Нейронные сети для бизнеса

Модное слово «нейросети» нередко используют маркетологи, чтобы продемонстрировать технологичность продвигаемых проектов. Однако даже на фоне излишнего злоупотребления термином нельзя отрицать, что искусственный интеллект стал неотъемлемой частью современного мира. Мы в Open Academy решили подробнее изучить значение нейронных сетей для бизнеса и потенциальную пользу технологий.

Нейронная сеть — это математическая модель, представляющая объединение искусственных нейронов, связанных друг с другом в цепочки. Каждое звено является самостоятельным элементом, который распознаёт определённый показатель: объём, цвет и прочее. В совокупности система видит предмет целиком.

Нейронные сети способны работать по заданному алгоритму, запоминать информацию, самостоятельно обучаться или функционировать по шаблонам, генерировать самостоятельные реакции. Нейронная сеть — это искусственный аналог человеческого мозга, искусственный интеллект, инструмент машинного обучения.

Посредством нейросетей можно анализировать большие объёмы данных. Модели оперируют вероятностями и делают выводы в пределах имеющейся информации. Обучение системы основано на исторических данных, потому точность модели определяет именно объём и качество набора данных.

Возможности нейросетей огромны, в некоторых случаях искусственный интеллект может составить конкуренцию человеку. Наиболее частые варианты применения:

• распознавание образов;
• сбор и анализ данных;
• визуализация;
• распознавание последовательности;
• машинный период;
• фильтрация информации и т. д.

Нейросети активно применяют в дизайне, архитектуре, машиностроении, индустрии красоты, сельском хозяйстве, банковской сфере, здравоохранении.

Есть множество примеров использования нейросетей вокруг нас:

• алгоритмы поисковых систем, формирующие выдачу в соответствии с заданными критериями;
• мобильные приложения, способные обрабатывать изображения;
• чат-боты, умеющие общаться с пользователями как реальные люди.

В маркетинге очень актуально использование искусственного интеллекта. С его помощью можно сегментировать клиентов, создавать модели покупок, выявлять последовательности, делать прогнозы на основе данных, автоматизировать процессы. Amazon, Netflix, Google, Walmart и другие онлайн-компании привлекают миллионы правильно ориентированных потребителей посредством систем рекомендаций.

По данным Gardner данным Gardner в ближайшие годы технологии искусственного интеллекта в сочетании с аналитикой и данными обретут первостепенное значение для бизнеса. Похожих взглядов придерживаются и другие эксперты. Если выделить наиболее часто упоминаемые тенденции применения в бизнесе, получится следующий топ-5 трендов.

Проще говоря, любые бизнес-процессы, которые можно автоматизировать, должны быть автоматизированы. Но в отличие от обычной автоматизации, когда выполнение определённых действий делегируется программному обеспечению, гиперавтоматизация предполагает возможность подстройки под ситуации. То есть автоматизированные бизнес-процессы должны быть способны адаптироваться к меняющимся условиям и реагировать на внезапные обстоятельства. Именно эту способность и могут обеспечить нейросети.

Пример применения. Программа-робот может обрабатывать письма, полученные на email: открывать вложения, анализировать содержание, копировать данные в CRM, запрашивать данные из других источников, формулировать и отправлять релевантные ответы. При необходимости человеческого вмешательства программа уведомит ответственных сотрудников.

Нейронные сети способны изучать и моделировать нелинейные и сложные отношения. Они могут делать обобщения на основе изучения взаимосвязей исходных данных, умеют выводить невидимые взаимосвязи и делать выводы с учётом невидимых данных. В отличие от других способов прогнозирования искусственный интеллект никак не ограничивает входные переменные по чётким критериям. Соответственно, это снижает вероятность неверных прогнозов из-за неправильного распределения или недостаточной первичной обработки данных.

Пример применения. С помощью анализа исторических данных и точного прогнозирования упрощается принятие ежедневных деловых решений (например, распределение бюджета, использование производственных мощностей, построение продаж, выявление оптимальных сегментов аудитории и пр.).

Интернет вещей предполагает передачу данных между «вещами»: умные устройства объединены в единую компьютерную сеть и могут собирать информацию, чтобы впоследствии анализировать её и обмениваться данными. Технологии ИИ, машинного и глубокого обучения позволяют сделать IoT-устройства более интеллектуальными и безопасными. Но для успешной работы искусственного интеллекта необходимы большие объёмы данных и их могут предоставить сети устройств Интернета вещей.

