ПОЛУЧИТЬ ПРЕЗЕНТАЦИЮ
Презентация и программа мероприятия
СТАТЬ ПАРТНЁРОМ
Сделайте свой вклад в развитие инновационных технологий для решения задач бизнеса
СТАТЬ ИНФОПАРТНЁРОМ
Сделайте свой вклад в развитие инновационных технологий для решения задач бизнеса
ЗАКАЗАТЬ ПРОДВИЖЕНИЕ
Закажите продвижение своего бизнеса
БЫСТРОЕ БРОНИРОВАНИЕ
Оставьте заявку на бронирование и менеджер свяжется с вами для уточнения деталей
Поставить стенд
Оставьте заявку на бронирование и менеджер свяжется с вами для уточнения деталей
Кейсы внедрения инновационных технологий
Четыре сферы, которые изменил AI: кейсы российских компаний
Было: Российские и зарубежные компании много лет искали способ увеличить продажи и снизить расходы. Кроме этого, для выполнения кропотливой работы требовались работники, которым нужно было платить заработную плату.


Стало: после внедрение в бизнес АI, владельцам бизнеса удалось минимизировать свои расходы, ускорить обработку персональных данных и повысить продажи.

Искусственный интеллект кардинально изменил четыре сферы бизнеса:

1. Финансы. Новые технологии позволяют за несколько секунд оценить платежеспособность клиента, просчитать все риски, вычислять мошенников и многое другое.

2. Умные гаджеты и робототехника. Высокие технологии в данной сфере помогают быстрее и точнее решат поставленные задачи. Широко используются нейронные сети NVIDIA.

3. Медицина. На базе "Сколтеха" и карты "Нейронет" развивается платформа "CoBrain-Аналитика". Главной целью является создание площадки для сбора, хранения, анализа и обработки медицинских данных о головном мозге в различных состояниях.

4. Промышленность. Искусственный интеллект используется для анализа, хранения информации, расчетов. Вывод: искусственный интеллект позволил ускорить обработку информации и увеличить производительность, при этом снизив размер вложений.
Nvidia показала искусственный интеллект, который может дорабатывать изображения
Проблема: Работа с изображениями – кропотливый труд, особенно если картинка повреждена. Для восстановления требуется немало усилий нескольких специалистов. А современные программы способны работать только с прямоугольными областями, располагающиеся в центре изображения.

Решение: Компания Nvidia представила искусственный интеллект, который способен восстанавливать отдельные поврежденные фрагменты изображений. Как утверждает компания, их система способна работать с изображениями любой формы вне зависимости от границ и размера. Искусственный интеллект был обучен с помощью 55 тысяч различных шаблонов. В результате machine learning самостоятельно устанавливает нахождение поврежденной части картинки и пытается понять, что должно находиться на этом месте. Инженеры обучили искусственный интеллект также рисовать мультфильмы по тексту. Одним из ярких примеров является «Флинстоуны». Вывод: работа по восстановлению изображений значительно ускорилась, а компании перестали тратить большие деньги на обучение специалистов и оплату их труда.
Робо-кейсы: внедрение систем с искусственным интеллектом. Опыт «М.Видео»
Искусственный интеллект используется многими крупными компаниям. В своих разработках его применяет и «М.Видео». Кейсом по внедрению системы поделился руководитель Digital Retail Data Science Centre в группе «М.Видео-Эльдорадо» Владимир Литвинюк. По его словам в апреле 2017 года была создана специальная группа, занимающаяся разработкой системы монетизации данных и применение machine learning с целью оптимизации продаж. Как утверждает Владимир Литвинюк, применение искусственного интеллекта возможно в различных сферах: логистика, управление персоналом, повышение доходов, снижение расходов и многое другое. Компания внедрила систему, позволяющую оценить поведение клиента в интернет – магазине и предложить ему определенные товары и аксессуары к ним. «М.Видео» не будут останавливаться на достигнутом и активно развивать технологию, внедряя ее в различные сферы своего бизнеса. Уже сегодня компания строит далеко идущие планы и работают над проектами по управлению ассортиментом, прогнозированию покупок, логическими поставками. Кроме этого, компания активно участвует в мероприятиях, направленные на создание «умных» сервисов.
Как автоматизировать работу в продуктовой рознице с помощью искусственного интеллекта и чат-бота
Проблема: продуктовая розница – одно из самых прибыльных направлений в бизнесе. Продавцам приходилось ежедневно создавать множества различных отчетов по движению товаров. В результате одна часть работников тратила много времени на заполнение бумаг, а вторая – на их изучение.

