➡️ Сценарии интеллектуальной обработки массива текста — большая тема, пришлось разделить ее на две части. Что не удивительно: прямо сейчас мы наблюдаем качественный рывок в технологиях искусственного интеллекта. ChatGPT, выйдя в релиз всего год назад, успел стать незаменимым инструментом для многих специалистов.

Перечислим лишь базовые сценарии использования нейросетевых технологий для автоматизации бизнес-процессов, связанных с анализом текстов.

➡️ Маркетинг

Нейросеть помогает копирайтерам, быстро генерируя тексты под запрос — описания товаров, продающие статьи, уникальные тексты и т.д.

➡️ HR

В процессе подбора: ИИ с генеративной сетью, ориентированной на текстовое взаимодействие, может проводить первичное собеседование с кандидатами, задавая правильные вопросы и анализируя ответы. И делает процесс подбора легче и быстрее.

В онбординге: нейросеть упрощает погружение сотрудников в работу и корпоративную культуру, отвечая на типовые вопросы: где получить справку, к кому обратиться за инструкциями и т.п. Кейсы показывают, что при базовом внедрении чат-бота треть вопросов решается без помощи эйчара.

В развитии сотрудников: ИИ может автоматизировать задачи повышения квалификации, проводить обучение и контролировать его прохождение.

➡️ Юридическая служба

Для корпоративных юристов нейросеть может обобщать информацию, сравнивать и индексировать документы. Это крайне важная функция при крупных масштабах делопроизводства, где есть поток входящих и исходящих документов, задача их хранения и поиска информации в архивах.

В юридических консультациях: робот-юрист может консультировать пользователей через мессенджер, давая ссылки на статьи в профильных сервисах (Консультант+, Главбух, Гарант). В реализованном кейсе компания сэкономила 340 человеко-часов в месяц.

Какие еще профессиональные обязанности берут на себя нейросети?

Дополним список через неделю.

Продолжаем разговор о сценариях применения нейросетей для обработки текстов, которые упрощают жизнь множеству специалистов.

➡️ Канцелярия

Текстовый обработчик на базе нейросети избавляет ресепшиониста от необходимости вручную разбирать документы, анализировать содержание и распределять между папками и адресатами. По оценкам, такие решения увеличивают эффективность операционистов до 80%.

➡️ Бухгалтерия

Автоматизированные системы распознают тексты из формализованных документов, таких как первичная документация, и переносят информацию в системы учета. В результате ИИ не только экономит время, но и защищает от дорогостоящих ошибок ручного ввода бухгалтерских данных.

➡️ Продажи

Чат-боты вполне успешно взаимодействуют с пользователями на маркетплейсах и в службах поддержки, помогают найти нужный товар или информацию. В реальных кейсах внедрение роботов-консультантов увеличивает производительность команды продаж в 3 раза без расширения воронки — только за счет ускорения ответов и повышения конверсии.

➡️ IT

ChatGPT уже справляется с написанием типового кода и создает программные модули из шаблонных элементов — тем самым освобождая программистам время для сложных уникальных задач.

Конечно, это далеко не исчерпывающий список сценариев — при том что пока мы только в начале пути. Многообещающая технология наверняка принесет еще более интересные способы сокращения затрат, повышения эффективности бизнес-процессов и снятия с человека многих задач — рутинных или слишком объемных для ручной обработки.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.

Сценарии интеллектуальной обработки визуальной и аудиоинформации

Наше взаимодействие с технологиями уже далеко не ограничивается текстовыми командами. ИИ серьезно прогрессирует в способности понимать устную речь — живую и записанную, распознавать объекты и визуальные сигналы на изображениях и видео.

Какие возможности это создает для бизнеса и шире — общественной жизни?

➡️ Маркетинг

«Художественные» способности нейросетей уже почти перестали удивлять. ИИ создает уникальный визуальный контент, делает это быстро, бесплатно и не имеет проблем с авторскими правами. Генерирование изображений и видео по запросу, появившись как развлечение, стало серьезным помощником дизайнерам и маркетологам.

➡️ Безопасность

Возможностей здесь целая гора, часть из которых применяется уже давно и успешно.

