НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В БИЗНЕСЕ: ПРЕИМУЩЕСТВА И ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ЗАКАЗОВ

АННОТАЦИЯ

В этой статье рассматривается преобразующий потенциал нейронных сетей в упрощении систем обработки заказов. В условиях непрерывного роста глобальной электронной коммерции и усложнения цепочек поставок эффективность механизмов обработки заказов стала важнейшим фактором, определяющим успех бизнеса. Традиционные системы, несмотря на свою функциональность, часто сталкиваются с проблемами масштабируемости, нехваткой времени и человеческими ошибками. Нейронные сети, основанные на функциях человеческого мозга и способные распознавать образы, представляют собой многообещающий способ устранения этих недостатков. Используя обширные наборы данных, эти сети могут прогнозировать поведение потребителей, оптимизировать управление запасами, улучшать обнаружение мошенничества и персонализировать взаимодействие с клиентами, тем самым значительно снижая эксплуатационные расходы и повышая удовлетворенность клиентов. В этой статье рассматриваются основополагающие концепции нейронных сетей, иллюстрируется их успешное применение в различных бизнес-сценариях и предлагаются практические рекомендации по их внедрению. Кроме того, в статье критически оценивается экономическая эффективность интеграции таких систем, подчеркивается ощутимая финансовая выгода и долгосрочная устойчивость. В заключение, этот всесторонний анализ подчеркивает важность нейронных сетей в революционизировании обработки заказов, призывая предприятия использовать это новшество для сохранения конкурентных преимуществ во все более цифровизирующемся рыночном ландшафте.

ABSTRACT

This article delves into the transformative potential of neural networks in streamlining and optimizing order processing systems. With the continuous surge in global e-commerce and the increasing complexity of supply chains, the efficiency of order processing mechanisms has emerged as a critical determinant of business success. Traditional systems, though functional, often grapple with scalability challenges, time inefficiencies, and human errors. Neural networks, inspired by human brain functions and capable of pattern recognition, present a promising avenue to address these shortcomings. By leveraging vast datasets, these networks can predict consumer behavior, optimize inventory management, enhance fraud detection, and personalize client interactions, thereby drastically reducing operational costs and augmenting customer satisfaction. This paper navigates the foundational concepts of neural networks, illustrates their successful applications in various business scenarios, and offers practical recommendations for their implementation. Furthermore, it critically assesses the economic efficacy of integrating such systems, emphasizing tangible financial benefits and long-term sustainability. Conclusively, this comprehensive analysis underscores the significance of neural networks in revolutionizing order processing, urging businesses to harness this innovation to maintain competitive advantage in an increasingly digitalized market landscape.

Ключевые слова: нейросети, искусственный интеллект, автоматизация, заказы, затраты, клиенты.

Keywords: neural network, artificial intelligence, automation, orders, costs, customers.

Введение

В современную эпоху, характеризующуюся применением моделей, основанных на данных, компании по всему миру находятся в постоянном поиске методов и инструментов, способных повысить операционную эффективность, стимулировать инновации и обеспечить конкурентные преимущества. В условиях стремительной цифровой трансформации организации оказываются погруженными в потоки данных, что заставляет их создавать интеллектуальные системы для сбора, анализа и извлечения полезной информации из этих потоков. Нейронные сети - состоят из набора вычислительных технологий, разработанных для того, чтобы чувствовать, учиться, рассуждать и действовать соответствующим образом. Благодаря технологическому прогрессу в области мобильных вычислений, возможности хранить огромные объемы данных в Интернете, облачным алгоритмам машинного обучения и обработки информации и т.д.

Искусственный интеллект (ИИ) помогает предприятиям получать почти 99% точные прогнозы потребительского спроса, оптимизировать свои исследования и разработки и наращивать производство с меньшими затратами и более высоким качеством, помогает им в продвижении (выявлении целевых клиентов, демографии, определении цены и разработке правильного сообщения) и обеспечивает клиентам получение лучшего опыта. Эти четыре области создания ценности чрезвычайно важны для получения конкурентных преимуществ. 

