Как применить искусственный интеллект и машинное обучение в бизнесе?

Ольга Зенина -

В прошлой статье мы разобрали, что такое ИИ и почему он важен для предприятий. Сегодня же определим, в каких сферах бизнеса можно успешно применять ИИ и МЛ.

Производство

Автоматизация производственных линий.

Системы машинного обучения могут контролировать и управлять множеством операций, что уменьшает риски человеческих ошибок и оптимизирует рабочие процессы. Это может привести к:

  • Увеличению производительности:

Автоматическое управление процессами позволяет повысить эффективность и снизить затраты на рабочую силу.

  • Снижению брака:

ИИ может выявлять дефекты на ранних стадиях производства, что помогает уменьшить количество бракованных изделий.

Прогнозирование сбоев оборудования

Машинное обучение позволяет предсказывать, когда оборудование может выйти из строя. Это дает следующие преимущества:

  • Снижение простоев:

Благодаря предсказанию сбоев можно планировать профилактическое обслуживание и предотвратить простои оборудования.

  • Экономия ресурсов:

Использование ресурсов (например, электроэнергии) оптимизируется, так как оборудование работает более эффективно.

Государственные учреждения

В этой нише ИИ помогает улучшить эффективность административных процессов, благодаря:

  • Сокращению бюрократических издержек:

Автоматизация рутинных задач позволяет сократить расходы на административные процессы и персонал.

  • Улучшению обслуживания граждан:

Через электронные системы граждане могут получать услуги быстрее и более удобно.

Анализ данных

В сфере государственного управления ИИ может использоваться для более эффективного анализа, таких вещей как:

  • Мониторинг общественного мнения:

Сбор информации с социальных медиа и новостей, которые помогут лучше понимать общественное мнение граждан и предупреждать о потенциальных кризисах.

  • Оптимизация бюджета:

Анализ бюджетных данных и предоставление рекомендаций по оптимизации расходов.

Логистика

Маршрутизация и управление логистикой

В логистике искусственный интеллект может применяться в:

  • Оптимизации маршрутов:

На основе анализа карт, рассчитывание более оптимальных маршрутов для грузовых автомобилей и доставочных служб.

  • Управление запасами:

Контроль и оптимизация уровней запасов и заказов товаров в соответствии с текущим спросом.

Прогнозирование спроса

Также ИИ может анализировать данные о потребительском спросе:

  • Предсказание спроса:

Более точное прогнозирование о будущих востребованных товарах на рынке.

  • Планирование производства:

Помощь в определении, когда и сколько нужно будет производить товаров.

Агропромышленность

Умное сельское хозяйство

В агропромышленности ИИ и МЛ содействуют повышению урожайности и снижению издержек:

  • Мониторинг почвы:

Анализ данных о составе почв и предоставление рекомендаций по оптимальным методам возделывания.

  • Оптимизация полива:

Автоматическое управление системой полива, основываясь на данных о влажности и погодных условиях.

Анализ почвы и роста растений

Помимо всего может помочь в анализе почв и роста растений:

  • Выбор оптимальных культур:

Сбор и анализ данных и рекомендация, какие культуры следует сеять в конкретных условиях.

  • Прогнозирование урожайности:

Предсказания урожайности и возможность сельхозпредприятиям более эффективно планировать сезон.

Здравоохранение

Медицинская диагностика

В здравоохранении ИИ может сыграть значительную роль в медицинской диагностике:

  • Автоматизация анализа медицинских изображений:

Анализирование снимков, рентгенов, а также возможность их заключения.

  • Диагностика болезней:

Точная диагностирование различных болезней на основе симптомов.

Управление медицинской информацией

ИИ обеспечивает эффективное управление медицинской информацией:

  • Электронные медицинские истории:

Помощь в сборе, хранении и обработке медицинских данных, что может улучшить обслуживание пациентов.

  • Исследования и разработки лекарств:

Машинное обучение может использоваться для анализа данных о клинических испытаниях и разработке новых лекарств.

Финансовый сектор

В финансовом секторе ИИ применяется для обнаружения мошенничества и обеспечения безопасности транзакций:

  • Анализ транзакций:

Идентификация аномалий и подозрительных транзакций, предотвращая мошенничество.

  • Биометрическая аутентификация:

Использования биометрических данных для подтверждения личности клиентов.

Управление инвестиционными портфелями

В управлении инвестиционными портфелями, ИИ играет решающую роль:

  • Мониторинг рынка:

Анализирование данных о рынке и предоставление рекомендаций по инвестициям.

  • Портфельное управление:

Оптимизирование портфель активов, с учетом целей и рисков инвесторов.

Retail и E-commerce

Персонализация предложений

В ритейле и электронной коммерции ИИ применяется для персонализации предложений:

  • Рекомендации товаров:

Анализ истории покупок и предоставление пользователям наиболее подходящие товары.

