Виртуальный помощник для решения нестандартных проблем
Альфа-банк внедрил продвинутого виртуального помощника, созданного на основе нейросетевой модели GigaChat. Он умеет решать задачи, ранее недоступные чат-ботам и к которым обычно подключали человека-оператора.
В банке утверждают, что AI-помощник неотличим от человека: задает уточняющие вопросы, проявляет эмпатию, может подбодрить и пошутить. Он помогает управлять продуктами и финансами, фиксировать обращения и принимать благодарности. Виртуальный помощник также учитывает индивидуальные особенности каждого клиента, что делает обслуживание более персонализированным и эффективным.
«В чате с банком сначала работает стандартный чат-бот. Если пользователь сталкивается со сложным запросом, чат-бот переключает его на AI-агента. В случае необходимости подключения оператора AI незаметно передаст разговор сотруднику банка, чтобы гарантированно решить вопрос клиента», — описывает процесс обработки клиентских запросов директор по развитию цифровых каналов, старший вице-президент Альфа-банка Дамир Баттулин.
Улучшенный поиск товаров по фото
Маркетплейс Wildberries запустил обновленную версию нейросети, которая помогает покупателям в поиске товаров по фото на сайте и в приложении. По сравнению с предыдущей версией новый алгоритм работает в три раза точнее. Нейросеть обучена на базе миллионов изображений самых популярных на маркетплейсе товаров.
Новая архитектура поиска комбинирует нейросети и векторные базы данных. Она обеспечивает повышенную релевантность выдачи и предлагает именно тот предмет, который изображен на фото. Так, если покупатель ищет одежду с определенным принтом, система найдет нужную модель, покажет цены и список аналогичных товаров.
Также в мобильном приложении появилась функция кадрирования: если на фото есть несколько объектов, пользователь может выделить зону с нужным товаром, и алгоритм найдет его на маркетплейсе.
Ассистент по закупкам
«Сибур», одна из крупнейших нефтегазохимических компаний страны, в сотрудничестве со «Сбером» и группой компаний ЦРТ, разрабатывает AI-помощника, который оптимизирует закупки материально-технических ресурсов.
Для создания AI-помощника группа ЦРТ объединила алгоритмы обработки естественного языка и NLU-подходы (Natural Language Understanding, или понимание естественного языка) с возможностями нейросетевой модели GigaChat. Дополнительно использовались специализированные подходы:
- SFT (Supervised Fine-Tuning) — процесс дообучения большой языковой модели для улучшения способности выполнять конкретные задачи;
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) — генерация, которая помогает GigaChat генерировать ответ из внешней базы данных.
Разрабатываемый AI-ассистент — «умный» помощник, который существенно ускоряет работу с данными. Он призван помочь специалисту по закупкам подобрать аналоги необходимых изделий по цене, качеству, доступности, срокам поставки и другим заданным характеристикам. Проект находится на стадии пилотирования и продолжает развитие. Кроме того, в «Сибуре» развивают еще несколько AI-помощников на основе GigaChat.
Персонализированные рекомендации товаров
В приложении «Яндекс Маркета» есть персонализированные подборки одежды и товаров для дома, которые генерирует нейросеть. Алгоритм анализирует действия пользователей сервиса, их предыдущие покупки и предлагает новые товары. Например, если пользователь искал на площадке красное худи, нейросеть предложит ему похожие товары и добавит в подборку вещи нужного размера для завершения образа. Обучать нейросеть могут и сами пользователи: точность рекомендаций зависит от истории просмотров товаров, покупок и добавления в раздел «Избранное». Ожидается, что благодаря нейросети покупки нужных вещей на маркетплейсе станут быстрее. На данный момент 45% заказов одежды, обуви и аксессуаров совершается на основе рекомендаций.
ИИ для работы с корпоративными документами
Российский разработчик ПО и сервисов для управления цифровыми процессами и документами Directum использовал нейросеть для расширения возможностей при работе с документами в системе Directum RX Intelligence.
При отправке документа на рассмотрение или согласование ИИ может сформировать его краткое резюме и сопроводительную записку. Сервис умеет выделять ключевые моменты в документах любого типа: договорах, сметах или счетах.
Кроме того, нейросетевая модель позволяет генерировать служебные записки, повестки совещаний и другие внутренние документы, а также готовить драфт исходящих писем. Нейросеть автоматически вставляет сгенерированный текст в шаблон вложенного документа к письму, при этом пользователь может скорректировать текст по своему усмотрению перед отправкой.
