© 2023 Smart BPM
Интегрируем индивидуальные ИИ-решения в ваш бизнес
Роботы решают: внедряем искусственный интеллект в ваш бизнес
- ИИ в сфере торговлиРобот - Информатор.
Робот - Информатор с запросом подтверждения.
Робот - опросов.
Робот - записи на прием.
Робот - оформления заказа. - КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОДРуководствуемся потребностями бизнеса и реализуем весь спектр задач: от исследования области и сбора данных до внедрения инновационных решений.
- СОКРАЩЕНИЕ РАСХОДОВПовысим эффективность вашей компании за счет инновационных решений в сфере AI
Идеи применения искусственного интеллекта для бизнеса
- Чат-боты в техподдержкеВсё чаще от имени компаний в контакт-центрах, приложениях и мессенджерах нам отвечают голосовые и чат-боты. Судя по опросам, клиентов это устраивает: люди позитивно относятся к общению с роботом — лишь бы он давал нужную и правильную информацию.
- Автоматизация процессовAI может использоваться для автоматизации монотонных
и повторяющихся задач, таких как обработка документов, классификация данных, управление запасами и многое другое. - Это лишь некоторые примеры кейсов внедрения AIФактически, возможности AI постоянно расширяются, и с каждым днем появляются новые способы использования и применения этой технологии для оптимизации бизнеса.
Процесс внедрения ИИ
1
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛЕЙ
Первым шагом определяем цели внедрения нейросети в бизнес. Это может быть автоматизация рутинных задач, повышение точности прогнозирования, улучшение качества продукции или услуг, улучшение клиентского сервиса.
2
СБОР ДАННЫХ
Для работы с ИИ необходимы данные. Поэтому необходимо определить, какие данные необходимы и как их собирать. Некоторые данные могут быть доступны из внутренних источников компании, а некоторые могут быть получены из внешних источников.
3
ПОДГОТОВКА ДАННЫХ
После того, как данные были собраны, необходимо провести их анализ, очистку и преобразование. Эти работы включают удаление выбросов и аномалий, заполнение пропусков, масштабирование и кодирование категориальных признаков.
4
ВЫБОР МОДЕЛИ
После подготовки данных выбираем подходящую для решения поставленных бизнес задач модель нейросети. Это может включать в себя выбор алгоритма, архитектуры и параметров модели.
5
ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОСЕТИ
После выбора модели необходимо провести ее тренировку на данных. Этот этап требует определенное количество машинного времени использования высокопроизводительных вычислительных ресурсов.
6
ОЦЕНКА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ
После тренировки модели необходимо оценить ее производительность. Этот этап включает оценку точности, скорости работы и стабильности модели при работе с не обработанными данными.
7
ИНТЕГРАЦИЯ МОДЕЛИ В БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ
После оценки модели можно приступать к интеграции ее в бизнес-процессы. Необходимо определить, как нейросеть будет использоваться и как ее результаты будут передаваться в другие системы.
8
ТЕСТИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ
После интеграции модели необходимо провести ее тестирование в составе системы и оптимизацию. Это может включать в себя исправление ошибок, улучшение производительности модели, настройку параметров и оптимизацию интеграции с другими системами.
9
ОБУЧЕНИЕ ПЕРСОНАЛА
Для успешного использования ИИ в бизнесе необходимо обучить персонал компании, который будет работать с ним. Этот этап может включать в себя как обучение работе с самой моделью, так и обучение работе с данными.
10
МОНИТОРИНГ И СОПРОВОЖДЕНИЕ
После внедрения ИИ в бизнес-процессы необходимо проводить мониторинг его работы и управление. Мы проводим мониторинг производительности модели, отслеживаем ее точность и стабильность, а также анализируем взаимодействие персонала с данными, полученными от ИИ.
Заполните форму и мы с вами свяжемся
smartbpm@yandex.ru