Перспективы применения искусственного интеллекта в оптимизации бизнес-процессов компаний

В условиях стремительной цифровой трансформации и растущей конкуренции компаниям необходимо постоянно повышать эффективность своей деятельности. Одним из наиболее перспективных инструментов оптимизации бизнес-процессов сегодня является искусственный интеллект (ИИ). Применение ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, улучшить качество обслуживания клиентов, ускорить принятие решений и минимизировать ошибки, связанные с человеческим фактором [1].

Согласно исследованию McKinsey Global Institute, внедрение ИИ может обеспечить прирост мировой экономики на 13 трлн долларов к 2030 году [2]. В то же время, многие компании пока не спешат инвестировать в ИИ из-за недостаточного понимания технологии и ее потенциала для конкретного бизнеса. Это обуславливает актуальность исследований, направленных на анализ существующих подходов к оптимизации бизнес-процессов с помощью ИИ и разработку концептуальных моделей его внедрения в организациях.

Цель и задачи исследования

Целью данной статьи является теоретическое обоснование перспектив применения ИИ для оптимизации бизнес- процессов компаний и формирование концептуальной модели его внедрения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• 1.    Рассмотреть теоретические основы ИИ, его виды и особенности.

• 2.    Проанализировать существующие подходы к применению ИИ в бизнес-процессах.

• 3.    Разработать концептуальную модель внедрения ИИ в компаниях.

• 4.    Определить ключевые факторы успеха и потенциальные риски при внедрении ИИ.

• 5.    Оценить перспективы развития ИИ в оптимизации бизнес-процессов.

Теоретические основы применения ИИ в бизнесе

Понятие и сущность ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) – это научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными [3].

ИИ как технология включает в себя ряд подходов и методов, таких как машинное обучение, обработка естественного языка, экспертные системы, зрение компьютера, автоматизированное рассуждение и робототехника. Ключевой особенностью ИИ является способность к обучению и адаптации на основе накопленного опыта без предварительного программирования [4].

В контексте бизнеса ИИ обычно рассматривается как инструмент автоматизации и интеллектуализации процессов обработки информации для повышения производительности, качества и скорости принятия решений. ИИ помогает компаниям извлекать ценные знания из больших данных, оптимизировать использование ресурсов, персонализировать взаимодействие с клиентами и создавать инновационные продукты и услуги [5].

Виды ИИ и их особенности

По широте и принципам функционирования выделяют три основных вида ИИ [6]:

• 1.    Искусственный узкий (слабый) интеллект (Artificial Narrow Intelligence, ANI) – ИИ, специализирующийся на решении определенных задач, например, распознавании речи, играх, переводе.

• 2.    Искусственный общий интеллект (Artificial General Intelligence, AGI) – ИИ, способный решать интеллектуальные задачи так же, как это делает человек.

• 3.    Искусственный суперинтеллект (Artificial Superintelligence, ASI) – ИИ, превосходящий возможности человеческого интеллекта практически во всех областях.

На сегодняшний день в бизнесе используются в основном системы со слабым ИИ, выполняющие конкретные функции - от чат-ботов и виртуальных помощников до программ анализа данных и прогнозирования. Разработка ИИ общего назначения, не говоря уже о суперинтеллекте, остается делом будущего, хотя и активно обсуждается исследователями [7].

Также ИИ классифицируют по методам обучения на [8]:

• -    ИИ с контролируемым обучением (Supervised Learning) – обучение на размеченных данных с известными ответами.

• -    ИИ с неконтролируемым обучением (Unsupervised Learning) – обучение на

неразмеченных данных для поиска скрытых паттернов.

• -    ИИ с обучением с подкреплением (Reinforcement Learning) – обучение через взаимодействие со средой методом проб и ошибок.

Преимущества внедрения ИИ в биз-нес-процессы

Внедрение ИИ в компаниях открывает ряд возможностей для оптимизации биз-нес-процессов, повышения эффективности и конкурентоспособности. К основным преимуществам ИИ относятся [1, 9]:

• 1.    Автоматизация рутинных операций, которая экономит время сотрудников и минимизирует ошибки.

• 2.    Ускорение и повышение качества принятия решений за счет анализа больших объемов данных.

• 3.    Персонализация взаимодействия с клиентами и улучшение клиентского опыта.

• 4.    Выявление аномалий, прогнозирование рисков и борьба с мошенничеством.

• 5.    Оптимизация управления ресурсами и цепочками поставок на основе прогнозного анализа.

• 6.    Повышение адаптивности бизнеса в условиях изменчивой внешней среды.

• 7.    Стимулирование инноваций и трансформации бизнес-моделей компаний.

Так, по оценкам Accenture, внедрение ИИ может повысить производительность бизнеса в развитых странах на 38% к 2035 году. При этом наибольший экономический эффект ожидается в сферах финансовых услуг, транспорта и здравоохранения [10].

