10 крутых способов применения ИИ в бизнес-процессах

Искусственный интеллект давно вышел за рамки теории и стал рабочим инструментом для многих компаний в России. В этой статье мы расскажем, как использовать ИИ для оптимизации процессов, улучшения клиентского сервиса и снижения операционных расходов. Вы узнаете реальные кейсы, примеры внедрения и основные преимущества ИИ-решений, которые уже помогают бизнесу делать больше за меньшее время. С вами Мария Абросимова из IntellectDialog.

Многие компании используют ИИ для автоматизации повседневных, повторяющихся операций. Это касается обработки данных, регистрации информации, заполнения отчетов и ответов на простые запросы. Например, чат-боты с ИИ могут автоматизировать первичное общение с клиентами, обрабатывая типовые запросы, высвобождая время работников для решения более сложных задач.

Пример: Сбербанк внедрил ИИ-чат-бота для автоматизации рутинных запросов клиентов. С помощью ИИ бот обрабатывает типичные запросы: проверка баланса, перевод средств между счетами, информация о ближайших банкоматах и блокировка карт. Это позволило банку автоматизировать более 70% обращений в контакт-центр, сократив нагрузку на операторов и позволив им сосредоточиться на более сложных и нестандартных запросах, к примеру, сопровождение заявок на кредиты.

ИИ может быть полезен для адаптации новичков в компании и при организации процесса обучения. Интерактивные учебные платформы с ИИ могут адаптировать контент под уровень знаний и потребности каждого человека. Это особенно ценно для компаний с большим штатом.

Например, если система замечает, что сотрудник быстро усваивает одну тему, то она может ускорить прохождение курса, а если возникают сложности — предложить дополнительные материалы.

Тогда каждый получает именно ту информацию и поддержку, которые необходимы именно ему, что ускоряет адаптацию и делает обучение более осмысленным и эффективным.

Пример: в розничной сети «Магнит» внедрили систему обучения на базе искусственного интеллекта для адаптации новых сотрудников на позициях кассиров и товароведов. Система автоматически подстраивается под скорость усвоения материала каждым работником. Если человек быстро осваивает информацию, система ускоряет прохождение курса, но если возникают трудности, она предлагает дополнительные разъяснения и практические задачи. Такой подход позволил «Магниту» сократить время адаптации сотрудников, а также повысить качество обслуживания клиентов за счет более уверенного и подготовленного персонала.

Системы на базе ИИ позволяют руководителям детально анализировать, насколько эффективно работают подчиненные, выявлять слабые места и зоны для улучшения. Такие системы отслеживают и обрабатывают данные о работе каждого человека, что помогает строить полную картину их продуктивности.

Например, ИИ может анализировать, сколько времени уходит на выполнение задач, какие задачи наиболее загружены или требуют больше времени, а также выявлять задержки и пробелы в процессе.

Эти системы не просто фиксируют показатели, но и анализируют рабочие паттерны персонала. Они могут выявить закономерности — например, какие задачи выполняются быстрее или медленнее, какие факторы повышают продуктивность, а какие, наоборот, тормозят. Такая информация дает руководителям возможность скорректировать процессы: распределить задачи более равномерно, установить реалистичные сроки и оптимизировать загрузку.

Пример: в компании «X5 Group», одной из крупнейших розничных сетей России, используется система на базе искусственного интеллекта для анализа эффективности работы персонала в магазинах и распределительных центрах. ИИ-система анализирует данные о рабочем времени и загруженности работников, помогая перераспределить задачи в пиковые часы. Это позволило сократить очереди на кассах и снизить риск выгорания персонала, что положительно отразилось на удовлетворенности и продуктивности.

ИИ-решения помогают планировать рабочие процессы, оптимизируя распределение задач и снижая вероятность простоев. Например, с помощью предсказательного анализа можно точно планировать загрузку команды и корректировать графики.

