Обзор внедрений на базе ИИ
08.10.2024

Группа Х5 внедрила искусственный интеллект (ИИ) для прогнозирования ресурсов в сети супермаркетов «Перекресток».
Разработанный X5 Tech «Калькулятор ресурсной потребности» позволяет точно определить количество сотрудников, необходимое для каждого магазина, что способствует повышению эффективности его работы.

Супермаркет Перекресток компании X5 Group

Новая модель прогнозирования на принципах машинного обучения (ML) уже показала свою эффективность в торговой сети «Пятерочка».
«Калькулятор ресурсной потребности» точно прогнозирует будущую загруженность персонала, принимая во внимание спрос, индивидуальные характеристики и особенности каждого магазина, а также более 20 различных факторов.

Это дает возможность менеджерам минимизировать перерасход рабочей силы или же, наоборот, увеличить штат в случае предстоящего роста спроса. Система динамически адаптируется к спросу и планирует загрузку кадров для оперативного управления, являясь при этом частью системы планирования бюджета.

Компания планирует усовершенствовать этот инструмент с помощью ИИ, расширяя его возможности для распределительных центров и добавляя новые модули для анализа операционных показателей.
Также интеллектуальное прогнозирование будет использоваться для разработки персонализированных мотивационных планов сотрудников, влияя на их доходы.

Тем временем, российский разработчик программного обеспечения «СберТех» (входит в группу Сбербанка) интегрировал GigaChat для бизнеса в систему Platform V Product 360 для централизованного управления большими массивами данных о товарах.

Giga Chat от СберТех

Эта новая функция сможет автоматически заполнять карточки товаров, что, по оценкам разработчиков, ускорит процесс подготовки маркетинговых материалов и описаний как минимум в два раза.
Кроме того, внедрение данной технологии позволит бизнесу сократить затраты на создание контента и уменьшить количество ошибок благодаря встроенному контролю качества и автоматизированной проверке текстов.

Platform V Product 360 представляет собой готовое решение для управления продуктовым каталогом и служит для хранения маркетинговой информации, управления карточками товаров и выгрузки данных в каналы сбыта.
Этот инструмент успешно используется в Сбербанке более четырех лет и помогает автоматизировать каталог различных банковских услуг.

В то же время, другая дочерняя компания Сбербанка, «Сбер Бизнес Софт», разработала модель прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта для компании «Градиент» в сфере FMCG в России.
Для обучения этой модели использовались данные о продажах, информации о клиентах и складах, а также сведения о проведенных и запланированных акциях, ассортименте и остатках товаров.

FMCG в России

Прогнозирование производилось в 10 разрезах: для конкретных товаров, отдельно по категориям и всему ассортименту, а также с разбивкой по месяцам и неделям.
Наибольшую точность продемонстрировал прогноз в разрезе категорий. В сравнении с традиционными статистическими методами, модель машинного обучения от «Сбер Бизнес Софт» обеспечила 29-процентное улучшение точности прогнозирования

Прогнозирование спроса остается одной из самых перспективных сфер применения ИИ, поскольку алгоритмы, обученные на больших объемах данных, способны выявлять больше закономерностей, чем обычные статистические подходы.
Решение, предложенное «Сбер Бизнес Софт» для компании «Градиент», продемонстрировало высокую эффективность и готово к внедрению в промышленные процессы, что позволит повысить результаты бизнеса и увеличить прибыль.

В техническом отделе страховой компании «Согласие» был создан сервис, использующий искусственный интеллект, который способствует улучшению процессов проверки отчетов по медицинским услугам в рамках программ добровольного медицинского страхования (ДМС).

Медицинское страхование

Главная цель ИИ заключается в автоматизации проверки лечебных и профилактических мероприятий, назначаемых пациентам клиниками.
Полис ДМС покрывает большой объем медицинских услуг, предоставляемых партнерскими клиниками, однако иногда пациентам назначают процедуры, которые не приносят реальной пользы для их здоровья.

В результате такие назначения увеличивают стоимость страхового полиса с каждым годом.
Решение компании «Согласие» помогает выявлять такие случаи, что снижает убытки страхователя и защищает права пациентов на получение качественной и необходимой медицинской помощи.

Искусственный интеллект работает в компании с 2019 года, и за это время удалось сэкономить свыше 45 миллионов рублей для клиентов «Согласия».
В пятой версии сервиса, обновленной в апреле 2024 года, были интегрированы клинические рекомендации Министерства здравоохранения России, что значительно повысило точность в определении неэффективных назначений.

Таким образом, внедрение искусственного интеллекта в различные отрасли, такие как розничная торговля, финансы и здравоохранение, свидетельствует о его значительном влиянии на оптимизацию бизнес-процессов.
Будущее бизнеса в России и за ее пределами, очевидно, связано с активным использованием искусственного интеллекта и доля таких технологий имеет тенденцию к увеличению.
Продолжат ли технологии на базе ИИ и далее трансформировать отрасли, открывая новые возможности для роста и развития будет понятно уже в ближайшие годы.