
- Анализ жалоб и запросов для выявления проблемных областей
- Улучшение клиентского опыта за счет быстрого реагирования
Управление персоналом:
- Автоматизация процессов подбора персонала (анализ резюме, оценка соответствия кандидатов)
- Анализ удовлетворенности сотрудников
- Прогнозирование потребностей в обучении или текучести кадров
Финансы и бухгалтерия:
- Обнаружение аномалий в транзакциях (борьба с мошенничеством)
- Автоматизация рутинных операций (например, сверка платежей)
- Финансовое моделирование и прогнозирование
- Оптимизация затрат и распределения ресурсов
Производство:
- Оптимизация производственных процессов (планирование, контроль качества)
- Прогнозирование потребности в материалах
- Предиктивное обслуживание оборудования (предотвращение поломок)
Логистика:
- Оптимизация маршрутов доставки
- Управление запасами и прогнозирование спроса
- Мониторинг транспортных средств и грузов
НИОКР:
- Автоматизация исследований и тестирования
- Генерация новых идей с помощью ИИ
- Оптимизация процессов разработки новых продуктов
ИИ адаптируется под задачи компании, позволяя автоматизировать рутинные процессы, улучшать анализ данных и ускорять принятие решений.
Успешные кейсы использования ИИ
Кейс 1: Автоматизация обработки обращений граждан
Служба поддержки
Задача
Учреждение обрабатывает около 1000 обращений в день. Необходимо на этапе первичной сортировки распределять обращения по профильным отделам, а также автоматически подбирать шаблоны ответов для каждого типа вопросов.
Решение
Применение методов классификации текста и техник распознавания значимых сведений (фамилии, адреса, названия продуктов) позволило разработать конвейер обработки документов: от поступления жалобы в свободной форме до формирования проекта ответа для валидации профильными специалистами и юридическим отделом. Это позволило автоматизировать процесс распределения обращений и сократить затраты времени на ручную обработку.
Кейс 2: Обработка ответов респондентов
Производство
Задача
Компании, проводящей масштабные опросы для государственных органов, необходимо нормализовать, классифицировать и оценивать содержание ответов респондентов в свободной форме. Исторически задача решалась вручную силами нескольких подрядчиков, что отнимало много времени и ресурсов.
Решение
Внедрение решений на основе обработки естественного языка (NLP) позволило производить автоматический анализ ответов респондентов в свободной форме. Данное решение позволило компании запустить новую бизнес-модель экспресс-опросов, которая характеризовалась малыми сроками реализации и соответствовала ограниченным бюджетам заказчиков.
Кейс 3: Квантификация заявлений Центрального банка
Финансы и бухгалтерия
Задача
Финансовым аналитикам была поставлена задача систематизировать восприятие заявлений Центрального банка, которые содержат ключевые сигналы денежно-кредитной политики. Возникла необходимость создания инструмента, который мог бы автоматически анализировать текст заявлений, подсчитывать частотность ключевых слов (например, “инфляция” или “жесткая политика”) и помочь повысить точность прогнозов по ключевой ставке ЦБ.
Решение
Разработан автоматизированный конвейер загрузки сведений о ключевых выступлениях представителей ЦБ РФ, который передает неструктурированную информацию в большую языковую модель (LLM) для оценки тональности заявлений. Модель позволила существенно улучшить технику прогнозирования ключевой ставки и обогатить процесс анализа дополнительной информацией.
Базовый прогноз ключевой ставки
Особенности реализации проектов ИИ
В дополнение к коммерческим моделям (ChatGPT o1, DeepSeek R1, Google Gemini 2.0, Claude 3.5 Sonnet и т.д.) в качестве ключевых компонентов логики ИИ могут быть использованы открытые, бесплатные модели, публично доступные на специализированных сервисах. Услуги по реализации проектов ИИ могут включать, но не ограничиваться следующими этапами:
- Исследование предметной области, генерация и проверка гипотез по трансформации фокусного бизнес-процесса
- Подготовка минимального функционального прототипа для тестирования гипотез, подготовка финансового обоснования реализации проекта
- Разработка архитектуры и дизайна комплексного решения
- Итеративная разработка решения с возможностью корректировки ключевых сценариев использования и показателей эффективности работы
- Развертывание решения и интеграция с инфраструктурой заказчика и/или облачными провайдерами (при необходимости)
- Подготовка эксплуатационной документации и передача на поддержку