В текущих экономических реалиях цифровая трансформация актуальна как для коммерческих, так и для государственных организаций. Автоматизация стандартных бизнес-процессов напрямую влияет на скорость принятия решений, эффективность взаимодействия с контрагентами и качество оказываемых услуг. Однако, чтобы добиться быстрых результатов в данном направлении (особенно предприятиям со сложной организационной структурой), стандартных инструментов цифровизации может оказаться недостаточно. В этом случае на помощь приходят AI-модели, основанные на принципах машинного обучения. Применение AI в решении бизнес-задач Artificial Intelligence (AI) — это компьютерная система, способная имитировать человеческое мышление: понимать вопросы, анализировать информацию, обучаться на полученном опыте, принимать решения и даже помогать в создании прогнозов на ближайшее время и долгосрочную перспективу. В отличие от традиционных методов программирования, алгоритмы искусственного интеллекта можно обучать на основе масштабной выборки данных (Big Data). Такие технологии позволяют не только обрабатывать большие объемы информации, но и находить в них скрытые закономерности, а также оптимизировать рутинные задачи любого типа. С помощью разработок на базе AI-моделей государственные учреждения могут анализировать запросы граждан и предугадывать потребности в социальных услугах. Частные компании, в свою очередь, используют ИИ для персонализации предложений, управления цепочками поставок и повышения клиентского опыта. Например, в финансовом секторе экономики применение алгоритмов AI позволяет оценить кредитоспособность клиентов через предиктивный скоринг. В ритейле используются рекомендательные системы с технологиями машинного обучения, которые увеличивают средний чек за счет анализа предпочтений покупателей. А в области кибербезопасности искусственный интеллект внедряют в ПО, предназначенное для автоматизации обработки обращений граждан, аутентификации заявителей по биометрическим данным, а также анализа и распознавания вредоносных программ. При этом AI-системы способны не просто работать с поставленными задачами, но и обучаться на полученных результатах. Особенности работы ML-модели Machine Learning (ML) — это модель искусственного интеллекта, которая после создания не требует привлечения программистов для описания алгоритмов решения конкретных задач. Вместо этого система опирается в работе на принципы машинного обучения. Другими словами, ML-модель ищет паттерны в предоставленной информации и самостоятельно строит прогнозы. Разработка моделей машинного обучения основывается на трех основополагающих принципах: Изучение и интерпретация данных. Чем больше информации для обучения и выше ее качество, тем релевантнее будут результаты работы AI-модели. Итеративность операций. Многократное повторение типовых задач с последующей оценкой результатов позволяет ML-модели улучшать собственные алгоритмы после каждого цикла. Адаптивность системы. Модель машинного обучения способна корректировать параметры своей работы в ответ на изменение входных данных. Чтобы система, в создании которой используется AI, корректно интерпретировала входящие задачи, безошибочно выстраивала взаимосвязи между отдельными элементами Big Data и выдавала предсказуемый результат, необходимо тщательно подходить к выбору алгоритма обработки информации. Исходя из вышесказанного, принято выделять следующие способы машинного обучения: С учителем. Алгоритм обучается на размеченных пользователем данных. Анализ заранее подготовленного датасета позволяет ИИ выявить общие принципы и самостоятельно интерпретировать новую информацию. Без учителя. ML-модель ищет паттерны в неразмеченных данных. Обычно такой подход применяется к большому объему разрозненной информации, которую затруднительно классифицировать вручную. С подкреплением. «Компьютер» учится находить решение поставленных задач в динамичной среде. Например, это может быть симуляция, в которой системе выдаются общие правила поведения и предусмотрено виртуальное «вознаграждение» за правильные действия. Глубинное обучение. ML-модель использует нейросети для работы со сложными данными, прежде всего — медиафайлами. В этом случае информация группируется по «слоям», к которым система обращается при последующих анализах. Таким образом, при выборе подхода к созданию и