Harvard Business Review (HBR) - Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии

● перенос данных из электронной почты и систем кол-центров в системы учета, например для обновления клиентских файлов (изменение адресов, добавление услуг и т. д.);

● замена утерянных кредитных или дебетовых карт, требующая подключения к нескольким системам для обновления данных и обработки сообщений клиентов;

● устранение сбоев при взимании платы за услуги в биллинговых системах путем извлечения информации из нескольких типов документов;

● «чтение» юридических и иных документов для извлечения из них информации, сформулированной нестандартизированным естественным языком.

RPA является наиболее доступным типом ИИ для реализации когнитивных технологий, которые мы обсудим, и, как правило, обеспечивает быструю и ощутимую отдачу от инвестиций. При этом его инструменты не самые «сообразительные», поскольку приложения не запрограммированы на самообучение, хотя разработчики и наращивают постепенно интеллектуальные возможности этой технологии. Особенно хорошо подходит для внедрения между несколькими ИТ-системами.

Проблема

Когнитивные технологии все чаще используются для решения бизнес-задач, но большинство амбициозных проектов, связанных с ИИ, терпят неудачу.

Подход

Компании должны использовать постепенный, а не преобразующий подход и сосредоточиться на расширении человеческих возможностей, а не на их замене.

Процесс

Чтобы получить максимальную отдачу от ИИ, компании должны понимать, какие технологии соответствуют типам их задач, создавать портфель приоритетных проектов, основанный на потребностях бизнеса, и разрабатывать планы по развертыванию ИИ для всего бизнеса.

Мы опросили 250 руководителей компаний, которые уже используют когнитивные технологии, чтобы узнать их цели в отношении ИИ. Более половины респондентов заявили, что их основная цель – улучшение существующих продуктов. Сокращение рабочих мест упомянули только 22 %.

В NASA из-за нехватки средств инициировали запуск четырех пилотных RPA-проектов в области кредиторской и дебиторской задолженности, HR и расходов на ИТ – всем этим управляет центр общих служб агентства. Пилотные проекты показали себя хорошо – например, в отделе кадров 86 % операций прошли без участия человека – и были внедрены во всей организации. Сейчас NASA продолжает внедрять роботов RPA, повышая уровень их интеллекта. Как сказал Джим Уокер, руководитель проектов центра общих служб, «пока еще мы уступаем в этом ракетостроению».

Напрашивается предположение, что RPA лишит людей работы. Но в рамках 71 RPA-проекта, которые мы рассмотрели (47 % от общего их числа), замена роботами сотрудников не ставилась как цель и не стала результатом. Лишь несколько проектов привели к сокращениям, да и то в основном из-за привлечения внешних трудовых ресурсов. В будущем по мере совершенствования технологий проекты роботизированной автоматизации могут привести к некоторому сокращению рабочих мест, особенно в индустрии офшорного аутсорсинга. Если вы можете передать задачу на аутсорсинг, с большой вероятностью вы можете и автоматизировать ее.

Руководители в нашем исследовании отметили несколько факторов (начиная от интеграции до нехватки квалификации), которые могут приостановить или свести на нет ИИ-инициативы.

Второй наиболее распространенный тип проектов в нашем исследовании (38 % от общего числа) основан на алгоритмах обнаружения закономерностей в огромных массивах данных и интерпретации их значений – что-то вроде аналитического реслинга. Такие самообучаемые приложения используются для следующих задач:

● прогнозирование покупательских предпочтений;

● выявление мошенничества с кредитами и страховыми выплатами в режиме реального времени;

● анализ гарантийных данных для выявления проблем с безопасностью или качеством автомобилей и другой производимой продукции;

● автоматизация таргетинга интернет-рекламы;

● более точное актуарное моделирование страховых случаев.

Когнитивное прогнозирование, основанное на машинном обучении, имеет три отличия от традиционной аналитики: более высокую емкость данных и детализацию, обучение модели на фрагменте массива данных и улучшение со временем ее способности к классификации и прогнозированию.