Нейромережі в e-commerce

Автоматизована логістика, боти-продавці, роботизовані онлайн-чати – їх поява обумовлена технічним прогресом, який буквально охоплює всі сфери життя сучасної людини. Штучний інтелект (ШІ) оптимізує та спрощує все більше процесів, за які раніше відповідали люди. Крім того, робить це якісно і швидко.

Наприклад, не так давно гігант електронної торгівлі Amazon відкрив продуктовий магазин без кас і зареєстрував патент на доставку товарів за допомогою роботів-кур’єрів і дронів.

Нейронні мережі здатні виробляти обробку природної мови (NLP), розпізнавати і описувати зображення на фото, займатися перекладом текстів і навіть розпізнавати мову.

У доступному для огляду майбутньому нові технології стануть для e-commerce проєктів незаперечною конкурентною перевагою, але вже сьогодні їх впровадження в бізнес має цілий ряд переваг.

Нейронна мережа являє собою “віртуальний мозковий центр”, який служить для автоматизації бізнес-процесів: заповнює документи, схвалює заявки, відповідає на питання клієнтів і т. д. При цьому чим більше бази даних – тим “розумніше” нейромережа. Фактично вона відтворює роботу людської нервової системи, включаючи її здатність до самонавчання з урахуванням попереднього досвіду. Така техніка дозволяє системі з кожним разом робити все меншу кількість помилок.

Нейромережі активно впроваджуються в інтерент-магазини і маркетплейси, оскільки в e-commerce існує необхідність не тільки розглядати товари очима продавця, а й коректно описувати характеристики, важливі для покупця. Деякі проєкти навчають ШІ самостійно. Як приклад можна привести сервіси, в яких нейромережі описують товар на фото, додають категорію і рекомендують ціну, грунтуючись на даних схожих товарів.

На поточний момент власниками найбільш “розумних” і потужних нейронних мереж, що забезпечують комерційні запити користувачів, які задовольняли б потреби корпорацій, є інші великі компанії, наприклад, Google, Facebook, Pinterest.

У число головних векторів застосування штучного інтелекту в бізнесі входять: управління ризиками, забезпечення кібербезпеки, аналіз і допомогу в прийнятті оптимальних рішень, автоматизація рутини.

Facebook і Pinterest активно використовують нейромережі для роботи з зображеннями. За допомогою технології розпізнавання осіб Facebook пропонує відзначити себе і знайомих людей на фото, а Google надає користувачам функцію “пошуку схожих зображень”. Крім того, Google застосовує нейронні мережі в інших своїх сервісах – від пошуку і фільтрації пошти до перекладу текстів і вибору відео на YouTube.

Компанія Tesla використовує нейромережі в системі автопілота: ШІ розпізнає всі об’єкти навколо машини в реальному часі, класифікує і визначає їх характеристики.

Ще недавно нейронні мережі були привілеєм виключно великих компаній, але за останні роки з’явилося безліч доступних рішень, технічних засобів і хмарних сервісів, які дозволяють адаптувати ШІ до завдань практично будь-яких e-commerce проєктів.

Розвиток нейронних мереж – загальносвітова тенденція. Основним джерелом фінансування досліджень в цій області є комерційні компанії та корпорації, що надають рекламні послуги в інтернеті.

На сучасному етапі розвитку маркетплейси видозмінилися і пройшли шлях від дошки оголошень, де пропозиції розміщувала відносно невелика кількість людей, до повноцінної мережі з величезною кількістю користувачів. Наступним етапом розвитку стануть оптимізовані мобільні маркетплейси, що працюють ще швидше.

Нейронні мережі в цьому процесі не тільки допомагають спростити трудомістку модерацію, а й роблять навігацію на торгових майданчиках більш зручною та зрозумілою для користувача.

Ще один показовий приклад успішного впровадження ШІ в бізнес – механізм рекомендацій Amazon, який забезпечив компанії близько 35% продажів. Алгоритм Brain для рекомендації контенту, розроблений YouTube, також показав високий результат: за статистикою майже 70% роликів, що переглядаються на сайті, користувачі знайшли завдяки рекомендаціям, а не передплати або посиланнях.

