ПОЛУЧИТЬ ПРЕЗЕНТАЦИЮ
Презентация и программа мероприятия
СТАТЬ ПАРТНЁРОМ
Сделайте свой вклад в развитие инновационных технологий для решения задач бизнеса
СТАТЬ ИНФОПАРТНЁРОМ
Сделайте свой вклад в развитие инновационных технологий для решения задач бизнеса
ЗАКАЗАТЬ ПРОДВИЖЕНИЕ
Закажите продвижение своего бизнеса
БЫСТРОЕ БРОНИРОВАНИЕ
Оставьте заявку на бронирование и менеджер свяжется с вами для уточнения деталей
Узнать о наличии мест
Оставьте заявку на бронирование и менеджер свяжется с вами для уточнения деталей
Поставить стенд
Оставьте заявку на бронирование и менеджер свяжется с вами для уточнения деталей
Поставить стенд
Оставьте заявку на бронирование и менеджер свяжется с вами для уточнения деталей
Получить доступ к презентации и расписанию Russian Tech Week
Получить доступ к презентации и расписанию конференции
Получить подробное расписание и информацию о конференции
Кейсы внедрения инновационных технологий
Четыре сферы, которые изменил AI: кейсы российских компаний
Было: Российские и зарубежные компании много лет искали способ увеличить продажи и снизить расходы. Кроме этого, для выполнения кропотливой работы требовались работники, которым нужно было платить заработную плату.


Стало: после внедрение в бизнес АI, владельцам бизнеса удалось минимизировать свои расходы, ускорить обработку персональных данных и повысить продажи.

Искусственный интеллект кардинально изменил четыре сферы бизнеса:

1. Финансы. Новые технологии позволяют за несколько секунд оценить платежеспособность клиента, просчитать все риски, вычислять мошенников и многое другое.

2. Умные гаджеты и робототехника. Высокие технологии в данной сфере помогают быстрее и точнее решат поставленные задачи. Широко используются нейронные сети NVIDIA.

3. Медицина. На базе "Сколтеха" и карты "Нейронет" развивается платформа "CoBrain-Аналитика". Главной целью является создание площадки для сбора, хранения, анализа и обработки медицинских данных о головном мозге в различных состояниях.

4. Промышленность. Искусственный интеллект используется для анализа, хранения информации, расчетов. Вывод: искусственный интеллект позволил ускорить обработку информации и увеличить производительность, при этом снизив размер вложений.
Nvidia показала искусственный интеллект, который может дорабатывать изображения
Проблема: Работа с изображениями – кропотливый труд, особенно если картинка повреждена. Для восстановления требуется немало усилий нескольких специалистов. А современные программы способны работать только с прямоугольными областями, располагающиеся в центре изображения.

Решение: Компания Nvidia представила искусственный интеллект, который способен восстанавливать отдельные поврежденные фрагменты изображений. Как утверждает компания, их система способна работать с изображениями любой формы вне зависимости от границ и размера. Искусственный интеллект был обучен с помощью 55 тысяч различных шаблонов. В результате machine learning самостоятельно устанавливает нахождение поврежденной части картинки и пытается понять, что должно находиться на этом месте. Инженеры обучили искусственный интеллект также рисовать мультфильмы по тексту. Одним из ярких примеров является «Флинстоуны». Вывод: работа по восстановлению изображений значительно ускорилась, а компании перестали тратить большие деньги на обучение специалистов и оплату их труда.
Робо-кейсы: внедрение систем с искусственным интеллектом. Опыт «М.Видео»
Искусственный интеллект используется многими крупными компаниям. В своих разработках его применяет и «М.Видео». Кейсом по внедрению системы поделился руководитель Digital Retail Data Science Centre в группе «М.Видео-Эльдорадо» Владимир Литвинюк. По его словам в апреле 2017 года была создана специальная группа, занимающаяся разработкой системы монетизации данных и применение machine learning с целью оптимизации продаж. Как утверждает Владимир Литвинюк, применение искусственного интеллекта возможно в различных сферах: логистика, управление персоналом, повышение доходов, снижение расходов и многое другое. Компания внедрила систему, позволяющую оценить поведение клиента в интернет – магазине и предложить ему определенные товары и аксессуары к ним. «М.Видео» не будут останавливаться на достигнутом и активно развивать технологию, внедряя ее в различные сферы своего бизнеса. Уже сегодня компания строит далеко идущие планы и работают над проектами по управлению ассортиментом, прогнозированию покупок, логическими поставками. Кроме этого, компания активно участвует в мероприятиях, направленные на создание «умных» сервисов.
Как автоматизировать работу в продуктовой рознице с помощью искусственного интеллекта и чат-бота
Проблема: продуктовая розница – одно из самых прибыльных направлений в бизнесе. Продавцам приходилось ежедневно создавать множества различных отчетов по движению товаров. В результате одна часть работников тратила много времени на заполнение бумаг, а вторая – на их изучение.