Решение: на помощь продуктовой рознице пришел искусственный интеллект. Результат превзошел все ожидания: работникам не приходится тратить время на заполнение отчетов. За них это делает система. Им требуется только ввести данные. Также для изучения результатов продаж владельцу не нужно часами изучать отчеты. Программа самостоятельно подсчитает прибыль, расход, возможные риски. Также на платформе Telegram был создан чат-робот. Он помогает покупателям найти ближайший магазин, отвечает на самые популярные вопросы и выполняет множество других операций. Их число достигает 10 тысяч в неделю. Вывод: искусственный интеллект позволяет автоматизировать рутинную работу и сократить время на общение с покупателями, заполнение отчетов.
Как искусственный интеллект в паре с человеком-экспертом помогает стартапу Stitch Fix продавать одежду почти на $1 млрд. в год
Stitch Fix в 2016 году продала одежду общей суммой 730 миллионов долларов. В следующем году общий доход увеличился до 977 миллионов. Отличие компании от подобных заключается в том, что она не навязывает своим покупателям аксессуары и одежду на основе их предпочтений. Сначала были использованы SurveyMonkey и Google Docs, которые давали покупателям рекомендации. Совершая заказ, покупатель получает коробку с пятью вещами. То, что ему понравиться, он оставляет себе, а остальное отправляет обратно. Подборки одежды и аксессуаров делает искусственный интеллект на основе анкеты и отзывов. Также главным консультантом по алгоритмам с 2012 года является Эрик Кольсон. Таким образом, покупатель получает то, что его привлекло и альтернативные варианты, которые ему могут подойти. Stitch Fix – пример новой модели бизнеса, основанного на машинном обучении. Благодаря высоким технологиям владелец значительно снизил расходы и повысил продажи. Искусственный интеллект позволяет в данном случае зарабатывать в год около 1 миллиарда долларов.
Кейс по операционному менеджменту: «Искусственный интеллект и продажа нефтепродуктов»
Проблема: просрочка дебиторской чаще решается двумя способами: поставкой после оплаты или системной работой по урегулированию уже по факту. Нефтяная компания озадачилась снижением дебиторской задолженности и предупреждением неплатежей.

Решение: была привлечена команда data scientists (это специалисты по машинному обучению и созданию специальных алгоритмов), специалисты которой выгрузили данные из SAP ERP и обнаружили множество пробелов. Затем была запущена процедура по восстановлению информации. Также были разработаны алгоритмы, которые позволяют предсказать количество неоплаченных заказов с точностью до 98%. Искусственный интеллект позволил построить финансовую модель поведения компании и применять различные стратегии. Вывод: написана процедура, позволяющая считать таргеты по общей задолженности, реализована возможность извлечения признаков контрагентов, построены срезы финансовой истории, проанализированы полученные данные и вычислены агрегированные признаки каждого контрагента. Таким образом, Big Data все чаще проникает в Operations.
Машинное обучение: искусственный интеллект помогает упорядочить хаос больших данных Идея Big Data («больших данных»)
Машинное обучение: искусственный интеллект помогает упорядочить хаос больших данных Идея Big Data («больших данных») несколько лет назад сделала настоящую революцию в IT-бизнесе. Логическим развитием всех концепций является машинное обучение. Его алгоритмы универсальны, что позволяет не привязывать их к конкретной сфере бизнеса. Алгоритмы machine learning используются для: 1. Управления активами ценных бумаг на рынке (47%). 2. Анализа больших данных (46,4%). 3. Риск-менеджмент (37,5%). 4. Кибербезопасности (35,1%). 5. Оптимизации продаж (30,4%). Кроме этого, машинное обучение позволят оптимизировать ценовую политику, спрогнозировать уровень продаж, провести анализ маркетинговых данный и многое другое. Всемирный eBay использует платформу SAP HANA, которая анализирует до 500 показателей по каждому пользователю в режиме реального времени. Это позволяет предложить каждому покупателю только подходящие товары. Машинное обучение используется в энергетике, здравоохранении, образовании, страховании, финансовом бизнесе, промышленном производстве, оптовой и розничной торговле. Это позволяет упорядочить хаос больших данных.
15 способов использования искусственного интеллекта в маркетинге
Проблема: увеличение продаж и привлечение посетителей всегда являлось первостепенной задачей для бизнеса.

