Поделиться
Облака и «железо»: на чем работают современные системы искусственного интеллекта
Использование искусственного интеллекта способно повысить качество операций. Например, анализа покупательной способности в ритейле или процесса прогнозирования в банках. Применение чат-ботов и роботизированный обзвон позволяют компаниям существенно экономить. Это лишь некоторые примеры возможностей технологии, которые заставляют бизнес все больше осознавать ее необходимость. Когда компания определилась с задачами, которые поможет решить искусственный интеллект, и убедилась, что имеет ресурсы для его создания и развития, перед ИТ-директорами встает задача выбрать подходящее под внедрение новой технологии «железо». При этом даже крупные организации не всегда могут легко изыскать мощности для построения ИИ-систем или обучения нейронных сетей. В этом случае на рынке есть готовые облачные решения, которые предоставляют ИТ-компании.
Искусственный интеллект нужен всем
Треть руководителей российских компаний намерены внедрять искусственный интеллект. Это напрямую сочетается с темпами роста профильного рынка. По оценкам компании Frost & Sullivan, к 2022 г. его объемы достигнут $52,5 млрд. Для понимания — два года назад эта цифра была почти в четыре раза ниже. Растущая заинтересованность в искусственном интеллекте спровоцирует и увеличение глобального рынка товаров и услуг.
Инвестиции в ИИ-решения тоже растут, но здесь Россия пока не в первых рядах. В лидерах списка по итогам 2018 г. — США ($6,4 млрд), Китай ($5,5 млрд) и Великобритания ($569 млн). В России только к 2024 г. хотят потратить на искусственный интеллект лишь $1,56 млрд.
Банки спешат внедрять его в управление рисками и прогнозирование, ритейл тотально переходит на облачную аналитику покупательской активности и маркетинг, в промышленности он отвечает вообще за все — от технического обслуживания и ремонта (ТОиР) до детального контроля бизнес-процессов на производстве и качества готовой продукции. Сегодня он перестал быть просто модной технологией и стал практичной —теперь все отрасли испытывают интерес к внедрению искусственного интеллекта. При этом необходимой ИТ-инфраструктурой для этого обладает далеко не каждая компания.
В компании Dell отмечают, что для этого нужно обеспечить надежную работу вычислительных и сетевых компонент, а также подобрать адекватную запросам систему хранения данных.
«В условиях быстрого роста объемов данных задача управления ими становится как никогда актуальной. Все большему числу организаций становятся интересны решения для анализа неструктурированных данных. Эту задачу решает горизонтально масштабируемая платформа Dell EMC Isilon. Система Isilon может использоваться как в локальном дата-центре, так и в публичном облаке. Dell EMC Cloud Storage Services обеспечивает доступ к сервисам управления файловыми данными Isilon в мультиоблачных средах за счет прямого подключения к нескольким публичным облакам. Также это отличный вариант для обеспечения восстановления после сбоев и других задач», — Павел Карнаух, руководитель подразделения системных инженеров Dell Technologies в России.
Облачная альтернатива
ИТ-компании же предоставляют готовые решения, благодаря которым бизнесу не нужно покупать и обслуживать собственное «железо» под искусственный интеллект. Например, «Крок» предлагает своим клиентам разворачивать его в облаке. Оно построено на решениях Dell. Помимо именитого и хорошо зарекомендовавшего себя вендора, заказчик получает еще и накопленную экспертизу ИТ-компании, причем за меньшие деньги.
Такой вариант представляется актуальным даже для очень крупных предприятий. Благодаря облакам они могут оперативно запустить проекты, а их инвестиции быстро окупаются.
В этом случае к технологическим плюсам облака можно отнести надежное и недорогое хранение, отсутствие зависимости от физического расположения заказчика, а также масштабирование.
Облако может служить безопасной «песочницей» для пилотирования новых продуктов и решений на основе искусственного интеллекта. В ней можно одновременно запустить большое количество приложений и быстро проверить любые гипотезы. Инфраструктура такой «песочницы» быстро масштабируется. Это позволяет при необходимости подключать новые ресурсы, что особенно актуально при нагрузочном тестировании, когда необходимо воспроизвести среду, близкую к реальным условиям.
Такие проекты могут не только начинаться в облаке, но и развиваться в нем, когда приложения на основе уже обученных нейросетей размещают в облаке по IaaS-модели.
Есть на российском рынке и SaaS-сервисы, которые уже представляются работающими примерами искусственного интеллекта в облаке. Например, стартап Verme из акселератора «Крок». Он занимается повышением производительности розничного персонала, которая страдает от ручного планирования (потенциальные убытки ежегодно могут составлять миллионы рублей в зависимости от числа сотрудников). В основе идеи — повышение эффективности и качества обслуживания. Искусственный интеллект помогает проанализировать существующие в компании-ритейлере бизнес-процессы и производительность сотрудников, верно спрогнозировать рабочие нагрузки для персонала и сформировать гибкий график работы.
В «М.Видео» решение Verme помогло ежегодно экономить p500 млн из фонда оплаты труда, на 10% повысить эффективность сотрудников и на 15% сократить текучесть кадров. А магазин женской обуви «Эконика» сумел благодаря искусственному интеллекту на 5% поднять товарооборот и повысить конверсию.
Еще одним примером из акселератора может служить AutoFAQ.ai. Он роботизирует внутренние и внешние коммуникации в компании. Среди клиентов — ДИТ г. Москва, Райффайзен Банк, Альфа-Банк, «Почта Банк» и «Дикси». Идея решения на базе облачного искусственного интеллекта состоит в том, что до 70% запросов, приходящих в службы коммуникаций, типовые.
Роботизация коммуникаций с помощью AutoFAQ подразумевает создание омниканального HelpDesk с автоматическим наполнением баз знаний и последующим подключением чат-бота. Кейс в компании «Сибирское здоровье» показал, что в 20% случаев клиентам было достаточно общения с ботом, еще в 25% случаев по ходу разговора подключался оператор. Фактически это привело к повышению скорости ответа оператора на 35%. Компания прогнозирует прямой эффект от роботизации на уровне p4,2 млн на каждые 10 сотрудников за счет снижения численности персонала и роста производительности.
На основе искусственного интеллекта работает еще один стартап из корпоративного акселератора «Крок». Infobot занимается обзвоном клиентов с помощью голосового робота, а также принимает входящие вызовы и, тем самым, выполняет рутинные задачи администраторов и телемаркетологов. Природа его появления понятна: смс-рассылки стоят достаточно дорого, не дают обратной связи, да и вообще становятся непопулярны в России.
Общение почти полностью переехало в мессенджеры, а по смс мы уже привыкли получать только уведомления о списании средств от банков.
Скорость работы голосового робота на основе искусственного интеллекта — 800 звонков в секунду. Это дает 23-процентную экономию в сравнении с смс и на 36% ROMI больше. При этом существует обратная связь: робот ее собирает, вносит в CRM и отправляет пользователям дополнительную информацию по их запросу. Пример реального кейса в российской компании показал ROMI в 2956% против 2174% у смс-рассылок.
В том числе и эти примеры искусственного интеллекта на базе облака доказывают, что рынок рассматривает такую модель всерьез. Ее популярность растет, а бизнес-предпосылки к ее использованию становятся все более очевидными. Цифровая трансформация разгоняется с каждым годом, и побеждать конкурентов без использования наиболее передовых практик от ключевых вендоров и ИТ-компаний становится невозможным.
Короткая ссылка