🟣Распознавание автомобильных номеров: для въезда на парковку, контроля на платных трассах и платных стоянках.

Распознавание лиц сложнее, это задача для продвинутой нейросети, пока освоенная не так хорошо. Но по мере совершенствования такие системы серьезно усилят защиту безопасности в разных ситуациях.

🟣Контроль доступа в помещение или, например, к МФУ в офисе — авторизация по лицу вместо предъявления пропуска.

🟣Детектирование лиц в толпе — система идентифицирует разыскиваемых людей и направит информацию в правоохранительные органы.

🟣Подсчет количества людей в помещении, распознавание лиц и объектов, детектирование опасных поведенческих признаков. ИИ, подключенный к системе видеонаблюдения, определит нарушение и оповестит охрану: начиная от курения и заканчивая ношением оружия.

Никакой штат правоохранителей не в состоянии вручную контролировать весь поток машин, людей и объектов, который составляет обычную городскую жизнь. В перспективе автоматическая аналитика поможет вовремя замечать и предотвращать негативные события.

Это лишь несколько сценариев интеллектуальной обработки визуальной информации. В следующий раз поговорим о том, как нейросети научились понимать аудиоданные, а люди — использовать эту их способность.

Во второй части обзора переходим к технологиям интеллектуальной обработки аудиоинформации.

➡️ Продажи и клиентская поддержка

Голосовые роботы уже сейчас вполне качественно взаимодействуют с пользователями на разном уровне — от привычных голосовых помощников до замены оператора-человека. Мы можем попросить Алису заказать продукты в доставке, а можем пообщаться с автосекретарем при звонке в банк или поддержку маркетплейса. Роботы понимают устную речь, умеют ответить голосом на типовой вопрос и переводят на нужного специалиста, определив сложную проблему.

Тем самым они повышают качество сервиса, ускоряя обработку запросов — с появлением автосекретарей легендарное “оставайтесь на линии, ваш звонок очень важен…” уходит в прошлое. И, что не менее важно, сокращают расходы бизнеса на содержание колл-центров: один ИИ заменяет нескольких сотрудников, работая с кратно большей производительностью.

➡️ Информационная безопасность

Голосовой помощник может выполнять функции “охранника” — такие кейсы наверняка получат распространение. Пример показал банк Тинькофф, внедривший ИИ для борьбы с мошенниками. Голосовой ассистент, определяя номер как подозрительный, отвечает на те самые звонки из “службы безопасности”, поддерживает разговор и не только избавляет нас от неприятного взаимодействия, но и исключает риск поддаться на обман.

Технологии работы с медиаданными органически развивались последние 20 лет. Если в 2007 году это были примитивные голосовые системы в телефонии, то сейчас они способны “поговорить” с нами, (почти) как в фантастическом фильме. Системы распознавания номеров на парковках и FaceID в метро стали частью жизни. Одно стимулирует другое: спрос и применимость нейросетевых технологий растет — и сами технологии совершенствуются в параллели с новыми сценариями.

Одним словом, будущее уже здесь. Тем интереснее наблюдать, что будет дальше.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.

Наша серия обзоров по технологиям обработки данных добралась до самой громкой темы — анализа больших данных.

Какие данные обозначаются этим термином и главное, для чего их анализировать? Разберем на примере нескольких ключевых сценариев.

Для начала обозначим, что в эту категорию попадают данные, которые нельзя классифицировать ни как текст, ни как медиа. А теперь к сценариям — читайте в двух частях.

➡️ Логи устройств IoT

Количество устройств IoT, применяемых в бизнесе, растет с каждым днем, а записываемые ими логи событий достигли невообразимых объемов. И если истории робота-пылесоса редко имеют аналитическую ценность для пользователя, то в рамках производства, где работает 10 станков и 50 датчиков влажности, задымления, утечек и т.д., — работать с данными крайне важно. Исходя из логов, можно контролировать производственные условия, оптимальным образом и корректировать рабочий процесс.

➡️ Научные исследования

В рамках научного эксперимента исследователь проводит множество измерений, учитывая разные параметры и переменные. Например, при оценке прочностных характеристик изделия его цифровую модель подвергают комплексу виртуальных испытаний, чтобы собрать данные для разных материалов, условий среды, силы воздействия и определить зависимости между ними.

