Нейросети для бизнеса и варианты их использования

В чем преимущества? Основная причина того, что нейросети для ведения и развития бизнеса используются все чаще, крайне проста. Искусственный интеллект берет на себя решение множества разнообразных задач, тем самым освобождая человека от рутины.

Для чего можно использовать? Нейросети способны принести пользу в самых разных областях. Они оказывают помощь в налаживании контакта с клиентами, прогнозировании потребительских тенденций, генерации контента, увеличении точности таргетинга. И список на этом далеко не заканчивается.

Алгоритм работы нейросети

Они представляют собой математические модели, которые состоят из соединенных в цепочки искусственных нервных клеток. При этом каждый из этих нейронов является самостоятельным элементом, который осуществляет обработку определенного входного сигнала. Затем он передает его дальше по цепочке. В совокупности элементы формируют систему, которая может воспринимать объекты в целом.

Нейронная сеть способна функционировать по заданному алгоритму или шаблонам, запоминать информацию, самостоятельно обучаться, генерировать реакции. Таким образом, она представляет собой программу машинного обучения, которая имитирует работу человеческого мозга.

Есть несколько уровней, на которых функционируют эти математические модели:

1. Информация, поступающая в обрабатывающий элемент, отправляется в другие элементы во входном слое.

2. Все значения и входные данные анализируются, а затем соединяются в скрытом слое.

3. Информация трансформируется в нужный результат в выходном слое.

Теперь рассмотрим две модели нейросетей:

1. Семиотическая. В этом случае нейросеть имитирует поведение человека. ИИ пытается быть максимально похожим на него. Такие модели часто применяются для взаимодействия с клиентами.

2. Биологическая. Система предназначена для выполнения определенной работы. В этом случае ИИ применяет эволюционные алгоритмы, обучается на основе полученного опыта.

Нейросети также разделяют на:

1. Слабые. Такие системы способны решать лишь строго определенные задачи. К примеру, обрабатывать картинки, общаться с клиентами. Слабая нейросеть может обучаться лишь в рамках заданной логики и алгоритмов. К примеру, если такой ИИ предназначен для обработки изображений, то у него не получится искать целевую аудиторию для магазина.

2. Сильные. Эти системы могут решать даже те задачи, которым их не обучали. На данный момент существует мало сильных нейросетей. Однако специалисты уверены, что именно за таким искусственным интеллектом будущее. К примеру, компания International Data Corporation сделала прогноз, согласно которому объем инвестиций в развитие ИИ и нейронных сетей к 2024 году составит 110 млрд. долларов.

Математические модели могут работать с вероятностями и делать выводы в рамках доступной им информации. ИИ обучается на исторических данных. Таким образом, на точность ответа нейросети влияют качество и объем информации.

На данный момент нейросети представляют собой эффективные инструменты для работы в различных сферах. Пользователи каждый день взаимодействуют с такими системами, даже не замечая этого. К примеру, голосовые помощники на горячей линии, чат-боты и многие другие программы являются продуктами ИИ.

ИИ может выполнять почти все задачи, связанные с аналитикой информации и генерированием контента. Однако без человека не обойтись, так как кто-то должен правильно настроить нейросеть.

ИИ применяется для автоматизации рутинных задач, уменьшения расходов и рекламного бюджета, снижения временных затрат.

Использование нейросетей в продажах

ИИ уже давно применяется в сфере электронной коммерции и оффлайн-торговли. Нейронные сети используются для персонализации и улучшения клиентского опыта, повышения лояльности, увеличения объемов продаж. Делается это благодаря точному выявлению сегментов аудитории. Программы способны имитировать человеческий голос и непосредственно взаимодействовать с покупателями.

К примеру, инструмент WaveNet от Google может компилировать аудиозаписи голосов людей и синтезированные звуки. В результате ИИ формирует речь, которую практически невозможно отличить от настоящей. К примеру, данный сервис применяется во многих колл-центрах. Голосовой помощник может звонить клиентам, информировать их о товаре, открытой вакансии и так далее. Некоторые инструменты также могут реагировать на речь собеседника и перезванивать в удобное для него время.

Рассмотрим ряд примеров использования нейросетей в различных сферах торговли.

1. В интернет-магазинах

   Маркетплейс Amazon активно использует нейросети для бизнеса. Благодаря этому компания увеличила продажи на 35 %. ИИ изучает поведение пользователей, его покупки и похожие продукты, которые были бы ему интересны. В результате система может создавать персонализированные предложения.

   С помощью этого метода компания смогла увеличить средний чек и количество продуктов, которые добавляются в корзину. Существуют специальные сервисы персональных рекомендаций. Например, retailrocket и rees46, которые можно внедрить во все страницы интернет-магазина.

