Нейросети в бизнесе: как избавиться от рутины и повысить эффективность сотрудников.

Приветствуем, друзья!

Сегодня мы поговорим о том, как использование нейросетей может стать настоящим двигателем для бизнеса, освободив сотрудников от рутинных задач и ускорив работу. Разберем самые интересные виды AI, рассмотрим их цели, задачи, возможности, а также преимущества и недостатки каждого вида нейросети.

Какие бизнес-процессы можно оптимизировать

Все задачи, которые нужны для ведения бизнеса и его поддержки в нише, можно условно разделить на те, которые способен выполнить компьютер (читайте — нейросеть), которые должен делать человек. Порядка 80% всей работы делается через терминалы, ноутбуки, кассы и иные устройства, подключенные к глобальной сети. В числе подобных задач:

· Управление персоналом (найм, обучение, мотивация, награждение и прочее);

· Маркетинг (планирование, реализация и контроль рекламных стратегий);

· Продажи (от привлечения клиентов до заключения сделок и последующего обслуживания);

· Процесс закупок и снабжения (полный цикл от мониторинга остатков до закупа);

· Финансовый учет (анализ финансовых операций, бюджетирование);

· Техническая поддержка клиентов (обработка запросов, решение текущих проблем);

· Оптимизация сайтов, управление информационной инфраструктурой (создание контента, обеспечение безопасности данных).

Эти и многие другие бизнес-процессы легко передать на аутсорсинг различным видам OpenAI, что поможет разгрузить сотрудников, сократить штат и оптимизировать расходы на человеческие ресурсы.

Как нейросети могут помочь в оптимизации бизнеса

Количество AI растет буквально каждый день, одновременно они улучшают качество своей работы. Чтобы получить доступ к наиболее продвинутому программному обеспечению, пользователь должен купить подписку. Однако и бесплатные варианты, как ChatGPT 3 способны на многое, если их правильно настроить. Рассмотрим, какие интересные AI и инструменты можно привлечь к работе для упрощения ведения бизнеса:

· Content-Based Filtering или Neural Collaborative Filtering. Этот софт использует алгоритмы машинного обучения для предсказания предпочтений пользователя на основе его истории и контента. С его помощью повышается персонализация выдачи рекламных объявлений, что решает проблемы с холодным стартом в маркетинге.

· Google’s Dialogflow или Microsoft’s Azure Bot Service. По функционалу схожи с GPT-3, нужны для обработки голоса и предоставления ответов на запросы пользователей. Могут автоматизировать процессы обслуживания и технической поддержки клиентов. Из минусов здесь отмечается ограниченность AI в понимании контекста, сложные запросы часто вызывают ошибки.

· Neural Networks for Fraud Detection. Антифрод-система на базе AI нужна для выявления аномалий и необычных паттернов в финансовых транзакциях. Будет крайне полезна не только для банков, но и в ИМ, а также на любых сайтах, где предусмотрена покупка товаров или услуг.

В зависимости от направления бизнеса, вам могут быть полезны AI для прогнозирования будущих трендов и спроса на основе статистических данных (Long Short-Term Memory), генеративные модели для создания контента (GPT, DALL-E и иные).

Чем можно воспользоваться уже сейчас – полезные ссылки!

Перед интеграцией нейросетей в ваш рабочие процессы, важно убедиться, что ИИ действительно подходит для ваших целей. Выбирайте проверенные варианты и тестируйте сервисы с помощью демо-версий, чтобы убедиться в их эффективности. Что стоит подключить уже в начале 2024 года:

1. DataRobot – гигант в мире машинного обучения. Платформа помогает обрабатывать огромные объемы данных и делать прогнозы с невероятной точностью. Инструмент освободит вашу команду от десятков повседневных задач, связанных с анализом данных и принятием решений.
2. ChatGPT – помогает генерировать контент, быстро находит нужную информацию, станет союзником в общении с клиентами. Этот сервис способен не только оперативно реагировать на запросы, но и адаптироваться под стиль общения аудитории. Если вам нужен бот для ответов на частые вопросы ЦА – это ваша нейросеть.
3. Google Cloud AI Platform – целый сборник инструментов для анализа данных. Может автоматизировать процессы обработки сведений из БД, выявления закономерностей и прогнозирования. В целом немного похож на DataRobot, но дешевле и проще.
4. IBM Watson – весьма полезный инструмент. Сервис способен обрабатывать текст, изображения и звук, что делает его универсальным ресурсом для распознавания образов. Это может быть полезно при анализе отзывов клиентов или мониторинге общественного мнения.

Один из нюансов – при взаимодействии с ИИ лучше использовать английский язык. Во всех AI, перечисленных выше, есть версии для русскоговорящего контингента, но при переводе возможно искажение данных.

Какими нейросетями вы уже пользуетесь и как они помогают вам справляться с работой? Ждем ваши ответы в комментариях!