О насМы - команда экспертов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Наша миссия - внедрять инновационные решения на базе передовых технологий для оптимизации и автоматизации бизнеса клиентов.
В нашей команде - 20 экспертов в области машинного обучения, нейронных сетей, Big Data, математического моделирования. Мы обладаем большим практическим опытом в построении и внедрении моделей искусственного интеллекта.
Мы предлагаем комплексный подход к внедрению ИИ в бизнес клиентов: от выявления задач и сбора данных, до разработки, внедрения и поддержки систем на базе технологий машинного обучения и искусственных нейронных сетей.
Чат-боты, рекомендательные системы, алгоритмы прогнозирования, компьютерное зрение - наши эксперты внедрят передовой ИИ для задач бизнеса.
Принцип работы искусственного интеллектаИскусственный интеллект имеет ряд преимуществ. Он точно обрабатывает полученные данные, способен работать практически с любой информацией, анализировать большое количество данных за короткое время. Его скорость работы несравнима с человеком. Но при этом разработка искусственного интеллекта, как и его поддержка, невозможна без человека. Страх многих, что ИИ заменит людей, не оправдан. Возможно, некоторые профессии действительно станут менее актуальными, но появится много новых профессий по обслуживанию ИИ.
Еще один важный плюс в том, что ИИ не нуждается в перерывах, не болеет, ему не нужен сон или отдых. Он постоянно работает и не допускает ошибок из-за усталости. Кроме того, использовать его можно там, где человек находиться не может.
Сам искусственный интеллект включает несколько разделов:
Data science – работа с большими данными, анализ большого количества информации и ее структурирование путем разработки алгоритма.
Машинное обучение, позволяющее найти взаимосвязь между данными, не используя строгого алгоритма. Часто применяется для распознавания образов, голоса, речи, для разработки инструментов диагностики.
Нейронные сети, которые нередко применяются в AI для бизнеса. Их задача – постоянно совершенствоваться и создавать новые инструменты. Используется для распознавания изображений, видео, речи и создания новых данных на основании существующих.
RPA и боты, частично заменяющие сотрудников. Их задача – автоматизировать рутинные процессы.
Как выявить потребность клиента на внедрение искусственного интеллекта
ЭТАПЫ:1. Определение задачи и сбор данных
- Выявление узких мест и возможностей оптимизации с помощью ИИ в конкретных бизнес-процессах (В отдельном пункте описаны возможности ии где можно применить)
Задаете клиенту правильные вопросы благодаря которым он самостоятельно приходит к осознанию что его бизнес автоматизирует процессы, тем самым сократить бюджет на расход компании и улучшит показатели эффективности.
- Предложение клиенту внедрить ИИ (Пред продажа)
Если клиент уже имеет потребность, тогда сразу переходите к формированию списка
- Формирование списка потребностей (нужно помочь клиенту сформировать их с помощью правильных вопросов)
Вопросы (бриф):
2. Запрос на просчет
- Передача брифа в операционный отдел для оценки тех задания + примерная стоимость разработки. (В ИТ продуктах размер вилки 10 000-20 000$ является нормой)
3. Повторная встреча с клиентом или видео мит (если встреча невозможна)
- Презентация КП
- Продажа ТЗ + примерная оценка (вилка)
- Информирование клиента о этапах работы и сроках
4. Разработка Тех задания
- Подключение команды (на этапе подключается проджект менеджер, который будет отвечать за все операционные процессы)
- Сбор и подготовка данных бизнес процесса (операционный отдел)
- Подготовка документа с тех заданием
- Совместные видео миты с клиентом на промежуточных этапах
- Утверждение тех задания
5. Оценка проекта и дедлайн
6. Продажа (На этом этапе происходит передача клиента в операционный отдел)