   Alibaba Group применяет искусственный интеллект, который способен генерировать 20 тысяч строк текста в секунду. Эта нейросеть была обучена на базе огромного количества документов, которые писали люди. ИИ часто используется для генерирования описаний товаров на Taobao, Tmall, Mei.

   Продавцу нужно лишь вставить ссылку на страницу изделия и выбрать стиль результата. После этого программа сформирует характеристики товара и создаст подходящее описание на китайском языке.

   Еще одна эффективная нейросеть для развития бизнеса – PixelDTGAN, которая позволяет компаниям экономить на услугах студий для размещения множества фототоваров на маркетплейсах. Алгоритм делает снимки одежды, которую надевают модели.

Читайте также!
«Кросс-маркетинг: 5 примеров и 8 ошибок»
Подробнее

2. В розничных продажах

   Современные нейронные сети способны считывать эмоции людей с 98 % точностью. К примеру, Walmart использует искусственный интеллект в очередях на кассах, оценивая уровень удовлетворенности клиентов. В сфере продаж нейросети часто применяются для совершенствования сервиса.

   Яркий пример – компания X5 Retail Group, которая применяет искусственный интеллект для оптимизации раскладки товара и рекламных промоматериалов. Делается это на основе информации о распределении покупателей в залах. Система дает персоналу подсказки о том, где нужно разместить кассира. Это позволяет избежать недовольства со стороны покупателей.

   

3. В работе с клиентами

   Существуют чат-боты, которые помогают компаниям налаживать контакт с покупателями, повышать их лояльность. Операторам не приходится отвечать на часто задаваемые вопросы, так как это делает программа. Нейросети упрощают процесс выбора товара, информируют клиентов о проходящих акциях и скидках.

   Кроме того, боты способны собирать контактные данные и принимать оплату. За использование некоторых ИИ даже не нужно платить. Компания может разработать собственный бот при помощи специальных сервисов (к примеру, Pipe.bot, SAP Conversational AI). При этом сотрудникам даже не нужно иметь навыки в области программирования. Чат-бот легко интегрируется с биллингом, CRM-системой, что помогает компании собирать информацию для сквозной аналитики.

   Согласно исследованию, проведенному сотрудниками Intercom, чат-боты помогают ускорить время ответа клиенту в три раза. Более того, они повышают объемы продаж на 67 %.

   К примеру, бот Люси, который был разработан чешской компанией «Шкода». Благодаря этой системе предприятие увеличило конверсию веб-сайта на 400 %. Бот помог огромному количеству клиентов определить бюджет на автомобиль, а также цели, для которых покупается транспортное средство. Анализируя ответы пользователей, программа создавала персонализированные рекомендации.

4. Другие возможности нейросетей

   Компания «ДомКлик» применяет искусственный интеллект, с помощью которого можно быстрее оценивать стоимость недвижимости. Раньше организации приходилось платить сторонним подрядчикам. Программа анализирует цены в объявлениях, суммы ипотечных сделок, формирует прогнозы по стоимости. Это позволяет компании экономить 15 млн. в год и повышать количество одобренных заявок на 8 %.

   В Sephora (крупный косметический бренд) также применяется ИИ, который называется Beauty Insider. Система регистрирует каждую покупку, которую делает клиент. Кроме того, она фиксирует частоту, с которой совершаются эти покупки. Затем эти данные применяются для того, чтобы понять, когда у клиента закончатся продукты бренда. В этот вычисленный момент компания отправляет ему на электронную почту сообщение с предложением совершить повторную покупку.

   

   Полученная программой информация позволяет разрабатывать персонализированные рекомендации, скидки, бонусы.

   Нейронная сеть для бизнеса, используемая в H&M, помогает выбрать наилучшую планировку физического магазина. Программа собирает информацию об уровне продаваемости продукта и сопутствующих товарах. В результате часто покупаемые товары размещаются рядом друг с другом, что благоприятно сказывается на объемах продаж. Кроме того, многие компании сокращают издержки и отходы скоропортящихся продуктов и быстрее распродают остатки.

Использование нейросетей в маркетинге

Практически все современные сервисы для маркетинга применяют ИИ. Согласно результатам исследований Gartner, с 2015 по 2019 год число предприятий, которые используют искусственный интеллект, увеличилось на 270 %. Причем этот показатель растет экспоненциально. Настройка таргетинга в рекламных кабинетах социальных сетей также основана на нейросетях. ИИ применяется при оптимизации рекламных кампаний, работе чат-ботов и сервисов создания креативов.