Еще один важный аспект — предупреждение выгорания. Системы на базе ИИ отслеживают такие показатели, как уровень стресса, превышение рабочего времени, частоту перерывов и изменения в поведении персонала. На основе этих данных ИИ может предупреждать руководителей о возможных признаках выгорания, что позволяет предпринять меры заранее: перераспределить нагрузку, предложить поддержку или пересмотреть график.

Пример: в транспортной компании «Деловые Линии» внедрена система на базе искусственного интеллекта для планирования графиков и мониторинга состояния водителей. Платформа использует предсказательный анализ для оптимизации маршрутов и распределения задач, что помогло снизить время простоя и более эффективно распределить рабочие смены. А еще система отслеживает показатели, связанные с потенциальным выгоранием: время работы без перерывов, количество рабочих часов и уровень загруженности. Это позволило компании своевременно выявлять признаки усталости у водителей и корректировать графики работы.

ИИ помогает руководителям принимать более обоснованные решения, анализируя большие объемы данных, выявляя скрытые закономерности и строя прогнозы на основе накопленной информации. Это полезно как в стратегических, так и в ежедневных операционных задачах.

ИИ-системы анализируют данные о продажах, поведении клиентов, производственных процессах и других аспектах бизнеса, чтобы выявить факторы, влияющие на эффективность компании. ИИ способен предсказывать вероятные результаты при изменении ключевых параметров, например, сезонные колебания спроса.

Пример: Сбер применяет ИИ-решения для анализа рыночных данных и предпочтений клиентов, что помогает улучшать качество прогнозов и оперативно принимать решения. Система анализирует огромные объемы информации о поведении клиентов, рыночных трендах и макроэкономических показателях. Это позволяет банку точнее предсказывать изменения в потребительских предпочтениях и управлять продуктовой линейкой. Благодаря использованию ИИ «Сбер» смог увеличить точность прогнозов по спросу на банковские услуги.

ИИ помогает компаниям улучшить клиентский сервис. Используя возможности нейросетей для анализа истории обращений и поведения покупателей, компании могут быстрее и точнее отвечать на запросы, предлагая персонализированные решения и повышая уровень удовлетворенности.

ИИ-системы анализируют данные из разных источников — от истории покупок до предыдущих обращений в службу поддержки, — чтобы создать полное представление о клиенте. Эти данные становятся основой для рекомендаций, которые система предоставляет персоналу в реальном времени.

Например, ИИ может предложить конкретный ответ на запрос покупателя, сообщить, какие продукты или услуги могут его заинтересовать, и даже предугадать возможные проблемы, чтобы помочь сотруднику предложить решение заранее.

Пример: в компании «М.Видео-Эльдорадо» используется ИИ для улучшения клиентского сервиса. Система анализирует историю покупок, обращения в службу поддержки и предпочтения покупателей, чтобы помочь операторам предлагать более персонализированные решения. ИИ предоставляет операторам готовые ответы на частые вопросы, рекомендации по продуктам и услуги, которые могут заинтересовать клиентов. Благодаря этой системе «М.Видео-Эльдорадо» удалось сократить время обработки запросов, что привело к повышению уровня удовлетворенности клиентов и улучшению общей эффективности службы поддержки.

ИИ помогает сотрудникам создавать качественные материалы: письма, отчеты, презентации и другие документы. Генеративные модели на базе ИИ упрощают процесс написания текста, его структурирования и оформления, экономя время и снижая вероятность ошибок. Это особенно полезно в компаниях, где сотрудники ежедневно готовят множество документов и отчетов.

Языковые модели и платформы для создания текста позволяют специалистам легко генерировать идеи и подбирать нужные формулировки. ИИ может предложить оптимальную структуру отчета, помочь с деловой перепиской или автоматически подобрать факты и цифры из базы данных компании. Это значительно ускоряет процесс подготовки документов, особенно когда требуется точность и соблюдение стандартов.

Пример: в российском филиале мирового консалтингового агентства KPMG внедрены генеративные модели на основе ИИ для создания и редактирования текстов, что помогает сотрудникам в подготовке отчетов и презентаций. Система предлагает оптимальную структуру для документов, автоматически подбирает данные из внутренних баз и помогает формулировать текст в рамках стандартов компании. Это особенно востребовано при подготовке аналитических отчетов и деловой переписки.

