Возможности искусственного интеллекта для создания дополнительной стоимости в фундаментальных отраслях экономики

На сегодняшний день, возможности искусственного интеллекта (в дальнейшем ИИ) позволяют ему как выступать основной бизнес-процесса (например, высокотехнологичные стартапы), так и оптимизировать и тем самым существенно повышать эффективность отдельных бизнес-процессов в традиционных отраслях.

Коммерческий успех компании во многом зависит от размера создаваемой добавленной стоимости, которая вне зависимости от отрасли деятельности компании может быть представлена в виде совокупности этапов производства продукта или цепочки создания стоимости -проектирование, производство, продвижение и сервис (цепочка создания стоимости разработана Майклом Портером и в первоначальном виде состояла из пяти элементов, но на данный момент в практике большинства консалтинговых компаний, преимущественно международных, таких как участники Big3 принято выделять представленные четыре). Наибольшие возможности для компаний на данный момент создают пять технологий, относящихся к машинному обучению, среди которых: обработка естественного языка, робототехника, компьютерное зрение, беспилотные автомобили, виртуальные агенты. На них приходится порядка 60% всех инвестиций в технологии ИИ [1].

Способности ИИ значительно превосходят ныне существующие методы прогнозирования, что позволяет ему создавать дополнительную ценность уже на этапе проектирования. Способность к самостоятельному формированию трендов и паттернов позволяет ИИ анализировать неструктурированную информацию, что находит активное применение в проектировании продукта, прогнозировании спроса и предложения, моделировании бизнес-процессов.

Хорошо функционирующая цепочка поставок является основой практически каждой отрасли. Использование ИИ открывает широкие возможности для интеграции процессов производства и управления ресурсами компании, позволяя создавать дополнительную ценность за счёт непрерывной балансировки и оптимизации спроса на продукцию и производства.

В продвижении главным преимуществом ИИ перед более традиционными технологиями являются возможности высокой персонализации и динамическое ценообразование, что позволяет кастомизировать маркетинг и рекламу под интересы целевого сегмента, сфокусироваться на самых перспективных лидах и увеличить количество продаж и общую выручку.

В современном бизнесе большое значение имеет так называемое постобслуживание (post-experience) или сервис. На данном этапе создания стоимости активно используются виртуальные помощники, компьютерное зрение, робототехника, беспилотный транспорт.

Иными словами, ИИ на сегодняшний день создает существенные преимущества с точки зрения ценности продукта на всех этапах цепочки создания стоимости. Поскольку целью данной работы является оценка возможностей ИИ для фундаментальных отраслей экономики, нами было принято решение детально рассмотреть выгоды на каждом из описанных этапов в четырёх фундаментальных отраслях: розничная торговля, электроэнергетика, производство и здравоохранение. Данные выгоды были рассмотрены как в виде будущих возможностей, так и в виде уже достигнутых результатов на основе кейсов реальных компаний.

Определяющим фактором успеха в розничной торговли является прогнозирование потребительского спроса. Это определяет как эффективность формирования ассортимента, так и ряд затрат связанных с закупкой и хранением товаров. В розничной торговле ИИ может сократить ошибки в прогнозировании на 30-50% по сравнению с традиционными способами, и, как следствие, складские затраты на 25-40% [2]. Кроме того, использование автономных транспортных средств на складах может способствовать сокращению времени складирования на 30% [2].

Использование компьютерного зрения может поднять сервис на новый уровень. Например, в супермаркете видеонаблюдение могло бы определить покупателя и то, что находится в корзине, и, основываясь на этом и на опыте прошлых покупок, предложить ему дополнить корзину другими товарами. Далее мобильное приложение могло бы подсказать, например, что бананы идеально сочетаются с шоколадом, который, как показывает история покупок клиента, ему предпочтителен. Другой пример – бегун устанавливает приложение компании спорттоваров, которое следит за его тренировками и далее рекомендует необходимую одежду, кроссовки и инвентарь, основываясь на типе выполняемых упражнений и другие предпочтениях.