Пример применения. Объединение промышленного оборудования в сеть IoT на производственном предприятии позволит собирать данные о производительности. Далее нейросети проанализируют данные и представят прогнозы по повышению производительности системы. Также можно оперативно выявить необходимость технического обслуживания или оптимизации процессов. «Искусственный интеллект вещей» может кардинально изменить промышленную автоматизацию.

При обучении с подкреплением (Reinforcement Learning ИЛИ RL) программы ИИ самообучаются путём проб и ошибок, чтобы добиться идеального результата. Глубокое обучение строится на системе ввода-вывода, когда нейросеть принимает ввод в виде определённой информации и возвращает её в виде действия. При правильном действии система получает вознаграждение и чем лучше обработана задача, тем больше вознаграждения и наоборот.

Пример применения. Простейший чат-бот может обрабатывать несложные запросы пользователей: отвечать на приветствия, консультировать по скриптам, бронировать заказы. Применение RL может сделать бота более изобретательным — можно научить его классифицировать потенциальных клиентов или перенаправлять обращения определённым сотрудникам. Reinforcement Learning может помочь при разработке персональных рекомендаций, в оптимизации рекламного контента или рекламного бюджета.

Технологии искусственного интеллекта могут существенно улучшить системы кибербезопасности корпоративных систем. Способность анализировать данные и делать выводы, поможет нейросетям своевременно выявлять угрозы — программы-вымогатели, DDS-атаки, вредоносное ПО, несанкционированный доступ и прочее.

Пример применения. Инструменты кибербезопасности на базе ИИ могут собирать данные из сетей связи, собственных транзакционных систем компании, цифровой активности, аналитики сайтов, а также из внешних общедоступных источников. С помощью алгоритмов системы будут распознавать закономерности, что позволит выявить угрожающие активности. К примеру, можно обнаружить подозрительные IP-адреса или выявить потенциальные утечки данных.

Сфера применений нейронных сетей в бизнесе будет стабильно расширяться и дальше. Фактически, нейросети могут помочь в решении любых задач, требующих аналитических действий: все зависит лишь от вида загруженных данных.

Например, ИИ-технологии повысят эффективность продвижения товаров и услуг. В настоящее время маркетологи в процессе сегментирования и таргетирования руководствуются усреднёнными данными. Но с помощью нейросетей можно собрать максимум данных о пользователе и в кратчайшие сроки обработать информацию, чтобы сделать идеальное предложение. Так уже работают алгоритмы Spotify, «Яндекс.Музыки» и Apple Music, которые определяют предпочтения пользователей и предлагают максимально похожие треки.

Посредством нейросетей можно избежать коммодитизации технологий, когда продукты разных компаний становятся практически одинаковыми и утрачивают уникальность. Как привлечь клиента, если товар ничем не отличается от предложения конкурентов? Акцентировать внимание на персональной потребности. Нейросеть может быстро проанализировать клиента, его поведение, последние покупки и прочее, чтобы сделать по-настоящему актуальное предложение.

Также применение нейронных сетей позволит прогнозировать спрос, оптимизировать логистику, повысить прозрачность и безопасность поставок, обеспечить складской контроль, планировать человеческие ресурсы и т. д.

Большое значение искусственный интеллект обретёт в промышленности и производстве: оптимизация производственных линий, обнаружение дефектов оборудования, профилактическое обслуживание, диагностика и оценка производственных процессов, проектирование продуктов и прочее.

По данным исследования использования искусственного интеллекта российским бизнесом, проведённым НИУ ВШЭ и РАЭК, основными препятствиями для применения ИИ в российских реалиях становятся устарелые бизнес-модели, трудности сбора и последующего анализа данных, дефицит компетентных сотрудников.

Однако исследование подтверждает повышенный уровень заинтересованности российских компаний во внедрении нейросетей. Невзирая на сложность и затратность, применение ИИ-технологий быстро окупается везде, где необходима интеллектуальная обработка огромных массивов данных и качественный анализ поведения пользователей.

Разработка собственной нейросети стоит дорого — нужны значительные объемы данных для машинного обучения, большие вычислительные мощности и опытные программисты. Однако есть инструменты, которые позволяют моделировать и настраивать автономные нейросети. Мы подготовили для вас подборку программ для искусственных нейронных систем.