Використання нейромереж у бізнесі

В останні роки нейронні мережі, або скорочено NNs, пройшли довгий шлях від «сирої» та маловідомої технології до багатообіцяючого інструменту, який впроваджують світові бренди з різних сфер бізнесу — від охорони здоров’я та фінансового сектора, до автоконцернів та ЗМІ. І це дає результати.

Наприклад, персоналізувавши свою рекламу за допомогою нейронних мереж The Economist зміг реанімувати базу читачів — видання не лише позбулося відтоку, а й зуміло за рік продати 90 тисяч нових платних підписок. Водночас автоконцерн Volkswagen почав використовувати в аналітичні інструменти на базі NNs у маркетингу, за рахунок чого збільшив продаж авто на цілих 20%.

Це лише два приклади успішного використання нейронних мереж, коли вони принесли бізнесу дохід, що вимірюється в мільйонах доларів, але на практиці таких кейсів набагато більше.

Важливо те, що нейронні мережі не є прерогативою великих компаній. Вони з таким самим успіхом можуть використовуватися малим та середнім бізнесом, що пояснює загальну тенденцію популяризації NNs на світовому ринку. Так, за даними Deloitte, останніми роками використання технології зросло на рекордних 270%.

Тому пропонуємо поговорити, як саме нейронні мережі можуть використовуватись у різних сферах бізнесу, і яку вигоду це принесе компаніям.

Насамперед варто сказати кілька слів про те, що собою представляють нейронні мережі. По суті, це найуспішніша реалізація штучного інтелекту, яка на програмному рівні імітує роботу людського мозку: цифрові нейрони пов’язані віртуальними синапсами, якими виконується передача даних.

Завдяки схожості з біологічним людським мозком, нейромережа здатна не лише «запам’ятовувати» дані, а й самонавчати. У цьому полягає її головна відмінність від класичного програмного забезпечення, здатного виконувати лише закладену у яких логіку алгоритмів.

Базова нейромережа складається з трьох шарів штучних нейронів:

• вхідний – отримує та обробляє зовнішню інформацію, класифікує її, а потім передає на наступний шар.
• прихований – аналізує дані передані вхідним шаром, виконує обробку, а потім передає їх на третій шар.
• вихідний – надає користувачеві остаточний результат обробки.

Найпоширеніші варіанти використання нейромереж — генерація зображень та текстового контенту. Але, зрозуміло, цим можливості технології не обмежуються. Пропонуємо розглянути практичну сторону застосування NNs у різних секторах реального бізнесу.

Охорона здоров’я

Нейронні мережі здатні розпізнавати ознаки захворювань на рентгенівських знімках та на основі різних аналізів, встановлювати діагнози та пропонувати схему лікування з урахуванням віку та стану пацієнта.

Важливо те, що добре навчена нейронна мережа рідко помиляється, зауважує найдрібніші деталі, може прогнозувати ймовірність розвитку захворювань на основі вторинних факторів і не схильна до впливу людського фактора. Це робить її незамінним помічником у лікарській практиці.

Крім цього NNs здатна самостійно розраховувати зміни персоналу та графіки відвідування клієнтів, що дозволяє мінімізувати черги в поліклініках та підвищити якість медичних послуг.

Промисловість

Це один із напрямків, у якому нейронний мережі можуть використовуватися максимально широко. Ось кілька основних варіантів застосування:

• Контролює роботу механізмів. NNs здатні забезпечувати повний контроль за технічним станом верстатів, машин, вентиляційних систем та інших механізмів, прогнозувати простої та потенційні аварійні ситуації. Крім того, вони заздалегідь повідомляють необхідність проведення технічного обслуговування. Отримувати актуальні дані щодо функціонування механізмів нейромережа може за допомогою спеціальних датчиків.
• Проєктування та дизайн продукції. Використовуючи інженерний підхід, нейромережі здатні надавати генеративний дизайн виробів, їх креслення та супутню документацію.

Наприклад, інженер може ввести в систему потрібні параметри продукту: матеріали, гранична вага, розміри, міцність та вартість, після чого NNs проаналізує дані та згенерує сотні варіантів реалізації.

• Контролює роботу роботехніки. На промислових підприємствах роботи широко використовуються для виконання різних робіт: збирання, фарбування, укладання продукції тощо. Однак навіть у такому разі необхідний контроль за роботою механізмів та конвеєрів. Нейросітка ж дозволить автоматизувати ці процеси повністю.
• Прогнозування вартості. NNs можуть набагато точніше, ніж люди передбачати вартість сировинних матеріалів. У разі помилок вони самостійно вдосконалюють свої алгоритми і не допускають їх знову. Це дозволить підвищити маржинальність продукції, що виготовляється.

Логістика

Нейронні мережі можуть самостійно вибудовувати оптимальні логістичні маршрути з урахуванням усіх точок навантаження та вивантаження продукції, прогнозувати витрати пального, амортизацію та контролювати технічний стан автопарку. Крім того, NNs можуть вирішувати і ширші завдання. Наприклад, вони чудово справляються з прогнозуванням запасів та плануванням поставок.

Банки та фінансовий сектор

Вже зараз банки широко використовують нейронні мережі для скорингу та фрод-моніторингу, щоб мінімізувати відсоток неповернення кредитів та знизити ризики фінансового шахрайства.

NNs також стане чудовим рішенням при запуску голосових помічників та чат-ботів, і допоможе заощадити суттєвий бюджет на утримання колл-центру. За фактом таким чином можна звести до мінімуму кількість живих операторів — вони займатимуться лише вирішенням нестандартних ситуацій, а з основним потоком питань легко справиться штучний інтелект.

Крім того, нейромережі допоможуть знизити операційне навантаження на співробітників за рахунок автоматизації обробки документів. Наприклад, ШІ може самостійно зчитувати та заповнювати дані про клієнта при відкритті рахунків та, одночасно з цим, здійснювати перевірку інформації.

Компанія AVADA MEDIA надає послуги з розробки та впровадження нейромереж для різних сфер бізнесу. Починаючи роботу над проєктом, ми ретельно вивчаємо пріоритети та бачення клієнта, визначаємо потреби і лише після того переходимо до технічної реалізації.

Такий підхід дозволяє нам створювати максимально бізнес-орієнтовані NNs, які ефективно вирішують поставлені завдання.