IT-специалисты и специалисты по инфраструктуре живут «мечтой об ИИ» уже более 5 лет, но в ходе обсуждений со множеством клиентов и аналитиков я обнаружил, что многие предприятия пока не до конца понимают, КАК и ПОЧЕМУ использовать ИИ (бонусный балл, если вы уже знали значение этого слова, подсказка: оно объединяет идеи «недоразвитого» и «неорганизованного»). На этой неделе я был на вебинаре Dell'Oro, и в одном из вопросов опроса в режиме реального времени аудитории задавали вопрос о стадии развертывания ИИ внутри компании, и результаты показали, что две трети всех участников НЕ разрабатывают НИКАКИХ инфраструктур ИИ самостоятельно — пока. Эти предприятия пробовали использовать ИИ, пытаясь найти проблему для решения, пилотируя новые экзотические идеи в лабораториях и в некоторых случаях покупая ИИ у поставщика услуг для ограниченных и ограниченных проектов.

Итак, я провёл дополнительное исследование (конечно же, используя несколько ИИ-систем, ха-ха) и составил список пяти наиболее распространённых бизнес-кейсов ИИ, которые МОЖНО и ДОЛЖНО быть в повестке дня каждого ИТ-директора прямо сейчас. Эти пять наиболее распространённых вариантов использования — не выдуманные или придуманные способы использования новой блестящей игрушки «ИИ», а реальные бизнес-приложения, которые можно и нужно модернизировать с помощью ИИ для повышения доходов, стоимости активов, удержания и удовлетворенности клиентов. (И, по сути, несколько компаний из списка F100 уже этим занимаются.)

Из приведенного ниже списка очевидно, что ИИ может помочь крупным предприятиям, которые ХОТЯТ переоснастить свои основные операционные подходы с использованием ИИ, смогут продемонстрировать и сохранить лидерство в своих отраслях. (А те, кто НЕ использует ИИ, окажутся в невыгодном положении по сравнению с конкурентами).

Эти пять основных бизнес-приложений: 1) обслуживание клиентов, 2) выявление мошенничества, 3) оптимизация цепочки поставок, 4) профилактическое обслуживание и 5) персонализированное продвижение и маркетинг. (Следует отметить, что сегодня эти требования уже удовлетворяются посредством сочетания ручных систем, основанных на правилах, и ранних, менее адаптивных экспериментальных моделей, которые я рассмотрю ниже.)

1. Служба поддержки клиентов

Преимущества немедленного вывода ИИ:
Вывод на основе ИИ позволяет разговорному ИИ и чат-ботам предоставлять мгновенную, персонализированную и контекстно-зависимую поддержку клиентов. Анализируя и понимая настроения клиентов в режиме реального времени, ИИ может автоматически направлять сложные вопросы агентам-людям, одновременно решая более простые запросы автономно. Это сокращает время ожидания и освобождает человеческий персонал для сосредоточения на более сложных, высокоприбыльных задачах. Ключевым моментом здесь является то, что модели ИИ являются частью фабрики данных, из которой состоит предприятие. Информация о клиенте, контекст обращения, информация о продукте и решении, доставка и логистика, а также другие очень специфические детали являются частью знаний, к которым обращается ИИ. Таким образом, когда клиент взаимодействует с процессом обслуживания клиентов на основе ИИ, это приносит больше пользы, чем мог бы когда-либо принести человек, поскольку ИИ мгновенно получает доступ ко всему необходимому для ответа на вопрос или создания решения.

Как удовлетворяются потребности обслуживания клиентов без использования ИИ:

1. Чат-боты, основанные на правилах: Большинство современных чат-ботов используют предустановленные скрипты и деревья решений, которые способны обрабатывать только предсказуемые запросы и не справляются с более сложными или неоднозначными вопросами. Это довольно распространённый опыт, который клиенты воспринимают как «ужасный ад бота».
2. Ручная маршрутизация: Многие компании полагаются на специалистов-операторов для ручной оценки и сортировки входящих запросов клиентов, что может привести к задержкам и снижению эффективности. В большинстве случаев требуется участие множества специалистов-операторов, поскольку информация разрозненна. В большинстве случаев эти специалисты-операторы по-прежнему работают по скриптам, что снижает их способность к зигзагообразному движению, и клиенты регулярно испытывают недовольство.
3. Ограниченная персонализация: Поддержка может быть персонализирована на основе базового профиля клиента (например, имени и истории покупок), но ей не хватает поведенческого контекста в режиме реального времени, который может предоставить ИИ. Хотя человек-агент может знать, что было куплено, он всё равно не сможет понять контекст, побудивший его это сделать, и нюансы, связанные с личностью клиента. Опять же, как помада на свинье.

