Использование нейросетей в бизнесе

В последние годы нейронные сети, или сокращенно NNs, прошли долгий путь от «сырой» и малоизвестной технологии до многообещающего инструмента, который внедряют мировые бренды из самых разных сфер бизнеса — от здравоохранения и финансового сектора, до автоконцернов и СМИ. И это дает свои результаты.

Например, персонализировав свою рекламу с помощью нейронных сетей The Economist смог реанимировать базу читателей — издание не только избавилось от оттока, но и сумело за год продать 90 тысяч новых платных подписок. В то же время автоконцерн Volkswagen начал использовать в аналитические инструменты на базе NNs в маркетинге, за счет чего увеличил продажи авто на целых 20%. 

Это только два примера успешного использования нейронных сетей, когда они принесли бизнесу доход, измеряемый в миллионах долларов, но на практике таких кейсов намного больше.

Важно то, что нейронные сети не являются прерогативой крупных компаний. Они с таким же успехом могут использоваться малым и средним бизнесом, что и объясняет общую тенденцию популяризации NNs на мировом рынке. Так, по данным Deloitte, в последние годы использование технологии выросло на рекордных 270%.

Поэтому предлагаем поговорить, как именно нейронные сети могут использоваться в разных сферах бизнеса, и какую выгоду это принесет компаниям.

Прежде всего стоит сказать несколько слов о том, что из себя представляют нейронные сети. По сути, это самая успешная реализация искусственного интеллекта, которая на программном уровне имитирует работу человеческого мозга: цифровые нейроны связаны виртуальными синапсами, по которым выполняется передача данных.

Благодаря схожести с биологическим человеческим мозгом, нейросеть способна не только «запоминать» данные, но и самообучаться. В этом и заключается ее главное отличие от классического программного обеспечение, способного выполнять только заложенную в них логику алгоритмов.

Базовая нейросеть состоит из трех слоев искусственных нейронов:

• входной — получает и обрабатывает внешнюю информацию, классифицирует ее, а затем передает на следующий слой.
• скрытый — анализирует данные переданные входным слоем, выполняет обработку, а затем передает их на третий слой.
• выходной — предоставляет пользователю окончательный результат обработки.

Самые распространенные варианты использования нейросетей — генерация изображений и текстового контента. Но, разумеется, этим возможности технологии не ограничиваются. Предлагаем рассмотреть практическую сторону применения NNs в разных секторах реального бизнеса.

Здравоохранение

Нейронные сети способны распознавать признаки заболеваний на рентгеновских снимках и на основе различных анализов, устанавливать диагнозы и предлагать схему лечения с учетом возраста и состояния пациента.

Важно то, что хорошо обученная нейронная сеть редко ошибается, замечает мельчайшие детали, может прогнозировать вероятность развития заболеваний на основе вторичных факторов и не подвержена влиянию человеческого фактора. Это делает ее незаменимым помощником во врачебной практике.

Помимо этого NNs способна самостоятельно рассчитывать смены персонала и графики посещения клиентов, что позволяет минимизировать очереди в поликлиниках и повысить качество предоставляемых медицинских услуг.

Промышленность

Это одно из направлений, в котором нейронный сети могут использоваться максимально широко. Вот несколько основных вариантов применения:

• Контроль работы механизмов. NNs способны обеспечивать полный контроль за техническим состоянием станков, машин, вентиляционных систем и других механизмов, прогнозировать простои и потенциальные аварийные ситуации. Кроме того, они заранее уведомляют о необходимости проведения технического обслуживания. Получать актуальные данные о функционировании механизмов нейросеть может с помощью специальных датчиков.
• Проектирование и дизайн продукции. Используя инженерный подход, нейросети способны предоставлять генеративный дизайн создаваемых изделий, их чертежи и сопутствующую документацию. 

Например, инженер может ввести в систему нужные параметры продукта: материалы, граничный вес, размеры, прочность и стоимость, после чего NNs проанализирует данные и сгенерирует сотни вариантов реализации.

• Контроль работы роботехники. На промышленных предприятиях роботы широко используются для выполнения разных работ: сборки, покраски, укладки продукции и так далее. Однако даже в таком случае необходим контроль за работой механизмов и конвейеров. Нейросеть же позволит автоматизировать эти процессы полностью.
• Прогнозирование стоимости. NNs могут намного точнее чем люди предсказывать стоимость сырьевых материалов. В случае ошибок, они самостоятельно совершенствуют свои алгоритмы и не допускают их снова. Это позволит повысить маржинальность изготавливаемой продукции.

Логистика

Нейронные сети могут самостоятельно выстраивать оптимальные логистические маршруты с учетом всех точек погрузки и выгрузки продукции, прогнозировать расход топлива, амортизацию и контролировать техническое состояние автопарка. Кроме того, NNs могут решать и более широкие задачи. Например, они отлично справляются с прогнозированием запасов и планированием поставок.

Банки и финансовый сектор

Уже сейчас банки широко используют нейронные сети для скоринга и фрод-мониторинга, чтобы минимизировать процент невозврата кредитов и снизить риски финансового мошенничества.

NNs также станет отличным решением при запуске голосовых помощников и чат-ботов, и поможет сэкономить существенный бюджет на содержание колл-центра. По факту, таким образом можно свести к минимуму количество живых операторов — они будут заниматься только решением нестандартных ситуаций, а с основным потоком вопросов с легкостью справится искусственный интеллект.

Кроме того нейросети помогут снизить операционную нагрузку на сотрудников за счет автоматизации обработки документов. Например, ИИ может самостоятельно считывать и заполнять данные о клиенте при открытии счетов и, одновременно с этим, осуществлять проверку информации. 

Компания AVADA MEDIA предоставляет услуги по разработке и внедрению нейросетей для разных сфер бизнеса. Начиная работу над проектом мы тщательно изучаем приоритеты и видение клиента, определяем потребности и только после того переходим к технической реализации. 

Такой подход позволяет нам создавать максимально бизнес-ориентированные NNs, которые эффективно решают поставленные задачи.