Решение: искусственный интеллект играет все больше роли в бизнесе и маркетинге. Вот 15 реальных примеров:

1. Under Armour объединила свои усилия с IBM, чтобы создать революционное приложение.

2. Google использует RankBrain, что позволяет быть ему «на одной волне» с пользователями.

3. Банки применяют искусственный интеллект для предупреждения мошенничества.

4. Чат бот Майкрософта "Тау".

5. The Grid - платформа для дизайна веб-ресурсов, в основе которой лежит искусственный интеллект.

6. Формирование цен.

7. Распознавание речи. Siri, Cortana и другие личные ассистенты.

8. Таргетированная реклама.

9. Предсказывающий клиентский сервис.

10. Распознавание языка. WayBlaze.

11. Сегментирование клиентов. AgilOne.

12. Прогнозирование продаж.

13. Распознавание изображений. Google Photos, Snapchat.

14. Боты, мессенджеры.

15. Генерация контента. Платформа Wordsmith.

Вывод: искусственный интеллект прочно вошел в нашу жизнь, и помогает вести бизнес, повышать продажи и снижать расходы.
Кейс: как Uber подбирает персонал с помощью искусственного интеллекта
Проблема: ранее поиск сотрудников в Uber всегда занимал много времени, особенно если нужно нанять сразу 10, 20, 30 или более человек. Чтобы выбрать только одного, нужно потратить не менее 3 часов и провести беседу более чем с 30 соискателями.

Uber внедрили в подбор персонала технологию искусственного интеллекта, чтобы нанимать на работу большое количество людей, затрачивая при этом меньше сил. Специально разработанный сервис помог автоматизировать процессы, которые выполняют рекрутеры в процессе поиска подходящих на должность кандидатов. Это помогло на первом этапе отбора, когда необходимо провести исследование множества анкет.

Решение: благодаря платформе, соискатель в свое удобное время записывает видеоинтервью. Система самостоятельно оценивает всех возможных кандидатов при помощи особых алгоритмов. Интересно, что талантливые соискатели с интересом проходили онлайн тесты.

Вывод: Digital-технологии заменили работу сразу пяти специалистов. Благодаря искусственному интеллекту теперь Uber может позволить себе более доскональное собеседование на последнем этапе.
Кейс: опыт российских брендов в использовании искусственного интеллекта
Проблема: такие популярные бренды, как МТС, «Сбербанк», Мегафон и другие используют в своем бизнесе искусственный интеллект, который позволяет им автоматизировать множество функций. До того, как были созданы специальные программы, компаниям нужно было набирать команду людей, обучать их, выплачивать заработную плату.

Решение: внедрения новых технологий позволили создать множество разнообразных программ, основой которых является искусственный интеллект. Именно они помогают потребителям определяться с выбором продукта, покупать через интернет товары, заказывать услуги. Кроме этого, они позволяют автоматизировать работу с персональными данными, собирать рекомендации для потребителей. Например, компания «Оптимальное движение» создало программу odgAssist, охватывающую деятельность фармацевтических компаний. Она позволяет контролировать качество продукции.

Также искусственный интеллект использует и «Сбербанк». Их программа позволяет обслуживать клиентов в колл-центрах, повысить производительность сотрудников, исключить мошенничества и рекомендовать персональные предложения клиентам.
Кейс: как искусственный интеллект работает на бренды
Было: бренды всегда ориентировались на определенные категории потребителей. На них работало множество работников, которые обеспечивали функционирования многих систем, отвечали на вопросы потребителей, консультировали и помогали подобрать подходящий товар.