2. Обнаружение мошенничества

Преимущества немедленного вывода ИИ:
Логический вывод на основе ИИ позволяет отслеживать транзакции в режиме реального времени и выявлять аномалии, выявляя мошенническую активность с гораздо большей точностью, чем традиционные методы. Используя машинное обучение, система может анализировать огромные массивы данных, выявляя малозаметные поведенческие паттерны и выявляя новые способы мошенничества, которые системы, основанные на правилах, могут пропустить. Это помогает предотвратить финансовые потери и обеспечить безопасность клиентов. Ключевым моментом здесь является то, что анализ аномалий может осуществляться непрерывно и практически в режиме реального времени на основе растущей базы данных о том, что такое «норма». Модель ИИ автоматически запоминает, что является нормой, по мере использования, а затем привлекает дополнительное внимание при обнаружении отклонений.

Как задачи обнаружения мошенничества решаются без использования ИИ:

• Системы, основанные на правилах: Современные системы часто опираются на жёстко запрограммированные правила (например, отмечая транзакции, превышающие определённую сумму или происходящие из нового местоположения). Хотя эти системы эффективны против известных угроз, новые, сложные схемы мошенничества легко обходят их. Мошенничество, происходящее единожды или имитирующее нормальное поведение, легко пропустить при использовании жёстко запрограммированных систем, но системы обнаружения на основе ИИ имеют гораздо более обширную и долгосрочную базу данных, основанную на нормальных данных.
• Постфактумный анализ: Сегодня большая часть расследований случаев мошенничества носит реактивный характер. Аналитики-люди проверяют помеченные транзакции уже после их совершения, что слишком поздно для предотвращения финансовых потерь. Кроме того, ручная обработка, связанная с привлечением следователей-людей, обременительна с точки зрения времени, стоимости и масштаба. Расследование с использованием ИИ позволяет анализировать горы информации по делу, выявляя наиболее важные моменты и сокращая вмешательство человека в 10 и более раз.
• Высокие показатели ложноположительных результатов: Устаревшие системы, основанные на правилах, часто генерируют большое количество ложноположительных результатов, что может создавать неудобства для добросовестных клиентов и создавать ненужную нагрузку для специалистов, проводящих проверку. Искусственный интеллект (ИИ) также снижает процент ложноположительных результатов, повышает производительность и удержание клиентов, одновременно снижая затраты и риски.

3. Оптимизация цепочки поставок

Преимущества немедленного вывода ИИ:
Для крупных производственных организаций цепочка поставок — это всё. Каждый компонент или готовое изделие имеет свой жизненный цикл. Логический вывод на основе ИИ обеспечивает высокоточное прогнозирование спроса в режиме реального времени и оптимизацию логистики на протяжении всего жизненного цикла, анализируя тенденции спроса и предложения на рынке, модели производства, ожидаемые сроки хранения и данные о транспортировке материалов в режиме реального времени. Это позволяет компаниям прогнозировать потенциальные перебои с поставками, эффективнее управлять производственными графиками и запасами, оптимизировать маршруты доставки и т. д.

Как удовлетворяются потребности без ИИ:

• Историческое прогнозирование: Компании обычно полагаются на исторические данные о продажах и сезонные тенденции для прогнозирования спроса, который меняется медленно и не может адаптироваться к внезапным изменениям рынка или проблемам с комплектующими. ИИ, по сути, работает в режиме реального времени, используя исторические данные, а также макроэкономические тенденции в отношении клиентов и поставщиков, чтобы определить, что и когда необходимо, и создать план цепочки поставок для удовлетворения этих потребностей.
• Ручное планирование маршрута: Менеджеры по логистике часто планируют поставки материалов вручную или с помощью устаревшего разрозненного программного обеспечения, которое не может учитывать переменные в режиме реального времени, такие как меняющиеся требования клиентов, глобальная/макроэкономическая ситуация, дефицит и т. д.
• Реактивное управление запасами: Управление запасами часто является транзакционным, реактивным, что приводит либо к дефициту, либо к избытку запасов, что увеличивает затраты, снижает удержание клиентов, теряет прибыль и т. д.

