Десять областей применения искусственного интеллекта в бизнесе

Оригинал: How Is AI Used in Business? 10 Ways ИТ Can Help
Автор: Бет Кемптон (Beth Kempton)

Мы все чаще видим, как искусственный интеллект меняет рабочие процессы в различных отраслях и бизнес-функциях, от маркетинга до управления персоналом. ИИ помогает автоматизировать задачи, по максимуму использовать аналитику данных, быстрее и лучше принимать решения.

Сейчас в тренде инструменты на основе генеративного ИИ и NLP, такие как ChatGPT, а также машинное обучение и глубокое обучение. Согласно исследованию Accenture, большие языковые модели типа ChatGPT уже способны оказать воздействие на 40% суммарных трудозатрат.

ИИ не заменяет людей, а берет на себя рутинные операции, повышает производительность и помогает сотрудникам по максимуму использовать свой потенциал.

Как искусственный интеллект можно применить в бизнесе

ИИ находит множество применений в различных отраслях и областях бизнеса. Согласно данным McKinsey, от 50% до 60% компаний уже внедрили те или иные инструменты и ресурсы ИИ. Ниже приведены некоторые наиболее популярные способы использования ИИ в бизнесе.

Автоматизация с помощью ИИ

У каждого сотрудника есть хотя бы несколько повторяющихся ручных задач: проверить почту, ввести данные, составить отчет. Они отвлекают от задач, которые могли бы принести более ощутимую пользу. Согласно исследованию UiPath, 67% работников считают, что они постоянно делают одно и то же, теряя на этом около четырех с половиной часов в неделю, хотя эти задачи можно было бы автоматизировать.

ИИ может помочь автоматизировать такие задачи, что позволяет сэкономить время, повысить производительность труда, снизить риск ошибки и повысить энтузиазм сотрудников, ведь теперь они смогут заняться более осмысленными делами.

В зависимости от автоматизируемой функции и сценария использования, можно выбрать те или другие средства: чат-боты для общения с клиентами, системы учета соискателей для кадровых процессов, платформы расчета зарплаты для бухгалтерии.

Расширенная аналитика

Инструменты ИИ и машинного обучения способны обрабатывать и анализировать огромные объемы данных на скоростях, недоступных человеку. ИИ способен выявлять закономерности и тенденции, незаметные обычному аналитику. Таким образом, основываясь на исторических данных, ИИ может предсказать, как будут развиваться события.

К примеру, расширенный анализ данных с помощью ИИ позволяет спрогнозировать отток клиентов, выявить тенденций текучести кадров, спрогнозировать доходы и распознать мошенничество.

Принятие решений

Основываясь на результатах расширенного анализа данных, ИИ способен улучшить процесс принятия решений – выявить новые возможности для бизнеса и точки роста, просигнализировать об операционных проблемах, найти способы эффективной персонализации предложений для клиентов.

Популярный пример использования ИИ для принятия решений – формирование цен на авиабилеты на основе прогнозной аналитики. Авиакомпании оптимизируют цены исходя из спроса, поведения потребителей, предложений конкурентов и других факторов, которые ИИ может обрабатывать в режиме реального времени. Это позволяет принимать обоснованные решения по ценообразованию.

Выше перечислены лишь некоторые из возможностей, которые ИИ предоставляет бизнесу. При этом, несмотря на все способности ИИ, опыт и ум человека остаются незаменимыми, когда нужно обеспечить точность и надежность критически важных бизнес-процессов. Давайте посмотрим, как ИИ можно применить для решения задач бизнеса.

1. Создание контента

Создатели контента все чаще обращаются за помощью к генеративному ИИ – это помогает им сэкономить время и в целом улучшить процесс создания контента. В таких инструментах, как ChatGPT, Google Bard и Jasper, пользователи просто вводят текстовые подсказки (задания), а ИИ на их основе создает шаблоны, письма, посты для блогов и т.д. Такие инструменты как Midjourney, Stable Diffusion и DALL-E на основе аналогичных подсказок генерируют изображения.