Подобные технологии уже постепенно осваиваются такими гигантами, как Amazon. В городе Сиэттле, штате Вашингтон, был построен супермаркет Amazon Go, где покупатели могут совершать покупки, проходя мимо кассы. Супермаркет полностью полагается на компьютерное зрение, которое способно распознать покупателя и стоимость его/ее корзины и далее прислать чек за оплату на почту. Также компания Amazon планирует совершать доставки с помощью беспилотных самолетов, тем самым ускоряя и удешевляя процесс доставки [3].

Таблица 1

Возможности искусственного интеллекта для создания дополнительной стоимости в розничной торговле1

	Возможности	Достигнутые результаты
Проектирование	Прогнозировать тенденции спроса с последующей оптимизацией предложения и ассортимента продукции	Повышение EBIT на 1-2% благодаря прогнозированию продаж фруктов и овощей, сокращение издержек на хранение запасов на 20% за счёт прогнозирования спросов в электронной коммерции
Производство	Автоматизировать закупку, складирование и хранение товаров	Сокращение времени складирования на 30% с использованием автономных транспортных средств на складах
Продвижение	Динамичное ценообразование, маркетинг и реклама на принципах персонализации	Улучшение эффективности формирования ассортимента на 50% , увеличение продаж в целом на 4-6% и онлайн-продаж на 30% за счет использования динамического ценообразования
Сервис	Моментальный отклик и консультации благодаря виртуальным агентам, магазины без касс, доставка беспилотными летательными аппаратами

Источник : составлено автором на основе изученных источников

В сфере электроэнергетики важное место также занимает прогнозирование, т.к. более точное краткосрочное прогнозирование спроса может сократить выбросы и утечки электроэнергии. К примеру, британская организация National Grid сотрудничает с DeepMind (ИИ-стартап) для того, чтобы прогнозировать вариации спроса и предложения, основанные на competing-in-a-data-driven-world

переменных, связанных с погодой и интеллектуальными счетчиками. Цель -сократить потребление электроэнергии на 10% на национальном уровне и максимизировать использование возобновляемой энергии [4]. Кроме того, прогнозирование на основе ИИ может также применяться для оптимизирования планового ремонта, улучшения производства электричества, сокращения расходов на электроэнергетику и для предотвращения воровства электричества. Таким образом уже достигнуты 20%-ое увеличение производства электроэнергии и 10-20%-ое повышение EBIT некоторых компаний. Более того, ИИ способен автоматизировать работу с клиентами с помощью виртуальных агентов и приспосабливаться к их предпочтениям. Потребители уже экономят на ежемесячных счетах $1030 благодаря автоматическому переключению поставок электроэнергии [5].

Возможности искусственного интеллекта для создания дополнительной стоимости в электроэнергетике

	Перспективы	Достигнутые результаты
Проектирование	Оптимизация предложения под спрос за счёт прогнозирования	Британская программа по сокращению использования электроэнергии на 10% на национальном уровне за счет использования глубокого обучения для прогнозирования спроса и предложения электроэнергии
Производство	Оптимизация расходов на обслуживание оборудования за счёт своевременной профилактики, повышение выработки электричества, сокращение энергетических утечек и воровства электричества	Увеличение производства электроэнергии на 20% с использованием машинного обучения и интеллектуальных датчиков, повышение EBIT на 1020% благодаря оптимизации планового ремонта
Продвижение	Динамическое ценообразование с помощью формирования гибких тарифов в режиме реального времени
Сервис	Формирование отчетов об использовании электричества актуальных на момент подачи заявки, автоматизация работы с клиентами с помощью виртуальных агентов	Снижение среднего размера ежемесячных потребительских счетов на $10-30 благодаря автоматическому переключению поставок электроэнергии

Источник : составлено автором составлено автором на основе изученных источников

Что касается производства, ИИ позволяет повысить качество конечного продукта при сокращении численности персонала и, как следствие, расходов на него. Так, технологии ИИ увеличили производительность интегральных микросхем на 10% при сокращении ИТ-персонала на 39% [5]. В то же время немецкая фирма Otto использует ИИ для коротких прогнозов продажи и спроса на период в 30 дней, результаты этих прогнозов оказались на 90% точнее используемых раннее традиционных способов [6].

