Нейросети опутывают бизнес

Сегодня крупные компании постепенно переходит к программам, которые учатся накапливать опыт и экспериментировать, как это делает человек

На мировых собраниях акционеров топ-менеджеры докладывают о многомиллионной экономии на фонде оплаты труда с помощью нейронных сетей. Бухгалтеры, библиотекари, аудиторы, юристы, риелторы, водители, операторы колл-центров с ужасом ждут новостей о сокращении штата. Бизнес-хайп вокруг нейросетей обсуждают едва ли не на всех экономических форумах.

Конечно, далеко не каждому бизнесу нужны машины, но сегодня они считают, прогнозируют и рекомендуют – зачастую, гораздо эффективнее человека. Конечно, внедрение нейронной сети в компанию – это достаточно тяжело и дорого, но зато в результате бизнес переходит в режим «турбо». Давайте разберемся, что может дать компании нейронная сеть.

Что это и с чем ее едят

В качестве наиболее простых примеров использования нейросетей в реальной жизни можно привести распознавание лиц камерами и классификация изображений поисковыми системами по распознанным образам, чат-боты для обработки обращений клиентов, виртуальные ассистенты.

Вообще же, нейронная сеть представляет собой математическую модель, организованную и функционирующую по принципу нервной системы живого организма. Она моделирует работу нейронов головного мозга человека. Простыми словами, это совокупность соединенных между собой простых процессоров, получающих и передающих простые сигналы. Но нейросеть при этом способна выполнять довольно сложные задачи, такие как прогнозирование, определение образов, распознавание и обработку устной речи и многие другие.

Ну а самое главное – нейросеть вполне способна сама всему учиться! Достаточно загрузить в нее определенные параметры для верного решения задачи и задать структуру сети. Чем больше параметров будет, тем лучше.

Машинное обучение включает в себя сложные статистические методы, с помощью которых машины могут выполнять задачи на основе ранее полученного опыта.

С помощью алгоритмов машины могут обучаться выполнению задач вроде распознавания изображений и речи и снабжать многослойные нейронные сети огромными объемами данных.

Область применения

Нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект сегодня активно используются в розничной торговле. Например, их применяют для решения такой задачи, как управление товарными запасами.

Нейросети позволяют оптимизировать хранение скоропортящихся товаров на складе или точно спрогнозировать количество необходимой продукции в зависимости от географии или сезона.

С помощью нейросетей можно также прогнозировать спрос. Как это работает?

В системы видеонаблюдения магазина интегрируется система распознавания лиц, которая анализирует видеопоток с камер наблюдения, находит в кадре человеческие лица, создает их «цифровой слепок» и сравнивает его с изображениями, загруженными в базу данных. В базе могут содержаться фотографии VIP-клиентов и платежеспособных покупателей. При выявлении совпадений cистема сразу же уведомляет об этом сотрудников магазина.

Полезно знать

Примерно год назад представители торговой сети «Магнит» сообщили о том, что завершили тестирование нейросети для анализа спроса на товары и собираются полноценно внедрять технологии. Нейросеть в данном случае была призвана помочь тщательнее планировать количество привозимых товаров и отслеживать пики покупательской активности.

По подсчетам аналитиков торговой сети, рост выручки за счет дальнейшего использования технологии искусственного интеллекта может составлять до 4 млрд рублей в год за счет снижения дефицита товаров. Еще 1 млрд компания планировала экономить на сокращении списаний продукции.

Эксперты применили методы машинного обучения на нескольких товарных категориях. В программу были внесены различные параметры по истории продаж, планируемым промоактивностям, сезонной миграции покупателей, погоде в регионах и другие данные, которые могли бы предсказать объем продаж. В компании пояснили, что в результате тестирования было выявлено, что нейросети позволяют сократить временные затраты на анализ, снизить потери в тех торговых точках, где предложение превышало спрос, и, наоборот, увеличить объемы поставок конкретной продукции, востребованной у покупателей, сообщает ТАСС.

Портрет покупателя

Нейросети позволяют провести тщательный анализ потребительского поведения, получить полную картину о покупателях: составить их портрет, узнать, какие товары они предпочитают, сумму среднего чека и так далее. Вся эта информация позволяет более эффективно формировать предложение, включать в ассортимент товары, востребованные потребителями, создавать программы лояльности. На основе предпочтений покупателей можно делать им персональные предложения, что в свою очередь поможет увеличить средний чек.

Но все это возможно лишь при объединении технологий искусственного интеллекта с различными системами. Например, система по распознаванию лиц позволяет взаимодействовать с потребителем с момента его входа в магазин. Она может анализировать передвижение по магазину, товары, которые интересуют человека, и те акции, на которые люди обращают внимание. В итоге получается такая своеобразная «карты пути покупателя» – она позволяет увеличивать прибыль.