К примеру, ИИ в «Одноклассниках» и «ВКонтакте» самостоятельно формирует поздравительные ролики ко дню рождению пользователей. Для этого программа применяет лица их друзей в качестве персонажей. Многие известные голосовые помощники (к примеру, Siri и Алиса) способны распознавать голосовые команды и вопросы. Стоит также упомянуть LipNet, которая представляет собой нейронную сеть, способную читать по губам с точностью 93,4 %.

Многие нейросети применяются для улучшения результатов выдачи в поисковых системах и социальных сетях. Это позволяет пользователям быстрее находить релевантные материалы. ИИ также индексирует заголовки, тексты. Программа рекомендует пользователям контент, который может из заинтересовать. Лента новостей «ВКонтакте», рекомендации TikTok, YouTube и Netflix функционируют на базе нейросетей. Ниже мы рассмотрим несколько примеров.

В таргетинге

ИИ способен распознавать объекты на фотографиях. Это позволяет увеличить точность таргетинга и отыскать аудиторию, которая обычно пропускается настройками таргетированной рекламы.

К примеру, нейросеть для продвижения бизнеса может найти людей, имеющих усы, носящих шляпы, выбирающих определенные бренды. Несколько лет назад компания «Ашманов и партнеры» разработала проект «Очкарик».

Стояла задача таргетирования на пользователей «ВКонтакте», которые носят очки. Для этого анализировались фотографии людей в социальной сети. При первом парсинге удалось собрать аудиторию из 263 000 аккаунтов.

Для оптимизации рекламной кампании

Благодаря нейросети Albert компания Cosabella смогла сэкономить на отделе маркетинга, полностью его упразднив. ИИ автоматически делает закупку рекламы на различных платформах вроде Google Ads.

Программа умеет отправлять письма и сообщения клиентам, анализировать информацию, оптимизировать рекламные кампании.

Albert также используется международным производителем фруктов Dole Asia. С помощью этой нейросети для бизнеса компания повысила объемы продаж на 87 %. Анализируя различные параметры, ИИ формировал рекомендации по размещению рекламы. К примеру, программа определила, что наиболее высокие показатели вовлеченности пользователей приходятся на смартфоны, и перевела большую часть маркетингового бюджета в эту область.

AI-CD – ещё одна нейросеть, которая применяется в качестве замены маркетингового отдела. Программа официально занимает должность креативного директора в одном из японских рекламных агентств. ИИ выбирает, какой будет телевизионная реклама. Как правило, его ролики оцениваются жюри выше, чем те, которые разрабатывают маркетологи.

Нейронная сеть LoopMe способна оптимизировать рекламу на мобильных устройствах. ИИ самостоятельно ищет аудиторию. Объявления демонстрируются, исходя из нескольких персонализированных параметров (тип устройства, ОС, категория пользователя). Данная нейросеть для бизнеса часто применяется Microsoft, Audi, Philips.

Для оценки возможных партнеров

ИИ может использоваться при работе с блогерами. Например, нейросеть может найти инфлюенсера с определенной аудиторией.

HypeFactory способна оценивать подписчиков блогера по различным параметрам (платёжеспособность, интересы, география). ИИ может выявить недобросовестных блогеров, которые накручивали аудиторию, лайки или злоупотребляли массфоловингом и чатами активности.

Для создания продающего контента

Блогеры, контент-менеджеры, веб-мастеры также могут использовать нейронные сети для бизнеса в своей работе. К примеру, чтобы ускорить и оптимизировать процесс формирования контента и повысить качество дизайна. ИИ способен изучать большие данные, анализировать потребности целевой аудитории (ЦА). На основе этой информации он настраивает текст и изображение под определенного пользователя. Программы могут делать картинки уникальными и интересными.

Нейросеть также помогает обрабатывать фото. К примеру, программа может сформировать картинку с нуля на основе голосового описания или создать видеоролик с диктором. Уникальные изображения с грамотными метатегами привлекают дополнительный трафик из соответствующего раздела в поисковых системах.

К примеру, при помощи Logojoy можно сформировать логотип организации или интернет-магазина. AutoDraw от компании Google автоматически преобразует схематические зарисовки в понятные изображения. Нейросеть Pantomime способна создавать анимации на основе фотографий.

ИИ Wordsmith может создавать до 2 000 текстов в секунду. Эта нейросеть применяется в сфере рерайтинга и копирайтинга. Ее активно используют «Яндекс» и Yahoo. Отечественная IT-компания Meanotek разрабатывает роботов-рерайтеров. Если заказать там текст, то в результате будет получен уникальный контент на уровне среднего автора. Умный генератор текстов – нейросеть для бизнеса от «Яндекс». Она полезна вебмастерам, которые создают дорвеи. Нейронная сеть Atomic Reach способна оптимизировать и редактировать тексты, формировать заголовки, описания для веб-сайта, email-рассылок. Данная программа применяется компанией Accenture.

