ICL Services
Задать вопрос экспертам 8-800-333-98-70
Новости
30 Января 2019
Новости

Как цифровые технологии меняют любой бизнес

Технологии искусственного интеллекта всегда вызывают бурные дискуссии, а к 2020 году, по прогнозам CNews, рынок искусственного интеллекта и машинного обучения в России достигнет отметки в 28 млрд рублей. О том, зачем компании используют искусственный интеллект, и к чему это приведет, мы поговорили с руководителем digital-направления компании ICL Services Дмитрием Каштановым.

– Дмитрий, как сегодня обстоят дела с цифровыми технологиями в России? Какие пользуются большим спросом?

– Если технологии digital разложить по четырем направлениям – Social, Mobile, Analytics и Cloud, то на первом месте по распространённости будут мобильные технологии, то есть Mobile, затем социальные – Social, далее аналитика и облачные вычисления – Analytics и Cloud. При этом очевидно, что от внедрения технологий Analytics, таких как Business Intelligence (бизнес-аналитика – прим.ред.), машинное обучение и обработка больших данных, бизнес видит заметно больший потенциал, поэтому спрос на них растёт, и по мере успеха в новых прикладных областях будет расти всё с большей скоростью.


– Что включает понятие Machine Learning?

– Простыми словами, машинное обучение – это технологии, позволяющие компьютерам находить правдоподобные математические закономерности в массиве данных, после чего использовать эти закономерности для предсказывания результатов для новых случаев.

Широко распространенными примерами прикладного применения машинного обучения являются определение спама в почте и рекомендаций товаров, фильмов на соответствующих сайтах. Машинное обучение также используется для распознавания изображений, рукописного текста, диагностики заболеваний.

– За технологиями сложно угнаться… Каким компаниям уже сейчас пора задумываться об использовании машинного обучения?

– Если у компании есть успешно внедрённые ERP и Business Intelligence решения, то они просто обязаны пробовать дополнительно монетизировать накопленные данные с помощью технологий машинного обучения. А торговые компании с его помощью могут делать более эффективные рекомендации и промо-акции, как массовые, так и персональные для повышения конверсии.

– С чего начать внедрение digital в компаниях?

– Полезным шагом будет повышение осведомлённости о возможностях цифровых технологий у ключевого персонала компании. Возможно, некоторые из них увлекутся новыми методами и смогут выступить в роли лидеров диджитализации.

Непременно, стоит изучить опыт и успехи других компаний от применения digital, так как проще всего начинать с внедрения проверенных рецептов. При этом надо не бояться экспериментировать для максимальной отдачи от новых технологий. Для этого стоит использовать наработки из подходов к апробации гипотез и проведению контролируемых испытаний.

– Что мешает повсеместному применению искусственного интеллекта?

С одной стороны, массовому потребительскому и бизнес-применению мешает уровень развития цифровых технологий. С другой стороны, этому препятствуют завышенные ожидания от подобного рода технологий. Зачастую от ИИ ожидают general activity intelligence, то есть общей интеллектуальности, которая выражается в возможности отвечать на любые вопросы. Но если найти определенную нишу и сузить задачу, то ИИ принесет отличный эффект.

– Какими проектами занимается ваша команда?

– Мы занимаемся проектами по автоматизации деятельности служб ИТ-поддержки с помощью машинного обучения. Такая автоматическая классификация и назначение обращений в ИТ-поддержку выражается в сокращении сроков устранения инцидентов и исполнения запросов на обслуживание.

С помощью ИИ мы определяем к какому виду или классу относится та или иная заявка, какого рода проблемы она затрагивает. После получения этой информации робот направляет заявку на нужную группу специалистов. Также с помощью робота мы исследуем зависимости производительности инженеров от таких параметров как опыт и количество проектов, в которые инженер вовлечен в один и тот же период, чтобы прогнозировать производительность команд и лучше планировать нагрузку.

Тем самым мы экономим затраты на ручной труд, высвобождая квалифицированных инженеров на задачи развития бизнеса, а заявки при этом решаются быстрее и простой пользователя минимален.

Такие роботы для автоматизации заявок внедрены как у нескольких наших российских и зарубежных заказчиков, так и в нашей собственной ИТ-службе. В среднем сейчас робот решает около 15% заявок.