Даже в таком примере количество показателей на выходе будет слишком велико для ручного разбора. Поэтому современная научно-исследовательская работа практически невозможна без автоматических систем анализа больших массивов данных.

➡️ Безопасность

Анализ цифрового следа полезен и в безопасности — для выявления аномалий в поведении пользователей. Базовый пример: вы поменяли телефон, запускаете банковское приложение и получаете уведомление о попытке входа с нового устройства. Так банки заботятся о финансовой безопасности, подтверждая клиентам свою надежность.

Помимо поведенческого анализа, есть и другие сценарии в области безопасности, построенные на поиске закономерностей и связей между событиями.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.

Современный бизнес уже сложно представить без интегрированной системы электронного документооборота (СЭД).

Гость седьмой серии подкаста «Пути в IT» — начальник управления по автоматизации документооборота ГК СУЭК Сергей Гортинский тоже согласен с нами.

В очередном выпуске подкаста мы обсудили:

🟢Как эффективно реагировать на консерватизм при внедрении СЭД?
🟢Кейс: успешная миграция с Лотус на Docsvision
🟢Кейс: Внедрение СЭД Docsvision в компании ГК СУЭК
🟢И конечно же: как правильно выбрать СЭД?

Приятного просмотра и прослушивания!

Продолжаем разговор об обработке больших данных.

➡️ Исследование пути клиента (CJM)

Диджитал-инструменты сделали маркетинговые исследования гораздо эффективнее. Показательный пример — создание customer journey map. Как оценить путь пользователя от поисковика до покупки? Что происходит на этом пути: на какие кнопки он кликает, как долго находится на странице, куда переходит? Изучив маршруты пользователей в виде массива данных, мы можем проложить удобные «дорожки», чтобы больше покупателей доходили до целевого действия и получали ожидаемый продукт.

➡️ Аналитика

Подготовка отчетности — трудоемкая задача по сведению данных из множества источников. Автоматизированные системы значительно ее упрощают.

Частный случай — анализ бизнес-показателей из CRM, ERP, MRP, DLP, PLM и других систем. В них собираются разные наборы данных, связь между которыми сложно выявить без цифровых инструментов.

➡️ Модели производственных и бизнес-процессов

Реальный производственный процесс редко повторяет эталон из технологических карт: на практике не удается обеспечить постоянное давление среды, нагреть/охладить материал с точностью до градуса и т.д. Цифровизация производства обеспечивает автоматизированный сбор, анализ данных и моделирование.

То же касается и бизнес-процессов. Основной инструмент бэк-офиса — компьютер — ведет множество логов: в браузере, редакторах, таблицах, мессенджерах и т.д. У каждого приложения есть журнал событий, и его тоже можно проанализировать, чтобы построить модель офисного производственного процесса.

Это поможет, например, выявить рутинные процессы, которые можно автоматизировать и освободить больше времени для творческих задач. Этим занимаются Process Mining-системы.

Парадокс: о больших данных последние лет десять говорят очень много, но практическая польза от технологии не всегда очевидна. Надеемся, что наше описание сценариев применения сделало этот вопрос прозрачнее, а вероятно, помогло увидеть возможности и для вашего бизнеса.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.

Приоритетные направления IT-инфраструктуры: во что инвестировать в первую очередь?

Исследование Konica Minolta Business Solutions Russia выявило направления ИТ-инфраструктуры, стабильно лидирующие на протяжении последних лет. В 2023 году цифры оказались такими:

🔵ERP — 45%,
🔵СЭД — 43%,
🔵CRM — 32%.

Отметим, что годом раньше результаты были близкими, лишь первые два места поменялись местами. Можно ожидать схожую картину и в 2024-м.

При этом можно выделить еще несколько перспективных направлений, демонстрирующих явный рост интереса со стороны компаний: RPA, AI / ML и Process Mining. Быстрее всех завоевывают внимание нейросети: 30% в 2023 году против 19% в 2022-м.

Еще один значимый вектор — замещение важных для функционирования иностранных систем, ушедших с российского рынка. За два года переход на отечественное ПО (как минимум частичный) провела половина компаний, принявших участие в исследовании. Интересно, что в их числе в основном крупные предприятия. Тогда как небольшие и средние компании (до 500 АРМ) пока еще остаются на иностранном ПО, определяются с планами или готовятся к переходу.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.

