Мы состоим в

< Май 2018 >
П В С Ч П С В
  1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30 31      
Баннер
Баннер
Баннер

Рекомендовать Распечатать

AI в бизнесе: три российских инструмента для увеличения прибыли

 

 

 

Искусственный интеллект постепенно перестаёт восприниматься как научная фантастика, становясь вполне повседневным явлением – просто мы не всегда отдаём этому отчёт. В самом деле: голосовой помощник Siri – нейросеть, редактор Prisma – нейросеть, приложение MCQRD – нейросеть… Подобные проекты носят развлекательный характер, но на деле они могут оптимизировать бизнес-процессы и увеличить доход. Или сократить издержки. Или и то, и другое.

Предлагаем три отечественных инструмента, способных хоть сейчас вывести вашу компанию на новый уровень.

 

Jet Detective – бизнес без мошенничества

Разработчик: компания «Инфосистемы Джет» (руководитель направления «Большие данные и машинное обучение» в ней – Евгений Колесников).

Суть: антифрод-платформа Jet Detective предупреждает о возможных кибератаках. Она проводит одновременный анализ событий в несвязанных между собой системах и выводит результаты в одном окне. Аналитическая обработка проходит в режиме реального времени; пользователь может самостоятельно менять правила анализа. Математическое моделирование по «модели с учителем» выявляет факты мошенничества, похожие на ранние, и находит отклонения от стандартного бизнес-процесса заранее.

Выгода: для выявления атак нужно проанализировать большие массивы данных как внутри экосистемы компании, так и за её пределами. У работника на это уходит много времени и сил, у работодателя – времени и денег. Jet Detective справляется с этим быстро, эффективно, заблаговременно, то есть экономит названные ресурсы. Кроме того, он избавляет от установки реляционных СУБД, что сохраняет до 30% бюджета на проект.

Примеры: решение Jet Detective реализовано в 10 пилотных проектах; на рассмотрении – два контракта на промышленную интеграцию системы.

 

MarketingBot: один чат-бот вместо тысячи продажников

Разработчик: компания MarketingBot (основатель – Ростислав Планкин).

Суть: авторы создают чат-боты для мессенджеров, которые общаются с пользователями от имени компании. В арсенале MarketingBot есть своя классификация чат-ботов: бот-визитка, бот-мероприятие, бот-консультант, бот поддержки, бот-игра, бот-магазин. Работают по заранее спланированным алгоритмам и с заданным богатым семантическим ядром.

Выгода: в компании вовремя распознали нишу так называемого мессенджер-маркетинга – продаж через мессенджеры. Проанализировав рынок, специалисты выяснили, что открываемость рассылок в мессенджерах превышает 80%, а число пользователей превосходит 3,5 млрд (из них 70 млн – в России). В итоге внедрение виртуальных помощников с функцией витрины товаров и логикой заказа товаров или услуг ведет к повышению показателя прироста совершённых целевых действий, то есть к росту продаж. Кроме того, бизнесмен экономит на операторах службы поддержки, а также находит новых клиентов.

Примеры: чат-бот городского портала «Клин», бот-магазин натуральных кокосов Cocomaniaco, бот поддержки Amulex по юридической помощи 24/7 – в Facebook Messenger и Telegram; бот-консультант форума высоких технологий RIW 2017 – в Telegram.

 

LUNA – детектор лиц с нейросетью

Разработчик: компания VisionLabs (гендиректор – Александр Ханин)

Суть: продукт LUNA позволяет с высокой точностью идентифицировать и аутентифицировать пользователей по лицу. В основе системы лежит созданный компанией движок распознавания LUNA SDK, использующий нейронные сети, обученные на миллионах лиц из разных источников, поэтому точность распознавания составляет от 85% до 99%. Метод сублинейного поиска в базе данных ускоряет процесс обработки и выдаёт решение в доли секунды.

Выгода: оптимизация мощностей и повышенная безопасность. Система содержит несколько модулей: серверный, сканирующий, обрабатывающий и сетевой, а также СУБД для накопления и создания резервных копий. Все модули работают параллельно, тем самым оптимально используют нагрузку. Кроме того, в базе содержится информация только о лицах без имён и фамилий, что гарантирует защиту персональных данных.

Примеры: разработка нашла применение в банковской сфере, где идентификация личности связана с финансовыми рисками. С VisionLabs сотрудничают Сбербанк, «Тинькофф», «Открытие», а также IT-гиганты Google, Facebook, Intel, Cisco.

Подробнее об особенностях интеграции приведенных инструментов в экосистему вашего бизнеса расскажут сами разработчики на отраслевом B2B-мероприятии AI Conference. Успешные кейсы использования AI-инструментов в бизнесе также разберут специалисты из IBM, Nvidia, Microsoft, MTC, Сбербанка и других компаний-лидеров рынка.

Конференция пройдёт 19 апреля в Москве. Билеты – на сайте, для студентов – скидка 80%.

 

Узнать все детали >>>