Международный консультант по искусственному интеллекту рассказал, как нейросети помогают компаниям повысить эффективность работы.
Искусственный интеллект стал одним из самых динамично развивающихся направлений в технологиях. По данным международной консалтинговой компании McKinsey & Company, 55% организаций во всем мире уже применяют его в 2024 году. В основном, нейросети помогают им в обслуживании клиентов: чат-боты используют банки, мобильные провайдеры и множество других компаний из различных отраслей. Искусственный интеллект повышает их эффективность, а значит, служит увеличению прибыли. На данный момент в области искусственного интеллекта существует примерно 1900 различных направлений, что указывает на огромное разнообразие возможностей и решений в этой сфере. Нейросети уже стали неотъемлемой частью нашей жизни и надо использовать их возможности по максимуму, считает международный консультант по искусственному интеллекту Дмитрий Рыкунов, который получил практический опыт работы с цифровыми данными для решения задач бизнеса в таких крупных компаниях, как «Яндекс», Райффайзен-банк, McKinsey & Company, а сегодня возглавляет собственную консалтинговую фирму Alchemist Solutions. Мы поговорили с экспертом о том, как искусственный интеллект помогает в разработке бизнес-стратегий и повышает конкурентоспособность компаний.
Дмитрий, как вы считаете, действительно без искусственного интеллекта сейчас нельзя обойтись?
Обойтись, наверное, можно, но зачем? Никто ведь не считает на счетах, если есть калькулятор, хотя это возможно. В том и суть прогресса, чтобы облегчить работу людям. И если искусственный интеллект делает ее быстрее, качественнее, то зачем напрасно загружать сотрудников, у них найдется немало других задач, которые пока может выполнить только человек. Компании, не использующие ИИ, рискуют сильно, как минимум раз в десять, отстать в развитии. Нейросети уже вошли в нашу жизнь, они будут совершенствоваться, главное — извлечь из этого процесса максимальную пользу для человечества.
Сегодня все чаще рутинные процессы выполняют роботы. Вы в свое время решили проблему ручного таргетинга для «Яндекс.Афиши», в результате чего прибыль площадки от онлайн-рекламы возросла на 25 процентов. Расскажите, что это была за разработка?
Я тогда только начинал работать в «Яндексе» дата-сайентистом, то есть специалистом по работе с данными. Когда человек новый, ему проще увидеть проблему и найти решение, чем тому, кто погружен в деятельность компании с головой и у которого, как говорится, глаз замылился. Рекламный бюджет в компании расходовался менее эффективно, чем мог бы, а причиной был ручной таргетинг. Я же спроектировал и разработал новую систему, используя большие объемы данных. Нейросеть анализирует поведение пользователей на платформе и оценивает вероятность покупки билета после клика по рекламе. Рекламные кампании оптимизируются ею автоматически. Этот инновационный подход позволил «Яндекс.Афише» повысить доход от онлайн-рекламы на четверть, не увеличивая бюджет. Дополнительно, благодаря эффективному таргетированию, было достигнут охват 70% российских интернет-пользователей, по сравнению с предыдущим 40%.
С помощью искусственного интеллекта вы также оптимизировали ряд процессов в крупном российском банке. Какую работу вы переадресовали нейросети?
В учреждении возникла проблема неэффективного управления ресурсами. Для ее решения я создал модель для прогнозирования активов и обязательств по счетам клиентов компаний, в которой применяются методы машинного обучения. Она анализирует прошлые данные о финансовых операциях корпоративных клиентов, чтобы прогнозировать будущие движения денежных средств, а также выдачу и погашение кредитов. Благодаря ее внедрению, банк улучшил планирование своих инвестиций и управление финансовыми рисками, что привело к значительному улучшению его финансовых показателей.
В McKinsey & Company у вас было несколько интересных проектов, которые вы сделали для крупнейших российских и ближневосточных ритейлеров и банков. Какую общую проблему вы у них увидели, и какое решение нашли?
