Бизнес-дискуссия «Цифровая трансформация бизнеса: IT и искусственный интеллект»

ИИ в помощь бизнесу

Применение искусственного интеллекта набирает обороты в разных областях. Конкуренция приводит к тому, что компании стремятся оказать качественный и оперативный сервис, в чем и помогает ИИ. Он используется для автоматизации процессов, анализа данных, прогнозирования и принятия решений. С помощью ИИ организации оптимизируют процессы, снижают затраты и повышают эффективность. Как используются голосовые роботы в бизнесе и какие задачи они помогают решить? Как обстоит ситуация с импортозамещением в сфере ИИ? Какие риски и ограничения существуют?. Эти и другие вопросы обсудили эксперты и участники бизнес-дискуссии «Цифровая трансформация бизнеса: IT и искусственный интеллект». Мероприятие, организованное издательским домом «Коммерсантъ», прошло 25 сентября в Самаре.

Бизнес-дискуссия прошла под модераторством Ивана Бочкарева, руководитель отдела ИБ ГК «Аксус». «В России пользователями технологий искусственного интеллекта являются крупный ритейл, банковская отрасль, в которой исторически сложилась крупная конкуренция и у которой есть финансовые возможности для внедрения сложных инструментов. Сегодня хотелось бы поговорить о применении искусственного интеллекта в других областях. Как происходит импортозамещение, какие трансформации происходят, как бизнес-процессы подстраиваются под внедрение искусственного интеллекта. Сегодня с нашими экспертами мы будем говорить именно об этом», — резюмировал Иван Бочкарев.

Эксперт по внедрению цифровых решений в компании «МегаФон» Василь Юлуев выступил с темой «Голосовой робот для бизнеса и государственных структур». Он рассказал о том, какие возможности есть у голосовых роботов, какие типовые задачи можно оптимизировать с помощью цифрового помощника и привел примеры уже реализованных кейсов.

«С развитием интеллектуальных технологий привычные сервисы — голосовые вызовы, видеозвонки и чаты — становятся все более универсальными, автоматизированными и ориентированными на решение бизнес-задач. Они помогают повысить качество обслуживания, увеличить продажи, сократить расходы и автоматизировать рутинные процессы. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) помогает автоматизировать большую часть запросов: 20% обрабатывается оператором, 80% — ИИ. Мы предлагаем следующие технологии для клиентов: корпоративная АТС объединяет технологии для эффективной коммуникации, номер 8-800 создает многоканальную линию для клиентов, голосовой робот автоматизирует рутинные процессы и увеличивает объем обработанных запросов, а также „Визитка“ повышает конверсию звонков», — рассказал Василь Юлуев.

Эксперт также отмечает, что голосовой робот обладает естественной речью. За логику отвечает NLU* движок — платформа потокового распознавания речи. Робот понимает запрос или вопрос клиентов в зависимости от контекста, умеет реагировать на перебивание, обладает быстрой реакцией на ответ».

«Какие же типовые задачи может решать голосовой робот? Он может быть секретарем — отвечать и распределять входящие звонки. Один из самых популярных роботов — робот для отдела продаж и маркетинга. Он информирует о предложении, назначает встречи в офисе и проводит опросы. Робот-помощник для сотрудников отвечает на вопросы по внутренней горячей линии, регистрирует обращения. Робот для отдела HR** проводит интервью и управляет расписанием. Робот–финансовый помощник напоминает о задолженности и консультирует по вопросам оплаты. Логистический ассистент может согласовать доставку.

Перейдем к реализованным кейсам. Авиакомпания обратилась с проблемой большого количества звонков, с которыми не справляются сотрудники. Наше решение включало внедрение голосового робота-консультанта и настройку интеграции с программным обеспечением клиента. В результате робот самостоятельно обрабатывает 60% звонков, время обработки запросов существенно сократилось, а качество обслуживания пассажиров заметно улучшилось. В другом кейсе перед нами стояла задача помочь застройщику увеличить продажи в новом жилом комплексе через привлечение клиентов. Мы провели анализ целевой аудитории, выделив потенциальных клиентов на основании интересов абонентов к определенным услугам. Для проекта был подготовлен сценарий робота „Информирование“. По итогу конверсия от общего прозвона в перевод на оператора достигла 16%, сотрудники работают только с теплыми лидами. Для МФЦ мы разработали и внедрили робота на входящую линию, который работает 24/7 и полностью исключает пропущенные звонки. 68% звонков отрабатывается им», — делится Василь Юлуев.

Владимир Велич, коммерческий директор BolapanSoft, Аккредитованный центр компетенций АО «СиСофт Девелопмент» (входит в ГК «СиСофт») рассказал об особенностях внедрения ИИ и импортозамещения ПО в сегменте проектирования. «Вне BIM*** ИИ чаще всего пока используется как личный ассистент и не масштабируется на массовые задачи, потому что требуется критическое отношение для проверки результатов. Но иногда не нужно качественно на 100%, а нужно быстрее. Поэтому есть первые успехи и неудачи. В проектировании и BIM ИИ тоже пока чаще всего используется как личный инструмент. Пока искусственный интеллект лишь обучается, но делает это он очень быстро. Пока этот „студент“ становится большим „ученым“, мы должны научиться с ним взаимодействовать, использовать его как инструмент», — обращает внимание Владимир Велич.

