Наши услуги

Внедрение искусственного интеллекта в бизнесе от70 000 руб

Применение искусственного интеллекта в бизнесе.

Использование искусственного интеллекта стало одной из наиболее популярных тем. ИИ открывает перед владельцами бизнеса множество новых возможностей и перспектив, и интерес к этой технологии только возрастает.

Достаточно долго ИИ воспринимался как нечто из области научной фантастики или как технология отдаленного будущего, однако сегодня системы на основе ИИ решают практические задачи и приносят реальную пользу бизнесу.

Вот лишь несколько примеров использования искусственного интеллекта.

Маркетинг, ритэйл.

  • Поиск наиболее подходящих ниш.
  • Прогнозы спроса и предложений.
  • Оптимизация затрат на рекламу.

    Телеком.

  • Предсказание оттока клиентов.
  • Подача клиенту интересного ему контента.

    Банки и кредитные организации.

  • Скоринг анализ клиентов.
  • Быстрая оценка стоимости имущества.

    Биржи.

  • Предсказание курсов валют, акций.

    Производство.

  • По данным датчиков предсказывание выхода оборудования из строя.
  • В энергетике прогноз потребления, нагрузки на оборудование.

В любой крупной компании, где накоплено много информации о поставщиках и подрядчиках, движение денежных средств более менее равномерно, можно предсказать прибыль и с оптимизировать налоговые выплаты быстрее и точнее, чем если бы человек делал в ручную (с помощью Excel).

Отличительно особенностью ИИ от программных решений с отбором по условиям, является формирование ответа на вопрос на основе слабо взаимосвязанных признаков. Например на отток клиентов влияют десятки факторов. Каждый по отдельности, недостаточно сильно, чтобы сделать выводы, а вот в сумме, дают вполне точную картину.

В связке системы аналитики (BI) и искусственного интеллекта можно строить прогнозы, при этом:

  • Руководитель, на уже настроенной системе, без труда сможет вносить дополнительные параметры в модель и предсказания мгновенно корректируются.
  • Через фильтры в виде кнопок и удобных полей (Power BI, Tableau) проводить анализ по филиалам, товарным группам. На графиках будут отображены наиболее вероятные сценарии, оптимистичные и пессимистичные прогнозы.

Подобный конечный результат возможно выполнить и в Excel, но при этом понадобиться:

  • Вручную загружать данные в таблицы. В крупных компаний обычно много таблиц. Для каждого анализа придется делать сводные таблицы и по колонкам настраивать фильтры.
  • При изменении тип данных перестраивать логику работы.
  • Интуитивно оценивать едва заметные факторы, что влечет ошибки, а также снятие ответственности. Если факторов много, то подобная оценка не возможна в принципе.

Как происходит настройка и внедрение ИИ.

Процесс включает в себя следующие этапы:

  • Получение данных
  • Очистка и анализ
  • Обучение модели
  • Внедрение

Первоначально собирают данные из баз данных. Выборку делают только по тем данным, что могут повлиять на результат. Например конфиденциальные данные клиентов не обрабатывают, так как их утечка может привести к проблемам, да и пользы от них мало. Вместо этого работают с их ID. Правильное обращение к базам данным — ответственная работа, так как неумелыми действиями можно обрушить сервер, парализовав работу например банка.

Далее происходит самая сложная работа, по подготовки модели к обучению. Для этого:

  • Проводится чистка от дублей, неправильно заполненных данных, выбросов ( слишком больших или малых показателей).
  • Отсутствующие данные заполняются или на основе средних значений, регрессии и других методах.
  • Данные с большим разбросом значений, нормализуются.

Анализ.

Ищется взаимосвязь (корреляция) между данными. Те признаки что не несут информации либо могут негативно повлиять на модель обучения, убирают. Иногда, чтобы модель была более точной, вводят новые признаки на основе существующих.

Обучение модели.

После того как отобраны признаки коррелирующие с изучаемым, запускаются разные модели обучения. Чтобы обучить модель нужна база с ответами по изучаемому признаку (например вернул / не вернул кредит, ушел/ остался клиент).

Обучаемая модель делит данные на тестовые, примерно 70% и сверочные 30%. На тестовых модель учиться, математически запоминаю закономерности так, чтобы они совпали с ответами. Затем на сверочных 30%, проверяется точность модели.

То есть по сути, ИИ это просто математическая модель, сложное уравнение, вставив значения в которое можно получить ответ.

Для каждой модели подгонкой добиваются лучших показателей. Главным показателем является точность предсказаний.Важным может оказаться и время обработки данных и затраченные на это ресурсы.

Попутно делается анализ, какие факторы в принципе влияют на изучаемый признак.

Внедрение.

Полученная запоминается. Далее можно подставлять в нее поток данных и обученная на тестовых данных модель, выдаст предсказания. Data scientist или Бизнес аналитик сможет дать ответ на поставленный вопрос.

Внедрение инструментов BI (преимущественно в финансовых сферах и маркетинге) в некоторых случаях позволят в дальнейшем обойтись и без дорогостоящих специалистов.

Далее приведен упрощенный пример работы ИИ.

Пример Прогноз оттока клиента для телекоммуникационной компании.

 

 

Примеры работ


Скачать брифПримеры работ

Logotip

Звоните!

+7 (900) 120-42-33

Проконсультируем Вас
прямо сейчас!

Оставьте заявку Специалисты подготовят ответ и свяжутся в ближайшее время

*Отправляя свои данные, вы автоматически даете согласие на ОПДн

Заказать