Общая для всех проблема — низкая эффективность управления взаимодействием с клиентами. Наиболее результативным ее решением, по моему мнению, является внедрение платформы для управления клиентской ценностью, использующей ИИ для персонализации коммуникаций. Когда я реализовал этот проект для одного из известных российских ритейлеров, то это увеличило его прибыль и сократило отток клиентов, что привело к значительному улучшению ключевых бизнес-показателей. Это был один из прорывных проектов в этой области. Многие наработки, которые мы тогда сделали, впоследствии стали стандартом для индустрии. Не буду вдаваться в детали здесь, но Денис Емельянцев и Дмитрий Устинов выпустили серию статей на тему применения ИИ в ритейле на kapital.kz, в частности «Что даст бизнесу персонализация и управление ценностью абонентской базы». Это стоит прочитать всем, кто хочет глубже погрузиться в тему и ознакомиться с передовыми разработками. Ну и самое главное — многие элементы этого подхода можно успешно использовать в других В2С-индустриях, например, в банках и телекоммуникациях.
Будучи старшим бизнес-аналитиком в одной из ведущих в мире консалтинговых компаний, вы занимались стратегическими вопросами, связанными с технологиями искусственного интеллекта, и работали с клиентами из списка 500 крупнейших компаний США. Почему решили уйти в свой бизнес?
Я решил развиваться как эксперт в области прикладного искусственного интеллекта, для чего в этом году вместе с двумя коллегами открыл консалтинговую компанию Alchemist Solutions в Нью-Йорке и возглавил ее, чтобы работать в том числе с малыми и средними компаниями, а не только крупными, ведь они тоже хотят использовать искусственный интеллект и надо помочь им в этом. Услуги, в которых они нуждаются, могут быть разнообразными, начиная от базовых и заканчивая высокотехнологичными, включая консультации по областям, где возможно применение машинного обучения или автоматизации для бизнеса. Консультанты по ИИ не обязательно предлагают свои программные решения, а помогают понять уже существующие и поддерживают компании в создании своих собственных решений.
А какие решения на базе ИИ востребованы у небольших компаний? Если можно, на конкретном примере.
Если в общих чертах, то бизнес интересует внедрение и применение стратегий ИИ и машинного обучения. Если смотреть детальнее, то варианты решений очень разные, как и индивидуальные потребности компаний. Так, мы поддержали один семейный бизнес в Аризоне, который уже более 20 лет обучает компании из Fortune 500 своей авторской методологии продаж. Им был необходим ИИ помощник в проведении исследований в отношении потенциальных клиентов и составлении плана продаж. Они обратились к нам, чтобы мы помогли им сориентироваться в современном состоянии рынка технологий ИИ и генеративного искусственного интеллекта и разработали прототип. За 10 недель мы сделали отличную ИИ систему, интегрированную в приложение Salesforce. Наш клиент уже заключает первые контракты с крупнейшими компаниями в США на предоставление доступа к данному решению.
Сейчас вы сотрудничаете и с такими крупными консалтинговыми компаниями, как NorthLawn, Last Theorem Strategies, и они видят в вас полноправных партнеров. В чем заключается ваше взаимодействие?
NorthLawn является международным сообществом независимых консультантов, где обмениваются опытом, делятся клиентами, отрабатывают самые ценные инсайты по индустрии. Быть членом этого сообщества очень почетно, нас всего 80 по всему миру. Компания Last Theorem Strategies тоже занимается консалтингом в сфере ИИ. Для них моя компания является экспертным хабом, который они привлекают для продажи и ведения своих проектов.
Получается, консультанты по ИИ жизненно важны бизнесу, и работы вам хватит надолго. Чем занимаетесь непосредственно сейчас?
В центре моего внимания генеративный искусственный интеллект, который переходит из нишевого сегмента в массовый. Его внедрение в бизнес-операции может оказаться сложной задачей для компаний. Данный процесс требует тщательного планирования, тестирования и интеграции с существующими системами. Я помогаю компаниям безболезненно пройти этот процесс.