7. Разработка прототипа продукта (подключается проджект на полноценное ведение)
- Выбор методов ИИ (машинное обучение, нейронные сети и пр.) в зависимости от задачи
- Разработка минимально жизнеспособного продукта на основе ИИ
- Тестирование на небольшом наборе данных
8. Обучение и тестирование системы
- Обучение модели ИИ на подготовленных данных
- Всестороннее тестирование на разных типах данных и в средах, приближенных к боевым
- Доработка решения для повышения точности и устранения ошибок
9. Интеграция и внедрение
- Интеграция ИИ-решения в существующую ИТ-инфраструктуру компании
- Поэтапное внедрение в выбранных бизнес-процессах компании в тестовом режиме
- Изменение бизнес-процессов и корректировка рабочих моделей (при необходимости)
10. Масштабирование
- Расширение применения на другие задачи и процессы
- Оптимизация ИИ-решения под растущие объёмы данных
- Непрерывное обучение, тестирование и улучшение моделей ИИ
Где применяется Обслуживание клиентов и поддержка
- Чат-боты и голосовые помощники для ответов на стандартные вопросы клиентов 24/7
- Рекомендательные системы для персонализированных предложений и рекламы
- Автоматизированные системы для классификации запросов клиентов и назначения приоритетов
Маркетинг и продажи
- Автоматизация таргетированной рекламы и маркетинговых кампаний на основе данных
- Прогнозирование спроса и оптимизация ценообразования
- Анализ поведения клиентов и предсказание оттока клиентов
- Продажи через чат-боты
- Продажи через голосового бота
Финансы и бухгалтерия
- Автоматизация рутинных бухгалтерских операций
- Мониторинг и анализ финансовых транзакций на предмет мошенничества
- Финансовое прогнозирование на основе больших данных
Логистика и цепочки поставок
- Оптимизация логистики и маршрутов доставки
- Управление складскими запасами и закупками
- Мониторинг производительности и сбоев в цепочках поставок
HR
- Автоматизация найма и отбора кандидатов
- Выявление рисков ухода сотрудников и повышения лояльности
- Персонализированное обучение и оценка компетенций сотрудников
Производство
- Автоматизация и оптимизация производственных линий
- Мониторинг оборудования и прогнозирование поломок
- Контроль качества и обнаружение дефектов продукции
ИТ и кибербезопасность
- Автоматическое обнаружение и предотвращение кибератак
- Анализ данных и поиск аномалий в работе систем
- Автоматизация тестирования ПО и поиск уязвимостей
Юридические услуги
- Автоматизированный анализ и классификация документов
- Роботизированная автоматизация рутинных юридических задач
- Прогнозирование результатов судебных разбирательств
Здравоохранение
- Автоматизированная диагностика заболеваний
- Персонализированные рекомендации по лечению и профилактике
- Оптимизация клинических путей и расписания
Банковские услуги
- Автоматическая проверка и одобрение кредитов
- Выявление мошенничества и отмывания денег
- Персонализированные рекомендации по инвестициям и управлению капиталом
Примеры использования у компаний1. Chatbots в клиентской поддержке. Например, компания DBS Bank внедрила чат-бота, который отвечает на запросы клиентов и решает простые проблемы круглосуточно. Это позволило разгрузить живых операторов на 30% и соответственно снизить расходы компании.
2. Рекомендательные системы для персонализации предложений. Страховая компания Verti внедрила рекомендательный ИИ, который предлагает страховки исходя из профиля и истории каждого клиента. Конверсия выросла на 35%.
3. Автоматизация ценообразования и управления запасами в розничной торговле. Сеть Jumbo оптимизировала планирование запасов с учётом исторических продаж и прогноза погоды на каждом складе. Точность планирования выросла на 17%.
4. Выявление налоговых и бухгалтерских мошенничеств. Компания SAS разработала решение, которое находит подозрительные или мошеннические транзакции в финансовых данных с точностью 92%.