«Приведу несколько кейсов в проектировании, признанных успешными. К ним относятся классификация 3d-моделей, перевод из 2d в 3d (есть ошибки, но скорость растет существенно). Очень точно и быстро происходит расчет коммерческих предложений на проектирование, быстро происходит генерация рендеров архитекторами для разного времени дня и года. Есть и неуспешные кейсы, среди которых автоматизация проектирования. Много времени уходит на промты, проверки, кодить самому быстрее. Также в законах много противоречий. Региональные нормы часто противоречат федеральным. ИИ пока сложно этому научить. Вывод такой, что контроль и принятие решения остается за человеком, но ИИ существенно ускоряет принятие решения», — отмечает коммерческий директор BolapanSoft Владимир Велич. — «Есть узкоспециализированные нейронки, которые быстрее работают и требуют меньше ресурсов (мощности). Но для их обучения нужны большие дата-сеты, которых чаще всего нет в проектировании и стройке. LLM-ки**** последних версий являются мультиэкспертными. Они дольше думают и требуют больше ресурсов. Но с ними можно работать».

Кроме этого, Владимир Велич рассказал о ситуации с импортозамещением. «Санкции и помощь государства ускорили процесс импортозамещения в проектировании. Процесс ресурсоемкий, поэтому наше ПО имеет модульную структуру. Сквозное проектирование — модель переходит из одного этапа ЖЦ в другой без трансформации. Наше ПО настроено на Росстандарты. Это коробочные решения, не требуют долгого внедрения. После создания информационной модели с параметрическими объектами выпуск строительной документации происходит одной кнопкой. Имеются встроенные библиотеки материалов и изделий, что не часто бывает у зарубежных продуктов», — говорит коммерческий директор BolapanSoft.

Руководитель макрорегиона Поволжье MANGO OFFICE Павел Аристов рассказал об искусственном интеллекте в действии и поделился реальными кейсами оптимизации бизнес-процессов. «Рынок ИИ в РФ в 2025 году достигнет 1,45 млрд $. В ТОР-5 компаний РФ в ИИ входят „Яндекс“, „Сбер“, „Т-Технологии“ (Т-Банк), VK и „Лаборатория Касперского“. Рынок представлен тремя основными направлениями: аппаратное обеспечение (10%) (профельное оборудование), консалтинг (25%) и программное обеспечение (65%). Именно в программном обеспечении появляется понятие искусственного интеллекта как сервиса. Есть несколько трендовых вектора развития ИИ: агентный ИИ, генеративный ИИ, ИИ в программировании. Агентный ИИ — это система, которая не просто отвечает на запросы пользователя, а действует автономно для выполнения задач, может принимать решения на основе контекста и самостоятельно инициировать действия. Фактически агентный ИИ открывает путь к созданию умных ассистентов», — рассказал Павел Аристов.

Эксперт также обратил внимание на существующие риски и ограничения ИИ. «Начну с финансовых ограничений. On-Premise***** — средняя стоимость проекта по внедрению ИИ в крупной компании составляет $200-500 тыс. Работы включают стратегическое консультирование, системную интеграцию ИИ-решений и обучение персонала. AIaaS — стоимость внедрения и эксплуатации в разы ниже, но важно оценивать потенциальные эффекты от внедрения с затратами. К этическим рискам относится предвзятость в данных (обучение идет по историческим данным, в которых может присутствовать неявная дискриминация в решениях по полу, возрасту, региону, достатку и пр.), непрозрачность решений, манипулятивность и навязывание. Риски кибербезопасности — утечки данных из open-source решений, обработка данных на серверах за пределами РФ. Также отсутствует нормативно правовая база (регуляторные)», — отметил Павел Аристов. — «Перейду к личному опыту использования ИИ. Зачастую возникает проблематика — уровень сервиса по отработке обращений клиентов. Чтобы понять суть, начинается контроль сроков отработки обращений с предоставлением решения клиенту (канал обращения, время реакции, время отработки), оценка объема обращений и нагрузки на полную занятость. Решение — „Речевая аналитика + ИИ конспект“. Применение ИИ по суммаризации диалога по тегам (Цель/Запрос/Итоги) + интеграция с CRM для отражения итогов диалога в обращении».

* NLU — понимание естественного языка
** Отдел HR (Human Resources) — подразделение компании, которое отвечает за управление человеческими ресурсами
*** BIM (Building Information Modeling) — цифровая информационная модель объекта строительства, объединяющая его 3D-геометрию и связанные данные.
**** LLM (Large Language Model) — это тип программы искусственного интеллекта, которая может распознавать и генерировать текст.
***** On-Premise — модель развертывания программного обеспечения и IT-инфраструктуры, при которой оборудование и приложения размещаются непосредственно на территории организации, а не в удаленных дата-центрах или облачных сервисах
****** CRM (Customer Relationship Management) — управление взаимоотношениями с клиентами

В России лидерами в применении технологий ИИ являются компании финансового сектора и ритейл-отрасли. В этих областях высокая конкуренция и много крупных игроков, поэтому важен качественный и оперативный сервис.

Применение ИИ также набирает обороты и в других областях. Он активно используется для автоматизации процессов, анализа данных, прогнозирования и принятия решений, что позволяет оптимизировать бизнес-процессы, повысить эффективность и снизить затраты.

Особое внимание в деловой программе конференции будет уделено вопросам цифровой трансформации бизнеса, импортозамещению в сфере искусственного интеллекта, интеграции эффективных решений в промышленных компаниях и повышению конкурентоспособности российских предприятий.