Анализ существующих подходов к оптимизации бизнес-процессов с помощью ИИ

Чат-боты и виртуальные ассистенты

Чат-боты и виртуальные ассистенты на базе ИИ – одно из самых распространенных направлений оптимизации бизнес-процессов, особенно в сфере клиентского сервиса. Такие системы способны обрабатывать запросы клиентов в режиме 24/7, давать релевантные ответы, переводить разговор на живого оператора при необхо- димости. Это позволяет повысить скорость и качество обслуживания при экономии на персонале [11].

Примеры успешного использования чат-ботов демонстрируют многие компании:

• -    Бот Erica от Bank of America консультирует клиентов по финансовым вопросам и помогает в управлении счетами [12].

• -    Виртуальный ассистент Juliet в сети отелей Best Western повышает удовлетворенность клиентов и эффективность бронирования [13].

• -    Чат-бот Бетси в компании Endurance повысил конверсию и сократил затраты на поддержку клиентов на 81% [14].

Анализ данных и прогнозирование

Еще одной сферой применения ИИ в бизнесе является интеллектуальный анализ данных (Data Mining) - обнаружение скрытых закономерностей и извлечение полезных знаний из больших массивов информации с помощью методов машинного обучения, статистики и баз данных. ИИ позволяет выявлять неочевидные связи, строить прогнозные модели и принимать решения на основе данных [15].

Анализ данных с ИИ используется компаниями для различных задач:

• -    Выявление предпочтений клиентов и персонализация предложений (например, рекомендации товаров в Amazon, контента в Netflix).

• -    Прогнозирование спроса и оптимизация управления запасами (как в Otto Group, снизившей затраты на 20% [16]).

• -    Управление рисками и борьба с мошенничеством (система ИИ от Mastercard анализирует транзакции в реальном времени [17]).

• -    Динамическое ценообразование и оптимизация маркетинговых кампаний (ИИ IBM помог Мексике увеличить туристический поток [18]).

Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Роботизированная автоматизация процессов (Robotic Process Automation, RPA) -это технология, позволяющая настраивать программных роботов на выполнение повторяющихся задач, которые раньше выполнялись людьми. RPA-боты взаимодей- ствуют с интерфейсами информационных систем, имитируя действия человека, но делая это быстрее и без ошибок [19].

RPA охватывает широкий спектр биз-нес-процессов: от обработки документов и транзакций до сбора и сверки данных из разных систем. Интеллектуальные RPA-системы обладают элементами ИИ (например, обработка естественного языка и компьютерное зрение), что позволяет им обрабатывать неструктурированные данные.

В результате внедрения RPA компании получают [20]:

• -    Сокращение затрат на персонал и его переориентацию на более сложные задачи

• -    Повышение производительности и доступности услуг

• -    Стандартизацию процессов и их прозрачность для контроля

• -    Улучшение качества данных и сокращение ошибок

Примеры применения RPA:

• -    Автоматизация процесса миграции данных клиентов в Singtel помогла сэкономить 2400 человеко-часов [21].

• -    Роботизация 15 процессов в банке Bancolombia ускорила работу в 5 раз при снижении ошибок на 90% [22].

• -    RPA-боты в американской телеком-компании AT&T выполняют обработку счетов, внесение изменений в тарифы, проверку кредитного скоринга и др. [23].

Концептуальная модель внедрения ИИ в бизнес-процессы компании

Этапы внедрения ИИ

Для успешного внедрения ИИ в бизнес-процессы компаниям необходимо придерживаться системного подхода, включающего несколько ключевых этапов [24]:

• 1 . Анализ процессов и разработка стратегии ИИ. Определение целей, выявление процессов с потенциалом автоматизации, приоритизация случаев использования ИИ.

• 2 . Создание инфраструктуры данных. Сбор, хранение и управление качеством данных, формирование единой среды для работы с ИИ-моделями.

• 3 . Выбор технологий и построение ИИ-моделей. Подбор оптимальных алгоритмов, разработка архитектуры ИИ-систем,

• 4 . Пилотирование и внедрение ИИ-решений. Тестирование моделей на ограниченном контуре процессов, итерационное улучшение, интеграция в ИТ-ландшафт компании.

• 5 . Сопровождение и мониторинг ИИ-систем. Контроль производительности моделей, переобучение, обеспечение безопасности и конфиденциальности данных.

• 6 . Масштабирование и развитие ИИ-практик. Расширение ИИ на новые процессы и области, трансформация бизнес-модели и организационной культуры, непрерывное обучение сотрудников.

обучение моделей на накопленных данных.

