Нейронки: какому бизнесу нужен искусственный интеллект (и лайфхаки, как его внедрить)
Сегодня в США машины угрожают уничтожить 47% всех профессий. С 1993 года в Америке из-за роботов лишились работы около 700 тысяч человек. В индустрии логистики паника: корпорации сокращают 74% рабочих мест. На собраниях акционеров топ-менеджеры докладывают о многомиллионной экономии на ФОТ с помощью нейронных сетей. Бухгалтеры, библиотекари, аудиторы, юристы, риэлторы, водители, операторы колл-центров с ужасом ждут новостей о сокращении штата. Бизнес-хайп вокруг «нейронок» дошел до экономического форума в Давосе. Не каждому бизнесу нужны машины, но сегодня они считают, прогнозируют и рекомендуют эффективнее человека. Внедрение нейронной сети в компанию — это тяжело, дорого и больно, зато в результате бизнес переходит в режим «турбо». Давайте разберемся, нужна ли вашей компании нейронная сеть.
Почему внедрить нейросеть получится не у всех
Нехватка программистов. Спрос на программистов во всем мире сейчас превышает предложение. Востребованных специалистов очень ждут на Западе, и они уезжают. Или работают за огромные зарплаты в российских крупных корпорациях — а гигантам рынка средний и малый бизнес не конкурент. Зарплата разработчиков, по данным Superjob.ru, — в диапазоне от 70 тыс. рублей до 500 тыс. рублей.
Что такое «нейронка»?
«Виртуальный» мозг для автоматизации бизнес-рутины. Он заполняет документы, отвечает на вопросы, одобряет заявки на кредит.
Нейронка самообучается на Big Data компании. Чем больше базы данных — тем умнее нейронная сеть.
Нехватка времени. Сильная команда разработчиков может за месяц создать с «нуля» и ввести в работу нейросеть. Но такие «сокровища» есть только у корпораций. Если вы не Amazon или Apple — внедрение новой фичи займёт у вас полгода-год, а то и более.
Нехватка финансирования. Чтобы хранить данные для обучения нейросети, придётся арендовать сервера, и тем больше, чем больше данных в компании. Аренда оборудования стоит от $1 тыс. в месяц — за эти деньги нейросеть обработает до 400 Гб данных. Для обучения нейронки понадобится не одна, а 3-4 платформы. Закладывайте бюджет от $3 тыс.. Крупные компании тратят десятки млн долларов в год на серверную инфраструктуру.
Позволить себе «приручить» нейросеть могут далеко не все компании в России. Если у вас есть все эти три ресурса и вы решите эти проблемы, ваш бизнес получит турборежим.
Кто уже зарабатывает миллиарды на миниатюрных Скайнетах
Интернет-магазины. E-commerce с помощью нейросетей рассчитывает LTV (Lifetime Value — совокупная прибыль компании от одного клиента за всё время сотрудничества) и другие важные бизнес-метрики. LTV — одна из самых важных метрик в электронной коммерции. Раньше её считали и предсказывали аналитики, сейчас — нейронки. Знание LTV позволяет строить долгосрочные стратегии развития интернет-магазина и прогнозировать реальную выручку от каждого клиента. Онлайн-гипермакеты используют нейросети и богатеют — роботы генерируют 35% (а это $21 млрд) от всех продаж Amazon.
Кадровые агентства. Наше поведение в офисе или на производстве — Big Data для нейронной сети. Рабочее время, перемещение по опенспейсу, перекуры, прогулы, переработки, досрочное выполнение KPI — машина знает о вас и вашей мотивации больше, чем вы сами. Видеонаблюдение, пропускные системы, данные из вашего рабочего компьютера объединены и обрабатываются невидимым роботом за считанные секунды.
Нейронка отправит отчёт боссу о вашей продуктивности раньше, чем вы успеете хлопнуть дверью в 17:45 томным пятничным вечером. Она сформирует ему ваш годовой график премирования быстрее, чем вы нальёте себе утренний кофе.
HR-отделы Vodafone, Intel, Nike используют нейросети, чтобы заранее предсказать увольнение менеджера. В транснациональных корпорациях кадровики начинают подбор кандидатов до подачи заявления об уходе. Или быстро принимают глобальные решения о всей системе премирования и мотивации за несколько недель тестов. Соискатели тоже могут использовать нейросети в своих интересах. Вы загружаете видео с самопрезентацией, машина анализирует ваше поведение, жесты и мимику — и кадровик направляет вам рекомендации об изменениях, необходимых, чтобы понравиться HR-специалисту и потенциальному руководителю.
Банки. Финансовые организации проводят аудит заявок на кредиты с помощью машин.
Алгоритмы автоматически анализируют все параметры из соцсетей потенциального заёмщика и одобряют или отклоняют заявки. Из-за странных лайков или непристойных репостов можно не получить деньги на ипотеку. Банку JPMorgan Chase раньше требовалось 360 тыс. часов, чтобы рассмотреть 12 тыс. заявок на кредит. Среднее время обработки одной заявки — 30 часов. Сейчас этот процесс занимает несколько секунд.
Букмекеры. В любом спорте множество данных, которые анализируют нейросети. Для примера возьмём футбольный матч.
В каждой игре спортсмены пробегают определённое количество километров, наносят удары, делают отборы, нарушают правила, получают жёлтые и красные карточки, забивают голы.
