.png)
В первой части нашего обзора AI технологий и современных тенденций мы уже рассказали о RPA, компьютерном зрении и чат ботах. Дальше речь пойдет о сборе данных и обработке полученной информации для повышения эффективности маркетинга, и прочем.
И маркетологам и владельцам бизнесов знакома фраза Джона Ванамейкера: «Я знаю, что половина моего рекламного бюджета расходуется впустую, вот только не знаю, какая именно». С новыми технологиями для сбора и анализа данных на базе искусственного интеллекта она окончательно утратила свою актуальность.
Маркетинговому отделу больше не придется с трудом собирать воедино весь разреженный массив информации о клиентах для своих отчетах об эффективности рекламных кампаний: почему люди уходят с той или иной страницы сайта, почему отказываются покупать тот или иной товар или услугу. Тем более, что на каждое решение влияет масса не только прямых, но и опосредованных факторов, которые человек просто не может учесть в своем анализе.
При внедрении RPA-технологий для статистики и анализа эту работу проделывает специальная система. И первым этапом здесь является процесс майнинга данных (Data Mining, Big Data Mining).
Майнинг данных для маркетинг-анализа очень глубоко завязан на использовании искусственного интеллекта, поскольку для правильной интерпретации поведения людей, компьютер должен изучить множество вариантов этого самого поведения и его причин. Такое изучение происходит путем выявления известных паттернов поведения, а также зависимостей. Подготовка нейросети для такой работы должна включать не только обучение с учителем, но и обучение с подкреплением для каждый раз большего числа областей.
Для более глубокой обработки данных используется два уровня майнинга: на первом происходит предпроцессинг (предобработка данных таким образом, что из них возникают дополнительные данные). На втором уровне майнинга все полученные данные дополнительно анализируются, сокращаются и переводятся в вид выводов, гипотез и понятных пояснений.
Благодаря применению искусственного интеллекта в маркетинге теперь сотрудники смогут работать не с разрозненными данными, а с их осмысленной подачей. В результате эффективность бизнес-процессов значительно повышается.
Основные составляющие этой технологии:
В результате соединения RPA бизнес-процессов и правильного маркетингового подхода эффективность бизнеса повышается в разы.
В некоторых вариантах бизнеса приходится работать с огромными массивами текстов. Например, юристы ежедневно сталкиваются с процессами, для работы с которыми необходимо находить необходимые статьи в криминальном, цивильном, семейном и других кодексах, как нашей страны, так и международных. Систематизировать их путем человеческих усилий чрезвычайно трудно и занимает очень много времени (например, при составлении каталога статей вручную).
Соответственно, для повышения эффективности такой работы (и внедрения RPA в ваш бизнес) необходимо автоматизировать процесс поиска. А для этого нужно создать систему, при которой нужные статьи будут находиться легко и быстро, при помощи классификатора на базе искусственного интеллекта, обученного работать конкретно с данными нужного кодекса.
Итак, нам нужно максимально упростить поиск необходимых статей для работы с каждым новым делом. Для решения данной задачи используются в первую очередь принципы классификации и кластеризации.
Классификация – определение объекта к заранее заданным классам по характеристическим функциям.
Для классификации используются различные алгоритмы: линейные, логические байесовские, а также сама нейронная сеть. Обучать нейросеть классифицировать текстовые документы по содержимому можно используя метод с учителем, как и в распознавании документов (после обучения на специально размеченных данных система сама будет присваивать новым данным определенные классы).
Кластеризация – это разделение объектов на неизвестное количество классов по их схожести. Главное отличие от классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма.
Для обучения нейросети кластеризации используются различные алгоритмы (например, k-means и c-means (четкие и нечеткие), иерархические и плоские). Сам кластерный анализ в упрощенном варианте проходит следующие этапы:
После определения всего текстового массива в простые и понятные кластеры, подключается машинное обучение нейросетей для классификации текста на базе TensorFlow. И в результате вы сможете получать всю необходимую вам информацию при помощи одного-двух кликов, что полностью соответствует всей философии автоматизации бизнес-процессов.
Ещё совсем недавно беспилотный транспорт казался фантастикой, а сегодня он уже занимает своё место в нашей повседневности, являясь ярким примером автоматизации процессов жизни. Этой разработкой уже пользуются водители в США, ОАЭ, Великобритании. Их разработкой занимаются концерны:
General Motors, Volkswagen, Audi, BMW, Volvo, Nissan, Google, Cognitive Technologies и другие.
Ещё в 2011 году Великобритания запустила в аэропорту Хитроу автоматические маршрутные такси на 4 человека и планирует выпустить беспилотные грузовые автомобили уже в 2019 году, а Германия готовится выпустить первый полностью беспилотный электромобиль в 2021 г.
Беспилотный транспорт и сопутствующая ему автоматизация несет ощутимую пользу во многих сферах жизни:
Для работы беспилотного транспорта необходимо программное обеспечение на базе машинного зрения и нейросетей, а также целый набор определенных датчиков:
• Система стереозрения
• Гиростабилизатор
• LIDAR — дальномер оптического распознавания
• Система глобального позиционирования (GPS, Глонасс)
Также для создания беспилотных автомобилей используют алгоритмы на основе Байесовского метода одновременной локализации и построения карт (SLAM, simultaneous localization and mapping). Данные алгоритмы комбинируют данные с датчиков автомобиля (real-time) и данных карт (offline).
Ещё один надежный способ применения нейросетей и искусственного интеллекта для транспорта – создание беспилотных трамваев и поездов (что вполне можно назвать RPA в транспортной сфере). Их главные преимущества в том, что данный транспорт ездит по четко заданному маршруту и собственным рельсам, где нет потока других транспортных средств и практически не бывает неожиданных помех (а реакцию на чрезвычайные ситуации всегда можно запрограммировать заранее).
Подобные беспилотные трамваи уже запущены в работу в Китае и Германии и демонстрируют успешную работу. Что дает положительный пример для разработки подобных проектов в Украине.
Раздумываете над тем, чтобы использовать технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности вашего бизнеса? Обращайтесь к нам, мы предложим варианты, наиболее подходящие вашему бизнесу.