Решение: на помощь продуктовой рознице пришел искусственный интеллект. Результат превзошел все ожидания: работникам не приходится тратить время на заполнение отчетов. За них это делает система. Им требуется только ввести данные. Также для изучения результатов продаж владельцу не нужно часами изучать отчеты. Программа самостоятельно подсчитает прибыль, расход, возможные риски. Также на платформе Telegram был создан чат-робот. Он помогает покупателям найти ближайший магазин, отвечает на самые популярные вопросы и выполняет множество других операций. Их число достигает 10 тысяч в неделю. Вывод: искусственный интеллект позволяет автоматизировать рутинную работу и сократить время на общение с покупателями, заполнение отчетов.
Как искусственный интеллект в паре с человеком-экспертом помогает стартапу Stitch Fix продавать одежду почти на $1 млрд. в год
Stitch Fix в 2016 году продала одежду общей суммой 730 миллионов долларов. В следующем году общий доход увеличился до 977 миллионов. Отличие компании от подобных заключается в том, что она не навязывает своим покупателям аксессуары и одежду на основе их предпочтений. Сначала были использованы SurveyMonkey и Google Docs, которые давали покупателям рекомендации. Совершая заказ, покупатель получает коробку с пятью вещами. То, что ему понравиться, он оставляет себе, а остальное отправляет обратно. Подборки одежды и аксессуаров делает искусственный интеллект на основе анкеты и отзывов. Также главным консультантом по алгоритмам с 2012 года является Эрик Кольсон. Таким образом, покупатель получает то, что его привлекло и альтернативные варианты, которые ему могут подойти. Stitch Fix – пример новой модели бизнеса, основанного на машинном обучении. Благодаря высоким технологиям владелец значительно снизил расходы и повысил продажи. Искусственный интеллект позволяет в данном случае зарабатывать в год около 1 миллиарда долларов.
Кейс по операционному менеджменту: «Искусственный интеллект и продажа нефтепродуктов»
Проблема: просрочка дебиторской чаще решается двумя способами: поставкой после оплаты или системной работой по урегулированию уже по факту. Нефтяная компания озадачилась снижением дебиторской задолженности и предупреждением неплатежей.

Решение: была привлечена команда data scientists (это специалисты по машинному обучению и созданию специальных алгоритмов), специалисты которой выгрузили данные из SAP ERP и обнаружили множество пробелов. Затем была запущена процедура по восстановлению информации. Также были разработаны алгоритмы, которые позволяют предсказать количество неоплаченных заказов с точностью до 98%. Искусственный интеллект позволил построить финансовую модель поведения компании и применять различные стратегии. Вывод: написана процедура, позволяющая считать таргеты по общей задолженности, реализована возможность извлечения признаков контрагентов, построены срезы финансовой истории, проанализированы полученные данные и вычислены агрегированные признаки каждого контрагента. Таким образом, Big Data все чаще проникает в Operations.
Машинное обучение: искусственный интеллект помогает упорядочить хаос больших данных Идея Big Data («больших данных»)
Машинное обучение: искусственный интеллект помогает упорядочить хаос больших данных Идея Big Data («больших данных») несколько лет назад сделала настоящую революцию в IT-бизнесе. Логическим развитием всех концепций является машинное обучение. Его алгоритмы универсальны, что позволяет не привязывать их к конкретной сфере бизнеса. Алгоритмы machine learning используются для: 1. Управления активами ценных бумаг на рынке (47%). 2. Анализа больших данных (46,4%). 3. Риск-менеджмент (37,5%). 4. Кибербезопасности (35,1%). 5. Оптимизации продаж (30,4%). Кроме этого, машинное обучение позволят оптимизировать ценовую политику, спрогнозировать уровень продаж, провести анализ маркетинговых данный и многое другое. Всемирный eBay использует платформу SAP HANA, которая анализирует до 500 показателей по каждому пользователю в режиме реального времени. Это позволяет предложить каждому покупателю только подходящие товары. Машинное обучение используется в энергетике, здравоохранении, образовании, страховании, финансовом бизнесе, промышленном производстве, оптовой и розничной торговле. Это позволяет упорядочить хаос больших данных.
15 способов использования искусственного интеллекта в маркетинге
Проблема: увеличение продаж и привлечение посетителей всегда являлось первостепенной задачей для бизнеса.

Решение: искусственный интеллект играет все больше роли в бизнесе и маркетинге. Вот 15 реальных примеров:

1. Under Armour объединила свои усилия с IBM, чтобы создать революционное приложение.

2. Google использует RankBrain, что позволяет быть ему «на одной волне» с пользователями.

3. Банки применяют искусственный интеллект для предупреждения мошенничества.

4. Чат бот Майкрософта "Тау".

5. The Grid - платформа для дизайна веб-ресурсов, в основе которой лежит искусственный интеллект.

6. Формирование цен.

7. Распознавание речи. Siri, Cortana и другие личные ассистенты.

8. Таргетированная реклама.

9. Предсказывающий клиентский сервис.

10. Распознавание языка. WayBlaze.

11. Сегментирование клиентов. AgilOne.

12. Прогнозирование продаж.

13. Распознавание изображений. Google Photos, Snapchat.

14. Боты, мессенджеры.

15. Генерация контента. Платформа Wordsmith.

Вывод: искусственный интеллект прочно вошел в нашу жизнь, и помогает вести бизнес, повышать продажи и снижать расходы.
ЕСТЬ ВОПРОСЫ? ЗАДАЙТЕ ИХ НАМ