Также мы работаем над проектами в области компьютерного зрения. Digital-решение для крупного и среднего ритейла позволяет автоматизировать продажу отдельных групп товаров, которые продаются по возрастному ограничению на кассах самообслуживания. То есть технология Computer-vision (компьютерное зрение – прим. ред.) определяет возраст покупателя по его лицу.

– А какие выгоды получает бизнес от диджитал-технологий?

– В качестве основных примеров пользы от таких технологий я бы привёл сокращение времени на достижение результатов для компании. Выгоды будут выражаться в повышении производительности сотрудников и удовлетворённости клиентов. При этом это должно сопровождаться снижением использования ручных операций и личных взаимодействий, что, помимо сокращения задержек, приведёт к сокращению себестоимости.

Также внедрение инноваций в бизнес-процессы повышают их эффективность и позволяют их трансформировать в новые подходы и новые бизнес-модели. Бизнес-процессы качественно улучшаются, но появление новых направлений совсем необязательно.

ИИ выполняет работу за людей. Например, работа агента первой линии поддержки может полностью заменяться роботом, который лучше справляется с пиковыми нагрузками, то есть при росте числа заявок не требуются дополнительные ресурсы. Исключая переработки — мы экономим ресурсы. Приведу пример, у одного немецкого заказчика мы внедряли ИИ для услуги управления приложениями. В общей сложности с помощью нашего решения, заказчику за год удалось сэкономить около 1000 рабочих часов сотрудников. Конечно, ИИ не единственный компонент, мы делаем комплексные решения, нужен правильный набор технологий. Но так или иначе все это основывается на правильном использовании данных: планирование, предсказывание, выбор исполнителей и нагрузки.

– Какая квалификация должна быть у специалистов, которые занимаются цифровыми технологиями?

– Хорошая математическая подготовка, аналитические способности, опыт работы с данными и их визуализацией, а также навыки программирования. Большим плюсом будут знания и опыт в предметной области.

– Как и где этому можно научиться?

– В ведущих вузах преподаются специальные программы по digital-технологиям, таким как машинное обучение, Интернет вещей, робототехника. Для тех, кто учится на других специальностях и хочет повысить свои компетенции в этих областях, или тех, кто уже работает, существуют отличная возможность обучиться этому в интернете. Единственное ограничение – ваше свободное время и желание.

– К себе в команду набираете?

– В нашей компании есть два крупных направления по цифровизации. По направлению «Цифровые платформы» мы набираем специалистов по большим данным, Интернету вещей и облачным вычислениям. По направлению «Разработка прикладных цифровых решений» на данный момент мы уже набрали команду, но в скором времени планируем открыть вакансии по машинному обучению, компьютерному зрению и IoT. Пишите нам!

– Каковы перспективы внедрения ИИ в корпоративном секторе России в ближайшие пять лет? Ваш прогноз.

Все зависит от степени развития технологий и когда они станут доступными и упакованными. Отдельные элементы машинного обучения и ИИ уже представлены на рынке. Например, технологии по автоматизации чат-ботов от компании Microsoft. Правда, такие веб-сервисы пока не предоставляются на русском языке. Но если таких сервисов будет больше, то и перспектив внедрения решений по искусственному интеллекту будет больше.

Так что надеюсь, что уже через 5 лет, например, при звонке в нужную компанию мы будем разговаривать сначала с роботами, а только потом с людьми. Или только с роботами.

21 февраля 2019 года в Москве CNews проводит конференцию «Искусственный интеллект 2019», где Дмитрий Каштанов выступит с докладом на тему: «Как собрать действительно полезное ML-решение, если данные несовершенны».  На мероприятии вы сможете лично обсудить с Дмитрием тему машинного обучения и получить конкультацию.  Или напишите вопрос нам на почту и наш эксперт ответит на него. 

Поделиться:

Новости по теме

    Свяжитесь с нами

    Контакты Пресс-службы
    Телефон 8 (800) 333-98-70

    pr@icl-services.com

    Будьте в курсе новостей

    Подпишитесь на рассылку и будьте в курсе наших последних новостей

    Подписаться на рассылку
    Адрес подписки успешно добавлен! Ok
    Читайте нас на
    На сайтах icl-services.com используются cookie-файлы. Оставаясь на сайте, вы даете свое согласие на использование нами cookie-файлов. Если, прочитав данное сообщение, вы не согласны, просим вас покинуть сайт.