«Я знаю, что вам надо»: как нейросети помогают бизнесу

В чем же ценность ИИ и нейросетей, и каковы принципы работы этих технологий? 

Об этом рассказывает основатель онлайн-супермаркета Bringston Валентин Куликов.


Работа на опережение

В последнем отчете ВЭФ отмечается, что лидеры бизнеса в США, Великобритании и Китае рассматривают ИИ-технологии как важнейшие в стратегическом смысле – более важные, чем какие-либо другие.

Около 70% мировых компаний внедрят ИИ к 2030 году. 

«Процесс будет происходить по S-образной кривой: медленный старт с учетом инвестиций, направленных на освоение и развертывание технологий, а затем ускорение, обусловленное конкуренцией», – прогнозируют эксперты McKinsey в своем прошлогоднем исследовании.

По их подсчетам, искусственный интеллект обеспечит мировой экономике дополнительный доход в размере около 1,2% в год в течение следующих 12 лет ($13 трлн к 2030 году). 

Большой плюс искусственного интеллекта – способность обрабатывать и анализировать массивы данных гораздо быстрее, чем это сделает человек. После обработки «умная машина» может выработать некий алгоритм действий и представить его пользователю. Таким образом, искусственный интеллект можно использовать для того, чтобы видеть последствия своих действий и соответственно, принимать более верные решения. 

«ИИ - это своего рода второе пришествие программного обеспечения», - говорит Амир Хусейн, основатель и генеральный директор компании SparkCognition, занимающейся машинным обучением.

ИИ позволяет работать на опережение в отношениях с клиентами бизнеса.
 
«Акценты меняются - пользователю не нужно будет постоянно искать в Google то, что ему нужно. Информация сама найдет пользователя в нужное время», - объясняет Хоссейн Рахнама, работавший с одним из банков над интеграцией искусственного интеллекта в обычные операции, такие как ипотечные кредиты.

Тщательно (и быстро) анализируя информацию по клиенту, нейросети выдают ему максимально точные рекомендации. В итоге клиент возвращается и совершает повторные покупки. Эффективней других эта система выстроена у Amazon, где более половины продаж происходит по рекомендациям. 

Алгоритмы рекомендаций учитывают не только поведение конкретных клиентов (какие товары они искали, как часто оставляли заказы), но и тех, кто ищет что-то похожее. Например, если вы озабочены поиском подарков к Рождеству, система рекомендаций Amazon изучит и ваши запросы, и запросы других людей, которые ищут похожие подарки. Система в Amazon устроена так, что делает клиенту предложения по товарам, произведя анализ отсмотренных им буквально нескольких вариантов. Это экономит время покупателя и повышает его доверие.




Эффективный, но вспомогательный

Чтобы проанализировать информацию, нужно ее сначала собрать. В ход идет все, что можно получить в открытом доступе, от возраста до семейного положения, от покупательских интересов до ценовых ориентиров. 

Инструменты самые разные. К примеру, система клиентской big data-аналитики, используемая в сети «Лента», делает это с помощью карт лояльности и социальных сетей.

Но ИИ не может все делать самостоятельно, он не рассматривается как замена человеческого интеллекта – это эффективный, но исключительно вспомогательный инструмент.


Маршруты и алгоритмы   

Ключевые механизмы здесь cookies и Pixel. Файлы cookie используются почти всеми веб-сайтами для отслеживания сеансов пользователей.

Хотя вам может не понравиться, что ваши действия отслеживают, файлы cookie, на самом деле, очень полезны. Без них веб-сайты, которые вы регулярно посещаете, не смогли бы запомнить вас или то, какой контент вам нужен. 

Например, вы добавили товары в онлайн-корзину и ушли, не совершив покупку. Если бы не cookies, эта корзина (точней, сделанный вами выбор) была потеряна. Пришлось бы формировать корзину заново. 

Еще один «режим» применения cookies - использование их как раз для анализа поведения пользователя. Изучив маршруты пользователя в Сети, можно предложить адекватную его запросам рекламу. Если вы компания, которая пользуется cookies, то должны учитывать нормативные акты, регулирующие процесс передачи личных данных. 

В Евросоюзе это Общий регламент защиты данных (GDPR), вступивший в силу три года назад. В России - Федеральный закон «О персональных данных» 152-ФЗ, действующий с июля 2006 года. Именно этим регламентам мы обязаны большим количеством всплывающих окон, информирующих об использовании файлов cookie и сообщающих пользователю о его праве на конфиденциальность.

Безусловно, самыми распространенными серверами сторонних файлов cookie являются Google и Facebook. Чтобы помочь компаниям нацеливать и отслеживать рекламные объявления, и Google, и Facebook предлагают встраивать программный код - пиксель - в страницу сайта. В целях оптимизации маркетинговых инструментов Google и Facebook отслеживают и хранят данные в собственных базах - для обработки с помощью специально разработанных алгоритмов.

---

Читайте также:  Товарные рекомендации на сайте: как минимизировать ручной труд с помощью нейросети

---

Дефицит времени и расходы

Внедрение и использование ИИ и нейросетей в своей работе полезно любому бизнесу. Проблема во времени и расходах, которые нужны для запуска индивидуальных решений. 

За последние 14 лет инвестиции Google в ИИ составили почти $4 млрд. Amazon потратил на нейросети около $900 млн, Apple и Intel - почти $800 млн. В России на ИИ активно ставят Сбербанк (чей проект Vision Labs предлагает решения по распознаванию лиц и управлению биометрическими данными для крупных внедрений) и Яндекс (голосовой помощник Алиса). Инвестиции в эти проекты не озвучиваются, но прибыль точно есть. 

В 2019 году продажи устройств с «Алисой» принесли Яндексу 1,5 млрд рублей. Среди других российских проектов с использованием нейросетей - «Онлайн Доктор». Бот выполняет функции диагноста - выявляет симптомы той или иной болезни пользователя и рекомендует, к какому конкретно врачу стоит обратиться за помощью.

Пока что инвестиции в собственные разработки в области ИИ по карману только крупному бизнесу. Как быть остальным? 

Работать с тем же Google Pixel, и держать руку на пульсе, следить за ситуацией. Летом прошлого года, например, в России появилась так называемая фабрика нейросетей. Центр технологий ИИ, открытый при Институте Жуковского, разрабатывает системы ИИ для всех заинтересованных компаний. Возможно, это даст нужный эффект.

Валентин Куликов, 
основатель онлайн-супермаркета Bringston 

для New Retail