обучению искусственного интеллекта необходимо исходить из типа и объема исходных данных, а также степени вовлеченности специалиста в процесс. Какие задачи можно решать, используя машинное обучение Принято считать, что все многообразие задач, которые решаются за счет ML-моделей, можно объединить в четыре группы: Классификация. IT-решение, при разработке которого использовались алгоритмы машинного обучения, способно распределять объекты по заданным категориям (например, выявлять по тону и набору ключевых фраз претензии среди аудиосообщений). Регрессия. Работа ML-модели позволяет выявить зависимость отдельных показателей от ряда сопутствующих факторов и на основе этого предсказать изменения числовых значений (к примеру, дать прогноз стоимости акций). Кластеризация. Автоматическое группирование объектов по схожим признакам в случаях, когда критерии отбора не заданы. Например, благодаря алгоритмам машинного обучения система сможет сегментировать клиентов для персонализации маркетинговых активностей. Уменьшение размерности. ML-модели способны снижать нагрузку на вычислительные ресурсы за счет сокращения числа анализируемых признаков без потери смысла (к примеру, не требуется анализировать каждый пиксель, чтобы выявить ч/б изображение). Каждая из этих задач решает конкретные проблемы: от оптимизации бизнес-процессов до повышения точности прогнозов. Соответственно, машинное обучение является инструментом, превращающим разрозненные данные в единый файл, который можно использовать в аналитической работе. Например, ML решает такие рутинные для бизнеса задачи, как определение категории заявки, прогнозирование бюджета проекта и других числовых значений, а также сегментирование клиентов по поведению. Преимущества внедрения ML на примере моделей BPMSoft Разработка моделей машинного обучения (ML) и применение AI в автоматизации CRM и внутренних бизнес-процессов требуют соответствующей технологической базы, глубоких знаний в области ИИ и опыта внедрения подобных решений. Всем этим критериям отвечают разработчики российской low-code платформы BPMSoft. Созданные на ее базе ML-модели включены в реестр российского ПО, что позволяет использовать их не только частным, но и государственным организациям, а также компаниям с госучастием. Решения BPMSoft, в которых используются алгоритмы машинного обучения, обладают гибкими настройками, позволяющими адаптировать их под любую ИТ-инфраструктуру. В частности, на базе платформы создан модуль Предиктивная аналитика, который включает следующие базовые ML-модели: Рекомендательные системы. ML-модель обеспечивает персонализацию предложений на основе истории взаимодействий с контрагентами. Предиктивный скоринг. Модель машинного обучения для оценки перспективности лидов на основании актуальных и архивных данных. Прогнозирование справочного поля. Позволяет настроить автозаполнение заданных областей, а также просчитать, насколько полученное обращение является приоритетным относительно остальных. Прогнозирование числового поля. ML-модель способна предоставить прогноз о бюджете сделки на основе данных, относящихся к контрагенту (численности сотрудников, сфере деятельности и т. п.). Информация формируется в числовом выражении. Поиск схожих текстов. Производит анализ пула данных для быстрого формирования тематических подборок (к примеру, вариантов решения по типовому заявлению на основании ответов на предыдущие обращения). Кроме базовых ML-систем, платформа позволяет создавать настраиваемые модели на основе внутренних данных сервиса BPMSoft. Например, AI-поиск по базе знаний автоматически извлекает информацию из документов и генерирует краткие выжимки, экономя время сотрудников. А модель прогнозирования оттока анализирует поведение клиентов и заранее сигнализирует о рисках, позволяя бизнесу удерживать аудиторию. Эти и другие инструменты ИИ работают как с историческими, так и с текущими данными, повышая точность прогнозов и снижая операционные издержки. Внедрение AI и ML — стратегический шаг для оптимизации бизнеса. Платформа BPMSoft доказывает, что даже сложные технологии могут быть доступны благодаря low-code инструментам и готовым решениям. Чтобы изучить подробную информацию о возможностях и преимуществах настроенных моделей машинного обучения модуля Предиктивная аналитика, посетите соответствующую страницу в каталоге приложений.