Прогнозы компании PwC указывают на то, что к 2030 году внедрение ИИ может привести к росту мирового ВВП на 14%, что эквивалентно $15,7 трлн. Эта цифра превышает текущий объем промышленного производства Индии и Китая вместе взятых. Инвестиции в искусственный интеллект составляют около 40 млрд долларов США, а к 2018 году мировой рынок ИИ-решений достиг 21,5 млрд долларов США. По прогнозам, к 2024 году этот рынок может вырасти до 140 млрд долларов США, что принесет мировой экономике не менее 1 трлн долларов США. Предприятиям и организациям Российской Федерации следует также обратить внимание на разработки в сфере искусственного интеллекта с целью повышения эффективности экономики и, в конечном счете, роста благосостояния граждан. [1]

Использование нейросети в анализе и сегментации клиентов позволяет более точно классифицировать их по различным критериям, особенно их вкладу в общую прибыль компании. Это позволяет предлагать специфические решения и услуги, которые соответствуют потребностям каждой группы клиентов, что способствует повышению общей лояльности клиентов. Алгоритмы нейросети, такие как карты Кохонена, позволяют визуализировать результаты сегментации и представлять их в многомерном пространстве. Кроме того, нейросеть способна анализировать продажи продуктов, устанавливать их рейтинг от самых неуспешных до наиболее успешных и предсказывать продажи с большей точностью, что помогает лучше понять целевую аудиторию для каждого продукта.

Прогнозы компании Gartner указывают на то, что технологии искусственного интеллекта (ИИ) будут широко применяться почти всех новых программных продуктах и сервисах. Это означает, что ИИ будет интегрирован в различные сферы и области, от бизнес-приложений до потребительских продуктов. Это отражает растущую важность и влияние ИИ на современные технологические решения и показывает, что они становятся неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Далее на рисунках 1, 2, 3 представлены данные о продвижении технологии ИИ на мировом рынке, в том числе – прогнозные данные по 2023, 2024, 2025 гг. [2]

Рисунок 1. Годовой доход от продажи программного обеспечения на базе технологий нейросети в 2018-2025 г. [2] Источник: независимая аналитическая компания Tractica

Рисунок 2. Перспективы динамики развития рынка искусственного интеллекта в 2020-2024 гг.[3]

Рисунок 3. Общемировая прибыль, которую приносит ИИ за 2018-2025 г. Источник: независимая аналитическая компания Tractica [4]

Таким образом нейронные сети проникли в самые разные области, включая здравоохранение, финансы, развлечения и логистику, но их потенциал для индивидуализации бизнес-процессов, особенно в сфере выполнения заказов, стал областью повышенного интереса и пристального внимания. Выполнение заказов находится в точке опоры между предприятием и клиентом - область, которая становится все более перспективной, но при этом сталкивается со сложными дилеммами. По мере роста ожиданий клиентов все большее значение приобретают принципы своевременного, безошибочного и прозрачного выполнения заказов. Поэтому автоматизация, оптимизация и инновации в этой области приобретают все большее значение.

Исторический обзор

Функция обработки заказов сохраняет свою внутреннюю значимость как в рамках взаимодействия "Бизнес-для-бизнеса" (B2B), так и "Бизнес-для-потребителя" (B2C). По мере того как парадигма коммерции переходила от традиционных торговых площадок к цифровым платформам, методологии, лежащие в основе обработки заказов, эволюционировали в тандеме. В этом сегменте предпринята попытка объяснить преобладающие методологии обработки заказов, которые преобладали до появления нейронных сетей и автоматизированных фреймворков.

Ручная обработка: В предшествующую эпоху, предшествовавшую широкому внедрению цифровых технологий, предприятия в основном полагались исключительно на ручные процедуры. Это включало в себя формирование рукописных или машинописных заказов на покупку, что требовало ручной проверки, поиска товара, упаковки и составления графика отгрузок. Несмотря на свою скрупулезность и зависимость от человеческой бдительности, этот режим оказался трудоемким во времени и подверженным человеческим неточностям.