Возможности искусственного интеллекта для создания дополнительной стоимости в производстве

	Перспективы	Достигнутые результаты
Проектирование	Повышение качества продукции за счёт более эффективного проектирования	Повышение производительности интегральных микросхем на 10% , сокращение численности ИТ-персонала на 39% за счет использования ИИ для полной автоматизации закупок
Производство	Автоматизация работы конвейеров, снижение ошибок, повышение эффективности оптимизации ресурсов компании	Сокращение времени доставки ресурсов на 30% , повышение производства на 3-5%
Продвижение	Динамическое ценообразование, быстрая переориентация производства на основе анализа продаж	Увеличение EBIT на 13% с помощью прогнозирования источников доходов от обслуживания и оптимизации продаж
Сервис	Прогнозировать спрос на постобслуживание

Источник : составлено автором составлено автором на основе изученных источников

Способность прогнозировать может использоваться не только для определения спроса, но и в области здравоохранения, например, для выявления группы пациентов с высоким риском и прогнозирования заболеваний, что позволяет своевременно планировать профилактические кампании и экономить огромные суммы как на политике здравоохранения в целом, так и на индивидуальных затратах отдельных потребителей.

Персонализация сервиса также создает огромные преимущества в здравоохранении. Технологии ИИ способны адаптировать методы лечения и лекарственные препараты, учитывая значительное количество индивидуальных особенностей пациента в очень быстром режиме. Более того, технологии ИИ активно находят себя в оптимизации работоспособности медперсонала и автоматизации диагностики (с повышением её точности и скорости). Кроме того, американские больницы находится в стадии перехода к использованию виртуальных агентов для помощи пациентам в перемещении по госпиталю. Подобные меры позволяют сократить расходы на здравоохранение в США на 5-9% и увеличить среднюю продолжительность жизни (по ожиданиям) на 0.2-1.3 года. Экономический эффект таких технологий может достичь 2-10 трлн долл. США [5].

Таблица 4

Возможности искусственного интеллекта для создания дополнительной стоимости в здравоохранении

	Перспективы	Достигнутые результаты
Проектирование	Выявление группы пациентов с высоким риском и прогнозировать заболевания, своевременно планировать профилактические кампании	Снижение расходов на здравоохранение в США на 300 млрд $США и на 3.3 млрд фунтов в Великобритании за счёт использования ИИ для прогнозирования состояния здоровья населения и своевременной профилактики
Производство	Оптимизация процессов в больницах, автоматизация диагностики, повышение её точности и скорости	Повышение работоспособности обслуживающего медперсонала на 30-50%
Продвижение	Более точное прогнозирование расходов, акцент на снижении риска для пациентов	Сокращение индивидуальных расходов на здравоохранение на 5-9%
Сервис	Использование виртуальных агентов для помощи пациентам перемещаться по больнице, адаптация методик лечения и лекарственные препаратов с учетом индивидуальных особенностей пациентов	Ожидаемое увеличение средней продолжительности жизни на 0,21,3 года за счёт персонализации лечения

Источник : составлено автором составлено автором на основе изученных источников

Подводя итоги, стоит отметить, что несмотря на огромное количество будущих возможностей, технологии искусственного интеллекта уже сегодня нашли широкое применение не только в высокотехнологичных стартапах, но и в традиционном бизнесе. Особое значение играют высокие возможности для прогнозирования, технологии анализа неструктурированной информации и виртуальные агенты, которые не только автоматизируют и оптимизируют бизнес-процессы, но также участвуют в создании принципиально нового пользовательского опыта. Коммерческий успех компании во многом зависит от размера создаваемой добавленной стоимости, и в этом отношении возможности ИИ позволяют увеличить ценность на всех этапах создания продукта от проектирования до сервиса.