4. Прогностическое обслуживание

Преимущества немедленного вывода ИИ:
Анализируя данные с датчиков промышленного оборудования в режиме реального времени, искусственный интеллект может точно прогнозировать механические неисправности. до Они случаются. Это позволяет проводить упреждающий ремонт, минимизировать дорогостоящие и разрушительные незапланированные простои и продлевать срок службы критически важных активов. По мере роста объёма данных ИИ становится всё точнее, предлагая действия, которые следует предпринять заблаговременно.

Как удовлетворяются потребности без ИИ:

• Профилактическое обслуживание: Техническое обслуживание часто планируется по фиксированному графику, независимо от того, нуждается ли в нем оборудование, что приводит к ненужным проверкам и расходам.
• Обнаружение аномалий на основе правил: Устаревшие системы используют правила, основанные на стандартных пороговых значениях производительности. ИИ выходит за эти рамки, выявляя даже незначительные отклонения от нормальный эксплуатации, которые часто являются самыми ранними признаками проблемы.
• Реактивный ремонт: Многие организации до сих пор используют модель «работы до отказа», когда оборудование ремонтируется только после его поломки. Это приводит к серьёзным, дорогостоящим и разрушительным простоям. ИИ буквально предсказывает отказ и заранее предлагает необходимые действия. А благодаря агентскому ИИ эти задачи по обслуживанию могут быть распределены автоматически.

5. Персонализированное продвижение и рекомендации продуктов

Преимущества немедленного вывода ИИ:
Логический вывод на основе ИИ анализирует данные о клиентах и потенциальных клиентах, особенности просмотра, внешние обсуждения в социальных сетях и все другие цифровые источники в режиме реального времени, чтобы предоставлять гиперперсонализированные рекомендации по продуктам, контент, а также динамические или акционные цены при необходимости. Фактически, демографически обоснованные потенциальные клиенты, которые демонстрируют высокую степень намерения купить, отслеживая свои действия, могут рассматриваться совершенно иначе, чем те, кто не проявляет интереса. Это значительно повышает вовлеченность и конверсию клиентов, предоставляя правильное предложение нужному клиенту в нужное время.

Как удовлетворяются потребности без ИИ:

• Широкая сегментация: Маркетинговые команды часто сегментируют клиентов на большие группы на основе основных демографических показателей, но этот процесс гораздо менее точный, чем индивидуальная персонализация.
• Рекомендательные движки: Хотя современные рекомендательные системы уже используют машинное обучение, методы вывода на основе ИИ могут пойти дальше, анализируя более широкий спектр точек данных, включая настроения и контекст в реальном времени, чтобы создавать более релевантные, динамичные рекомендации.
• Ручное управление кампанией: Традиционно маркетологи создают и управляют статическими маркетинговыми кампаниями, которые не адаптируются в режиме реального времени на основе взаимодействия с клиентами.

Итак, если коротко… ИИ уже здесь, он здесь надолго, он, пожалуй, станет лучше со временем, но уже достиг промышленного уровня и может легко использоваться для решения реальных бизнес-задач лучше, чем вы делаете это сегодня. Точка. И да, хотя технология ИИ, казалось бы, появилась из ниоткуда всего полдюжины лет назад, она развивается с головокружительной скоростью и уже приносит огромные результаты тем корпоративным пользователям, которые ХОТЯТ её использовать. Как и многие исторические макротехнологические тренды, которые поначалу казались научной фантастикой (например, Linux, Wi-Fi, Интернет), не нужно ждать, пока ИИ «сделают». ИИ можно легко внедрить, и он может принести огромную пользу уже сегодня! Старая поговорка идеально подходит: «Кто ждёт, тот хочет».

Если у вас есть какие-либо комментарии, запросы или вопросы относительно наших продуктов и услуг, пожалуйста, заполните следующую форму.