Descript и Ipsos опросили около 1000 создателей контента и выяснили, что почти две трети уже используют генеративный ИИ, а планируют использовать ИИ более 75%.

Вот некоторые из плюсов использования ИИ для создания контента:

Высокая производительность и масштабируемость за счет того, что ИИ генерирует контент быстрее и не требует много ресурсов, в отличии от создания материалов с нуля.
ИИ можно использовать для мозгового штурма и генерации идей еще до начала разработки контента.
Аналитика на основе ИИ отслеживает такие метрики, как просмотры, репосты, вовлеченность, и помогает оптимизировать контент-стратегию.

При этом важно помнить, что контент, сгенерированный ИИ, не готов к непосредственной публикации. Скорее, это черновик и способ вдохновиться для создания собственного контента. Любой контент, созданный ИИ, необходимо вычитать, перепроверить и отредактировать, чтобы он соответствовал стилю и позиционированию вашего бренда.

2. Маркетинг

ИИ и алгоритмы машинного обучения широко используются в маркетинге для анализа данных, выявления тенденций и закономерностей поведения клиентов, оптимизации кампаний и стратегии, улучшения пользовательского опыта.

Помимо увеличения отдачи от маркетинга, ИИ сэкономить время за счет автоматизации рутинных задач. В Drift опросили 600 специалистов по маркетингу и выяснили, что в ближайшие пять лет 74% из них планируют использовать ИИ для автоматизации как минимум четверти своих задач.

Несколько примеров использования ИИ в маркетинге:

Углубленное исследование рынка и анализ конкуренции. Маркетинговые подразделения тратят много времени на исследование рынка и конкурентов. Инструменты на базе ИИ способны взять на себя поиск, сортировку, анализ данных рынка и дифференциацию продукта, экономя сотрудникам время. Благодаря способности обрабатывать большие объемы данных, ИИ может выявить особенности поведения рынка и конкурентов, которые человек бы пропустил.
Продвинутая сегментация аудитории и персонализация. С помощью ИИ гораздо проще отслеживать, понимать и прогнозировать поведение потребителей. Он помогает выделять категории клиентов и создавать профили покупателей, основываясь на их поведении, предпочтениях и демографических показателях. С помощью этих профилей маркетологам легко составлять персонализированные сообщения и делать рассылки про продукты, сервисы и акции, которые будут интересны именно этим покупателям.
Прогнозная аналитика в маркетинге. Прогнозная аналитика позволяет на основе исторических и текущих данных о клиентах выявлять закономерности и тенденции, тем самым помогая маркетологам прогнозировать успешность своих стратегий и рекламных кампаний. Она также позволяет предвидеть потребности клиентов, оптимизировать таргетинг и выявить возможности дополнительных и перекрестных продаж.

3. Продажи

Благодаря прогнозной аналитике и алгоритмам на базе ИИ, отделы продаж начинают лучше понимать поведение и предпочтения клиентов.

Как можно автоматизировать и оптимизировать работу отделов продаж при помощи ИИ:

Автоматизация ручных задач. Опрос среди 7700 специалистов по продажам, проведенный Salesforce, показал, что в среднем на реальные продажи торговые представители тратят менее 30% своего рабочего времени. Много времени забирают такие рутинные задачи, как ввод данных и обновление статусов сделок в воронках. Инструменты на базе ИИ могут помочь с автоматизацией таких задач, чтобы у сотрудников оставалось больше времени непосредственно на продажи.
Прогнозирование спроса. ИИ поможет проанализировать прошлые результаты и текущие экономические показатели, чтобы спрогнозировать спрос в будущем. Анализ с помощью алгоритмов ИИ данных о клиентах, взаимодействиях и исторических закономерностях помогает выявить и приоритизировать потенциальных клиентов, определить следующие шаги для заключения сделки и оптимизировать процесс продаж.
Скоринг лидов. Инструменты оценки лидов на базе ИИ используют алгоритмы машинного обучения, чтобы в режиме реального времени предоставлять актуальную информацию о скоринге потенциальных клиентов. Каждый раз, когда потенциальный клиент нажимает на ссылку в электронном письме, загружает материал с сайта компании или выполняет еще какое-то действие, алгоритм ИИ автоматически обновляет его скоринг.
Создание и персонализация электронных рассылок. Генеративный ИИ, такой как ChatGPT, можно использовать не только для создания рекламного контента, но и для написания электронных писем клиентам и лидам. Используя рассчитанный ИИ скоринг, отдел продаж может персонализировать свои предложения и рекомендовать продукты, с учетом приоритетов, предпочтений и поведении конкретного человека.

