НЕЙРОСЕТИ В E-COMMERCE

Автоматизированная логистика, боты-продавцы, роботизированные онлайн-чаты — их появление обусловлено техническим прогрессом, который буквально охватывает все сферы жизни современного человека.

Искусственный интеллект (ИИ) оптимизирует и упрощает все больше процессов, за которые раньше отвечали люди. Кроме того, делает это качественно и быстро. Например, не так давно гигант электронной торговли Amazon открыл продуктовый магазин без касс и зарегистрировал патент на доставку товаров при помощи роботов-курьеров и дронов.

Нейронные сети способны производить обработку естественного языка (NLP), распознавать и описывать изображение на фото, заниматься переводом текстов и даже распознавать речь.

В обозримом будущем новые технологии станут для e-commerce проектов неоспоримым конкурентным преимуществом, но уже сегодня их внедрение в бизнес имеет целый ряд преимуществ.

Нейронная сеть представляет собой “виртуальный мозговой центр”, который служит для автоматизации бизнес-процессов: заполняет документы, одобряет заявки, отвечает на вопросы клиентов и т. д. При этом чем больше базы данных — тем “умнее” нейросеть. Фактически она воспроизводит работу человеческой нервной системы, включая ее способность к самообучению с учетом предыдущего опыта. Такая техника позволяет системе с каждым разом совершать все меньшее количество ошибок.

Нейросети активно внедряются в интерент-магазины и маркетплейсы, поскольку в e-commerce существует необходимость не только рассматривать товары глазами продавца, но и корректно описывать характеристики, важные для покупателя. Некоторые проекты обучают ИИ самостоятельно. В качестве примера можно привести сервисы, в которых нейросети описывают товар на фото, добавляют категорию и рекомендуют цену, основываясь на данных похожих товаров.

На текущий момент владельцами наиболее “умных” и мощных нейронных сетей, обеспечивающих коммерческие запросы пользователей и удовлетворяющих нужды корпораций, являются другие крупные компании, например, Google, Facebook, Pinterest.

В число главных векторов применения искусственного интеллекта в бизнесе входят: управление рисками, обеспечение кибербезопасности, анализ и помощь в принятии оптимальных решений, автоматизация рутины.

Facebook и Pinterest активно используют нейросети для работы с изображениями. При помощи технологии распознавания лиц Facebook предлагает отметить себя и знакомых людей на фото, а Google предоставляет пользователям функцию «поиска похожих изображений». Кроме того, Google применяет нейронные сети в других своих ​сервисах — от поиска и фильтрации почты до перевода текстов и выбора видео на YouTube.

Компания Tesla использует нейросети в системе автопилота: ИИ распознает все объекты вокруг машины в реальном времени, классифицирует и определяет их характеристики.

Еще недавно нейронные сети были привилегией исключительно крупных компаний, но за последние годы появилось множество доступных решений, технических средств и облачных сервисов, которые позволяют адаптировать ИИ к задачам практически любых e-commerce проектов.

Развитие нейронных сетей — общемировая тенденция. Основным источником финансирования исследований в этой области являются коммерческие компании и корпорации, предоставляющие рекламные услуги в интернете. 

На современном этапе развития маркетплейсы видоизменились и прошли путь от доски объявлений, где предложения размещало относительно небольшое количество лю­дей, до полноценной сети с огромным количеством пользователей. Следующим этапом развития станут оптимизированные мобильные маркетплейсы, работающие еще быстрее.

Нейронные сети в этом процессе не только помогают упростить трудоемкую модерацию, но и делают навигацию на торговых площадках более удобной и понятной для пользователя.

Еще один показательный пример успешного внедрения ИИ в бизнес — механизм рекомендаций Amazon, который обеспечил компании около 35% продаж. Алгоритм Brain для рекомендации контента, разработанный YouTube, также показал высокий результат: по статистике практически 70% роликов, просматриваемых на сайте, пользователи нашли благодаря рекомендациям, а не подпискам или ссылкам.