Вся статистика анализируется, а потом сравнивается машиной, чтобы предсказать результат. Лондонский стартап Stratagem продаёт прогнозы на матчи букмекерам, чтобы они рассчитали выгодное для себя соотношение ставки к выигрышу. Их нейронка на основе компьютерного зрения предсказывает результат каждого матча.
Колл-центры. Нейросеть отлично классифицирует и распределяет обращения клиентов. Вы звоните или пишете в техподдержку — нейросеть анализирует все данные: текст, вёрстку сообщения в чате, картинки, звуки.
Далее машина сама решает, к какой категории отнести вопрос клиента. Нейронка пересылает сообщение нужному специалисту. Мы сделали такого бота внутри сервиса «Битрикс24». В нашу техподдержку пишут на разных языках со всего мира — от Сиднея до Нью-Йорка. Машина анализирует сообщение от клиента и отправляет в одну из 80 категорий. А дальше обращение передаётся специалисту, который знает язык клиента и может решить его проблему. За одну минуту каждый из 30 консультантов получает и обрабатывает до 50 сообщений.
Онлайн-кинотеатры и видеосервисы. Нейронки улучшают качество видео. И Netflix уже это использует. Машина обсчитывает каждую сцену и сжимает её без потери качества, если у вас медленный интернет. Теперь практически нет раздражающих пауз во время кульминационных моментов. Эта технология позволит компании захватить рынки стран, где нет быстрого интернета. Видеосервисы дают персональные рекомендации с помощью нейронных сетей. Вы смотрите новый выпуск «Вдудь», а нейронка автоматически подбирает похожие шоу. Или какие-нибудь другие видео, которые смотрели люди, похожие на вас по поведению в сети.
Именно поэтому иногда вы видите нетематические, но интересные видео в разделе «Рекомендованное» на YouTube. 70% того, что вы посмотрели на Youtube, вам рекомендовала машина.
Вывод: если у вас много клиентов и вам тяжело анализировать их поведение вручную — внедряйте нейронные сети. Накладно содержать специальную команду аналитиков и разработчиков, которые вручную подбирают и программируют рекомендации под каждого из миллионов клиентов. Машина справляется с этим намного лучше и быстрее человека.
Фармацевтические компании. Нейронные сети активно используют в фармацевтике и биоинформатике. Год назад разработчики Mail.Ru, Insilico Medicine и МФТИ впервые использовали нейросеть, чтобы улучшить химический состав лекарств от рака.
Модель работает так: химический состав выборки лекарств с уже известными лечебными свойствами сжимают в «спектр» и прогоняют через нейросеть. За неделю машина обучается и генерирует описание молекул, которые можно использовать для новых лекарств.Раньше ученые искали новую потенциально успешную химическую связь несколько лет. Сегодня нейронка сокращает этот срок в 2-3 раза.
Три лайфхака для тех, кто решил внедрить нейросеть
Делайте А/B-тесты. Это маркетинговый инструмент, с помощью которого измеряют эффективность нововведений на сайте. Маркетологи показывают несколько версий веб-страницы определённой выборке посетителей. И оставляют ту, которая приносит больше денег.
Два года назад Netflix выпустили статью, где рассказывают, как они используют нейросети для персонализации контента. В ней компания раскрывает подробности — они всегда делают несколько моделей персональных рекомендаций и проводят A/B-тесты.
У компании есть 4 новых вида персональных рекомендаций. Они показывают их 4 разным группам клиентов и собирают статистику. Потом считают, какой вид персональных рекомендаций принес больше продаж. И масштабируют его на весь бизнес.
Наймите аналитика. Искусственный интеллект — игра вдолгую. До первых результатов пройдет 6-12 месяцев. Руководители не всегда будут терпеливо ждать результат, бизнесу нужны деньги здесь и сейчас. Поэтому в команду нужен аналитик, который покажет руководителям реальную положительную динамику до того, как они примут решение об остановке финансирования проекта. Даже самые большие компании не будут тратить деньги в пустоту. Всё должно быть обосновано цифрами.
Убедите сотрудников. Обратная связь от рядовых сотрудников — фундамент любого инновационного внедрения. Почти все IT-новинки сначала вызывают отторжение. Вспомните, как непривычно пользоваться смартфоном первые несколько дней после обновления операционной системы. В устоявшихся бизнес-процессах всё ещё сложнее. Маркетинг, продажи, разработка, техподдержка — работа в этих отделах строится годами. Внедрение нейросетей требует ментальной перестройки — тяжело отказываться от привычек. Команде нужно объяснять, зачем вы внедряете новые технологии и какую пользу получит каждый отдел.
Хороший способ быстро убедить всех — найти евангелиста среди сотрудников. Идеально, если это будет разработчик нейросетей или генеральный директор. Этот человек должен разбираться в технологиях и обладать безусловным авторитетом в компании.
Выводы
1
Для внедрения нейросетей нужны свободные деньги. Аренда инфраструктуры, зарплата разработчиков, перестройка бизнес-процессов — огромные затраты.
2
Корпорации успешно пользуются нейронками и экономят миллиарды долларов.
3
Для успешного внедрения нейросетей мало выделить $1 млн и найти классных разработчиков. Нужно делать A/B-тесты, нанять аналитика и убедить команду пользоваться инновациями. Никто не понимает, как работают нейросети, — такова их особенность. Но результат, который даёт нейронка, экономит компаниям миллиарды — к 2030 году нейросети и искусственный интеллект принесут мировому ВВП $15,7 трлн.
