/


Главная / Услуги и решения / Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

Приветственное слово Дмитрия Карбасова, руководителя отдела бизнес-решений и предиктивной аналитики Softline

В нынешних экономических условиях чрезвычайно важно быстро принимать управленческие решения. Компании ищут новые подходы, помогающие извлекать максимальную пользу из той информации, которой располагают, чтобы увеличить чистую прибыль, быть на шаг впереди конкурентов, работать на новых рынках.

В 2017 г. тема искусственного интеллекта стала узнаваемой для многих бизнесменов, заявления руководителей крупных корпораций и политиков об эффективности данных технологий подогревают интерес бизнеса. Опыт внедрения такого рода решений пока имеют лишь немногие компании, а создать команду по анализу на базе искусственного интеллекта могут единицы. Мы владеем опытом практического использования систем искусственного интеллекта, экспертизой в консалтинге и внедрении данных технологий.

Softline применяет лучшие практики отраслевой бизнес-экспертизы, методологий пилотирования и внедрения проектов, в том числе на базе портфеля отраслевых алгоритмов искусственного интеллекта.

Целью проектов внедрения систем искусственного интеллекта является разработка реальной экономической модели предприятия в терминах «затраты-эффективность».

«Те компании, которые не используют искусственный интеллект, в скором времени просто-напросто перестанут существовать на рынке», –


Герман Греф,
президент и председатель правления Сбербанка

 

Услуги по направлению Искусственный интеллект

Повышение эффективности производ­ственной системы невозможно без создания внутренних правил и решений, которые обеспечивали бы контроль всего жизненного цикла производства и минимизировали любые потери. Анализ расходов производства помогает выявлять тенденции, планировать последующие продажи по продуктам, клиентам, подразделениям и, исходя из результатов сбыта, строить механизмы деятельности предприятия.

Решаемые задачи промышленного анализа:

  • Отчетность – закрытие потребности по формированию некой регулярной отчетности.
  • Анализ – анализ массивами данных с целью выявления различного рода корреляций, зависимостей, трендов и т.д.
  • Прогноз – предиктивная аналитика, управленческие решения принимаются на основе прогнозов, которые дает система.
  • Оперативный контроль – обеспечение менеджеров и сотрудников информацией, необходимой для принятия мгновенных решений, что может сыграть существенную роль в повышении эффективности бизнеса.

Наш подход объединяет в себе решение перечисленных задач и напрямую связан с информационной составляющей производственного процесса (станки с ЧПУ, PLC, АСУТП, HMI, SCADA, MES, ERP, BI) и позволяет обеспечить новый уровень эффективности предприятия и управления затратами по следующим направлениям оптимизации производства:

  • Качество НСИ и транзакционных данных. Цель: Повысить качество данных до уровня, приемлемого для последующего анализа.
  • Прогнозирование спроса. Цель: Получить максимально точный прогноз спроса на готовую продукцию.
  • Планирование продаж и ресурсов на основе прогноза спроса (Sales and Operations Planning, S&OP). Цель: Снизить издержки во всей цепочке поставок, минимизировать потерянные и замороженные продажи за счет оптимизации запасов.
  • Мониторинг и оптимизация непрерывных процессов. Цель: Обеспечить стабильность характеристик технологических процессов, гарантируя при этом соответствие продукции установленным требованиям.
  • ТОиР — прогнозирование выхода из строя оборудования, его техническое обслуживание и ремонт. Цель: Повысить эффективность использования оборудования за счет предупреждения и устранения потерь на протяжении всего его жизненного цикла.

 

Оптимизация товарных запасов

Клиентская аналитика

Специалисты отдела маркетинга работают в сложных условиях: в условиях роста рыночной конкуренции все большее внимание уделяется качеству сервиса и лояльности клиентов. Компании понимают, что сегодня им не обойтись без предложения, которое действительно нужно клиенту. Причем именно по тому каналу, который будет ему удобен.

Сделать это достаточно сложно. Например, сегодня в США от 70 до 99% клиентов запрещают своим банкам звонить и посылать им текстовые сообщения с предложениями. Соответственно, бизнесу грозит риск уменьшения контактов с аудиторией.

Решаемые задачи клиентской аналитики:

  • Обогащение информации о клиентах из источников данных. Цель – получать максимальные данные о клиенте из внешних и внутренних источников.
  • Многофакторная сегментация клиентов с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ). Цель – сегментировать клиентов для формирования точечных предложений.
  • Таргетированный маркетинг. Цель – оптимизация маркетинговых программ, выявление критериев чувствительности клиента.
  • Выявление фактора продажи. Цель – выявить клиентов для целевых предложений в определенные дни.
  • Анализ эффективности каналов коммуникации с клиентом. Цель – выявление целевых каналов связи с покупателем.