• Нейросети способны генерировать рекомендации товаров, максимально релевантных интересам пользователя. Алгоритмы, построенные на машинном обучении, анализируют историю юзера, определяют его вкусы, оценивают поведение на сайте и сравнивают с миллионами других пользователей, после чего предлагают продукты, основываясь на полученной информации. Система работает таким образом, чтобы с наибольшей вероятностью определить, какой товар вы купите.
• Нейросеть позволяет автоматизировать процесс проверки контента и уменьшить количество вовлеченных в него сотрудников. Кроме того, использование ИИ позволяет в целом улучшить качество модерации.
• В то время как людям свойственно ошибаться, погрешность в работе машин намного меньше. Именно поэтому оценку и фильтрацию пользовательского контента с помощью нейросетей практикуют Google Photos, Disqus, Pinterest и пр.
• Машинное обучение помогает распознавать потенциальные случаи мошенничества во многих сферах и отраслях. Например, PayPal использует ИИ в рамках борьбы с отмыванием денег. Система сравнивает миллионы транзакций и выявляет среди них подозрительные.
• Нейросети в e-commerce служат для расчета LTV (совокупной прибыли компании от одного клиента за все время сотрудничества) и выполняют функции других бизнес-метрик. Так, технология позволяет строить долгосрочные стратегии развития интернет-магазинов и прогнозировать реальную выручку от каждого клиента.
  

• Система позволяет контролировать и оценивать продуктивность сотрудников компании, выявлять досрочное выполнение KPI или, наоборот, халатное отношение к своим обязанностям. Робот собирает и обрабатывает данные видеонаблюдения, компьютеров и других источников за считанные секунды.
• Нейросеть корректно классифицирует и распределяет обращения клиентов. Когда пользователь звонит или пишет в техподдержку — искусственный интеллект анализирует все данные: текст, верстку сообщения в чате, изображения, звуки и т. д. После этого обращение передается специалисту, который знает язык клиента и может решить его проблему.
• В сфере кредитования алгоритмы автоматически собирают и анализируют все параметры потенциального заемщика, после чего одобряют или отклоняют заявку.
• Нейросети, анализирующие естественный язык, могут использоваться для создания чат-ботов, которые помогают клиентам получить необходимую информацию о продуктах компании. В частности это позволяет существенно сократить издержки колл-центра.

IT-решения, основанные на технологиях искусственного интеллекта, пользуются большой популярностью у коммерческих и государственных предприятий. Существует несколько типовых задач, которые нейросети способны решить уже сегодня:

• Прогнозирование и оценка рисков. ИИ помогает при прогнозировании спроса, объема и частоты продаж, среднего чека и т. д.
• Поиск трендов, корреляций и тенденций. Нейросеть может спрогнозировать дальнейшее развитие системы и указать на возможные изменения.
• Распознавание фото, видео-, аудио-контента. Примером служат многочисленные приложения и онлайн-сервисы, базирующиеся на технологии распознавания. 
• Машинное обучение, позволяющее налаживать коммуникацию с клиентами. Эта функция используется для автоматизации работы операторов в онлайн-чатах, телефонных операторов и мессенджеров.

Технология обеспечивает компаниям необходимую гибкость, возможность подстраиваться под любые потребности клиентов и оперативно реагировать на внешние изменения.

При внедрении нейросетей наша команда руководствуется тремя основными принципами:

• Структурирование данных

Любая организация работает с несколькими разными источниками и типами данных, которые необходимы для ежедневной операционной деятельности. Именно поэтому на начальном этапе мы структурируем подход к доступу и управлению данными.

• Проведение А/B-тестов

Специалисты AVADA MEDIA создают несколько моделей персональных рекомендаций и проводят A/B-тесты. Это важный маркетинговый инструмент, с помощью которого измеряется эффективность нововведений на проекте.

• Подробная аналитика

Полноценное внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы может занять длительное время (до 6-12 месяцев). Именно поэтому специалисты внимательно изучают динамику и анализируют результаты. Мы отслеживаем прогресс в обучении нейронной сети, которая должна оптимизировать процессы и приносить компании прибыль, и на основании полученных данных составляем отчеты.

В разработке ИИ существует обширная область — машинное обучение. Она посвящена созданию программ, способных самостоятельно анализировать данные и делать на их основании логические выводы. Помимо услуг опытных разработчиков и инженеров по нейросетям, наша компания предлагает курсы, на которых мы готовим специалистов по машинному обучению. 

Эксперты в области искусственного интеллекта составляют алгоритмы, по которым машина работает с данными: обрабатывает полученную информацию, выстраивает причинно-следственные связи, делает логические заключения, усваивает новую информацию, совершенствует собственный процесс “мышления”

Поскольку тенденции к применению машинного обучения активно набирают обороты, специалисты в этой области никогда не останутся без работы.

Успешно управлять компанией, не применяя современные компьютерные технологии, практически невозможно. AVADA MEDIA занимается разработкой и обучением нейросетей, которые помогают бизнесу строить прогнозы и анализировать данные, автоматизировать и оптимизировать процессы и, в результате, — быстрее принимать качественные решения, повышая свою эффективность на рынке.