Искусственный интеллект для бизнеса
В эпоху быстро развивающихся технологий и постоянного цифрового преобразования бизнес-процессов, искусственный интеллект (ИИ) становится незаменимым инструментом для эффективного ведения бизнеса.
ИИ преобразует все, начиная от клиентского обслуживания и заканчивая операциями по поддержанию производства, открывая новые горизонты оптимизации и автоматизации. Данные, которые ранее представлялись непостижимыми или трудно управляемыми, теперь обрабатываются с помощью мощных алгоритмов ИИ, которые помогают компаниям извлекать ценные прозрения и принимать обоснованные решения.
Однако, несмотря на все возможности, которые предлагает ИИ, его внедрение в бизнес-среду не лишено трудностей и вызовов. От недостатка квалифицированных специалистов до вопросов этики и приватности данных, эти проблемы требуют осмысленного и сбалансированного подхода.
В этой статье мы предлагаем вам ознакомиться с важностью и эффективностью использования искусственного интеллекта в бизнесе на основе реального кейса нашей компании.
При работе над цифровизацией процессов управления логистикой и применением алгоритмов искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) для ценностного использования данных, команда Deco Systems занялась разработкой и последующим внедрением своей уникальной платформы для управления данными. Данная платформа основывается на открытых исходниках, обеспечивая гибкость и адаптивность решений.
Основной задачей этого инновационного проекта стало создание инфраструктуры, которая бы упростила процесс принятия решений на основе алгоритмов AI и ML. Платформа предусматривает предоставление актуальной и полезной информации для руководства компании, а также является неотъемлемым инструментом для специалистов в области Big Data, включая аналитиков данных и инженеров ML.
Платформа способна интегрировать и обрабатывать данные из множества внутренних систем компании, таких как ERP, бухгалтерские программы и прочие, и предлагает возможность подключения бесконечного числа внешних источников данных. В процессе работы над платформой были реализованы функции управления данными, включая преобразование данных, применение AI и ML алгоритмов для моделирования, и создание наборов данных с помощью инструментов Low Code. Все это было возможно благодаря разработке собственного кастомизированного дистрибутива Hadoop на основе Apache Bigtop.
Основные функциональные возможности
Платформа обеспечивает стриминговую и пакетную обработку данных, позволяя эффективно настраивать и контролировать ETL/ELT-процессы. Это ключевой элемент в обеспечении непрерывной и бесперебойной работы всей системы.
Создание «озера» неструктурированных «сырых» данных – еще одна важная задача, которую решает платформа. С его помощью компании могут накапливать и хранить огромные объемы данных в их первозданном виде для дальнейшего анализа и обработки.
Платформа также поддерживает построение как классического хранилища данных, так и нереляционного сегмента для хранения квази-структурированных данных, что обеспечивает гибкость в обработке и анализе информации.
Витрины данных строятся с использованием мощных колоночных платформ, где данные организованы по столбцам и используется массивно-параллельная обработка (MPP). Это делает процесс извлечения и анализа данных более быстрым и эффективным.
Для обеспечения безопасности и качества данных, платформа предусматривает возможности управления качеством, безопасностью и маскировкой данных.
Возможности формирования BI-отчетности и дашбордов помогают менеджменту компании следить за ключевыми показателями и метриками бизнеса в режиме реального времени.
При помощи платформы можно также применять машинное обучение для создания сервисов монетизации данных, что позволяет извлекать максимальную ценность из накопленной информации.
Структура
Платформа предусматривает возможность использования облачной инфраструктуры, реализованной в сотрудничестве с Mail.ru Cloud Solutions. Это обеспечивает гибкость, доступность и надежность хранения данных.
С помощью Kubernetes платформа способна автоматически масштабировать выделенные для обучения машинных моделей вычислительные ресурсы. Это позволяет обеспечивать оптимальное использование ресурсов и быстрое обучение моделей.
Платформа основывается на уникальных разработках DecoSystems и решениях с открытым исходным кодом, которые зарегистрированы в едином реестре российских программ для ЭВМ и баз данных. Это гарантирует прозрачность, безопасность и надежность всех сервисов платформы.
Архитектура платформы организована модульно, что позволяет легко добавлять новые функциональные элементы по мере возникновения новых бизнес-задач. Благодаря встроенному набору инструментов и API, платформа может быть легко интегрирована в уже существующую IT-структуру компании и развиваться вместе с ней.
Практическое применение
Управление доставкой грузов
Используя анализ накопленных данных, включая информацию о загруженности дорог, объеме перевозимого груза и ряде других факторов, маршруты доставки были оптимизированы для обеспечения лучшего баланса между скоростью и стоимостью.
01
Выявление аномалий и отклонений в стандартных бизнес-процессах
С применением алгоритмов машинного обучения платформа помогает отслеживать и регистрировать отклонения в рутинных операциях. Интеграция данных по всем типичным бизнес-процессам обеспечивает детальное представление о возникающих аномалиях и возможность быстро реагировать на них.
02
Открытый трекинг посылок для клиентов
Благодаря применению решений на основе NoSQL, платформа предоставляет возможность отслеживать статусы посылок клиентов с высокой пропускной способностью - до 20 000 запросов в секунду от всех внешних источников, включая веб-сайт и мобильное приложение.
03
Ситуационное реагирование в реальном времени
Платформа способна автоматически решать такие проблемы, как циклическое перемещение посылки по конвейеру из-за повреждения штрих-кода, перенаправляя её в отбраковку.
04
Результаты
Существенная дополнительная прибыль. Анализ данных привел к обнаружению источника дополнительной выручки в размере 250 миллионов рублей в год. Это стало возможным благодаря анализу паттернов приема отправлений в региональных отделениях клиентской компании.
Значительное сокращение «серых» отправлений. Платформа обеспечила возможность отслеживания отправлений, подобных «серой» почте, по массе грузов и характеристикам движения посылок по маршрутам. Это привело к сокращению «серых» отправлений на 90%.
Улучшенная оперативность реагирования на проблемы. Благодаря ежедневной отчетности, реакция на возникающие проблемы ускорилась на 85%. В частности, информация о задержках посылок стала доступна для быстрого реагирования на любое замедление в процессах доставки.
Большая точность отслеживания статуса посылок для клиентов. Платформа помогла клиентской компании снизить долю недоставленных товаров с 10% до 3-5%, а срок доставки сократился в два раза. Это подтверждает эффективность использования ИИ и ML в управлении бизнес-процессами.
Читайте также
Составление отчетности компании: подходы и рекомендации
Минусы работы с Big data
Fintech
Остались вопросы?
Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время
8 (499) 288-83-57
Москва