Вам стоит задуматься о внедрении нейросетей в бизнес, если:

  • нужен более эффективный процесс оптимизации работы складов и производства;
  • у вас достаточно данных для того, чтобы начать предсказывать спрос на товары;
  • вы бы хотели лучше узнать своих покупателей. Информацию о том, кто, что и когда покупает, можно использовать для промоакций или, к примеру, предлагать на ее основе более подходящие клиентам сопутствующие товары.

Нейросети и реклама

Нейросети хорошо подходят также для тех, кто ведет бизнес в соцсетях. Для этого тоже существуют специальные программы, которые помогают находить и анализировать целевую аудиторию. В данном случае применяются технологии поиска и анализа аудитории в целях последующего показа ей рекламы.

Кстати, нейросети в этой области хорошо справляются со своей задачей уже на протяжении нескольких лет. Сложно представить, но еще в 2012 году это даже привело к скандалу.

– Отец несовершеннолетней девушки обратился в один из розничных магазинов Target и, тряся перед менеджером скидочными купонами на товары для беременных, которые пришли на почту его дочери, требовал объяснений. Сотрудник компании извинился и сказал, что система действительно умеет определять даже примерный срок беременности, но в этот раз, по всей видимости, просчиталась. Однако, как выяснилось позже, ошибки не было, – пишет интернет-издание Mail.ru Cloud Solutions.

Как правило, системы находят и анализируют такие данные о пользователях, как пол, возраст, семейное положение, география (страна, город), образование, интересы, любимые книги, деятельность (компания, должность), в каких сообществах состоит и т.д. – зачастую все это указывает сам пользователь в соцсетях.

Быстрая обработка актуальных данных позволяет находить целевую аудиторию и посылать точно нацеленные рекламные сообщения. Аналитики отмечают, что такой подход вполне может сэкономить до 90% рекламного бюджета!

Подобные сервисы очень часто используют специалисты по SMM и таргетированной рекламе, продвигающие бренды в соцсетях. Они также могут быть полезны рекламным агентствам.

Не каждому по карману

– Создать с нуля и ввести в работу нейросеть – очень трудозатратное мероприятие, на которое потребуется много времени – как минимум полгода – год. Но сроки – это не самая большая проблема. Гораздо сложнее найти сильную команду разработчиков. Ну и, конечно, все упирается в финансы: сказать, что это затратное дело – ничего не сказать. Во-первых, все данные для обучения нейросети должны где-то храниться, скорее всего, потребуется арендовать сервера. Причем, чем крупнее организация, тем больше данных, тем более для обучения нейросети потребуется не одна платформа, – говорит IT-специалист Валерий Бочарников.

Поэтому, по большому счету, внедрять в работу нейросети могут позволить себе лишь только очень крупные корпорации.

IT-специалист отмечает, что внедрить нейросеть в работу и забыть про нее – не получится. Собирать статистику придется очень кропотливо, также как и постоянно корректировать алгоритмы и отслеживать прогнозы системы. Это позволит получать точные данные на каждом этапе использования. Иначе все будет впустую.

Сроки внедрения нейросетей в работу настолько длительные потому, что на подготовку всех данных о бизнес-процессах для качественного прогноза может уйти достаточно много времени. А если речь идет о долгосрочном прогнозировании результатов, тогда и вовсе понадобится собирать цикличные данные. Поэтому сбор статистики для искусственного интеллекта нужно начинать не позднее, чем за год до его запуска.

Альтернатива есть!

Пока крупные корпорации внедряют дорогущие новейшие технологии, малый бизнес отдает предпочтение более доступным способам автоматизации бизнес-процессов, которые также связаны с искусственным интеллектом, например современной кассовой технике.

– Наша кассовая техника будет полезна всем малым ИП, которые открываются, для работы в соответствии с законодательством и ведения хорошего товароучета, – рассказали в одной из благовещенских торговых компаний по поставке кассового оборудования, видеонаблюдения и автоматизации. – К примеру, умное видеонаблюдение Trassir сэкономит время и деньги любого руководителя. Программа позволяет вести подсчет посетителей и вычислять соотношение вошедших в магазин, кафе, ресторан или любое другое заведение людей и количества пробитых чеков, контролировать количество вошедших и вышедших посетителей или сотрудников фирмы, определять периоды пиковой нагрузки и тому подобное.

 

Источник новости: http://2×2.su/business/article/neyroseti-oputyvayut-biznes-162784.html