Машинное обучение
для бизнеса

Автоматизация – один из столпов успешного бизнеса еще с 16 века. После появления первых мануфактур, в течение сотен лет компании искали и применяли способы сократить расходы без ущерба качеству продукта. Эксперименты с автоматизацией бизнес-процессов при помощи алгоритмов начались в 1950-х. В 2010-х крупные игроки начали спонсировать и внедрять машинное обучение для бизнеса, а сегодня оно уже доступна каждому – только руку протянуть. В этой статье опишем: как и куда тянуть руку, чтобы безболезненно познакомиться с машинным обучением и роботами.

Прежде, чем принимать решение о внедрении, необходимо познакомиться с самой технологией и ответить на вопросы:

• Что такое машинное обучение?
• Кто и где учится?
• В чем отличие алгоритма с машинным обучением от обычной программы?

Машинное обучение – это процесс анализа объема данных алгоритмом с возможностью принятия решения в зависимости от полученного ранее опыта. Существует несколько видов реализации алгоритмов машинного обучения:

1. Обучение программы на массиве данных: Человек определяет цель и направление работы программы.
2. Самостоятельное обучение программы: Программа будет знать результат (что правильно, а что - нет), и на основании данных учится искать взаимосвязи, которые приводят к известным результатам.

У пунктов выше нет преимуществ друг перед другом, и каждая реализация предназначена для своего объема бизнес-задач. Различия в применении технологии видны на решении простой задачи:
В одной корзине фермера 10 яиц, где 1 - треснутое. Задача: найти дефектное яйцо:

• В первом случае фермер должен показать 1000 треснувших яиц алгоритму перед тем, как показать яйца в корзине. Алгоритм найдет дефектный объект, потому что знает, как выглядят трещины во всех вариациях.
• При самостоятельном обучении программа должна знать: какое яйцо является здоровым, и при анализе сформирует характеристику здорового яйца. При анализе алгоритм выявит дефектный объект, но он может и не знать о том, что дефект является трещиной.

Капитализация внедрения машинного обучения в бизнесе растет более, чем на 44% каждый год. Динамика такого роста обоснована не только вовлечением крупных компаний в разработку, но и доступность этой технологии для бизнеса любого размера. А что именно может дать машинное обучение такому бизнесу?

• Автоматизация рутинных процессов.
• Частичная или полная замена человеческого ресурса.

Ниже приводим один из возможных кейсов применения МО и роботов для оптимизации болезненного процесса без единой строчки программного кода.

Что делаем: В-первую очередь необходимо сформировать текущий алгоритм действий сотрудника, и потом смотреть - что можно упростить или ускорить:

Определенный процент обращений ограничивается первыми тремя шагами. В службе поддержки есть сценарии для решения заведомо известных проблем - их можно оптимизировать с помощью машинного обучения. Для сложных сценариев можно автоматизировать сбор информации об абоненте.

Программный робот на платформе ROBIN может выполнить от 5 до 13 минут времени рабо-ты оператора, сокращая время ожидания следующих клиентов и упрощая процесс разрешения рядовых заявок.

Описанный кейс подходит не только для службы поддержки, но и для информирования клиентов или, к примеру, бронирования столика в ресторане. Сбор и анализ обращений заказчиков и данных о них в дальнейшем можно развить как решение машинного обучения для бизнеса и маркетинга. Согласно источникам, более 15% компаний, имеющих службу поддержки, будут использовать машинное обучение для оптимизации работы.

Машинное обучение - это не будущее, а быстро развивающееся настоящее. Это решение подходит для компаний как из 200+ человек, так и из 2-3 человек. Оно не требует получения специальных знаний или большого количества времени. Для успешного внедрения необходимо знать внутренние процессы в своей компании и иметь желание оптимизировать их. Список сфер и областей внедрения ограничивается фантазией предпринимателей.