Как искусственный интеллект помогает развиваться бизнесу в России?

Искусственный интеллект сегодня занимает центральное место в трансформации различных отраслей экономики по всему миру. Россия обладает значительным потенциалом в области науки и технологий и активно внедряет ИИ в бизнес-процессы. Применение искусственного интеллекта в бизнесе в РФ становится ключевым фактором для оптимизации процессов, повышения эффективности и разработки инновационных продуктов и услуг.

Россия входит в число мировых лидеров по внедрению AI-технологий. Средний уровень использования ИИ в ключевых отраслях экономики сегодня превышает 32%. От автоматизации рутинных задач до глубокого анализа данных для принятия стратегических решений — возможности практически безграничны. В условиях быстро меняющейся рыночной среды и усиливающейся конкуренции, искусственный интеллект предлагает бизнесу уникальные инструменты для адаптации и развития.

В статье рассмотрим текущее состояние и перспективы развития применения ИИ в бизнесе в РФ, а также разберем успешные кейсы.



По количеству используемых в стране генеративных моделей Россия входит в топ-5 государств. 54,9% отечественных компаний внедряют AI-технологии для усовершенствования существующего продукта, 31,6% — для создания нового товара или услуги.

По данным аналитиков, лидером по применению ИИ является финансовый сектор. 95% предприятий этой отрасли в том или ином виде уже внедрили эти «умные» технологии для оценки кредитных рисков и предотвращения мошенничества.

Так, Сбербанк разработал комплекс собственных real-time моделей для онлайн-оценки рисков операций. Инструменты помогают определить, является ли операция мошеннической или легитимной, а также отличить бытовое мошенничество от профессионального. Показатель уровня мошенничества снизился с 0,35% до 0,25%, а доля ложных срабатываний системы — с 90% до 70%. Ежегодный объем выявленных попыток мошенничества оценивают в 7 млрд рублей.

Другие индустрии также стремительно догоняют финтех. В здравоохранении ИИ используют для диагностики заболеваний и персонализированного лечения, в ритейле — для анализа потребительского поведения и прогнозирования спроса, а в промышленности — для оптимизации производственных процессов и улучшения качества продукции.

Более 40% крупных российских компаний, в том числе из сфер металлургии, горной добычи, медиа, ритейла, машиностроения и страхования, находятся на этапе внедрения ИИ-решений.

Так, например, в сталелитейной компании «НМЛК» разработали «цифрового двойника» производства, позволяющего получать данные о местоположении и состоянии кранов и оборудования в двух цехах в режиме реального времени. На основе этих данных осуществляется оптимальное планирование и оперативное перепланирование загрузки агрегатов. Экономический эффект от внедрения решения оценивают в 100 млн руб. в год.



ИИ-решения уже успели доказать свою эффективность для бизнеса в ряде отраслей.

Например, ИИ-платформа для розничных потребителей «Атомэнергосбыт» окупилась через полгода после внедрения. Предприятию удалось без привлечения дополнительных сотрудников повысить объем клиентских обращений, создать гибкую систему автоинформирования потребителей и в результате повысить собираемость дебиторской задолженности пользователей электроэнергии.

К началу 2024 года доля обращений, обработанных в системе интерактивного голосового меню, выросла с 48 до 70%. В результате среднее время ожидания ответа оператора сократилось на 33%, до 16 секунд, а показатель уровня обслуживания увеличился до 90%. Теперь в «Атомэнергосбыте» планируют тиражировать решение на все подразделения компании.

ИИ активно используется для упрощения бизнес-процессов. Технологии помогают в оцифровке бумажных документов и переводе их в системы электронного документооборота, в расшифровке звонков и выявлении перспективных клиентов, на которых надо обратить дополнительное внимание операторов, а также в обработке изображений.

Проектно-строительная компания «ПСК Стройсила», например, внедрила онлайн-платформу на базе ИИ-алгоритмов и компьютерного зрения. Решение позволяет решать ряд задач в сфере недвижимости: проводить виртуальные туры по жилым и коммерческим объектам, генерировать цифровые паспорта помещений, создавать индивидуальный дизайн интерьеров.


Извлечение широкого спектра выгод от ИИ-внедрений требует инвестиций. На одну единицу вложений в программное обеспечение необходимы три единицы вложений в изменение бизнес-процессов. Для эффективного использования ИИ приоритетна в том числе задача восполнения кадрового дефицита.

Взаимодействие компаний-разработчиков, научно-исследовательских лабораторий и государства будет стимулировать развитие ИИ, уверены эксперты.