Электронный обмен данными (EDI): В стремлении к более рациональным решениям EDI появился как зачаточная форма электронной торговли. Это облегчало передачу документов, таких как заказы на покупку и счета-фактуры, между предприятиями по каналам связи. Это нововведение ускорило временный аспект обработки заказов, устранив необходимость в переписке в бумажном виде, хотя и повлекло за собой предварительное условие совместимости систем обоих участвующих организаций.

Платформы электронной коммерции (E-commerce): Развитие Интернета ускорило трансформацию в обработке заказов с помощью платформ электронной коммерции, типичными представителями которых являются Magento, Shopify и WooCommerce. Эти системы механизировали различные процедуры, включающие подтверждение заказа, инвентаризационные проверки и расчет отгрузки. Внедрение платежных шлюзов еще больше ускорило процесс, предложив решения для мгновенных платежей, тем самым уменьшив задержку, до сих пор связанную с чеками или банковскими переводами.

Системы планирования ресурсов предприятия (ERP): Предприятия значительного масштаба, сталкивающиеся со сложными цепочками поставок и многогранными требованиями, относящимися к обработке заказов, приступили к интеграции ERP-систем. Заслуживающие внимания примеры включают SAP и Oracle, предлагающие интегрированный подход, который объединяет обработку заказов с управлением запасами, финансовыми мероприятиями, управлением человеческими ресурсами и смежными аспектами. Такое объединение обеспечило распространение данных в режиме реального времени по всем операционным уровням, оптимизировав интервал между отправкой заказа и выдачей отгрузок.

Интеграция системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM): Осознание важности персонализированного потребительского опыта побудило предприятия внедрять CRM-механизмы, такие как Salesforce, в свои системы обработки заказов. Объединив профили клиентов с историческими хрониками заказов, предприятия получили возможность прогнозировать характер покупок, адаптировать рекламные мероприятия и умело отвечать на запросы клиентов.

Облачные решения: Появление облачных технологий облегчило переход предприятий от локализованных установок программного обеспечения к более расширяемым решениям, размещенным в облаке. Этот сдвиг обеспечил доступность данных в режиме реального времени с различных географических точек зрения - ключевой аспект для компаний, работающих по всему миру, или для тех, кто работает удаленно [7].

Подводя итог, можно сказать, что траектория развития методов обработки заказов отражает более широкую эволюцию коммерческих технологий. Каждая итерация была направлена на преодоление существующих затруднений, повышение операционной эффективности и повышение уровня взаимодействия с клиентами. Учитывая стремительный прогресс в области искусственного интеллекта и машинного обучения, открываются перспективы дополнительной оптимизации при обработке заказов, что открывает путь для изучения нейронных сетей в этой сфере.

Необходимость автоматизации процессов обработки заказов

Необходимость автоматизации в контексте обработки заказов обусловлена сходством определяющих факторов. Главным из них является увеличение объемов заказов, особенно заметное в сфере электронной коммерции, где наблюдается экспоненциальный рост. В этом контексте ручные или полуавтоматические системы сталкиваются с огромной проблемой, итогом которых являются опоздания, неточности и сопутствующее снижение уровня удовлетворенности клиентов. Кроме того, современные потребители, вооруженные обилием альтернатив, питают повышенные ожидания в отношении быстроты и точности. Возникновение даже незначительного сбоя на этапе обработки заказа может подтолкнуть потенциальных клиентов к конкурирующим организациям, тем самым подчеркивая необходимость оперативных, не допускающих ошибок операционных аспектов. Уместно отметить, что даже тщательно выполняемые вручную процессы часто влекут за собой завышенные эксплуатационные расходы, неэффективность в динамике распределения ресурсов и повышенное воздействие на окружающую среду, вызванное сохранением бумажной документации.

В рамках этой изменчивой панорамы нейронные сети, составляющие подмножество искусственного интеллекта, занимают весьма многообещающую позицию в отношении развития автоматизации. Эти нейронные сети, спроектированные для имитации сложной взаимосвязанности, присущей нейронной структуре человеческого мозга, демонстрируют мастерство в таких областях, как распознавание образов, прогнозирование и принятие решений на основе обширных наборов данных. Присущие им склонности к ассимиляции и адаптации делают их особенно подходящими для предприятий (табл. 1).