4. Клиентский сервис

ИИ может вывести взаимодействие компании с клиентами на новый уровень, выявить точки роста и повысить качество обслуживания клиентов. Применение ИИ для обслуживания клиентов дает ряд преимуществ: быстрое время отклика, круглосуточная доступность и поддержка, возможность предлагать индивидуальные решения, основанные на конкретных потребностях клиентов.

Согласно опросу, проведенному DialPad, из 1000 специалистов по обслуживанию клиентов почти 60% считают, что ИИ помогает им экономить время или работать быстрее. Чтобы понять, как к этому относятся потребители, компания Zendesk опросила 3700 человек. Оказалось, что 70% потребителей, часто взаимодействующих со службой поддержки, считают, что ИИ может сделать их опыт более персонализированным и результативным.

Наиболее распространенные применения ИИ в клиентском сервисе:

Чат-боты на основе ИИ. В чат-ботах используется обработка естественного языка и машинное обучение для общения с клиентами в режиме реального времени. Бизнес B2C и B2B уже использует ботов на своих сайтах и в приложениях, чтобы быстро отвечать на вопросы клиентов, давать персонализированные рекомендации и оказывать техническую поддержку. Благодаря чат-ботам клиентам не нужно ждать, когда освободится кто-нибудь из службы поддержки, они получают помощь сразу же. В свою очередь, предприятия экономят время и ресурсы. Когда запрос требует дополнительного внимания со стороны человека, чат-бот направляет клиента к нужному сотруднику или переключает на соответствующий канал.
Базы знаний и системы самообслуживания. Подобно чат-ботам, системы самообслуживания и базы знаний помогают клиентам самостоятельно находить ответы на вопросы и решать распространенные проблемы. Эти системы обладают расширенным возможностями поиска и дополнительными ресурсами, такими как часто задаваемые вопросы (FAQ), учебные пособия, руководства по устранению неполадок и интерактивные инструменты. Доступ к ресурсам помогает клиентам сэкономить время, а также освобождает службу поддержки от ответов на одни и те же вопросы.
Расширенная аналитика и глубокое понимание клиентов. На основе анализа данных из логов чат-бота, электронных писем, публикаций в социальных сетях, отзывов и опросов ИИ может составить четкую картину о настроении и степени удовлетворенности клиентов. Бизнесу становится проще понять, что именно предпочитает клиент, определить его боли и возможности усовершенствования. Таким образом бизнес может улучшить пользовательский опыт и сделать его более персонализированным.

5. Эксплуатация ИТ-систем

В последние годы искусственный интеллект стал настолько часто применяться в эксплуатации ИТ, что компания Gartner ввела новый термин — «AIOps». AIOps — это концепция, объединяющая большие данные, аналитику, обработку естественного языка и машинное обучение для автоматизации процессов ИТ.

AIOps позволяет ИТ-подразделению интегрировать разнообразные инструменты в централизованную платформу и благодаря этому более эффективно управлять постоянно меняющимся ИТ ландшафтом. В результате ИТ-служба быстрее реагирует на проблемы в работе сети и даже может заранее предугадать их появление. Это сводит к минимуму сбои в повседневных бизнес-операциях.

