Онлайн-журнал

Нейронные сети для бизнеса

Реалии, тренды и перспективы
 

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.

 

Что такое нейросети

 

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.

 
Процесс обучения нейросети
 

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.

 

Для чего применяют нейросети

 

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.

 
 

Тренды ИИ 2021

 

По данным Gartner, 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.

 

Гиперавтоматизация

 

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.

 
 

Бизнес-прогнозирование и анализ

 

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.).

 

Развитие Интернета вещей (IoT)

 

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.

 

Обучение с подкреплением

 

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.

 

Кибербезопасность

 

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.

 
 

Перспективы применения нейросетей для бизнеса

 

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.

 
Основные выводы исследования от НИУ ВШЭ и РАЭК
 

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.

Дополнительные материалы
Вы можете скачать дополнительные материалы к статье

Все о развитии бизнеса
с помощью онлайн-инструментов и опыте спикеров-предпринимателей

Узнать больше

Нажимая кнопку «Узнать больше», вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных, и соглашаетесь с пользовательским соглашением