Таблица 1.

 Преимущества использования нейронных сетей

Учитывая присущую им гибкость и профессионализм, нейронные сети готовы положить начало смене парадигмы в области автоматизации     обработки заказов. Выходя за рамки простой эффективности, они таят в себе потенциал для актуализации реконфигурации фундаментальной сущности, лежащей в основе спектра заказов, направляя его в сторону модальности, характеризующейся повышенной интуитивностью, отзывчивостью и первостепенной ориентацией на клиента. Перспектива интеграции этих передовых вычислительных конструкций открывает перед нами дальновидную траекторию, которая органично вписывается в контуры современной коммерции и ожидания жителей 21-го века.

Фундаментальные концепции нейронных сетей

Нейронные сети, незаменимый аспект в обширной области искусственного интеллекта (ИИ), материализуются в виде вычислительных моделей, которые черпают вдохновение из структурных и операционных сложностей, характерных для человеческого мозга. Характеризуемые совокупностью взаимосвязанных узлов, в просторечии называемых "нейронами", эти сети стремятся подражать проницательности мозга в распознавании паттернов, усвоении информации из опыта и принятии решений. Соединения, связывающие узлы, снабжены весами, калибровка которых подвергается модуляции на протяжении всего этапа обучения. Глубина, присущая этим архитектурным объектам, заложена в их компетенции, позволяющей адаптироваться к эволюционным преобразованиям и подниматься по уровням эффективности посредством последовательных итераций обработки данных.

На фундаментальном уровне нейронные сети состоят из трех основных слоев (рис. 1)

Рисунок 1. Схема работы нейросетей

Входной слой: этот базовый слой используется для обработки исходных данных.

Скрытый слой: этот промежуточный слой обычно включается в модели глубокого обучения и выполняет сложную задачу обработки данных, распознавания закономерностей и оценки взаимосвязей.

Выходной слой: этот последний слой формулирует окончательное решение или результат на основе обработанной информации.

Фундаментальным свойством нейронных сетей является их способность следовать парадигмам контролируемого и неконтролируемого обучения для повышения точности прогнозирования путем изменения весов связей на основе обратной связи.

За несколько десятилетий нейронные сети превратились из теоретических конструкций в практические инструменты, позволяющие ориентироваться в обширной области: распознавание изображений и речи, медицинская диагностика, финансовое прогнозирование, самоуправляемые автомобили, языковой перевод и т.д.

Одним словом, нейронные сети стали проводниками изменений в различных областях благодаря своим адаптивным и прогностическим возможностям. Их многогранная адаптивность и потенциал постоянного совершенствования делают их бесценным инструментом, позволяющим в дальнейшем определять траекторию развития технологий и их многогранных областей применения.

Потенциал использования нейросетей для обработки заказов

Нейронные сети обладают врожденной способностью к моделированию и анализу сложных конфигураций нелинейных и комплексных парадигм данных. Это, в сочетании с адаптивностью нейронных сетей, делает их важным ресурсом для совершенствования систем обработки заказов. Исследуя начальные возможности этих вычислительных инструментов, можно выявить большое количество благоприятных траекторий развития.

Сложность обработки заказов в бизнесе зависит от временного определения наличия запасов. Анализируя исторические данные о заказах, выявляя сезонные колебания и внимательно изучая колебания в пределах одного рынка, нейронные сети имеют преимущество в качестве арбитров прогнозирования. Они могут предсказывать предстоящее увеличение или уменьшение количества заказов, что позволяет компаниям получить представление о стратегии управления запасами, снизить угрозу истощения запасов и избежать проблем, связанных с их избытком.

Также в зависимости от требований современных заказчиков нейронные сети могут быть встроены в логистическую инфраструктуру и цепь поставок для обеспечения обновления статуса заказа в реальном времени. Эти нейронные конфигурации впитывают информацию из исторических эталонов, связанных с историей отгрузок и матрицами траекторий доставки, чтобы выявить дальнейшие прогнозы доставки, которые могут быть подробно описаны. Такая интеграция повышает доверие клиентов и свидетельствует об их удовлетворенности.