  • Персональные скидки и акции:

Адаптация скидок и акции под предпочтения клиентов.

Анализ потребительского поведения

ИИ анализирует данные о потребительском поведении:

  • Понимание предпочтений клиентов:

Выявление предпочтений и тенденции потребителей.

  • Прогнозирование спроса:

Возможность предсказания спроса на различные товары и планирование запасов.

Важно отметить, что с каждым годом технологии продолжают развиваться, и новые сферы применения появляются, что создает огромные возможности для бизнеса оптимизировать свои процессы, улучшить качество услуг и достичь конкурентных преимуществ.

Статистика использования ИИ в Казахстане

Исходя из исследования, предоставленным АО "Центр развития трудовых ресурсов" за 2023 год, видно, что тренд по внедрению искусственного интеллекта в различные отрасли Казахстана набирает обороты. Что указывает на то, что в ближайшем будущем ИИ будет играть всё более значительную роль в сфере бизнеса и трудовых отношений.

Давайте рассмотрим это более детально:

  • Рост автоматизации:

В данных от 2023 года видно, что изначально около 75,1% трудящихся занимают позиции, которые остаются устойчивыми к автоматизации. Однако, это всего лишь начало.

  • Первые шаги:

Примерно 17% занятых (1,5 миллиона человек) уже имеют вероятность, что их рабочие обязанности могут быть переданы производственным автоматам или искусственному интеллекту. Это является первым шагом в процессе внедрения ИИ в различные сферы.

  • Постепенная замена:

Кроме того, согласно данным, 7,9% работников (686 тысяч человек) уже частично заменены технологиями. Это демонстрирует, что процесс замены человеческих рабочих функций идет своим чередом.

  • Фокус на ключевых отраслях:

Сферы информации и связи (53,3%) и финансов и страхования (52,1%) являются теми, где ИИ имеет наибольший потенциал для автоматизации. Эти отрасли становятся важными точками роста.

  • Усиление тенденции:

Средний уровень потенциала автоматизации в экономике Казахстана оценивается в 24,9%. Это указывает на то, что все больше и больше отраслей начинают внедрять искусственный интеллект, и эта тенденция будет продолжаться.

Таким образом, мы видим, что данные отражают постепенное расширение использования искусственного интеллекта в различных секторах Казахстанской экономики, что является важным шагом в развитии нашей страны в цифровую эпоху.

Как применить искусственного интеллект в бизнесе?

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) в бизнес требует комплексного подхода и следования ключевым этапам. Ниже подробно раскроем каждый из них:

1. Выбор правильных инструментов и технологий для ИИ в бизнесе:

Прежде чем начать внедрение, необходимо определиться с инструментами и технологиями, которые наиболее подходят для решения конкретных задач бизнеса.

Важно учитывать следующие моменты:

  • Выбор платформ и фреймворков:

Определите, какие платформы и фреймворки наилучшим образом соответствуют вашим задачам.

Если вы не можете определить для себя стек, или не понимаете как вообще нужно описать свое техническое задание, вы можете оставить у нас заявку на разработку ТЗ.

  • Подбор квалифицированных специалистов:

Привлеките квалифицированных специалистов по ИИ и МЛ, которые имеют богатый опыт в данной нише и смогу помочь вам. Также, вы можете ознакомиться с нашей услугой разработкой ИИ

2. Сбор и обработка данных для обучения моделей машинного обучения:

Данные — это основа для построения успешных моделей МЛ. Правильный сбор и обработка данных — важный этап внедрения ИИ:

  • Сбор данных:

Определите, какая информация необходима для обучения. Это может быть структурированные данные из баз данных, текстовые данные, изображения или временные ряды. Обеспечьте надежные источники данных.

  • Подготовка данных:

Данные часто требуют предварительной обработки, включая очистку от выбросов, нормализацию, заполнение пропущенных значений и кодирование категориальных признаков.

3. Обучение моделей и интеграция ИИ в бизнес-процессы:

На этом этапе вы создаете и настраиваете модель МЛ и интегрируете его в бизнес-процессы:

  • Обучение моделей:

Используйте подготовленные данные для обучения моделей. Этот процесс включает в себя выбор алгоритмов, настройку параметров и оценку производительности моделей.

  • Интеграция в бизнес:

После обучения модель интегрируется в процесс. Что может означать автоматизацию рутинных задач, предсказание спроса, оптимизацию ресурсов и другие прикладные сценарии.

Итак, правильное внедрение ИИ в бизнес требует тщательной подготовки, отбора соответствующих инструментов, а также постоянного обновления и оптимизации моделей для достижения максимальной эффективности и конкурентных преимуществ в современной корпоративной среде.

Заключение

Подводя итоги, важно отметить, что искусственный интеллект становится незаменимым помощником в развитии бизнеса, способным значительно разгрузить вашу команду и предоставить ответы на стратегические вопросы в кратчайшие сроки.