ENGАлексей Жарков — основатель сообщества Business Family и сервиса по автоматизации продаж BINDX
Несмотря на то, что сфера искусственного интеллекта (ИИ) развивается стремительными темпами, многие переоценивают ее возможности из-за все раздутого хайпа. Тот ИИ, с которым мы имеем дело, — лишь слабая форма искусственного интеллекта, а если говорить точнее, набор сложных алгоритмов, позволяющих выполнять задачи определенного типа. Набор задач увеличивается благодаря машинному обучению — данные, с которыми работает ИИ, расширяются, система действует эффективнее.
Те примеры, что действительно впечатляют, — в этой колонке.
Autopilot от Tesla — распознать все препятствия
Электромобили компании Tesla Motors оснащены программно-аппаратной платформой Autopilot. Строго говоря, система является не полноценным автопилотом: скорее, цифровым помощником водителя. Autopilot успешно распознает дорожную разметку и знаки и определяет наличие препятствий: других автомобилей, пешеходов и сторонних объектов на дороге. Бортовой компьютер каждого автомобиля связан с центральной базой обработки информации, куда Autopilot каждый день передает гигабайты данных. После анализа информации компания выпускает обновление для программной части системы, и автомобили «умнеют». Некоторые владельцы Tesla доверяют Autopilot управление электромобилем в течение продолжительного времени (однако это не рекомендует сама компания), и в большинстве случаев система достойно управляет машиной; сбои крайне редки.
Cogito — определить эмоции абонента
Сервис Cogito был создан для работы в call-центрах компаний. Он не заменяет сотрудников-людей, а дополняет их возможности, помогая определить эмоциональной фон собеседника. В зависимости от этой характеристики, определенной компьютером, сотрудник колл-центра может формировать стратегию общения с клиентом.
Чтобы провести эмоциональный анализ, Cogito оценивает тон собеседника, учитывая многие параметры речи: скорость произнесения слов, изменения тона, употребление ключевых слов и расстановка пауз. К созданию сервиса приложили руку специалисты Массачусетского технологического института и агентство DARPA.
Kristalytics и Watson Analytics — улучшить продажи через умную рекламу
Kristalytics — маркетингово-аналитическая компания, работающая в B2B-сфере. Watson Analytics — программная платформа от IBM, основой которой является ИИ. Корпорация IBM при помощи своего сервиса позволила партнеру научиться анализировать поведенческие паттерны потребителей товаров и услуг своих клиентов, учитывая большое количество факторов. Благодаря IBM Kristalytics помогла одному из своих партнеров, фармацевтической компании, поднять продажи лекарственных препаратов. После анализа объемной выборки данных о регионах, где работает эта компания, и погодных условиях в этих районах реклама препаратов стала работать точечно. К примеру, рекламные материалы более активно начали показывать в местах с резким изменением погодных условий в сторону похолодания или районах с резко возросшим числом случаев ОРВИ и ОРЗ. Рекламные кампании проводятся с учетом влияния как сезонных, так и суточных факторов. Без участия ИИ это было бы попросту невозможно.
Boxever и Amazon — найти индивидуальный подход к покупателям
Сервис Boxever помогает ритейлерам грамотно использовать персональные данные покупателей для формирования индивидуального подхода к своим клиентам. По словам руководителя сервиса, ритейлеры постепенно теряют доверие потребителей, что отрицательно влияет на взаимодействие с клиентами, а также на возможность продавцов эффективно продвигать собственные товары и услуги. Клиенты, по мнению команды Boxever, хотели бы, чтобы компании использовали индивидуальный подход. В то же время потребители боятся, что их персональные данные будут использоваться компанией, собравшей эту информацию, некорректно. Около 75% предложений от ритейлеров нерелевантны для потенциальных покупателей. Это означает, что десятки и сотни миллионов человек получают спам (визуальный, аудио или электронный), который раздражает потребителя. Используя ИИ, Boxever помогает партнерам формировать индивидуальный подход к их клиентам, что повышает качество взаимодействия системы «продавец-покупатель» и увеличивает уровень удовлетворенности клиента своей компанией. Эффект проявляется уже через 4-8 недель. Обычный результат — увеличение конверсий в 4,5 раза, а также увеличение CTR (ставки по кликам) в семь раз.
Корпорация Amazon также использует ИИ для определения динамики интересов потребителей по различным характеристикам поведенческих паттернов пользователей сервиса. В результате посетители сайта в первую очередь получают предложения товаров и услуг, которые потенциально могут их заинтересовать. 35% дохода компании дает именно система персонализированной выдачи товаров пользователю. Amazon даже рассматривает возможность формирования «быстрых складов», где размещается продукция, на которую ИИ предсказал повышенный уровень спроса в ближайшее время.
BINDX — попрощаться с колл-центрами
Сервис по автоматизации продаж BINDX реализует одно из направлений искусственного интеллекта — нейронные сети, фактически выступая цифровым помощником для b2b-продаж. Технология анализирует открытые данные и постоянно обновляет базу компаний, а также оповещает о том, что может понадобиться той или иной компании, к кому лучше обратиться и что предложить.
К примеру, проанализировав рост выручки и повышенный спрос на новых сотрудников на сайтах подбора персонала, сервис определит, что компания расширяется и потенциально может быть заинтересована в дополнительной офисной технике, а, возможно, и новом офисе, скорее всего, в том же районе. Сервис свяжет огромное количество переменных из открытых данных и предложит производителям соответствующих товаров воспользоваться полученной информацией. Таким образом, упраздняется надобность в колл-центре — зачем прозванивать всех, если можно обратиться к конкретному человеку с индивидуальным предложением и с большей вероятностью получить заказ.
А что в будущем?
В сентябре 2017 года три тысячи человек из 112 стран приняли участие в опросе о влиянии ИИ на бизнес. На основе их ответов был составлен отчет Boston Consulting Group и MIT Sloan Management. Респонденты — представители больших и средних компаний (СЕО, менеджеры высшего звена, аналитики), работающие в самых разных направлениях. Основные пункты отчета таковы:
- 72% респондентов, занятых в ИТ, медиа и телекоммуникациях считают, что в последующие пять лет ИИ будет иметь сильнейшее влияние на эти сферы;
- ИИ будет активнейшим образом использоваться при формировании стратегии взаимодействия с клиентами, включая автоматизацию маркетинговых процессов и работу различных сервисов;
- 84% участников опроса считают, что ИИ может дать их компании значительное преимущество перед конкурентами;
- Лишь 23% респондентов ответили положительно на вопрос о том, задействованы ли возможности ИИ в их собственном бизнесе уже сейчас;
- Значительная часть участников опроса считает, что ИИ позволит найти качественно новые способы ведения бизнеса;
- 61% респондентов считает, что разработка стратегии работы компании с участием ИИ-технологий — неотложная задача. Но лишь половина участников опроса ведет разработку новых стратегий прямо сейчас;
- 70% респондентов ищет возможности делегировать ряда обязанностей сотрудников-людей искусственному интеллекту.
В качестве вывода
Наиболее эффективно ИИ действует при решении таких задач, как поиск, обработка данных и прогнозирование, что особенно полезно при формировании стратегии персонализированного подхода к клиентам, а также при построении долгосрочного плана продаж с учетом большого количества факторов, включая поведенческие. На данный момент ИИ едва ли полностью заменит специалиста-человека, но его применение актуально для автоматизации рутинных задач с целью экономии времени сотрудника.
Мы на своем опыте убедились, что внедрение ИИ-систем позволяет компании оптимизировать свои бизнес-процессы, уменьшая транзакционные издержки на поиск клиентов и формируя персонализированный подход к партнерам.
