Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности - стр. 6
Проекты ИИ, реализуемые DBS, охватывают широкий спектр областей, но большинство из них касается операционных процессов. Например, банк использует модели машинного обучения для прогнозирования необходимости пополнения банкоматов наличными. Если раньше наличные в банкомате заканчивались в среднем раз в три месяца, то теперь этот показатель составляет раз в 55 лет, а количество поездок для пополнения банкоматов сократилось более чем на 10 %.
В сфере кадров DBS прогнозирует отток своих продажников. На основе ряда факторов, выявленных моделями машинного обучения (включая время отпуска, количество больничных, а также скорость ответов на электронные письма), банк может с 85 %-ной вероятностью предсказывать, уволится ли кто-либо из сотрудников, за три месяца до увольнения.
Банк также использует ИИ, чтобы выявлять мошенничество в области торговли ценными бумагами, строить алгоритмические модели кредитования, управлять чат-ботами в службе поддержки клиентов, а также выполнять ряд других задач. Особенно большую роль ИИ играет в исключительно цифровом банке DBS в Индии, где работает на 90 % меньше сотрудников, чем в обычном банке. Во всем банке взаимодействия клиентов с ИИ на 15 % снижают количество звонков в службу поддержки.
Гледхилл прокомментировал изменение фокуса ИИ в DBS:
Первоначальный робот-советник был нашим самым амбициозным проектом. Он пошел не по плану, потому что мы хотели получить продукт, намного опережающий время. Однако мы извлекли уроки из этого первого проекта и не отступились от ИИ. Мы идем по пути наименьшего сопротивления, используя ИИ для оптимизации бизнес-процессов в банке, и добиваемся огромных успехов. По отдельности эти проекты не столь амбициозны, но в совокупности они трансформируют бизнес, поскольку способствуют снижению операционных расходов, повышению производительности труда сотрудников, уменьшению количества ошибок и увеличению скорости вывода продуктов на рынок. Главное для нас – не сократить численность персонала, а существенно улучшить обслуживание клиентов и перейти от транзакционного банкинга к консультативному. Мы стремимся увеличить доход и расширить бизнес, сохраняя при этом разумное соотношение расходов и доходов.
Наиболее активно искусственный интеллект (как в своих продуктах, так и во внутренних процессах) используют такие технологические компании, как Amazon.com. Эта быстрорастущая компания заявляет, что «инвестировала» в ИИ более 20 лет, то есть на протяжении почти всей своей истории[6]. ИИ и технологии машинного обучения лежат в основе успешных продуктов Amazon по распознаванию голоса Echo/Alexa. Кроме того, хорошо известно, что Amazon находит потенциально прорывное применение искусственному интеллекту и в своей бизнес-модели, в том числе организуя доставку с помощью дронов в рамках проекта Prime Air и полностью автоматизированное обслуживание в магазинах Amazon Go.