Электронными станут даже управленческие кадры: как искусственный интеллект изменит торговлю и логистику
12:36 24/11/2022
В рамках Года российской науки и технологий MIR24.TV продолжает освещать достижения наших ученых и разработчиков в различных областях. Ведь во все времена наши соотечественники совершали гениальные открытия, которые во многом опережали мировой прогресс.
Сегодня очень много пишут и говорят о внедрении искусственного интеллекта во все сферы нашей жизни. Эксперты рассказали, какие решения на его основе уже применяются в российской торговле и логистике.
«Сканирует лицо покупателя и дает рекомендации»: решения для ритейла и онлайн-магазина
По данным проведенного совместного исследования TAdviser и «Ростелекома», 85% российских компаний уже используют решения на основе искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе. Совокупный показатель продаж ИИ-решений у компаний, которые раскрыли свои данные на 2021 год, составляет не менее 6 млрд рублей. Почти половина компаний на российском рынке разрабатывают свои собственные решения. Тем более что перспективы отечественных разработок в области ИИ огромные – эксперты отмечают, что в России одни из лучших разработчиков.
«У компаний, закупающих ИИ-продукты на рынке, российские и зарубежные решения пользуются одинаковым спросом, – говорит генеральный директор B2B-маркетплейса Максмарт Елена Суховей. – В ритейле ИИ применяется для прогнозирования покупательского спроса, а также на пресечение мошеннических действий, например, на кассах. Есть и интересные решения, которые применяют отдельные магазины. Например, в популярной косметической сети сканируют лицо покупателя по специальной технологии и дают персонализированные рекомендации по выбору оттенков тонального крема и помады. А у одного из крупнейших ритейлеров роботы проверяют полки на правильность ценников и наличие или отсутствие товаров. Еще один крупный сетевой ритейлер одежды внедрил технологию анализа покупок и возвратов в каждом отдельном магазине, и на основе данной аналитики алгоритм рекомендует, какие товары необходимо больше рекламировать в выбранных локациях и не убирать их из ассортимента».
В онлайн-торговле, по словам эксперта, используется широкий спектр возможностей ИИ: персональные рекомендации для клиента, интеллектуальный поиск по каталогу, рекомендации конкретных позиций товара и специальных ценовых предложений для возвращения клиента на сайт и побуждения к покупке.
Маркетплейсы и интернет-магазины внедряют ИИ для обучения ботов. Боты консультируют пользователей, тем самым снижая нагрузку на колл-центры, что позволяет в итоге снизить операционные затраты на организацию данного бизнес-процесса. Во внутренних операционных процессах в онлайн-торговле ИИ помогает составлять прогноз продаж и планировать закупки, исходя из поведенческой аналитики посетителей сайтов и приложений, прогнозировать вероятности возвращений клиентов и временной промежуток возвращений, минимизировать расстояние до потенциального клиента, оптимизировать фулфилмент и процесс загрузки сортировочных центров.
При этом, по словам Елены Суховей, в сегменте B2C наиболее часто используемые решения ИИ – это чат-боты, речевая аналитика и персонализация предложений. В B2B-сегменте активно используются системы поддержки принятия решений. В транспорте и логистике ИИ используют для построения и оптимизации логистических маршрутов, распознавания речи для колл-центров и адресов доставки. Например, логистические и консалтинговые компании широко применяют специальные модели, которые позволяют им оптимизировать логистику для собственных клиентов.
Также искусственный интеллект применяется для контроля расхода топлива по пробегу, присмотра за состоянием автопарка. Для этого применяются технологии machine-to-machine, когда данные передаются непосредственно между устройствами беспроводным методом. Как пример, передача данных с датчиков на сервер обработки. При данных технологиях также применяются сим-карты Телеком-операторов, которые обогащаются данными и благодаря данному функционалу происходит контроль.
