Спрогнозировать урожай или спрос на продукцию, корректно и быстро перевести любой формат информации в нужный текст, уловить негативные эмоции в голосе – все это под силу продуктам на основе искусственного интеллекта, которые уже активно используются бизнесом в разных отраслях, снижая трудозатраты и ускоряя производственные процессы. О некоторых из них рассказал Федор Норин, представитель IT-компании «Сбер Бизнес Софт». 

Федор Норин, представитель IT-компании «СберБизнесСофт»
Фото: Андрей Фёдоров

1. Интеллектуальный поиск

Компания «Сбер Бизнес Софт» занимается прикладным внедрением решений на базе ИИ. По словам Федора Норина, сегодня один из самых востребованных продуктов – интеллектуальный поиск на основе ассистентов.

– К нам обращаются предприниматели, чьи сотрудники очень много времени тратят на поиск нужной информации. Мы разработали решение – ассистента, который помогает найти нужные фрагменты в вашей базе данных, а затем сгенерировать их по определенной инструкции с помощью LLM-модели, cначала осуществить поиск нужного фрагмента, затем суммаризировать суть, сформулировать ответ, а также предоставить ссылку на первоисточник. Это, по сути, всем известная GPT-модель, только дообученная на ваших данных.

Есть стандартные решения – тот же чат-бот, который работает на интентах, но у такой модели есть свои проблемы: нужно заниматься интент-майнингом, описывать граф сценариев. С помощью нашего продукта достаточно обучить ассистента на вашей базе, и он уже будет предоставлять корректный ответ на ваш вопрос.

2. Умная оцифровка  

Еще один интересный продукт – СберСкан. Он позволяет распознавать и обрабатывать любые форматы документов. Проблемы, с которыми часто встречаются клиенты, – это низкая скорость внутренних процессов при работе с документами, сложности в поиске нужного по внутренней базе, невозможность проверки полноты заполнения документа.

– В итоге не получается на 100% автоматизировать процесс на производстве, где на каком-то этапе подключается ручная работа. СберСкан решает все эти проблемы, оцифровывая документы в любом формате с сохранением форматирования и выделением сущности. Распознается печатный и рукописный тексты на разных языках с соблюдением строк, абзацев, подписи, печати, штрих-кодов, таблиц, углов поворотов. Со всем этим модель справляется отлично. Ее можно дообучить, если нужно перевести в текст типовые документы компании.

С помощью СберСкана мы, например, решали кейсы оптимизации процессов найма массовых вакансий в торговой сети. Основная задача была – ускорить первичный скрининг профиля кандидата. Мы разместили QR-код, туда заходил соискатель, заполнял анкету, прикладывал сканы документов, и система автоматически все это оперативно перерабатывала и передавала менеджеру на рассмотрение.

Фото: Андрей Фёдоров

3. Аналитика по видео

По словам Федора, эта, казалось бы, простая модель включает на самом деле очень большой пласт работ, потому что может детектировать совершенно разное – например, кошку на фотографии или яму на дороге по видео.

– Наш продукт необходим, если нужно детектировать любые объекты, события, дефекты на производстве. Один из кейсов – мониторинг агрокультуры в промышленной теплице. Роботизированная тележка едет по огромной теплице и детектирует отдельно плоды, листья, классифицирует каждый помидор: зрелый или незрелый, больной или здоровый. Так удается спрогнозировать урожай, вовремя заметить заболевшие культуры. 

4. Распознавание эмоций в голосе

В платформу Voice IA все глубже внедряется искусственный интеллект. Например, сегодня можно обработать 100% звонков, записанных в колл-центрах. Раньше их обрабатывали реальные люди и делали это выборочно, охватывая 3-5% звонков. 

– Voice IA поможет получить более точные выводы. Есть конструктор отчетов по операторам, подразделениям, в различных агрегатах. Мы добавляем интеграции телефонии, чтобы переводить аудио в текст и интегрировать с CRM-системой. Есть модели для определения эмоционального окраса голоса, текстовые модели, настроенные на классификации различных тематик разговоров. Приведу в пример кейс в сфере недвижимости. Задача – выявить отклонения и нарушения в работе колл-центра, эмоциональный фон диалога, сегментировать на целевые звонки. В итоге получен эффект – увеличение покрытия и снижение операционных расходов на аналитику.

Фото: Андрей Фёдоров

5. Прогнозирование спроса

Многие думают, что продукт «Прогнозирование спроса» необходим только в производстве и ритейле. На самом деле областей, где может применяться эта модель, гораздо больше. К примеру, гостиничный бизнес или любой другой, работающий в сфере услуг, спрос на которые также можно прогнозировать.

– Предиктивная оценка продаж основана на алгоритмах искусственного интеллекта на данных прошлого. Вы загружаете данные за какое-то время – за год, два, три. Модель обучается и начинает предсказывать вам спрос в будущем. Есть, конечно, эксперты. Но такая модель сокращает время на составление прогнозов и постоянные затраты на специалистов. Делайте прогнозирование хоть каждый день.

Модель разрабатывается индивидуально, можно включать данные не только вашей компании, но и внешние, – говорит Федор Норин. – Кстати, вы можете сравнить прогнозы вашего эксперта и нашей модели в тестовом режиме. Кто победил – того и выбирайте. Мы решали кейс для мясокомбината, который ранее пользовался услугами эксперта. Задача была прогнозировать спрос по дням на месяц в разрезе дистрибьюторов. В итоге ошибка в прогнозе была снижена с 20% до 11%.

Елена Демидова

Фото: Андрей Фёдоров