В email-маркетинге

BrainMaker – нейросеть для бизнеса, которая применяется Microsoft при реализации стратегии продвижения через электронную почту. Искусственный интеллект позволил снизить расходы на 35 % при рассылке по базе 8,5 млн. человек. Причем компания получает тот же доход, что и раньше.

В эту нейросеть были загружены данные пользователей, которые получали рассылку. К примеру, даты последних заказов, количество купленной продукции, число дней между появлением товара в магазине и совершением покупки, а также данные о финансах, наличии детей, интересах, видах отдыха и так далее. Кроме того, программа анализировала данные о количестве работников в предприятиях и их финансовом положении.

После этого нейросеть присвоила пользователям рейтинг и выявила, что определенный их сегмент из этого рейтинга чаще отвечает на письма и покупает товары. Это позволило повысить процент ответов с 4,9 до 8,2.

Использование нейросетей в арбитраже трафика

Они используются каждый раз, когда специалисты запускают кампании на различных платформах. Машинное обучение помогает организациям оптимизировать промоакции, управлять бидами в рекламных сетях, работать с трекерами. Многие нейронные сети, которыми оснащены CPA-сети и партнерки, находят некачественный трафик. Кроме того, они помогают бороться с фродом. В гемблинге и на покерных турнирах также применяется искусственный интеллект.

1. Модерация

   Нейронная сеть ruDALL-E входит в экосистему «Сбербанка». Она способна анализировать картинки, генерировать изображения по текстовому описанию, повышать качество. Платформа часто применяется в арбитраже трафика для сокрытия креативов от модерации. ИИ может ретушировать картинки так, чтобы нейросети-модераторы социальных сетей не находили запрещённый контент.

2. Генерация контента

   YaLM 100B используется «Яндексом» и помогает разрабатывать описания товаров. Нейронная сеть делает это на базе 100 млрд. параметров. ИИ также применяется для создания уникального контента. К примеру, с помощью YaLM 100B можно получить рерайт всей «Википедии». Искусственный интеллект также используется в Алисе. Он создает быстрые ответы в поиске, формирует сниппеты. Кроме того, нейросеть задействована в службе поддержки.

   

   ИИ YaLM 100B есть в открытом доступе. Обучение этой нейросети требует 200 Гб видеопамяти или 35 карт Nvidia 1060. Необходимо иметь не менее 500 Гб свободного места. Чтобы использовать данную нейросеть для бизнеса, лучше выбрать ОС Linux. Потребуется установить Python и CUDA. Стоит учесть, что процесс установки может занять несколько часов. Управление ИИ осуществляется через командную строку.

3. Иные полезные нейросети для арбитража

   Перечислим нейросети, которые упрощают арбитраж трафика:

   • Traffink. ИИ анализирует IP, применяющийся для залива, и определяет, необходимо ли его заменить.

   • Segmentstream. ИИ анализирует рекламную кампанию, выделяет сильные и слабые стороны, формирует рекомендации. В результате организация может повысить рентабельность и получить больше трафика.

     

   • Uizard.io помогает разрабатывать лендинги, формирует код из прототипа веб-сайта.

   • Clarifai выявляет объекты на фотографии.

   • Magic Eraser удаляет лишние элементы с картинок.

   • TheInPaint удаляет водяные знаки.

   • Generated Photos создает лица несуществующих людей. Нейросеть используется в процессе разработки аватарок аккаунтов, документов для прохождения запрета рекламной деятельности в запрещенные соцсети.

   • Ostagram формирует креативы из ряда изображений. ИИ также помогает проходить модерацию при помощи различных иллюзий и спецэффектов.

7 простых примеров использования нейросетей в бизнесе

Рассмотрим некоторые коммерческие области, в которых они применяются:

1. Финансы. ИИ используется для прогнозирования рыночных тенденций и экономических изменений. Кроме того, нейросети активно применяются для анализа кредитного риска, выявления потенциальных мошенников, управления инвестиционным портфелем.

2. Банки. Нейросети выполняют аудит заявок на кредиты. Программа анализирует различные параметры, собираемые из социальных сетей потенциального заемщика, и принимает решение. Активность человека в Интернете может повлиять на вероятность одобрения ипотеки. Раньше банкам требовались десятки часов для рассмотрения одной заявки. Нейронные сети позволяют сделать это за считанные секунды.

3. Здравоохранение. ИИ анализирует медицинские данные и делает предсказания о том, какое лечение будет оптимальным в конкретном случае. Кроме того, нейросети активно используются для отслеживания здоровья пациентов и профилактики заболеваний.