➡️ В какие ИТ-системы инвестируют компании разных отраслей?

Компании внедряют ИТ-системы, чтобы оптимизировать процессы и повысить эффективность решения бизнес-задач. Для каждой отрасли характерны свои ключевые задачи и подходы к ведению бизнеса — логично, что в зависимости от сферы деятельности организации выбирают разные цифровые инструменты.

Это подтверждает и наше исследование: в планах автоматизации компаний на 2024 год определилась заметная отраслевая специфика.

🟢Промышленные предприятия считают приоритетом внедрение ERP-систем — так ответили 56% респондентов из отрасли. Собирая на одной платформе данные по всем бизнес-процессам, ERP помогает эффективнее управлять предприятием, снижать расходы, повышать производительность и прибыль.

🟢ИТ и телеком-сектор отдает предпочтение развитию направлений AI/ML и нейросетей — на них пришлось 45% ответов. В условиях растущих объемов данных технологии ИИ и BigData — фактор успеха в этих отраслях.

🟢Финансовый сектор в первую очередь заинтересован в развитии CRM — их назвали 65% участников. Причина снова очевидна: в высококонкурентном клиентском бизнесе результат определяет качество сервиса, которое кратно растет при внедрении CRM.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.

➡️ Сервисный подход изменил наш взгляд на управление ИТ.

ITSM, ITIL, service desk системы — это методы и инструменты, которые позволяют поставщикам ИТ-услуг (внутренним и внешним) нести ценность бизнесу, говорить с ним на одном языке и помогать быть эффективнее.

Гость нового выпуска подкаста «Пути в IT», основатель и генеральный директор Radiant System Алексей Юсов — знает все о сервисном подходе. Вместе с ним мы обсудили:

🔵в чем разница между ITSM и ITIL,
🔵почему при развитии service desk-системы нужно стремиться не к идеалу, а к балансу,
🔵как service desk помогает масштабировать бизнес в реальных кейсах
🔵и какие типы систем оптимальны для разных компаний.

Смотрите с нами, оставляйте комментарии и делитесь своим опытом использования инструментов для управления ИТ-сервисами.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.

➡️ Удаленка и гибридный режим — норма для современного бизнеса?

Да, это новая бизнес-реальность — так считает большинство участников нашего исследования. Оно показало, что гибридный режим — сочетание очной и дистанционной работы — установлен в 70% компаний.

На полностью очном режиме пока остаются 27% респондентов. А вот полностью удаленный формат со времен пандемии практически не прижился: сегодня так работают лишь 2% компаний.

Представители компаний отмечают, что возможность работать в гибридном режиме стала обязательным требованием со стороны молодых профессионалов: дизайнеров, ИТ-специалистов, маркетологов. А следствием оказалось снижение корреляции между локацией и уровнем оплаты: финансовые ожидания региональных специалистов, прежде всего в ИТ, приближаются к столичным.

Переход на гибридный режим заставляет компании перестраивать внутренние процессы и усиливать ИТ-инфраструктуру. Для распределенных команд стабильные и функциональные цифровые системы становятся жизненной необходимостью, залогом эффективного взаимодействия и бесперебойной работы.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.

➡️ Автоматизация против кризиса

Один из важных результатов нашего исследования: больше трети компаний (35%) увеличивают затраты на ИТ, несмотря на внешние факторы.

Это позволяет говорить о формирующемся понимании, что ИТ-фундамент предприятия и его постоянное развитие служат залогом успеха в будущем.

Инфляция, сбои в цепочках поставок, нестабильность рынков — в этих условиях необходимо сокращать расходы и повышать эффективность бизнеса, не теряя в качестве обслуживания клиентов. Автоматизация бизнес-процессов — быстрый способ повысить производительность за счет сокращения рутинных задач, снизить количество ошибок, уменьшить стресс для сотрудников и улучшить сервис для клиентов.

Цифровые инструменты помогают делать больше теми же ресурсами — поэтому инвестировать в них не менее, а даже более рационально в сложные для бизнеса периоды.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.