ИИ-системы для управления проектами способны анализировать статус задач, оценивать их приоритет и распределять рабочие ресурсы с учетом сроков и сложности. Такие системы могут автоматически предлагать корректировки плана, если выявляют, что один этап проекта занимает больше времени, чем планировалось.

ИИ также позволяет прогнозировать риски и предотвращать задержки, предлагая меры для быстрого решения потенциальных проблем.

Пример: в российской компании «Сибур», ведущем производителе нефтехимической продукции, внедрена система управления проектами на базе искусственного интеллекта. Эта система анализирует статус задач, оценивает их приоритет и распределяет ресурсы с учетом сроков и сложности. При выявлении отклонений от плана ИИ автоматически предлагает корректировки, что позволяет оперативно реагировать на изменения и предотвращать задержки. В результате внедрения ИИ-решения «Сибур» удалось сократить время на планирование и мониторинг выполнения задач, улучшив сроки реализации проектов.

ИИ помогает компаниям точнее прогнозировать спрос и оптимизировать распределение ресурсов, что особенно важно для сфер производства и продаж. С помощью анализа данных о прошлых продажах, сезонных трендах, рыночных колебаниях и поведении потребителей ИИ может предсказывать изменения спроса, помогая избежать дефицита или излишков товаров на складе. Это позволяет компаниям более эффективно использовать ресурсы и снижать операционные затраты.

Например, в период праздников или распродаж ИИ может прогнозировать увеличение спроса на определенные категории товаров, что помогает компании подготовиться и своевременно увеличить запасы. Аналогично, если прогнозируется снижение спроса, ИИ может предложить снизить объемы закупок или оптимизировать производство, чтобы избежать излишков и скопления неликвида на складах.

Пример: компания «Сбер Бизнес Софт», дочерняя структура Сбербанка, разработала модель прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта для одной из компаний на рынке FMCG. Модель обучалась на данных о продажах, клиентах, складах, промоакциях, ассортименте и товарных остатках, что позволило повысить качество прогнозирования на 29% по сравнению со стандартными статистическими методами. Это решение помогло компании более точно планировать производство и управление запасами, снижая операционные затраты и повышая удовлетворенность клиентов.

ИИ позволяет анализировать данные и выявлять потенциальные риски. Например, мошеннические операции или непредвиденные сбои в системе. Системы на базе ИИ могут анализировать данные в реальном времени и сигнализировать о подозрительных действиях, повышая безопасность и доверие клиентов.

ИИ-системы отслеживают действия пользователей и транзакции, анализируя их на предмет аномалий. Если ИИ фиксирует отклонения от обычного поведения клиента или компании, он сигнализирует о возможных рисках. Например, в банковской сфере ИИ может выявить подозрительные транзакции, которые отличаются от обычных операций клиента, и автоматически заблокировать их до проверки.

Пример: компания «Ингосстрах» использует ИИ для анализа страховых заявлений и обнаружения подозрительных паттернов: повторяющиеся типы повреждений или нехарактерные временные промежутки между инцидентами. Это позволяет компании эффективно выявлять мошеннические схемы и снижать количество необоснованных выплат, обеспечивая прозрачность и безопасность для добросовестных клиентов.

ИИ становится мощным инструментом для повышения эффективности работы сотрудников. Рекомендуем предпринимателям и топ-менеджерам грамотно подходить к интеграции ИИ-решений, четко формулировать задачи и привлекать специалистов для реализации подобных проектов.

Компании, которые успешно внедряют ИИ, получают конкурентные преимущества, оптимизируют затраты и значительно повышают продуктивность своего персонала.

А какие возможности ИИ вы используете для повышения эффективности работы?

Еще больше интересной и полезной информации про маркетинг, ИИ и част-боты читайте в нашем Телеграмм-канале.