Искусственный интеллект вышел из лабораторий и изменил бизнес. Сегодня он используется в разных сферах — от банковского дела и финансов до соцсетей и маркетинга. Наша новая книга рассказывает, какие задачи с его помощью решают гиганты и стартапы. Здесь есть 50 кейсов, понятные описания и нет воды. Давайте разберем несколько примеров.
Роботы и ИИ в автоматизации процессов
У McDonald’s 400 тысяч сотрудников и 36 тысяч ресторанов в 120 странах. В начале 2017 года компания объявила о новой стратегии развития с фокусом на цифровые технологии, в том числе ИИ.
Искусственный интеллект на практике
Вот проблемы, с которыми столкнулась сеть: нужно тщательно рассчитывать запасы, чтобы не выбрасывать излишки и не потерять клиентов, когда нужных продуктов нет. В часы пик в ресторанах толпы посетителей. Это успех, к которому все стремятся, но всех посетителей надо обслужить быстро и без ошибок. А вот решение: терминалы самообслуживания и цифровые меню McDonald’s оборудованы умными аналитическими технологиями. Каждый ресторан сам решает, что рекламировать и предлагать сегодня и сейчас. Это зависит от местного спроса, погоды и срока годности продуктов. Настройки в меню автоматически меняются. Когда на улице холодно, показывают горячие и более сытные блюда, а в жаркие солнечные дни — салаты и мороженое.
У McDonald’s есть приложение, через которое можно размещать заказы. Так компания получает данные, исходя из которых рассылает индивидуальные предложения. А еще по этой информации понятно, какие блюда предпочитают представители разных покупательских сегментов в разной местности.
ИИ управляет всем
Uber построила бизнес-модель на новаторском использовании данных. Компания помогает водителям и пассажирам найти друг друга по информации о местонахождении смартфона. Компания работает уже десять лет и все это время использует ИИ.
С помощью ИИ в Uber распределяют заказы между водителями и рассчитывают оптимальные маршруты. На ИИ основана модель ценообразования с повышением ставки при высоком спросе. Она стимулирует водителей выходить на работу дополнительно в периоды активного спроса. А для клиентов так сокращается время ожидания. Гостиницы, авиакомпании и операторы общественного транспорта уже давно применяют этот метод балансирования спроса. Поэтому номера в гостиницах обычно дороже в высокий сезон. Новшество Uber заключается в продвинутой прогностической технологии. Она регулирует цены в реальном времени и эффективно реагирует на соотношение спроса и предложения.
Искусственный интеллект подкрепляет все функции Uber — от маркетинга до координации водителей и пассажиров.
Для планирования маршрута и выбора машины Uber использует данные GPS со смартфонов водителя и пассажира. На данных каждого из миллионов заказов алгоритмы учатся точно прогнозировать длительность поездки и сокращать время ожидания подачи машины. Например, клиент находится на перекрестке. Система изучит загруженность дорог и ограничение скорости и рассчитает, что в точку в пешей доступности от пассажира машина приедет быстрее. В этом случае ИИ предложит человеку переместиться. Для этих задач Uber разработала платформу Michelangelo. В ней хранятся данные о транзакциях и пользовательском поведении. Еще она обучает и контролирует работу алгоритмов, выбирает самые эффективные модели, прогнозирует и отслеживает точность прогнозов.
ИИ против буллинга в интернете
Социальная сеть Instagram появилась в 2010 году, но многие уже не представляет свою жизнь без нее. Ежедневно здесь публикуются примерно 95 миллионов постов. Но у оптимистичной новостной ленты есть непарадная сторона. Согласно опросу британской благотворительной организации Ditch the Label, 42% молодых людей подвергались здесь травле.
Instagram объявила, что отслеживать и прекращать нежелательное поведение будет ИИ. Сеть внедрила интеллектуальный алгоритм проверки комментариев. По умолчанию фильтр включен во всех аккаунтах. Через него проходит не только текст, но и речь в видеозаписях. Любой подозрительный комментарий — например, обидные слова о внешности или поле — автоматически скрывается. Аккаунты, чьи комментарии скрываются чаще всего, проверяют живые специалисты. Они решают, нарушает ли пользователь правила сервиса. Если да, его забанят.
Текстовая аналитика и обработка естественного языка достаточно продвинулись, чтобы отличить травлю от непредвзятого личного мнения.
В антибуллинговом фильтре Instagram используется технология обработки естественного языка DeepText, разработанная Facebook. Она ищет в тексте паттерны, обнаруженные в заблокированных комментариях и постах. С помощью глубокого обучения нейронных сетей DeepText классифицирует текст и его общий смысл. Системы глубокого обучения со временем совершенствуются и учатся отличать шутливые дружеские перебранки от целенаправленных оскорблений. Все это происходит в реальном времени. Система анализирует и классифицирует 1000 текстовых блоков в секунду.
По материалам книги «Искусственный интеллект на практике»
Обложка поста — unsplash.com
