Искусственный интеллект для бизнеса – как Космос: все про него знают и говорят, а Гагарин только один.
ChatGPT, Midjourney, Gervin, Casper и нейросети обсуждаются в СМИ, но зачастую непонятно, как использовать это в торговле, сфере услуг, банке, медицине, образовании, строительстве, на производстве / в промышленности, на складе и т.д.
-- реализуема ли задача инструментами ИИ (к примеру, учитывая негативные отзывы про ChatGPT об универсальных ответах и непонимании сути вопросов);
-- будет ли искусственный интеллект работать (сценарии неудовлетворительного результата на выходе);
-- окупятся ли вложения в разработку модуля ИИ;
-- удастся ли интегрировать модуль ИИ в существующие системы и так далее.
Apps Studio с 2013 года занимается разработкой разнообразных ИТ-решений, приложений. В частотности, предлагаем автоматизацию бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта: создаем модули AI, упаковываем их в системы и внедряем в бизнес.
Консультирует вместо техподдержки, обзванивает по холодной базе, ищет болезни – чем уже искусственный интеллект помогает бизнесу
ИИ – это не только нашумевшие нейросети ChatGPT (языковая модель для работы с текстом) или Midjourney (генеративно-состязательная сеть, для создания изображений по текстовым описаниям). Алгоритмы Agglomerative, CatBoost, BERT, Quantile Regression, DBSCAN, Decision Trees, Random forest, Ridge/lasso Regression и другие позволяют добиться гораздо больше, чем рисование людей с шестью пальцами и обучение робота матам.
Распознает людей в толпе и модерирует соцсети: что такое компьютерное зрение (CV – Computer Vision)
CV (Computer Vision, компьютерное зрение) – область ИИ, которая позволяет распознавать, идентифицировать и интерпретировать изображения и / или видео.
Примеры внедрения:
-- оплата взглядом на кассах самообслуживания;
-- определение COVID-19 и степень поражения легких;
-- автораспознавание документов по ипотеке, контрактам и т.д.;
-- автомодерация изображений в социальных сетях;
-- распознавание занятости парковочных мест;
-- проверка изобразительных товарных знаков на сходство;
-- выявление микро- и макродефектов на производственных линиях;
-- распознавание снимков КТ и МРТ, поиск и обнаружение патологий.
Ищет фейки, консультирует клиентов, создает контент – как NLP (Natural Language Processing) работает в бизнесе
Обработка естественного языка (NLP) – технология на стыке машинного обучения и компьютерной лингвистики. НЛП позволяет:
-- мониторить соцсети на предмет антисемитского контента для отслеживания динамики hate speech;
-- обнаруживать и классифицировать фейки, спам, обман, противоправную деятельность;
-- настраивать общение с клиентами в службе техподдержки и сервиса (на основе контекста общения);
-- создавать и внедрять продвинутых чат-ботов и ассистентов;
-- определять товары и их количество на основе запросов от клиентов и формирования последующего счета в 1С;
-- запускать автоматическую или полуавтоматическую генерацию контента.
Мониторит работу сотрудников и следит за трафиком – чем VA ( Video Analysis) помогает бизнесу
Видеоаналитика (VA – Video Analysis) – технология, которая использует методы компьютерного анализа и зрения для автоматического получения данных из видеоконтента. Благодаря шумоподавлению (denoising) и устранению размытости (deblurring) удалось «оцветнить» и «оцифровать» старые фотографии и видео, но это только одно из направлений видеоаналитики.
VCA – Video Content Analysis – позволяет:
-- распознавать лица в аэропортах, магазинах, на улицах и в общественных местах;
-- определять Loitering-поведение (бесцельное и потенциально указывающее на противозаконные намерения);
-- распознавать вещи, оставленные без присмотра, – Abandoned object (в метро, аэропортах, общественных местах);
-- подсчитывать трафик в магазинах, на магистралях, на вокзалах и в загруженных общественных местах;
-- организовать контроль на ЕГЭ и других экзаменах;
-- управлять очередями, составлять тепловые карты в супермаркетах, интегрировать POS-терминалы;
-- распознавать номера машин и автотранспорта в режиме реального времени;
-- мониторить появление в магазинах / офисах / на рабочих местах сотрудников, обнаружить саботаж и т.д.
Оцифровывает архивы и чертежи, помогает с историями болезней и чеками – как искусственный интеллект (OCR) упрощает работу бизнеса
Optical Character Recognition – модули на основе искусственного интеллекта, которые распознают и извлекают рукописный и / или печатный текст.
Оптическое распознавание символов – технология ИИ, которая позволяет:
-- извлекать текст с изображений различного формата и типа;
-- находить и оцифровывать архивы, музейные фонды, рукописные источники;
-- распознавать логотипы брендов в социальных сетях и медиа;
-- проверять подлинность депозитных чеков, кредитных договоров и т.д., заполненных от руки;
-- оцифровывать проектно-конструкторскую документацию (чертежи, генеральные планы);
-- идентифицировать упаковку продуктов и товаров в рекламных изображениях;
-- обрабатывать и оцифровывать истории болезней пациентов (процедуры, анализы, больничные карты);
-- отслеживать счета, квитанции, накладные и другие документы в логистике (склады, службы доставки).