Факторы успеха и потенциальные риски

Для эффективного внедрения ИИ в биз-нес-процессы компаниям следует учитывать ряд факторов успеха [25]:

• -    Четкое понимание бизнес-целей и ожидаемых результатов от ИИ;

• -    Поддержка и вовлеченность высшего руководства;

• -    Наличие квалифицированных специалистов по анализу данных и ИИ;

• -    Качество и полнота данных для обучения моделей;

• -    Гибкая ИТ-инфраструктура и технологический стек;

• -    Итерационный подход к разработке и внедрению ИИ-решений;

• -    Эффективное управление изменениями и обучение сотрудников.

В то же время компаниям необходимо учитывать и потенциальные риски внедрения ИИ [26]:

• -    Ошибки и необъективность моделей из-за низкого качества данных;

• -    Проблемы интерпретируемости решений «черного ящика» ИИ;

• -    Угрозы конфиденциальности и безопасности данных;

• -    Этические риски (дискриминация, вторжение в частную жизнь и др.);

• -    Недостаток квалифицированных кадров на рынке;

• -    Регуляторные ограничения и соответствие нормам;

• -    Возможное негативное восприятие технологий ИИ сотрудниками.

Для минимизации этих рисков важно применять принципы ответственного ИИ, обеспечивать прозрачность моделей, вовлекать сотрудников в процесс внедрения, а также следить за развитием регулирования в этой сфере.

Оценка эффективности ИИ в бизнесе

Для обоснования инвестиций в ИИ и контроля достижения поставленных целей компаниям нужно определить ключевые метрики эффективности ИИ-решений. Выбор метрик зависит от конкретных бизнес-задач и области применения ИИ. Приведем несколько примеров KPI [27]:

• -    Для чат-ботов: количество обработанных запросов, процент решения проблем без передачи живому оператору, удовлетворенность клиентов.

• -    Для анализа данных и прогнозирования: точность прогнозов, повышение качества принимаемых решений, рост выручки или экономия затрат.

• -    Для RPA: время обработки процесса роботом в сравнении с человеком, количество ошибок, число высвобожденных сотрудников.

• -    Универсальные метрики: окупаемость инвестиций (ROI), общий экономический эффект, время получения выгод.

Регулярный мониторинг и анализ этих показателей позволит компаниям оценить результаты внедрения ИИ, выявить области для улучшения и обосновать дальнейшее масштабирование технологий.

Заключение

Основные выводы исследования

Проведенный анализ показывает, что применение искусственного интеллекта открывает значительные перспективы для оптимизации бизнес-процессов компаний. ИИ позволяет автоматизировать рутинные операции, улучшать клиентский сервис, принимать более обоснованные решения на основе данных и адаптироваться к изменениям. Чат-боты, анализ данных и роботизированная автоматизация процессов уже приносят ощутимые выгоды компаниям из разных отраслей.

В то же время внедрение ИИ - комплексный и итерационный процесс, требующий системного подхода. Предложенная концептуальная модель, включающая этапы от анализа процессов до масштабирования ИИ-практик, может служить ориентиром для компаний. При этом важно учитывать факторы успеха, потенциальные риски и регулярно оценивать эффективность ИИ-решений.

Перспективы развития ИИ в оптимизации бизнес-процессов

В ближайшие годы ожидается активное развитие и распространение технологий ИИ в бизнесе. По прогнозам IDC, мировые расходы на ИИ-системы достигнут 97,9 млрд долл. в 2023 году, показывая среднегодовой рост в 28,4% [28]. Компании будут внедрять более сложные интеллектуальные решения, комбинирующие разные подходы ИИ для end-to-end автоматизации процессов.

Перспективными направлениями применения ИИ в оптимизации бизнес-процессов являются [29]:

• -    Гиперавтоматизация – оркестрация множества цифровых технологий (ИИ, RPA, process mining и др.) для автоматизации процессов и принятия решений с минимальным участием человека.

• -    Интеллектуальная обработка документов на основе ИИ для извлечения ценных

данных из неструктурированного контента.

• -    Объяснимый ИИ (XAI) – системы, способные обосновать свою логику принятия решений, что повышает доверие к ним.

• -    Облачный ИИ – разработка и использование ИИ-моделей в облаке, обеспечивающая гибкость, масштабируемость и снижение затрат.

• -    ИИ для кибербезопасности – выявление угроз, автоматический анализ инцидентов и адаптивная защита.

Кроме того, будет усиливаться тренд демократизации ИИ – создания платформ и инструментов, позволяющих бизнес-пользователям самостоятельно разрабатывать ИИ-решения без специальных навыков. А регуляторы продолжат развивать нормативно-правовую базу для обеспечения безопасного и ответственного использования ИИ.

Компаниям важно постоянно следить за развитием технологий ИИ, адаптировать лучшие практики и экспериментировать с новыми возможностями для оптимизации процессов и построения бизнеса будущего.