Ускорение сейсморазведки
Специалисты «РН-КрасноярскНИПИнефть» (входит в научно-проектный блок «Роснефти») разработали алгоритм, значительно сокращающий время одного из начальных этапов обработки сейсмических данных. По данным компании, при интерпретации сейсморазведочной информации специалист работает с проектом, который охватывает 300 кв. км и включает в себя 30 тыс. сейсмограмм (записей сейсмических колебаний). Обработка такого объема данных занимает до 80 рабочих часов. Алгоритм позволяет сократить этот показатель до семи часов. Решение исключает человеческий фактор и субъективную оценку интерпретатора. Алгоритм протестирован на участках компании в Восточной Сибири.
Необычный дизайн упаковки
Торговая сеть «Вкусвилл» использовала нейросети для создания дизайна упаковок макарон «Бантики». Перед специалистами компании стояла задача поместить на упаковку нетипичное для этой категории товаров изображение, отсылающее к высокому искусству.
Решение этой задачи могло отнять несколько недель. Нейросеть справилась за три попытки. Запрос был таким: «Пейзаж в фиолетово-синих тонах. Голубые тучи и спокойное море. Сумеречная атмосфера после дождя. Солнце немного проступает сквозь облака. На переднем плане небольшие камни, о которые разбиваются волны. Безмятежность и спокойствие. Экспрессионизм».
Дизайнеры «Вкусвилла» также пользуются нейросетями, чтобы добавлять детали на некоторые упаковки. Например, если нужно разместить перчинки на упаковке специй.
Компьютерное зрение для проверки металла
«Северсталь» контролирует качество металла на Череповецком металлургическом комбинате с помощью модели компьютерного зрения Vera собственной разработки. Vera получает высококачественные изображения с камер на производстве, обрабатывает их на GPU-сервере (серверы на базе высокопроизводительных видеокарт) и классифицирует дефекты на рулонах.
На следующем этапе работу модели перепроверяют специалисты компании. Они принимают окончательное решение о том, соответствует ли полученная продукция стандартам качества.
Благодаря Vera количество уведомлений от заказчиков об отклонениях в качестве готовой продукции снизилось почти в два раза, а экономический эффект составил 2 млн руб.
Выявление долгостроев
Институт жилищного развития «Дом.РФ» использует нейросети для определения потенциально проблемных объектов, которые могут оказаться долгостроями.
Мониторинг ведется в системе единой информационной системы жилищного строительства (ЕИСЖС). После анализа строящегося объекта нейросеть предупреждает о возможном срыве сроков его ввода. Систему разработали в 2021 году для внутреннего пользования и передачи информации в контролирующие органы.
В «Дом.РФ» также отмечали, что такой сервис может быть интересен банкам, которые занимаются проектным финансированием, — решение может помочь улучшить качество их кредитных портфелей.
Производство и продажи «нейрокофе»
Ретейлер «Лента» запустил в продажу лимитированную партию кофе, созданную с использованием технологий AI. Кофейная компания Poetti создала продукт с помощью GenAI. Причем нейросети не просто создавали дизайн упаковки, но и приняли участие в разработке рецептуры кофе.
В компании решили, что нейросети должны быть причастны к созданию нового кофе с самого начала, и попросили ChatGPT придумать концепцию. Запрос звучал так: «Придумай, пожалуйста, какой кофе понравится покупателям бренда и удивит их». Нейросеть ответила, что это должен быть моносорт из страны, популярной среди производителей, с натуральным, но ярким и непривычным вкусом.
Впоследствии рецептуру доработали и верифицировали эксперты лаборатории качества кофе обжарочного завода. За основу взяли кофейные моносорта, зерна которых выращены в Африке и Латинской Америке. Дизайн упаковки создали с помощью Midjourney.
Как GenAI изменит бизнес и поможет компаниям заработать
Развитие генеративных технологий связывают с повышением эффективности и ускорением процессов в разных индустриях. Так, в Gartner прогнозируют, что к 2026 году благодаря GenAI 20% компаний снизят долгосрочные расходы на персонал, но при этом производительность труда поднимется. К 2027 году 70% поставщиков медицинских услуг будут предлагать решения на основе эмоционального AI — такие помощники с эмпатией помогут собирать данные о пациентах и освободят врачей от рутины. В 2029 году, ожидают в Gartner, 10% советов директоров будут использовать рекомендации AI, чтобы оспаривать решения CEO.
Согласно исследованию Microsoft и IDC «Возможности AI для бизнеса», бизнес, серьезно инвестирующий в AI, получает высокую отдачу от своих вложений. Согласно IDC, 75% компаний внедрили AI в 2024 году, получая прибыль в размере $3,7 на каждый вложенный в AI доллар. Также, по данным IDC, ожидается, что внедрение AI принесет ретейлу и производителям товаров повседневного спроса до $660 млрд дополнительного дохода ежегодно. Сейчас ретейлеры уже получают $3,45 на каждый доллар, вложенный в AI, при потенциальном росте производительности на 1–2%.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.