Optical Character Recognition на основе машинного обучения (ML) извлекает рукописный или печатный текст в документы заданного формата – к примеру, в PDF-файлы. Такой вариант позволяет автоматизировать отчетность на предприятии и оцифровать работу в медицине, образовании, банках.
Холодный обзвон, умные колонки, голосовые помощники в банках – как они стали возможными благодаря распознаванию и синтезу речи (СРР/TTS)
Распознавание и синтез речи (СРР – системы распознавания речи, TTS – Text-to-Speech) – модуль искусственного интеллекта, благодаря которому стали возможны голосовые помощники и «умные колонки», такие как Алиса, Маруся, Siri и Alexa, вход в аккаунт по кодовому слову, автоматически прозвоны роботами (холодный обзвон) и т.д.
Синтез речи изначально создавали для людей, имеющих проблемы со зрением. К 2024 году область СРР/TTS конкурирует по популярности только с NLP – Natural Language Processing.
Что дает разработка и внедрение синтеза речи (Artificial intelligence, AI)? СРР/TTS позволяет:
-- создавать голосовых помощников (первая линия техподдержки) в банках, финансовых учреждениях и т.д.;
-- запускать холодный обзвон по базе клиентов, получать лидов, учитывать их в CRM, выстраивать воронки;
-- распознавать речь на старых видео, оцифровка материалов;
-- создавать умные колонки вроде Алиса или Маруси;
-- проводить автоматические опросы (оценка качества обслуживания, удовлетворенности и т.д.);
-- настраивать интеллектуальных автоответчиков (Phone Secretary) с распределением заявок и / или строить справочные центры (Call Centers) с нуля;
-- проводить криминалистические экспертизы речи в органах следствия, дознания и т.д.
Оценит риски в бизнесе, предскажет потребительский спрос, просчитает поломки оборудования – для чего нужна разработка систем поддержки принятия решений (DSS)
СППР (Decision Support System, DSS) – модуль искусственного интеллекта, который помогает оценить риски и выбрать правильный вариант.
DSS на основе ИИ внедряют в бизнес, чтобы:
-- видеть перспективы выдачи и обслуживания банковских карт, бороться с мошенниками (микрозаймы, кредиты);
-- предсказывать поведение потребителей, спрос на товары (и, соответственно, закупку);
-- внедрять новые услуги в работу компании и / или товары в SKU;
-- моделировать риски поломки промышленного оборудования, затраты на ремонт и техобслуживание;
-- прогнозировать качество продукции и возможные виды брака (дефекты), а также многое друге.
Не только делает текст и картинки: нейронные сети и разработка с модулем искусственного интеллекта
Нейросети – модуль на основе искусственного интеллекта, который помогает искать, распознавать, анализировать и создать данные подобно человеческому мозгу. Разработка и внедрение моделей нейронных сетей в бизнес – комплекс мер, который позволяет распознавать речь, обрабатывать язык, извлекать смысл из изображений и видео.
Искусственные нейросети способны самостоятельно обучаться и развиваться: поэтому и стали возможны ChatGPT, Midjourney, Gervin, Casper.
Разработку, внедрение и поддержку искусственного интеллекта заказывают, чтобы:
-- обнаруживать риски заболеваний по результатам компьютерной томографии, МРТ и флюорографии и / или другим анализам;
-- предсказывать риски сердечных приступов у пациентов (кейс IBM и AstraZeneca);
-- распознавать показания счетчиков воды по фотографии (кейс Москвы);
-- генерировать контент для СМИ, первыми создавать и выпускать новости (текст + изображения);
-- анализировать массив данных соцсетей и обнаруживать потенциально неприемлемый контент;
-- генерировать видеоролики;
-- генерировать дизайнерские интерфейсы;
-- обнаруживать тренды в социальных сетях, СМИ, поисковых системах (какой материал завирусится – для блогеров, Digital-агентств);
-- улучшать персональные подборки и рекомендательные системы;
-- создавать аналитические отчеты, дашборды и т.д.
ООО "Студия приложений" разрабатывает системы с искусственным интеллектом (ИИ), которые автоматизируют бизнес-процессы с помощью моделей машинного обучения (ML) и нейронных сетей (ИНС) для предприятий, оптово-розничных магазинов торговли, маркетплейсов и стартап проектов.
Проекты с ИИ для бизнеса многообразны. У нас есть опыт разработки модулей искусственного интеллекта для стартапов и действующего бизнеса: считать количество листов фанеры / металлопроката по фотографии, обнаруживать дефекты и брак продукции, считывать номера машин для обнаружения угонов и пропажи, автоматизировать колл-центр и холодный обзвон и так далее.
Разрабатываем модули на основе одной технологии (к примеру, NLP – Natural Language Processing, VA – Video Analysis) или гибридных технологий (машинное обучение + нейронные сети + Big data).
Если нужно спроектировать ИТ-инфраструктуру с нуля и / или внедрить модули в работу колл-центра, отдела контроля качества, маркетинга, проектирования и т.д., просто напишите hi@appsstudio.ru. Также можем обсудить проект в Telegram https://t.me/iBorshchov.