5. Автоматическая проверка и одобрение заявок на ипотеку и кредиты. Банк Santander внедрил платформу, которая проверяет данные заявителя и одобряет кредиты за считанные минуты при сопоставимом с экспертами уровне риска.
6. Автоматический анализ юридических документов. Компания LawGeex разработала ИИ-систему, который за секунды оценивает соответствие контрактов заданным правилам. Точность сравнима с адвокатами-людьми.
7. Робо-эдвайзинг на фондовом рынке. Betterment и WealthFront – это примеры ИИ-платформ, которые дают персонализированные рекомендации по инвестициям 24/7 для миллионов частных клиентов с помощью ии.
8. Предиктивная аналитика оттока клиентов. Vodafone Украина внедрила модель для оценки риска оттока каждого абонента и проводит таргетированные кампании по удержанию потенциальных «убегающих» клиентов.
9. Автоматический мониторинг выработки оборудования на производстве. Компания Siemens использует ИИ для мониторинга работы станков, предсказывает поломки заранее и оптимизирует обслуживание.
10. Интеллектуальная АТС с распознаванием речи. Telecom Italia внедрила решение на базе ИИ, которое маршрутизирует звонки в колл-центр в зависимости от запроса клиента, распознанного в его речи. Эффективность маршрутизации выросла на 25%.
Часто задаваемые вопросы:Вопрос: Зачем нам нужен искусственный интеллект? Какие задачи он может решить в нашей компании?
Ответ: ИИ поможет вам автоматизировать рутинные операции, оптимизировать бизнес-процессы, снизить издержки и повысить прибыль. Давайте определим текущие "болевые точки" в вашем бизнесе и подберем решения ИИ, которые помогут их устранить.
Вопрос: Насколько безопасно внедрение технологий ИИ? Есть ли риски утечки данных или сбоев системы из-за ИИ?
Ответ: Мы уделяем первостепенное внимание кибербезопасности и надежности систем ИИ. Применяются передовые методы защиты данных, резервное копирование, отказоустойчивые архитектуры. Риски сведены к минимуму.
Вопрос: Сколько будет стоить внедрение решений на базе ИИ в нашей компании? Как быстро окупятся вложения?
Ответ: Стоимость будет зависеть от масштаба проектов и выбранных технологий ИИ. Мы поможем подобрать оптимальное соотношение цены и эффективности. Окупаемость в среднем составляет от 6 месяцев до 2 лет.
Вопрос: Какие данные потребуются для обучения систем ИИ? Придется ли нам менять свои текущие бизнес-процессы?
Ответ: Мы оптимизируем решения ИИ под ваши существующие данные и процессы. Больших изменений не потребуется - только предоставление необходимых данных для начального обучения систем.
Вопрос: Будут ли системы ИИ правильно работать с самого начала или потребуется длительная доработка и тестирование?
Ответ: Мы используем методику поэтапного внедрения ИИ. Сначала запускается прототип решения с дальнейшей доработкой под конкретные задачи. Тестирование и обучение систем происходит в ходе работы.
Вопрос: Кто будет отвечать за работу систем ИИ в нашей компании? Нужно ли нанимать специалистов по ИИ в штат?
Ответ: Мы проводим обучение Ваших сотрудников для поддержки решений. Критически важных для бизнеса систем ИИ будут поддерживать наши специалисты в рамках сервисного обслуживания.
Вопрос: Что делать, если системы ИИ будут давать ошибочные или некорректные результаты при работе с нашими данными?
Ответ: В алгоритмах ИИ изначально заложена возможность постепенного обучения на новых примерах данных и исправления ошибок. Мы оперативно доработаем модели при появлении таких случаев.
Вопрос: Как быть, если со временем наши бизнес-процессы изменятся? Придётся ли переделывать все системы ИИ?
Ответ: Решения на базе ИИ изначально проектируются с запасом масштабируемости. Платформы позволяют гибко обновлять модели обучения и бизнес-логику при изменении процессов.