Федеральный проект «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика» помогает ускоренному внедрению «умных» технологий в России. Более 100 вузов страны запустили программы бакалавриата и магистратуры для подготовки специалистов по искусственному интеллекту: выпущено уже более 17,6 тыс. кадров, действует 36 бакалаврских и 86 магистерских программ.

12 исследовательских центров в сфере ИИ получили гранты на проведение научных исследований, разработку прикладных технологических решений, обучение профильных специалистов, формирование дата-сетов и отраслевых фреймворков.


Какие направления ИИ в тренде у отечественных компаний? Отвечает Максим Антонов, эксперт по разработке e-commerce платформ и внедрению инновационных IT-решений в TeamIdea.

Предсказательная аналитика: от производства до логистики

Прежде всего в бизнесе востребована предсказательная ИИ-аналитика.
Прогнозы касаются широкого круга показателей. Например, с помощью ИИ можно предсказывать поведение оборудования. Сейчас на крупных российских производствах применяют предсказательные нейросети для того, чтобы понять, когда оборудование выйдет из строя. Для этого собирается большое количество параметров со всего оборудования — температура, влажность, число наработанных часов, режимы работы. Искусственный интеллект, проведя анализ этих данных, сообщает, когда оборудование будет нуждаться в техническом обслуживании.

Еще одно направление ИИ-прогнозирования — пользовательский спрос, поведение потребителей. К примеру, на одном из обучающих порталов отслеживается поведение посетителей, их активность, их обратная связь. И на основе полученных данных делаются прогнозы, готов ли пользователей купить платный курс, закончит ли он текущее обучение.

Третье направление — предсказание трафика на дорогах. Оно также важно для бизнеса, так как напрямую связано с грузоперевозками. Отслеживая и прогнозируя трафик, производители и поставщики планируют свои активности, распределяют возможности.

Умные помощники

Все больше компаний используют ИИ в формате голосового помощника или чат-бота. Одно из самых частых применений — в техподдержке: чат-боты применяются для первичной классификации запросов пользователей и передачи информации в соответствующий отдел, чтобы подключился нужный специалист.

Генеративные языковые нейросети используются в колл-центрах: они ищут ответы на вопросы пользователей во внутренних базах данных и затем предоставляют информацию тем, кто ее запрашивал. Все это делается без участия человека — многие компании таким образом экономят на зарплатах.

Тексты, музыка, дизайн

Бизнес активно использует искусственный интеллект для генерации изображений, музыки, рекламных текстов, видеорекламы.

К примеру, ИИ способен создавать черновые варианты дизайна, наброски музыкальных произведений и аранжировок. Нейросеть выступает в роли генератора идей, позволяя быстро получить несколько вариантов на основе текстового описания. Затем эти наработки дорабатываются человеком, но весь процесс в целом оказывается значительно проще и проходит быстрее.

ИИ — инструмент поиска идей. Вместо долгих творческих поисков можно сгенерировать несколько вариантов, выбрать наиболее подходящий и развить его.
Также ИИ активно применяется для написания рекламных текстов (и даже деловых писем). Нейросеть генерирует базовый текст, а затем его редактирует и уточняет человек.

Компьютерное зрение

С искусственным интеллектом напрямую связана технология computer vision. Она применяется, например, на производстве для сортировки брака, когда нужно отбирать продукцию по сложным параметрам (незначительные повреждения упаковки, микродефекты).

Если нейросеть определила брак, объект уходит на ручную сортировку. И, несмотря на то, что ручной труд в этом процессе все-таки присутствует, отбраковка все-таки проходит проще и обходится производителю дешевле.

Медицинская диагностика

Медицина, которую во многом также можно считать бизнесом, все активнее использует методы ИИ-диагностики. Нейросеть собирает огромное количество параметров пациента — анализы, вес, рост, возраст, ранее перенесенные заболевания, анамнез и так далее. На основе этого ставится диагноз, который зачастую бывает точнее, чем предложенный врачом.

Заключение

Применение искусственного интеллекта в бизнесе в России открывает перед компаниями новые горизонты для роста и развития. AI-технологии предлагают решения для автоматизации процессов, анализа больших данных и создания инновационных продуктов и услуг.

Чтобы максимально использовать потенциал ИИ, российским компаниям необходимо инвестировать в обучение и развитие кадров, создавать благоприятные условия для инноваций и активно участвовать в формировании правовой и этической базы. Государственные инициативы и программы поддержки играют важную роль в стимулировании развития искусственного интеллекта и его интеграции в бизнес-процессы.