Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) и машинное обучение (Machine Learning, ML) за последние годы привнесли много нового в бизнес, в электронную коммерцию и в веб‑разработку. Бизнес использует эти технологии для улучшения качества обслуживания клиентов, оптимизации бизнес‑процессов и получения конкурентного преимущества на рынке. В настоящее время искусственный интеллект и машинное обучение фактически уже используются очень во многих направлениях, ниже рассмотрим некоторые из них.

Персонализация

Алгоритмы искусственного интеллекта формируют персональные рекомендации на основе истории просмотров, поведения и предпочтений клиента. В сфере электронной коммерции используются данные о просмотрах товаров, история покупок, любимых брендах. В контентных проектах анализируются предпочтения к определённым темам, стилю подачи материала, авторам. Такие персонализированные рекомендации получаются достаточно качественными, поэтому они повышают удовлетворенность клиентов и увеличивает продажи.

Обработка естественного языка

Natural Language Processing (NLP) — это разновидность машинного обучения, которая позволяет компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык. Чат‑боты на базе NLP помогают обеспечить круглосуточную поддержку клиентов и отвечать на часто задаваемые вопросы. Также возможна автоматизированная обработка входящих сообщений клиентов, полученных по электронной почте или через систему HelpDesk, для их классификации и автоматического выбора бизнес‑процесса для их последующей обработки.

Категоризация и маркировка

Алгоритмы искусственного интеллекта могут автоматически классифицировать и тегировать тексты на контентных сайтах и товары на платформах электронной коммерции. Это упрощает их поиск, увеличивает глубину просмотров для контентных сайтов и средний чек в электронной коммерции .

Предиктивная аналитика

Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение клиентов, модели продаж и рыночные тенденции, чтобы прогнозировать будущий спрос и принимать решения на основе данных. Это позволяет корректировать ценовую стратегию и запускать целевые маркетинговые кампании. В сфере электронной торговли предиктивная аналитика на базе ИИ помогает оптимизировать управление цепочками поставок, прогнозировать спрос и управлять уровнями запасов. Это обеспечивает своевременную доставку продукции и снижает затраты на логистику.

Распознавание изображений

Технология распознавания изображений на основе искусственного интеллекта помогает платформам электронной коммерции более эффективно генерировать персонализированные рекомендации, а также осуществлять классификацию товаров и обогащать данные по ним.

Обнаружение и предотвращение мошенничества

Алгоритмы машинного обучения анализируют данные транзакций для обнаружения и предотвращения мошеннических действий, обеспечивая безопасность клиентов и помогая бизнесу избежать потенциальных финансовых потерь.

Создание контента

Алгоритмы искусственного интеллекта могут генерировать достаточно качественные описания продуктов, страниц категорий и даже черновики статей или сообщений в блогах, уменьшая потребность в людях‑копирайтерах и повышая эффективность создания контента.