«Компьютерное зрение», интеллектуальные помощники и другие хитрости
По словам преподавателя и научного сотрудника факультета международных экономических отношений Финансового университета Екатерины Андреевой, в сфере торговли искусственный интеллект применяется для повышения клиентоориентированности, а также повышения прибыльности бизнеса. При помощи системы персонализации товарных рекомендаций интернет-магазины демонстрируют своим посетителям те товары или услуги, которые они скорее всего купят, на основе уже просмотренных и приобретенных продуктов и сервисов. Данный механизм не только упрощает выбор товаров для потребителей, но также стимулирует на быстрое принятие решения о покупке, что напрямую связано с повышением прибыли компаний.
«Искусственный интеллект весьма востребован в секторе FMСG (товары народного потребления – прим. ред.). Он помогает бизнесу анализировать и предсказывать спрос на продукцию, организовывать промо-акции, более эффективно управлять цепочками поставок, – говорит менеджер практики «Стратегия трансформации» компании «Рексофт Консалтинг» Егор Гиренко. – ИИ в геолокационном маркетинге позволяет взаимодействовать с клиентом напрямую, предлагая ему персональные скидки и предложения в непосредственной близости от точки продаж».
По словам председателя президиума АКОРТ Игоря Караваева, искусственный интеллект сегодня широко используется практически во всех сферах розничной торговли. «Без ИИ-технологий нельзя обойтись при анализе больших данных – там, где нужно находить сложные многоуровневые взаимосвязи, анализировать много транзакций. С помощью умных алгоритмов торговые сети прогнозируют спрос, что позволяет снизить до минимума долю непроданных товаров, – говорит эксперт. – Искусственный интеллект помогает управлять складскими операциями и заказами в дарксторах (склады для онлайн-покупок – прим. ред.), оптимизировать маршруты доставки, в результате чего повышается эффективность работы всей цепочки поставок в целом. Искусственный интеллект применяется при управлении ассортиментом, проведении промоакций, реализации программ лояльности и поиска новых торговых точек».
Компьютерное зрение помогает при планировке торговых пространств: рассчитывает оптимальную дистанцию между стендами и полками в зависимости от формата магазина и вида продуктов. К примеру, использование такой технологии, по словам Игоря Караваева, помогло сети «Лента» в два раза сократить время планирование пространств новых магазинов – это значит, что они будут открываться быстрее в нужных людям местах. ИИ помогает минимизировать очереди в торговых залах, контролировать свежесть товаров, определять их вес и оплачивать покупки. Некоторые торговые сети, например «Перекресток», начали использовать технологию распознавания лиц при оплате покупок – так процесс покупки станет более быстрым и безопасным.
Сеть «Магнит» использует технологии искусственного интеллекта не только в складской и торговой деятельности, но и при выращивании овощей в собственных теплицах компании – виртуальный ассистент агронома мониторит параметры микроклимата, показатели развития культур, потребление ресурсов и в режиме реального времени предлагает решения по повышению урожайности.
Компании «М.Видео» и «Эльдорадо» используют нейросети при планировании ассортимента, цен, скидок, системах безопасности и общении с покупателями. Технологии обработки речевых запросов применяются в клиентских чат-ботах – виртуальных помощниках Алене (М.Видео) и Вадиме (Эльдорадо), которые позволили за девять месяцев этого года сэкономить более 27 тысяч рабочих часов операторов. Рекомендательные системы с использованием машинного обучения с высокой точностью подбирают пользователям подходящие устройства: на товары из «умных» подборок приходится четверть покупок в магазинах «М.Видео» и «Эльдорадо».
«Большинство ИИ-решений, которые сегодня используют торговые сети, основаны на разработке отечественных компаний, – говорит эксперт. – Перспективы использования умных алгоритмов чрезвычайно обширны – нейросети помогают в найме и обучении персонала, системах безопасности торговых сетей, анализе потребительских предпочтений, прогнозировании открытия новых магазинов. Безусловно, роль искусственного интеллекта в современной торговле в ближайшие годы будет только возрастать».
