Как повысить эффективность компании: лучшие нейросети для оптимизации бизнес-процессов
Руководитель проектов в Boston Consulting Group (BCG), эксперт в организационной эффективности и проведении цифровых трансформаций в крупных компаниях Максим Солощанский рассказал, какие нейросети помогут бизнесу оптимизировать бизнес-процессы.
На чем основан ИИ
Сегодня в мире существует около пяти конкурентных больший языковых моделей (Large Language Models, LLMs). Они лежат в основе большинства сервисов и продуктов, использующих ИИ для улучшения операционной эффективности. Две наиболее популярные зарубежные модели — это GPT от Оpen AI и Claude от Anthropic, а также отечественная YandexGPT представлены ниже.
Главный залог успеха нейросети — способность вести осмысленный диалог. Эта модель обработки естественного языка использует глубокое обучение для генерации текста, аудио и изображений, понимая и продолжая текстовые запросы на человеческом языке. Используется крупнейшими компаниями для построения сервисов и продуктов на базе модели.
Как применять нейросети в бизнес-процессах
Чат-боты для поддержки клиентов
GPT используется для создания автоматизированных систем поддержки, которые отвечают на вопросы клиентов и помогают решать проблемы.
- Zendesk AI: автоматизированные боты, способные сократить объем входящих чатов для физических агентов до 80%+. Особенно успешно используется в авиалиниях (Ryanair, Azerbaijan Airlines) и технологических стартапах, где высвобождение ресурсов и оптимизация крайне важны для роста.
- Intercom: персональные ИИ-ассистенты для агентов продаж и поддержки. Позволяют увеличить эффективность агентов на 30%+ за счет предоставления ответов на клиентские вопросы в режиме реального времени. Наиболее широко используется технологическими игроками с большим количество технических вопросов (Google, Amazon, и другие).
Создание контента и копирайтинг
Искусственный интеллект помогает маркетологам и авторам создавать маркетинговые тексты, статьи, посты в соцсетях и описания товаров.
- Copy.ai: сервис для оптимизации процессов в маркетинге, в частности позволяет крупным игрокам, таким как Siemens, оптимизировать лидогенерацию, создание контента и SEO с помощью ИИ. Помогает с созданием таргетированной и распространением рекламы на цифровых площадках.
- Jasper: помощник в создании контента, имеющий доступ и анализирующий стилистику и контент всех предыдущих постов, а также рекламных кампаний.
Виртуальные ассистенты и инструменты для повышения продуктивности
GPT интегрируется в виртуальных ассистентов для помощи с планированием, управлением задачами и поиском информации.
- Otter.ai интегрируется в Zoom, Teams и другие сервисы для конференц-коллов и предоставляет транскрипцию и анализ звонков в режиме реального времени. Отдельная платформа Otter Sales позволяет оптимизировать работу командам продаж, забирая на себя административные функции (заметки со встреч, планирование календарей) и предоставляя советы команде (например, какие фразы увеличивают конверсию, как много слов паразитов было использовано).
- Claude Anthropic: продукт основан выходцами из OpenAI, многие называют его конкурентом ChatGPT. Нейросеть может генерировать текст, распознавать изображения, подходит для работы с документами и большим объемом данных. Но при схожем функционале с ChatGPT у нее есть свои преимущества. Главное — используется в различных продуктах, особенно в тех, где безопасность, этика и управляемость ИИ имеют первостепенное значение.
Возможности применения Claude:
- Автоматизация написания, проверки и внедрения кода. Технологические компании, особенно стартапы, интегрируют модели Claude и используют внешние сервисы (например, Factory AI), чтобы сэкономить сотни тысяч «человекочасов», ускорить процесс написания и внедрения кода на 20-25%.
- Облегчение поиска. Крупные компании в сферах юриспруденции, банкинга и консалтинга (включая BCG) используют нейросеть и сервисы с ней для создания сервисов для внутреннего рисерча.