Главные плюсы подхода AIOps:

Быстрая скорость реагирования и решения ИТ-заявок и сбоев в работе.
Снижение операционных расходов за счет комбинирования и интеграции различных ИТ систем и инструментов.
Продвинутый уровень мониторинга и взаимодействия между DevOps, ITOps, регулированием и обеспечением безопасности благодаря использованию интегрированных инструментов.
Эффективное распределение ресурсов за счет автоматизации ручных задач и предоставления членам ИТ-команды возможности уделять время более сложным задачам
Возможность перейти в управлении ИТ-операциями от реагирования к упреждающей аналитике.

6. Человеческие ресурсы

Отдел кадров может использовать ИИ на протяжении всего цикла взаимодействия компании с работником, включая поиск и найм кандидатов, адаптацию, управление данными сотрудников и повышение квалификации. Это повышает производительность и вовлеченность сотрудников.

Согласно опросу 1688 членов Общества управления человеческими ресурсами (SHRM), 85% респондентов, использующих автоматизацию или ИИ, отмечают, что это экономит время или повышает производительность.

Некоторые из множества способов использования ИИ в кадровых процессах:

Создание контента для подбора персонала. Специалисты по подбору персонала и привлечению талантов могут использовать такие инструменты как ChatGPT или Google Bard, чтобы составлять черновые описания вакансий, списки вопросов для собеседования, электронные письма, рассылаемые кандидатам, и офферы. Вы просто указываете тип контента и даете подробное описание вакансии, а инструмент сам генерирует нужный текст. И хотя вам и придется внести правки и дополнить текст подробностями, ИИ позволит значительно сэкономить время, так как вам не потребуется писать с нуля.
Автоматизация отбора кандидатов. Многие системы управления кандидатами и аналогичные решения используют технологии ИИ для автоматизации процесса подбора персонала. На основе определенных критериев и квалификации, система автоматически отсеивает тех кандидатов, которые не подходят на вакансию. Эти системы также зачастую способны рассылать автоматические уведомления на электронную почту, чтобы сообщить кандидатам о том, что они не прошли определенный этап отбора. Это позволяет кадровым командам сосредоточиться на общении с наиболее квалифицированными специалистами.
Вовлеченность кандидатов. Подобно сфере обслуживания клиентов, некоторые работодатели применяют чат-ботов для повышения вовлеченности кандидатов. Компании добавляют ботов и виртуальных помощников на свои страницы с вакансиями. Боты направляют соискателей на те должности, которые соответствуют их навыкам и опыту, помогают им подать заявку и отвечают на распространенные вопросы.
Упрощение кадрового планирования. Системы управления талантами и системы управления персоналом помогают собрать данные обо всех сотрудниках на единой платформе, упрощая управление и автоматизацию кадровых процессов. С помощью таких систем организации могут управлять расчетом заработной платы и льгот, рабочими графиками и мониторингом посещаемости, обучением и развитием талантов. Многие из этих систем также способны обрабатывать данные об оценках, производительности, вовлеченности сотрудников, удержании персонала и развитии навыков. Это помогает организациям лучше понять компетенции своих сотрудников, выявить пробелы в навыках и определить потребности в рабочей силе.

7. Кибербезопасность

Киберпреступники становятся все более изощренными. Чтобы вовремя обнаруживать риски и снижать риск новых угроз, отделам информационной безопасности не обойтись без современных технологии. Компания IBM опросила 1000 руководителей в сфере ИТ и информационной безопасности и выяснила, что 64% из них уже внедрили ИИ для повышения безопасности, а 29% планируют внедрение прямо сейчас.

Искусственный интеллект и машинное обучение в сфере кибербезопасности могут быть крайне полезными, позволяя быть на шаг впереди преступников, автоматически выявлять угрозы и быстро реагировать на риски.