Электронными станут даже управленческие кадры: риски и перспективы
По словам Егора Гиренко, сегодня есть три основных препятствия развитию ИИ технологий:
Экономический фактор. Затраты на внедрение ИИ не всегда дают ожидаемый экономический эффект в кратко- и среднесрочной перспективе. Необходимо выстраивать прагматичное сценарное планирование инвестиций и результатов, просчитывать эффект от внедряемых решений.
Финансовая инфраструктура. Сейчас существует недостаточность финансовых ресурсов и венчурного капитала на рынке РФ для инвестиций в ИИ стартапы, предоставление им комплексной поддержки и стратегического развития от опытных фондов и институтов развития.
Юридические риски. В РФ недостаточно защищена интеллектуальная собственность разработчиков ИИ решений, отсутствует функциональная нормативная база, что может стать существенным фактором сдерживания. Как пример, один из основных вопросов, которым задаются эксперты: «Как регулировать правовое поле в случае аварий (например, беспилотного транспорта) с участием человека и ИИ?».
Чего ожидать в ближайшем будущем? «Искусственный интеллект формирует будущее человечества практически во всех отраслях, – говорит Егор Гиренко. – Это уже основная движущая сила новых технологий, таких как большие данные, робототехника и ИТ, и в обозримом будущем она продолжит выступать в качестве технологического новатора».
Посмотрим на проблему шире и увидим, к чему приведет внедрение ИИ в разных индустриях.
• Производство. Решения на местах будут приниматься быстрее и более эффективно с использованием когнитивного ИИ и взаимодействия в формате «Человек-Машина». Менеджеры и линейный персонал смогут получать поддержку в принятии решений в реальном времени через голосовые и AR (дополненная реальность) интерфейсы. Операции и процессы станут более эффективными и безопасными, этому поспособствуют технологии оптимизации процессов на уровне всей фабрики, логистики и рудника – цифровые двойники. Также возможно будет симулировать различные сценарии развития процессов через те же цифровые двойники с возможностями ИИ и AR/VR (дополненная и виртуальная реальность). Большой популярностью будет пользоваться автоматическое управление процессами с малой задержкой. Это станет возможным за счет того, что менеджмент будет больше доверять ИИ моделям и частично исключит человеческий фактор из процессов.
• Транспорт. Мы ожидаем что современные системы управления беспилотными автомобилями массово поступят в продажу через 5–7 лет, поэтому к 2030-му это приведет не только к снижению аварийности, но и изменению городской инфраструктуры – люди смогут жить вдали от работы, ведь время, проведенное в дороге, больше не будет приносить усталость – можно отдохнуть, решить деловые и личные вопросы во время поездки.
• Розничная торговля и услуги. Благодаря алгоритмам ИИ, розничные компании смогут предиктивно предлагать необходимые товары и услуги клиентам, повышая клиентскую лояльность и частоту покупок, будет возможность создавать персонализированные комплексные предложения и программы лояльности. Ожидается, что будут повсеместно использоваться виртуальные ассистенты от крупных банков и технологических игроков (проникновение более чем в 80% домохозяйств), которые смогут не только вызывать такси, покупать билеты в кино, записываться на прием к врачам или салон красоты, но и брать на себя ведение социальных сетей, проведение несложных бытовых и рабочих переговоров и даже обучение детей.
«Беспилотный транспорт, интеллектуальная отраслевая робототехника, сетевой ритейл без продавцов, телемедицина, интеллектуальные системы мониторинга производственных процессов и принятия решений – реальность уже сегодня, – говорит декан Факультета цифровой экономики и массовых коммуникаций Московского технического университета связи и информатики Сергей Гатауллин. – Однако следует отметить, что сегодня мы говорим прежде всего о внедрении систем слабого ИИ. То есть того, который может быстро и качественно решать производственные задачи по созданным человеком алгоритмам, не понимая внутреннего содержания процессов. При развитии технологий сильного ИИ, который будет способен качественно анализировать поставленные задачи, может произойти замещение целых классов управленческих кадров, от управляющих и менеджеров до членов советов директоров крупных компаний».
Подробнее в сюжете: Год науки и технологий в России