- Эти модели доступны бизнесам напрямую через API или через компании, создающие готовые для использования сервисы (Jasper, Perplexity). С помощью генеративного ИИ все — от юных технологических стартапов до гигантов в банкинге и ритейле — могут создавать собственные модели и сервисы для различных целей. Например, для управления клиентским опытом; оптимизации маркетинга; планирования финансовых потоков; эффективной обработки, анализа и визуализации данных; управления персоналом и рекрутингом; написания и автоматизации кода.
YandexGPT: генеративная модель от Яндекса позволяет бизнесам решать похожие задачи, как и иностранные аналоги. Сегодня бизнесы используют модель для генерации контента, в целях улучшения клиентского опыта. Е-comm клиенты интегрируют YandexGPT и с его помощью генерят публичные ответы на отзывы клиентов на е-comm-площадках, создают описания продуктов и помогают агентам поддержки отвечать на запросы.
Какие операционные задачи оптимизируются с помощью нейросетей
Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM)
Залог успеха любой компании — это клиентоориентированность, от чего зачастую зависит успешное пребывание бизнеса на рынке. В этом контексте ИИ может выполнять качественную аналитическую функцию: анализировать взаимодействие с клиентами и предсказать их потребности и предпочтения, предоставляя персонализированные рекомендации.
- Salesforce Einstein: использует ИИ для предсказания поведения клиентов и автоматизации взаимодействия (через автоматизацию процессов, генерация библиотек данных и страниц помощи).
- Zoho CRM: ИИ помогает с анализом настроений клиентов, записывает, транскрибирует и обрабатывает разговоры с клиентами в режиме реального времени.
Анализ клиентских данных и сегментация
Искусственный интеллект может быть незаменимым помощником для маркетологов и исследователей, ведь он позволяет анализировать большие объемы данных, сегментируя клиентов по различным критериям для более точного таргетинга и улучшения обслуживания.
- SAS Customer Intelligence 360: централизует данные о клиенте, позволяя выстроить и протестировать клиентский путь с помощью genAI, а также таргетировать рекламу и маркетинг на основе анализа клиентских данных.
- Placer.ai: платформа, которая предоставляет аналитику и инсайты о поведении потребителей, основанные на данных геолокации. Предоставляет подробные данные о перемещениях и активности клиентов, что позволяет компаниям оптимизировать маркетинговые стратегии, улучшать управление недвижимостью и принимать обоснованные бизнес-решения.
Креатив, копирайтинг и реклама
Потребитель в XXI веке достаточно избалован огромным количеством потребляемой информации. Поэтому компаниям необходимо искать персонализированные подходы к каждому клиенту и предлагать уникальный контент и креатив, цепляющий внимание. Нейросети помогают маркетологам и отделам продаж оптимизировать и персонализировать как рекламные, так и маркетинговые кампании, автоматизировать рассылки и взаимодействие на основе данных о клиентах.
- Dragonfly.ai: платформа для оптимизации копирайтинга и клиентского опыта в e-commerce.
- Writesonic.ai: ИИ-сервис для создания, анализа и монетизации контента.
- Peak.ai: платформа, позволяющая анализировать и корректировать ценообразование на продукты в режиме реального времени исходя из тысяч параметров.
Автоматизация обработки данных
Нейросети способны обрабатывать большие объемы данных с высокой точностью, что снижает риск ошибок и повышает качество работы. Например, компании используют нейросети для автоматизации заполнения документов и обработки электронных писем. Это позволяет сократить время, затрачиваемое на рутинные задачи, и дает сотрудникам возможность сосредоточиться на более важных аспектах работы.
Риски и кредитная история
Доступ к ИИ открывает бизнесам новые горизонты возможностей, с точки зрения оптимизация внутренних процессов и подхода к рискам. Финансовые учреждения, в частности Т-Банк, Альфа и Сбер, используют нейросети для анализа кредитных историй клиентов, что помогает в принятии решений о выдаче кредитов. Такие системы могут быстро обрабатывать данные и предоставлять рекомендации, основываясь на анализе больших объемов информации.
Создание героев и диалогов в геймдеве
Студии создания компьютерных игр также активно используют нейросети для оптимизации ресурсов при создании игр. Уже сегодня ИИ-помощники позволяют прорисовывать графику, детализировать игровые миры и строить диалоги между героями.