Стало: Сегодня на помощь известным брендам, таким как МТС, Мегафон, Twitter, Rocket Fuel, Facebook и другие используют высокие технологии.

К примеру, Facebook запустил Siri. Это консультант для потребителей, который со временем был интегрирован в мессенджер.

IBM применяет сверхкомпьютер Watson. После недавнего заключения договора с Twitter Ватсон будет анализировать тон твитов их эмоции. Это позволит создавать более интересные твиты и увеличить число читателей.

МТС, Мегафон и другие крупные компании используют искусственный интеллект для обработки персональных данных пользователей, подбора индивидуальных рекомендаций для потребителей.

Вывод: Таким образом, высокие технологии позволяют ускорить работу по обработке и проверке данных, найти индивидуальный подход к каждому пользователю, снизить расходы и повысить доходы.
Кейс: Искусственный интеллект (AI) в маркетинге (6 примеров)
Искусственный интеллект (AI) давно стал частью жизни человечества. Благодаря ему мы отдыхаем, учимся, делаем покупки, работаем. Как же работает искусственный интеллект в маркетинге:

1. Построение сайтов. Самым ярким примером является робот-помощница Молли, созданная сервисом The Grid.

2. Создание контента. Крупные издатели и медиа применяют такие сервисы как Wordsmith и Quill.

3. Рекомендации контента. Искусственный интеллект анализирует предпочтения читателей и на основе этого предлагает контент. Популярны Ватсон, Яндекс.

4. Поисковики. Это тоже искусственный интеллект, который знает, что хотят пользователи сегодня и завтра.

5. Маркетинговая автоматизация. Одним из подобных приложений считается Boomtrain. Он анализирует предпочтения покупателей и высылает актуальные предложения.

6. Соцсети. Миллионы людей общаются в социальных сетях. Там также используется искусственный интеллект, который позволяет показывать пользователям только качественный контент.

Также искусственный интеллект (AI) используется в играх с изображениями, рекламе и чат-ботах.
Искусственный интеллект и большие данные – кейсы применения в России
Сергей Негодяев, управляющий инвестиционным портфелем ФРИИ, рассказал, в каких отраслях следует ждать использование технологий искусственного интеллекта:

1. Оптимизация процессов в операционной деятельности: снижение расходов, автоматизация и увеличение прибыли.

В этом сегменте будут использованы такие кейсы, как математическое моделирование, автоматизация процессом и системы видеоаналитики. Это позволит увеличить продажи, тем самым повысить прибыль. Также искусственный интеллект заменить несколько сотен рабочих, благодаря чему владельцы бизнесов сократят свои расходы в несколько раз.

2. Продажи и маркетинг нового поколения: анализ тех факторов, которые оказывают влияние на поведения людей и формируют модель продаж.

В этом сегменте панируется использование таких кейсов, как выявление поведенческих паттенров, рекомендательные системы и оптимизация продаж.

Нововведения коснутся кибербезопасность и телеком.
Кейс: как искусственный интеллект помогает в бизнесе
До того, как в бизнес и жизнь человека вошли новые технологии, в том числе и искусственный интеллект, каждый бизнесмен рассчитывал только на свои силы.

Сегодня на помощь начинающим и продвинутым бизнесменам приходит искусственный интеллект. Он используется в первую очередь в финансовой отрасли. Машинное обучение позволяет снизить риски, спрогнозировать, проверить потенциальных заемщиков и снизить риски.

Искусственный интеллект широко применяется и страховании. Специальные программы отвечают за документацию, обработки данных, распределения страховых выплат и борьбы с мошенничеством.

Машинное обучения используется также промышленности. Так, например, в металлургическом комбинате города Магнитогорска программы позволяют точно рассчитать количество сырья. Окупаемость проекта в данном случае составляет от 6 до 9 месяцев.

Все используемые программы, в основе которых лежит искусственный интеллект, рассчитаны на получение прибыли и снижения расходов.
Кейс: Adidas представила кроссовки AM4NYC, созданные с использованием искусственного интеллекта
Было: Создатели спортивной одежды и обуви делают все возможное, чтобы спортсменам было удобно и комфортно. Кроме этого, качественный кроссовки способны минимизировать риск травмирования.