4. Фармацевтические организации. Компания сжимает в «спектр» химический состав лекарств, лечебные свойства которых уже были выявлены. Затем эта информация обрабатывается нейросетью. Спустя неделю ИИ создает описание молекул, которые можно применять для новых лекарств. Раньше этот процесс занимал очень много времени.

5. Производство. Искусственный интеллект применяется для оптимизации промышленных процессов и контроля качества. Кроме того, нейросети для бизнеса позволяют предсказывать, когда оборудование нужно будет обслуживать и ремонтировать.

6. Кадровые агентства. Поведение офисных сотрудников и работников на производстве представляет собой Big Data для нейросети. Зачастую искусственный интеллект информирован о перемещениях по опенспейсу, перекурах, прогулах, переработках, досрочном выполнении KPI даже лучше, чем сам персонал.

   

   В этом помогают различные источники данных. Например, видеонаблюдение, пропускные системы, информация из рабочих компьютеров. Сведения очень быстро объединяются и обрабатываются программой. Нейросети применяются в HR-отделах Vodafone, Intel, Nike. Они предсказывают уход сотрудника. К примеру, в транснациональных компаниях работники кадровой службы начинают искать кандидатов еще до подачи заявления об увольнении.

7. Онлайн-кинотеатры и видеосервисы. Нейросеть просчитывает сцены видеоролика и сжимает их без потери качества. Это дает возможность пользователям просматривать контент без каких-либо пауз даже с медленным интернетом. Благодаря ИИ многие видеосервисы и онлайн-кинотеатры смогли выйти на рынки стран, в которых отсутствует быстрое интернет-соединение. Кроме того, нейронные сети помогают формировать рекомендации на основе просмотренных видео. Более того, ИИ может создать персонализированное предложение для пользователя, исходя из информации о похожих по поведению людях.

Лучшие в 2023 году нейросети для бизнеса

В топ вошли лучшие программы, которые помогают писать тексты, создавать картинки, обрабатывать видео и так далее.

Чат-боты

Такие программы, построенные на базе нейросетей, позволяют автоматизировать процесс взаимодействия с клиентами. Благодаря этому компания может экономить время и ресурсы.

Перечислим три самых лучших нейросети, которые помогают создавать чат-боты:

1. Chatfuel

   Представляет собой популярный сервис, с помощью которого можно разрабатывать чат-боты для Facebook Messenger и Telegram. Созданные программы могут распознавать письменную речь клиентов и отвечать им. На платформе есть множество полезных функций. Интерфейс сервиса интуитивно понятен. Пользователь сможет быстро настроить чат-бот и без труда им управлять. Базовый тариф полностью бесплатен. Расширенный функционал доступен лишь в платном режиме.

2. ManyChat

   Отличная нейросеть для онлайн-бизнеса, позволяющая создавать чат-боты в Facebook Messenger и Telegram. Платформа обрабатывает и анализирует текстовые запросы пользователей с помощью различных нейросетей. Кроме того, инструмент поддерживается различными CRM-системами и сторонними сервисами. С его помощью можно формировать цепочки сообщений и выстраивать автоматическое взаимодействие с клиентами. Есть как платные, так и бесплатный тарифы.

3. MobileMonkey

   Также помогает создавать чат-боты на базе ИИ, которые работают с Facebook Messenger, Instagram и на веб-сайтах. Нейросети позволяют программам распознавать естественный язык и быстро отвечать пользователям. В сервисе есть функции аналитики, автоматического ответа на сообщения и интеграции с другими платформами. Есть бесплатный тариф. Платные версии сервиса позволяют использовать расширенный функционал.

Создание текстов

Как уже было отмечено, нейронные сети помогают выдавать качественный материал.

Список из трёх эффективнейших сервисов для работы в этой сфере:

1. Copy.ai

   Данная платформа разрабатывает тексты для маркетологов, блогеров и копирайтеров. С помощью сервиса можно создавать описания товаров, различные статьи, блог-посты, рекламные объявления и так далее. В Copy.ai применяются нейросети для анализа введенных запросов и формирования релевантных текстов. Есть семидневный бесплатный тестовый период и несколько платных тарифов.

2. Kuki.ai

   Представляет собой еще один эффективный инструмент, позволяющий создавать различные тексты (статьи, блог-посты, пресс-релизы, описания товаров и тому подобное). ИИ анализирует запрос пользователя и формирует подходящий ответ с учетом заданных требований. Можно ограничить длину текста, указать нужные ключевые слова и стиль. Есть бесплатный двухнедельный период и несколько платных тарифов на выбор.

3. Writesonic

   В этом инструменте есть множество полезных функций, позволяющих генерировать текст. С его помощью можно писать статьи, посты для блогов, рекламные объявления, описания товаров и так далее. Кроме того, Writesonic способен создавать идеи для контента. Есть бесплатный семидневный период и несколько платных тарифов.

