BTC/USD 6383.95 0.07%
ETH/USD 210.10 0.10%
LTC/USD 50.73 -0.34%
BRENT/USD 69.10 -0.03%
GOLD/USD 1200.06 0.18%
RUB/USD 67.52 1.01%
Tokyo
Moscow
New-York

Как рыночная конкуренция стимулирует внедрение искусственного интеллекта

0
Автор материала: Дмитрий Токарев

Стимулирование развития ИИ

Соперничество является основным движущим механизмом прогресса, а искусственный интеллект одной из вершин человеческой мысли. Помимо всего прочего, он также участвует в распределении сил в непрерывной борьбе бизнеса за клиентов. Как рыночная конкуренция стимулирует внедрение ИИ в различных отраслях экономики и какие выгоды могут извлекать компании от его использования, мы рассмотрели в статье.

Какую прибыль дает машинное обучение?

Представители McKinsey Global Institute считают, что в ближайшее десятилетие ИИ имеет все шансы добавить $13 трлн к общемировому ВВП . Данные исследования основаны на опросах почти 2000 руководителей компаний по всему миру. При этом сферы деятельности управляющих совершенно разные.

Несмотря на большой интерес к цифровым технологиям, к 2017 году всего 37% компаний применили облачные технологии, обработку больших данных и сетевые программы. Из 37% еще меньшая часть попробовала использовать AI ‒ всего 3%. Исследователи McKinsey предполагают, что в 2035 году соответствующие технологии будут внедрены уже в 70% компаний, которые разделятся на три категории:

  • Ведущие ‒ 30% от всех компаний. Корпорации первыми успешно исследуют новую технологию, что будет увеличивать их доходы в среднем на 6% каждый год.
  • Последователи ‒ 30%. Представители этой категории обратят внимание на искусственный интеллект только после наглядного примера лидеров, но получить такой же высокой прибыль уже не смогут.
  • Отстающие ‒ 40%. Фирмы, у которых не хватит средств на внедрение ИИ проиграют рыночную конкуренцию и будут вынуждены снижать цену продукции для продолжения деятельности. Представители последнего типа потеряют до 20% прибыли в сравнении с текущими показателями.

К 2018 году практически все сферы деятельности попробовали хотя бы в тестовом режиме преимущества машинного обучения и нейросетей. Рассмотрим результаты некоторых из них.

Прибыль от интеграции

ИИ в финансах

IBM ‒ один из лидеров в исследовании AI. Американский гигант цифровых технологий постоянно ищет способы тестирования своих систем в реальном мире, а представители реального сектора стремятся попасть в первую категорию вышеперечисленных компаний. Одной из них является компания, которая занимается страховкой ‒ Fukoku Mutual Life Insurance. В результате нейросети сократили штат на 34 работника, задачей которых было отслеживание медицинских сертификатов. Страховая корпорация надеется окупить затраты ($2 млн.) за 2 года, увеличив продуктивность работы на 30%.

Мировая платежная система PayPal применила ИИ в отслеживании подозрительных транзакций, что позволило уменьшить уровень нечестных операций до 0,32% при среднем показателе других систем ‒ 1,32%. Выгода очевидна ‒ высокая лояльность клиентов и отсутствие проблем с возвращением средств по вине PayPal. Компания Visa отреагировала на успех PayPal и заявила о сотрудничестве с IBM в направлении IoT и IA.

ИИ в транспорте

В результате проведенного IBM опроса выяснилось, что 74% руководителей ведущих транспортных компаний ждут повсеместного появления беспилотных автомобилей не раньше 2025 года. Системы, управляющие таким транспортным средством, должны обрабатывать терабайты данных  о других машинах, пешеходах, состоянии дороги, погоде и т.д. мгновенно.

Компания Яндекс уже давно провела тест-драйв первого беспилотного такси и даже заключила договор с «КамАЗ» для совместной разработки грузовых автомобилей без водителя. Ожидается, что первая серия таких грузовиков выйдет в 2025 году. В августе 2018 город Иннополис стал первым населенным пунктом Европы, в котором можно будет воспользоваться услугами беспилотного такси. Если автономный Приус покажет себя хорошо, произойдет запуск таких же такси в более крупных городах.

Сервис каршеринга Uber использует ИИ для формирования ценовой политики, собирая и анализируя данные о районах посадки и высадки, частоте заказа такси. Чем богаче районы и выше число вызова такси, тем большая сумма будет выдвинута для оплаты ‒ об этом рассказал представитель пользовательского отдела Дэниэл Граф.

Кроме того, конкуренция на российском рынке заставила Uber и Яндекс.Такси провести слияние в борьбе с ГК «Везет» (Fasten Russia и «Везёт»). В 2020 году результат внедрения искусственного интеллекта в компании Uber и Яндекс должен положительно отразиться на рыночной конкуренции ‒ пока плюсы компания получает только в информационном пространстве. Как сообщает блог Fasten, компания также ведет работы по применению искусственного интеллекта.

ИИ в ритейле

Розничная торговля ‒ один из самых конкурентных видов бизнеса. Для выхода на лидирующие позиции уже недостаточно дорогой рекламы, лучшего проходного места, качественного копирайта, наличия популярного товара и даже таких уловок, как аромомаркетинг. В 2019 приток клиентов будет обеспечиваться также за счет внедрения ИИ в ритейл.

Alibaba уже использует эту технологию для персонализации ‒ процесса определения предпочтений каждого клиента. Отличный пример ‒ день холостяков 11 ноября в Китае. Этот праздник сопровождается множеством покупок, которые не будут совершены без персонализированной рекламы. Создать 400 млн. персонализированных баннеров в подготовке к одному дню ‒ задача именно для нейросети. Кроме того, компьютер может ответить на 4 млн. несложных вопросов в день, что очень сильно разгружает call-центры Alibaba.

Платформа Taobao использует технологии глубокого изучения для поиска по изображениям. Благодаря этому клиенты могут найти понравившейся вещи с картинки, чего нет на Amazon ‒ существенное функциональное преимущество перед конкурентом. Несмотря на это, американская компания преуспела в использовании искусственного интеллекта в голосовом шоппинге, оптимизации товарных запасов и динамическом ценообразовании. Борьба Alibaba и Amazon в скорости внедрения ИИ ‒ один из ярких примеров конкуренции в применении AI в сфере торговли.

ИИ в промышленности

Процесс выплавки ферросплавов предполагает разделение металла по однородности. В зависимости от требований в процессе изготовления стали добавляются примеси. Данных о примесях, однородности входного металла и результатах выплавки очень много. Обработка данных с помощью AI дает максимально эффективный результат. Он позволяет экономить 5% затрат на электроэнергию при производстве ферросплавов на Магнитагорском металлургическом комбинате. Производство любого металла можно оптимизировать и получить уже значительное преимущество в энергозатратах перед конкурентами. На российском рынке последователями стали компании «НЛМК» и «ОМК-ИТ». Пищевая промышленность представлена ГК «ЭФКО» и ООО «Валио».

Выводы

На данный момент ИИ еще мало используется, но преимущества его внедрения обязательно будут вести к заинтересованности конкурентов в этой технологии. Повсеместное успешное внедрение искусственного интеллекта в бизнес ожидается не раньше 2025 года, а сейчас компании соперничают за право быть первыми.

Автор материала:
Изучаю информацию и делаю обзоры по практическому внедрению технологий в различных сферах экономической деятельности.
На правах рекламы Внедрение BLOCKCHAIN На правах рекламы
Комментарии