Стало: сегодня жители Нью-Йорка могут приобрести кроссовки от Адидас, созданный при помощи искусственного интеллекта.

По результатам исследований было установлено, что идеальная обувь для Нью-Йорка должна быть с усиленной передней частью стопы. Эти данные собирали с датчиков, установленных на обуви спортсменов.

На сайте Адидас новые кроссовки AM4NYC появились уже 27 апреля этого года. Стоимость одной пары составляет около 200 долларов. По словам компании, линейка спортивной обуви будет расширена на такие города как Париж и Амстердам. При этом будут применяться иные материалы и структура, как кроссовки AM4LDN, созданные для жителей Лондона.

Вывод: Адидас создали идеальную обувь для спортсменов с помощью искусственного интеллекта. Программа просчитала все возможные варианты и выделила определенные критерии, которым должна соответствовать обувь.
Кейс Goodork: как магазин товаров для хобби сочетает искусственный интеллект и человеческий подход
Проблема: Владельцы интернет - магазинов всегда задавились вопросом, как увеличить продажи и снизить вложения. А вот Goodork активно использует методологию Customer Success, в результате чего каждый посетитель чувствует себя комфортно.

Решение: Применение искусственного интеллекта позволило создать сайт, где посетитель не видит ни чего лишнего, все кнопки расположены достаточно удобно, а акции ненавязчивы.

Популярность сайта увеличилась не только за счет удобства расположения кнопок. Главным преимуществом является наличие более 100 разнообразных сегментов. Искусственный интеллект сортирует покупателей в различные сегменты по частоте покупок, региону, наличию в корзине большого количества товаров и по множеству других критериев.

Также система делает ненавязчивые рассылки. По статистике, из 101 человека ее открыли 88, а 21 человек сделал покупки.

Вывод: конверсия в начале работы магазина в 2013 году составляла 0,68%. После введения методологии Customer Success она планомерно выросла до 2,1%.

Эффективность Convead на сегодняшний день составляет около 45-50%.
Искусственный интеллект в маркетинге: начало новой эпохи
Было: бизнес для многих стал началом новой жизни. Но современный маркетинг не стоит на месте и бизнесменам приходится придумывать что-то новое, сокращать свои расходы и увеличивать продажи. Это обусловлено большой конкуренцией в любых сферах.

Стало: искусственный интеллект позволил создавать все новые и новые алгоритмы, которые помогают просчитывать риски, выявлять мошенников, привлекать новых покупателей и многое другое.

В американском зоопарке Point Defiance стали использовать аналитику от Ватсона. Результаты превзошли все ожидания: продажи выросли на 700%, на 10% сократились траты на персонал. Система подсчитывает количество посетителей ежедневно, анализирует соцсети и многое другое.

Система Watson используется с успехом во многих сферах.

Вывод: искусственный интеллект – будущее бизнеса. Но он способен выполнять простые функции, такие как анализ, подсчет, хранение данных. А вот искусственные личности, способные заменить работу множества человек, скорее всего не будут созданы никогда.
Как искусственный интеллект работает в e-commerce?
Развитие искусственного интеллекта происходило в три этапа:
1. Искусственный интеллект – artificial intelligence (1950-е). Больше напоминает программу, адаптирующуюся к различным действиям.
2. Обучение машин – machine learning (1980-е). Компьютеры работают уже на основе созданных алгоритмов.
3. Глубокое обучение – deep learning (2010-е). Компьютеры подражают человеческому мышлению.

Последний этап развития способствовал развитию e-commerce. Теперь машина способна не только проводить анализ данных, но и угадывать потребности клиента.

Искусственный интеллект используется такими компаниями, как eBay, Target, Pinterest. Google также представил проект Duplex. Они добились естественного общения между человеком и компьютером.

Компания Gartner предсказала, что в 2018 году около 20% бизнес-контента будет создаваться при помощи компьютера. Сегодня компании и ecommerce активно включают искусственный интеллект в свои стратегии контент-маркетинга. Например, the Washington Post использовала технологии, чтобы заменить работников при создании спортивных новостей, которыми интересовался узкий круг людей с разных регионов.
ЕСТЬ ВОПРОСЫ? ЗАДАЙТЕ ИХ НАМ