Генерация и обработка картинок

ИИ активно применяется для создания визуального контента. Например, баннеров для сайта, картинок для социальных сетей и тому подобного.

Перечислим три эффективных нейросети для бизнеса:

1. DALL-E

   Данный сервис создает картинки, используя в качестве основы текстовые описания пользователя. Причем изображения получаются уникальными. DALL-E применяется людьми, которым необходимо быстро сгенерировать визуальный контент для веб-сайтов, блогов и социальных сетей без необходимости обращаться к дизайнерам или применять стоковые фотографии. Эта нейросеть для бизнеса является бесплатной, но платные версии имеют больше функций.

2. Runway

   Эффективный сервис, помогающий генерировать картинки и баннеры на базе нейросетей. ИИ применяет текстовые запросы и стили популярных художников. В платформе есть множество стилей и фильтров для генерации уникальных изображений. Есть как платные, так и бесплатный тарифы.

3. Artbreeder

   С помощью этого инструмента специалисты быстро создают картинки. Пользователь может загрузить уже существующие изображения или выбрать из предложенных. После этого нужно указать степени влияния различных стилей и параметров на итоговый результат. Сервисом можно пользоваться бесплатно, однако платные тарифы предоставляют расширенный функционал и снимают ограничение на число генераций.

Создание и обработка видео

Многие нейросети применяются для работы с роликами. Они помогают улучшать качество, автоматически генерировать видеофайлы и выполняют множество других задач.

Три лучших платформы:

1. Runway

   Работа сервиса основана на нейросетях. Он помогает создавать и редактировать картинки и видео. С помощью данного инструмента можно сделать ролики более интересными и привлекательными. Пользователю нужно лишь загрузить файл на платформу и указать художественный стиль.

   Данный ИИ используется для привлечения читателей блога, формирования постов для социальных сетей, создания визуальных эффектов для веб-сайтов и так далее. Бесплатная версия имеет только базовые функции. Платный тариф расширяет возможности, доступные пользователю, и ускоряет процесс обработки видео.

2. Descipt

   Еще одна нейросеть для бизнеса, позволяющая редактировать видеофайлы. Пользователь может задействовать ИИ для трансформации своего ролика в настоящее произведение искусства. Нужно лишь загрузить в сервис файл и указать художественный стиль. Есть бесплатная версия и платный тариф, который расширяет функционал платформы и ускоряет обработку видеороликов.

3. Pictory

   С помощью Pictory можно создавать ролики на базе текстовых статей. Пользователю нужно лишь вставить текст, после чего ИИ изучит его и сгенерирует видео. В нем будут содержаться нужные изображения, текст и музыка. Сервис дает возможность трансформировать текстовую информацию в видеоформат. Есть бесплатный тариф и платная подписка с расширенным функционалом.

Анализ и обработка информации

ИИ на основе нейросетей часто применяется для работы с данными. К примеру, программы позволяют делать прогнозы, находить закономерности, выявлять аномалии.

Перечислим лучшие нейросети, которые могут использоваться для анализа и обработки информации:

1. DataRobot

   Сервис предоставляет автоматизированные решения для разработки, развертывания и управления моделями нейросетей. С помощью DataRobot их можно быстро генерировать на основе введенной информации, выявлять закономерности и составлять прогнозы. Платформа используется в самых разных отраслях, включая финансы, здравоохранение, маркетинг и так далее. Чтобы воспользоваться сервисом, необходимо выбрать один из тарифов.

   

2. H2O.ai

   Данная платформа также использует нейросети для решения различных задач, связанных с обработкой больших объемов данных. Сервис дает возможность создавать модели и составлять точные прогнозы. H2O.ai применяется в разных сферах. Например, в банковском деле, страховании, телекоммуникации и тому подобном. Платформой можно пользоваться после выбора варианта подписки.

3. RapidMiner

   Представляет собой сервис, позволяющий анализировать данные с помощью нейросетей. Пользователь может классифицировать информацию, осуществлять регрессию, кластеризацию и выполнять множество других задач. В сервисе реализован интуитивно понятный интерфейс. RapidMiner может быть интегрирована с другими платформами. Инструмент доступен по подписке с различными тарифами на выбор.

Маркетинг

Ещё одна область активного применения нейросетей. Они позволяют оптимизировать рекламные кампании, изучать поведение пользователей и оказывать на них влияние.