Вот несколько примеров использовании ИИ в сфере кибербезопасности:

Обнаружение угроз и реагирование. Анализируя большие объемы данных, ИИ способен выявлять закономерности в поведении пользователей и автоматически отмечать аномалии, указывающие на мошенничество или другие риски. Таки образом, служба безопасности может обнаруживать угрозы в режиме реального времени. Инструменты с встроенным ИИ можно также использовать для автоматизации задач, связанных с реагированием на инциденты и их решением, помогая устранять угрозы до того, как они нанесут значительный ущерб.
Мониторинг безопасности. Угрозы информационной безопасности становятся все более продвинутыми. Решения для мониторинга безопасности на базе ИИ постоянно анализируют данные, чтобы вовремя определять новые риски. Используя эти данные, мы можем постепенно улучшать модели обнаружения рисков, что в свою очередь повышает безопасность и позволяет более эффективно выявлять и предотвращать различные угрозы.
Профилактика ботов. Боты представляют множество угроз для бизнеса, включая рассылку спама по электронной почте, отправку большого объема незаконного трафика на веб-сайты и захват учетных записей с использованием украденных учетных данных. Алгоритмы машинного обучения, основанные на искусственном интеллекте, могут автоматически анализировать входящие электронные письма, выявляя потенциальные угрозы, такие как вредоносные IP-адреса, подозрительные ключевые слова и большие вложения. Они также способны эффективно фильтровать почту по папкам, в том числе определяя спам. Эти способности также можно использовать, чтобы отличать хороших трафик-ботов (например, сканеров поисковых систем) от плохих.

В то же время надо учитывать, что использование ИИ в кибербезопасности может повысить уровень защиты, инструменты ИИ представляют также определенные риски для безопасности и конфиденциальности данных. При выборе инструментов следует проводить тщательную проверку решений или приглашать сторонних специалистов по информационной безопасности для оценки потенциальных рисков и обеспечения безопасности данных. Полезно также внедрить в компании политику, гарантирующую безопасное использование ИИ.

8. Юридические отделы

Юридические отделы крупных компаний обрабатывают и анализируют большие объемы данных и документов. ИИ может автоматизировать множество юридических задач, таких как просмотр документов и выполнение административных процедур. Это позволит юристам сосредоточиться на непосредственной работе с клиентами вместо выполнения рутинных задач.

Компания LexisNexis опросила более 4000 человек, включая практикующих юристов, студентов юридических факультетов и потребителей, чтобы узнать их мнение о генеративном ИИ. 36% опрошенных юристов ранее уже использовали генеративный ИИ для личных или рабочих задач, а 19% применяют эти инструменты в своей юридической практике. Юристы выделяют три основные области, где инструменты ИИ обладают наибольшим потенциалом: повышение производительности, проведение исследований и составление документов.

Вот некоторые из примеров использования ИИ в юридических отделах:

Сбор материала и анализ. Исследование материала – изучение дел, законов, требований, прецедентов и т.п. – занимает много времени. Инструменты на базе ИИ способны автоматически извлекать, систематизировать и анализировать соответствующие юридические документы. Юристам становится проще находить важную информацию и ключевые данные, а также принимать информированные решения.
Правовая проверка документов. Проверка юридических контрактов и документов вручную может занять много времени, а риск человеческих ошибок при этом высок. После того, как человек проверит договор, ИИ может дополнительно проанализировать текст, чтобы найти возможные спорные моменты или не совсем корректные термины, которые человек мог пропустить.
Генерация документов. ИИ способен создавать черновики типовых юридических документов – контрактов, соглашений о неразглашении (NDA), завещаний и договоров аренды – экономя время юристов и снижая риск человеческих ошибок. Однако стоит иметь в виду, что созданные ИИ документы перед использованием необходимо тщательно проверить.
Комплаенс. В некоторых отраслях бизнеса существует определенные правила и стандарты, например, HIPAA для обращения с медицинскими данных в США и GDPR для предприятий, которые собирают данные о гражданах в Евросоюзе. Эти стандарты и требования довольно запутаны, а любая ошибка может привести к большим штрафам. Компании могут использовать и обучать алгоритмы ИИ, чтобы лучше понимать определенные законы и правила и быстрее выявлять несоответствия в своем бизнесе.

9. Бухгалтерия

Бухгалтерия тратит много времени на ручное выполнение таких рутинных задач, как ввод данных, расчет заработной платы и согласование расходов. ИИ способен помочь в автоматизации такой рутины.