• Нейромережі здатні генерувати рекомендації товарів, максимально релевантних інтересам користувача. Алгоритми, побудовані на машинному навчанні, аналізують історію юзера, визначають його смаки, оцінюють поведінку на сайті і порівнюють з мільйонами інших користувачів, після чого пропонують продукти, грунтуючись на отриманій інформації. Система працює таким чином, щоб з найбільшою ймовірністю визначити, який товар ви купите.
• Нейромережа дозволяє автоматизувати процес перевірки контенту і зменшити кількість залучених до нього співробітників. Крім того, використання ШІ дозволяє в цілому поліпшити якість модерації.
• У той час як людям властиво помилятися, похибка в роботі машин набагато менше. Саме тому оцінку і фільтрацію користувацького контенту за допомогою нейромереж практикують Google Photos, Disqus, Pinterest та ін.
• Машинне навчання допомагає розпізнавати потенційні випадки шахрайства в багатьох сферах і галузях. Наприклад, PayPal використовує ШІ в рамках боротьби з відмиванням грошей. Система порівнює мільйони транзакцій і виявляє серед них підозрілі.
• Нейромережі в e-commerce служать для розрахунку LTV (сукупного прибутку компанії від одного клієнта за весь час співпраці) і виконують функції інших бізнес-метрик. Так, технологія дозволяє будувати довгострокові стратегії розвитку інтернет-магазинів і прогнозувати реальну виручку від кожного клієнта.

• Система дозволяє контролювати і оцінювати продуктивність співробітників компанії, виявляти дострокове виконання KPI або, навпаки, недбале ставлення до своїх обов’язків.
• Робот збирає і обробляє дані відеоспостереження, комп’ютерів та інших джерел за лічені секунди.
• Нейромережа коректно класифікує і розподіляє звернення клієнтів. Коли користувач дзвонить або пише в техпідтримку – штучний інтелект аналізує всі дані: текст, верстку повідомлення в чаті, зображення, звуки і т. д. Після цього звернення передається фахівцеві, який знає мову клієнта і може вирішити його проблему.
• У сфері кредитування алгоритми автоматично збирають і аналізують всі параметри потенційного позичальника, після чого схвалюють або відхиляють заявку.
• Нейромережі, що аналізують природний мову, можуть використовуватися для створення чат-ботів, які допомагають клієнтам отримати необхідну інформацію про продукти компанії. Зокрема це дозволяє істотно скоротити витрати колл-центру.

IT-рішення, засновані на технологіях штучного інтелекту, користуються великою популярністю у комерційних і державних підприємств. Існує кілька типових задач, які нейромережі здатні вирішити вже сьогодні:

• Прогнозування і оцінка ризиків. ШІ допомагає при прогнозуванні попиту, обсягу і частоти продажів, середнього чека і т. д.
• Пошук трендів, кореляцій і тенденцій. Нейромережа може спрогнозувати подальший розвиток системи та вказати на можливі зміни.
• Розпізнавання фото, відео, аудіо-контенту. Прикладом служать численні програми і онлайн-сервіси, що базуються на технології розпізнавання.
• Машинне навчання, що дозволяє налагоджувати комунікацію з клієнтами. Ця функція використовується для автоматизації роботи операторів в онлайн-чатах, телефонних операторів і месенджерів.

Технологія забезпечує компаніям необхідну гнучкість, можливість підлаштовуватися під будь-які потреби клієнтів і оперативно реагувати на зовнішні зміни.

При впровадженні нейромереж наша команда керується трьома основними принципами:

• Cтруктурування даних

Будь-яка організація працює з декількома різними джерелами і типами даних, які необхідні для щоденної операційної діяльності. Саме тому на початковому етапі ми структуруємо підхід до доступу та управління даними.

• Проведення А / B-тестів

Фахівці AVADA MEDIA створюють кілька моделей персональних рекомендацій і проводять A / B-тести. Це важливий маркетинговий інструмент, за допомогою якого вимірюється ефективність нововведень на проєкті.

• Детальна аналітика

Повноцінне впровадження штучного інтелекту в бізнес-процеси може зайняти тривалий час (до 6-12 місяців). Саме тому фахівці уважно вивчають динаміку і аналізують результати. Ми відстежуємо прогрес в навчанні нейронної мережі, яка повинна оптимізувати процеси і приносити компанії прибуток, і на підставі отриманих даних складаємо звіти.

У розробці ШІ існує велика область – машинне навчання. Вона присвячена створенню програм, здатних самостійно аналізувати дані і робити на їх підставі логічні висновки. Крім послуг досвідчених розробників та інженерів по нейромережах, наша компанія пропонує курси, на яких ми готуємо фахівців по машинному навчанню.

Експерти в області штучного інтелекту складають алгоритми, за якими машина працює з даними: обробляє отриману інформацію, вибудовує причинно-наслідкові зв’язки, робить логічні висновки, засвоює нову інформацію, удосконалює власний процес “мислення”.

Оскільки тенденції до застосування машинного навчання активно набирають обертів, фахівці в цій області ніколи не залишаться без роботи.

Успішно управляти компанією, не застосовуючи сучасні комп’ютерні технології, практично неможливо. AVADA MEDIA займається розробкою і навчанням нейромереж, які допомагають бізнесу будувати прогнози і аналізувати дані, автоматизувати і оптимізувати процеси і, в результаті, – швидше приймати якісні рішення, підвищуючи свою ефективність на ринку.