Перечислим самые эффективные инструменты в этой сфере:

1. Albert

   Мы уже упоминали эту платформу. Сервис позволяет автоматически оптимизировать рекламные кампании, предлагая различные рекомендации, связанные с изменением бюджета, выбором целевой аудитории, адаптацией рекламных материалов и так далее. Инструмент активно используется маркетологами, которые взаимодействуют с платформами Google Ads, Facebook Ads и некоторыми другими. Доступ к сервису открывается после подписки. Есть несколько тарифов на выбор.

2. Jasper AI

   Платформа позволяет оптимизировать рекламные кампании. Данный ИИ изучает информацию об использованной рекламе и формирует рекомендации, позволяющие улучшить различные показатели маркетинга. С помощью сервиса можно правильно настроить бюджет, детализировать ЦА, адаптировать рекламные материалы. Искусственный интеллект применяется маркетологами, которые работают с такими платформами, как Google Ads и Facebook Ads.

3. Persado

   Сервис для генерации контента. С его помощью маркетологи могут создавать тексты для рекламных кампаний, email-маркетинга, социальных сетей и других каналов коммуникации. Нейронные сети для бизнеса, применяемые этой платформой, анализируют информацию о ЦА предприятия и формируют оптимальные тексты и стили. В результате компания получает контент, который будет максимально интересен конкретным пользователям. Persado можно использовать после подписки.

Рекомендации по выбору инструмента для создания нейросети

На первый взгляд может показаться, что сделать это для бизнес-процессов очень сложно. Однако на самом деле здесь даже не обязательно иметь навыки в области программирования. Есть множество полезных инструментов, которые упрощают задачу.

Перечислим несколько параметров, на которые стоит обращать внимание при выборе сервисов и программ:

• Удобство. Интерфейс инструмента должен быть максимально понятным. Для его освоения не должно требоваться много времени. Яркий пример – Keras. Это библиотека для создания нейросетей, имеющая простой и понятный интерфейс. При этом платформа позволяет разрабатывать сети любого уровня сложности.

• Возможности работы с данными. Инструмент должен обладать функцией предварительной обработки информации. Программа должна иметь широкий функционал для обработки данных любого объема. Сюда можно отнести технологию transfer learning, с помощью которой можно применять готовые модели для решения новых задач.

• Стоимость. Цена инструмента – один из важнейших факторов. Существуют бесплатные сервисы. К примеру, TensorFlow и PyTorch. Также есть платные варианты, в которых, как правило, больше полезных функций. Например, IBM Watson Studio.

7 этапов создания собственной нейросети для бизнеса

Рассмотрим основные этапы задачи:

1. Постановка цели. Для начала необходимо понять, какие задачи будет решать нейронная сеть. Например, классифицировать картинки, определять тональность и обрабатывать текст и так далее.

2. Формирование набора данных. На этом этапе нужно подготовить информацию, которая будет использоваться нейросетью для обучения. Чем больше данных будет задействовано, тем совершеннее станет итоговая система.

3. Написание кода. Для этого потребуется подобрать язык программирования.

   

4. Обучение. Нужно сформировать логические цепочки. Чтобы повысить скорость обучения, можно запустить нейросеть на выделенном сервере.

5. Анализ результатов. Необходимо оценить эффективность нейросети по различным параметрам. Например, определить точность ее предсказаний, скорость обучения и отклонение.

6. Вывод в открытый доступ. Это заключительный этап, на котором необходимо перепроверить работу нейросети и подготовить ее перед началом работы.

Варианты достижения масштабируемости нейросети

Это одна из самых больших их проблем. ИИ должен быть сформирован таким образом, чтобы он мог обрабатывать постоянно увеличивающийся объем данных. Чем больше пользователей у системы, тем острее ощущается необходимость масштабирования.

Есть несколько способов решения этой проблемы:

1. Применение облачных вычислительных ресурсов. Например, Amazon Web Services, Microsoft Azure или Google Cloud Platform. Сервисы предоставляют большие вычислительные мощности для обработки данных и взаимодействия с множеством пользователей. Благодаря этому нейросеть может с легкостью масштабироваться.

2. Применение распределенных вычислительных систем. К примеру, Apache Hadoop или Apache Spark. Такие платформы дают возможность распределять вычислительные задачи между целым рядом узлов. Это снижает нагрузку на вычислительные ресурсы и помогает обрабатывать большие данные.

Скачайте полезный документ по теме:

Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

Ситуации, когда нейросеть бесполезна для бизнеса

Рассмотрим обстоятельства, в которых они ничем не помогут.

• Человек или компания не имеет представления о желаемом результате

Вне зависимости от сложности ИИ, он не сможет решить задачу, если пользователь не имеет представления о результате, который необходимо получить. К примеру, никакая нейросеть не сможет создать логотип для бизнеса, если сотрудник компании не знает, в чем заключается философия бренда.