Компания Intuit опросила 2000 бухгалтеров и выяснила, что 48% из них собираются вложиться в инструменты автоматизации и ИИ уже в следующем году. Исследование также показало, что 82% респондентов верят в то, что технологии помогают создавать более глубокие взаимоотношения с клиентами.

Некоторые преимущества использования ИИ в бухгалтерии:

Автоматизация задач. Искусственный интеллект может автоматизировать многие задачи, которые в бухгалтерии выполняются вручную. Это сбор и ввод данных, категоризация, сверка и выставление счетов и т.д. Тем самым ИИ помогает освободить время для работы над стратегическими проектами и для взаимодействия с клиентами.
Автоматизация расчета заработной платы Американская ассоциация заработной платы подсчитала, что вероятность человеческой ошибки при ручном расчете зарплаты составляет до 8%. Искусственный интеллект и машинное обучение могут рассчитывать заработную плату автоматически, экономя время, исключая человеческие ошибки и обеспечивая точность расчета.
Налоговые проверки. Инструменты на базе искусственного интеллекта могут помочь аудиторам и бухгалтерам подготовить финансовую отчетность и необходимую документацию быстро и точно. ИИ также в целом упрощает управление документооборотом, благодаря чему налоговым аудиторам проще находить нужные данные и получать к ним доступ. Таким образом время и ресурсы, затрачиваемые на проведение проверок, значительно сокращаются.

10. Финансы

Отчет PwC за 2022 год показал, что среди финансовых директоров, принявших участие в исследовании, 53% планируют ускорить цифровую трансформацию в своих компаниях с помощью инструментов аналитики, искусственного интеллекта, автоматизации и облачных решений. Они рассчитывают, что эти инструменты помогут стандартизировать и качественно автоматизировать как можно больше процессов, все еще выполняемых вручную.

В финансах использование искусственного интеллекта позволяет на основе больших объемов данных выявлять закономерности, оптимизировать бизнес-процессы и улучшать процессы принятия решений. ИИ также помогает предотвращать мошенничество, обеспечивает соблюдение требований и дает ряд других преимуществ.

Вот некоторые из них:

Анализ данных в режиме реального времени. Подразделения и компании, предоставляющие финансовые услуги, обычно управляют большими объемами данных. В таких условиях уследить за наиболее важной для бизнеса информацией может быть нелегко. Инструменты ИИ способны автоматически обрабатывать большие объемы данных, выявляя закономерности и тенденции. Это позволяет экономить время и делать выводы, которые в противном случае могли бы быть упущены. Эти выводы помогают финансовым специалистам принимать более обоснованные решения при управлении кредитами, проверке заемщиков, расчете рисков и инвестиций.
Борьба с мошенничеством и отмыванием денег. Большинство процедур по выявлению мошенничества и борьбе с отмыванием денег выполняются вручную, отнимают много времени и несут риск ошибок человеческого фактора. Аналитика данных на базе ИИ поможет выявлять подозрительную активность в финансовых операциях в режиме реального времени. Обнаружив подозрительную активность, ИИ сразу оповестит аналитика или другого специалиста, который уже проведет дополнительную проверку.
Комплаенс. ИИ может помочь автоматизировать проверки соответствия и вести учет всех финансовых транзакций и действий в режиме реального времени. Это снизит риск нарушений нормативных требований и последующих штрафов.
Прогнозирование и бюджетирование. Инструменты искусственного интеллекта способны анализировать финансовые данные и делать прогнозы. ИИ может обрабатывать большие объемы исторических данных о деятельности компании, включая рыночные тренды, экономические показатели и метрики конкретной компании. Все это позволяет ему генерировать прогнозы о будущих тенденциях и возможных результатах. Таким образом ИИ помогает улучшить процесс составления бюджета и распределения ресурсов, минимизируя потенциальные финансовые риски.

Используйте искусственный интеллект в своем бизнесе

За счет интеграции в свою деятельность ИИ ваша организация сможет сэкономить время, сократить расходы, повысить качество принятия решений, а также дать сотрудникам возможность сосредоточиться на задачах более важных с точки зрения стратегии.

Обсудить