Мнение, Технологии

Чем станет искусственный интеллект в 2018 году

В 2017 году крупнейшая китайская компания интернет-торговли Alibaba установила рекорд — продажи за одни сутки достигли $25 млрд, причем значительная часть суммы была получена благодаря онлайн-консультанту с элементами искусственного интеллекта (MIT Technology Review, November 2017). В проведенном недавно исследовании доходов от операций с участием ИИ прозвучал прогноз, что к 2030 г. искусственный интеллект может принести глобальной экономике до $15,7 трлн. В выигрыше окажутся все секторы, а наибольшие преимущества получат отрасль финансовых услуг, автомобильная промышленность, розничная торговля и здравоохранение (PwC, Sizing The Prize, 2017).

Вне зависимости от того, насколько точны эти оценки, не подлежит сомнению усиливающееся воздействие искусственного интеллекта, Big Data и машинного обучения на промышленность и торговлю. Это воздействие было глубоко изучено в рамках исследования, проведенного для Experian компанией Forrester Consulting. Исследование подтвердило: большинство (71%) руководителей предприятий считают наращивание компетенций в области аналитики, ИИ и Big Data (Experian, The New Frontier: Unlocking The Power Of Data, 2017) ключевым приоритетом для бизнеса.

Сегодня успех определяется способностью сочетать использование новых источников данных с машинным обучением с целью выстраивания длительных отношений с клиентами. Менеджеры по управлению рисками владеют большим количеством традиционных сведений, которые необходимо объединить с новыми, комплексными и постоянно развивающимися источниками данных, в числе которых данные социальных сетей, маркетинговые и геодемографические данные, результаты распознавания речи.

Искусственный интеллект дает возможность специалистам по теории и методам анализа данных использовать результаты, накопленные в таких областях, как предиктивная аналитика, управление рисками и моделирование, для разработки предложений, максимально удовлетворяющих потребности каждого клиента и неуклонно повышающих его удовлетворенность обслуживанием.

Хотя во главу угла ставится удовлетворенность клиента, значительные преимущества также несет в себе и другая сторона ИИ-революции: технический прогресс способствует росту бизнеса, повышению эффективности, конкурентоспособности и умения управлять рисками в условиях растущей конкуренции. При этом именно степень удовлетворенности клиента отличает одного поставщика товаров и услуг от другого, благодаря чему компании приобретают постоянных клиентов.

Каким образом передовые технологии способствуют повышению удовлетворенности клиента? Например, анализ характерных словосочетаний и фраз с использованием обработки естественного языка позволяет оперативно определить типовые модели поведения клиентов на основании продвинутой аналитики текста и прогнозного моделирования. Используя результаты для машинного обучения, можно создавать еще более динамичные, постоянно развивающиеся и высокоэффективные модели. Они могут, наряду с прочим, вырабатывать индивидуализированные онлайн-предложения по финансовым продуктам, наиболее подходящим конкретному клиенту, или помогать страховым компаниям выявлять клиентов с низким уровнем риска, которым можно предложить конкурентоспособные цены, предотвращая при этом саму возможность возникновения мошеннических страховых требований.

Это только небольшой перечень возможных областей применения ИИ. Как показывает исследование, практически каждой компании сегодня нужен план, который обеспечивал бы соответствие ее бизнес-процессов вызовам завтрашнего дня с помощью продвинутой аналитики. Однако у одних компаний такого плана нет, а развитие других тормозят устаревшие бизнес-системы. Стать современным никогда не поздно, но те компании, которые медлят дольше других, в итоге обнаружат, что ситуация на игровом поле складывается не в их пользу.

Подписывайтесь на канал «Инвест-Форсайта» в «Яндекс.Дзене»
Подписывайтесь на наши телеграм-каналы «Стартапы и технологии» и «Новые инвестиции»
Загрузка...
Предыдущая статьяСледующая статья