ИИ решает четко сформулированные задачи. Это не волшебный инструмент, который может читать мысли людей. Чтобы нейросеть ответила на нужные запросы, необходимо правильно их составить. Перед этим важно поговорить с бренд-менеджером и маркетологом для получения информации о желаемом результате.

• Необходимо получить нетиповое решение

Нейросети не способны изобретать что-то принципиально новое. Любой ИИ формирует шаблонные варианты на основе имеющихся материалов. Кроме того, простые нейронные сети не имеют представления об интересах клиентов из определенных сфер.

• У бизнеса есть проблемы

Как уже было отмечено, нейросеть представляет собой полезный инструмент, но она не может решить все задачи за саму компанию. К примеру, ИИ вряд ли создаст уникальное торговое предложение, которое сразу же увеличит выручку предприятия и выведет его из кризисного состояния.

Часто задаваемые вопросы о нейросетях

В чем преимущества нейросетей в сравнении с обычными алгоритмами?

Они могут моделировать сложные зависимости в данных, автоматически извлекать признаки из необработанной информации, обучаться, адаптироваться к изменениям, выполнять задачи, связанные с классификацией, регрессией, распознаванием естественного языка, образов и так далее.

Каковы ограничения и сложности, связанные с использованием нейросетей?

Чтобы обучить нейронную сеть, потребуется собрать большой набор информации. Кроме того, процесс обучения занимает достаточно много времени. При интерпретации результатов работы нейросети зачастую возникают сложности. Кроме того, ИИ подвержен переобучению при недостаточном контроле.

Можно также отметить необходимость в большой вычислительной мощности и ресурсах, сложности при подборе оптимальной архитектуры и параметров модели.

Нужны ли какие-то навыки для работы с нейросетью?

Человек, который взаимодействует с ИИ, должен уметь правильно создавать запросы (промты). Важно придерживаться четких и однозначных формулировок, чтобы нейросеть дала нужный ответ. Других навыков при работе с такими системами не требуется. При этом в интернете можно найти формулы по составлению промтов для решения различных задач.

Необходимо ли перепроверять информацию, которую выдает нейросеть?

Да, так как точность ответов нейросети зависит от данных, на которых она обучалась. В этом наборе информации могли иметься ошибки. Кроме того, после завершения обучения нейросети могло произойти значимое событие или открытие, из-за которого ситуация поменялась. В результате ответ ИИ будет неправильным. Нередко нейросети вообще не понимают запросы, особенно если они сформулированы неточно. Поэтому очень важно перепроверять информацию, которая была получена при взаимодействии с искусственным интеллектом.

Способны ли нейросети заменить человека?

Многие люди беспокоятся о том, что искусственный интеллект вытеснит человека из различных сфер жизни.

Однако на самом деле рынок лишь трансформируется и подстраивается под новые условия. Профессии становятся все сложнее и сложнее. Нейронные сети на данный момент не способны решать творческие задачи на высоком уровне. Они недостаточно хорошо генерируют новое. Таким образом, нейросети могут выполнять лишь рутинные задачи. К примеру, собрать данные из определенных источников.

Однако у них не получается брать интервью и формировать из этого интересные кейсы. Как известно, чем выше квалификация специалиста, тем сложнее его заменить, поэтому профессионалам высокого уровня не о чем переживать.

Имеет ли смысл обучаться работе с нейронными сетями?

Трудно сказать, что произойдет с нейросетями через 5 или 10 лет. Следовательно, дать точного ответа на этот вопрос нельзя. Однако эксперты из этой сферы считают, что за технологиями ИИ будущее.

К примеру, основатель Microsoft и один из богатейших людей в мире Билл Гейтс в своем письме «Эпоха искусственного интеллекта началась» сравнивает нейронные сети с появлением микропроцессора, графического интерфейса ПК, интернета и мобильного телефона. Он считает, что искусственный интеллект окажет настолько же мощное влияние на жизнь людей, как и перечисленные технологии.

Таким образом, обучение работе с нейросетями может быть очень хорошим решением. Вполне вероятно, что в будущем этот навык станет очень востребованным.

Внедрение нейросетей в бизнес – закономерный процесс, так как они помогают оптимизировать различные процессы, увеличивать точность прогнозов, автоматизировать рутинные задачи, повышать скорость принятия решений и создавать персонализированные предложения.

Автор статьи

Алексей Бояркин

Сооснователь компании «Генератор продаж»

Последние статьи этого автора:

• Бенчмаркинг компании: примеры из зарубежной и российской практики
• СTА-элементы, которые привлекут в 2 раза больше клиентов
• Формула рентабельности продаж: пример расчета

Забрать подарки
из закрытой базы

Скачать 7,4 MB

Полезные
материалы
для руководителей

Скачать 3,2 MB