В связи с большим количеством заказов ручное редактирование классификации и расстановки приоритетов является сложной задачей, которая не только тяжела, но и чревата ошибками. Нейронные сети маскируются под автоматизацию и умело классифицируют заказы, основываясь на многочисленных предпосылках, таких как требования к доставке, оценки клиентов и избыточные запасы. Такая автоматизация обеспечивает быстрое выполнение приоритетных заказов при разумном распределении ресурсов.

Нейронные сети с функциями распознавания образов являются быстрыми сторожами, обнаруживающими несоответствия, скрытые в потоке заказов. К таким несоответствиям относятся нетипичные кластеры заказов, подозрительные адреса доставки и несоответствия в деталях платежа. Быстрое выявление таких аномалий позволяет защитить коммерческие организации от возможных злоупотреблений и сохранить целостность доходов, обеспечив при этом бесперебойное выполнение законных заказов.

Помимо деловых переговоров, коммерческие организации стремятся повысить уровень персонализации своей клиентской базы. Предполагается, что нейронные сети, тщательно анализируя историю покупок и покупательские привычки человека, будут предоставлять персональные рекомендации по товарам в процессе оформления заказа. Такие проактивные рекомендации позволят не только улучшить качество обслуживания клиентов, но и увеличить количество потенциальных заказов. Постоянная обратная связь и непрерывное совершенствование: каскадные ретрансляторы после заказа с обратной связью с клиентами представляют собой кладезь информации для коммерческих организаций. Нейронные сети могут полностью проанализировать отзывы покупателей, проверить отзывы о товарах, внимательно изучить рейтинги и выявить области, требующие улучшения при формировании заказа. Этот диалектический эффект нисходящего потока обеспечивает постоянное совершенствование матрицы заказов с учетом растущих ожиданий клиентов и колебаний рыночной динамики.

Одним словом, синергетический союз отдела обработки заказов и нейронной сети превращает ушедшую эпоху в светлое будущее, превращая управление заказами из области чистого повышения эффективности в область дальновидную, проактивную, эффективную и персонализированную. Настойчивое стремление организаций использовать возможности, заложенные в сложных вычислительных матрицах, предвещает наступление эры не только большей сложности, но и баланса лояльных клиентов, бесперебойной организации работы и поддержания устойчивой коммерческой рентабельности.

Анализ экономической эффективности

Экономическая эффективность является краеугольным камнем для бизнеса в его стратегических и операционных начинаниях. В контексте интеграции нейронных сетей в обработку заказов крайне важно оценить экономические последствия. Оценка финансовых последствий, как непосредственных, так и в долгосрочной перспективе, обеспечивает всестороннее понимание окупаемости инвестиций, потенциальной экономии и возможностей масштабирования.

Внедрение систем на основе нейронных сетей требует значительных первоначальных затрат. Это включает в себя затраты на технологическую инфраструктуру, разработку или приобретение программного обеспечения, а также первоначальные обучающие наборы данных. Кроме того, компании могут понести расходы на специализированную экспертизу, либо нанимая новых специалистов, либо обучая существующий персонал.

После внедрения нейронные сети значительно сокращают ручное вмешательство в обработку заказов. Такая автоматизация приводит к экономии затрат на рабочую силу, уменьшению числа человеческих ошибок и, как следствие, к меньшим финансовым последствиям от неправильного выполнения заказов. Способность системы эффективно прогнозировать запасы и управлять ими может еще больше сократить затраты на хранение и потери из-за затоваривания или недопоставки товаров.

Благодаря более точной и быстрой обработке заказов удовлетворенность клиентов неизменно повышается. Этот всплеск часто приводит к увеличению удержания клиентов, увеличению объема заказов и положительной передаче информации из уст в уста, что способствует росту выручки. Более того, персонализированный процесс оформления заказов, обеспечиваемый нейронными сетями, может привести к увеличению продаж или перекрестным продажам.

В долгосрочной перспективе возможности адаптивного обучения нейронных сетей гарантируют, что система развивается в соответствии с меняющейся динамикой бизнеса. По мере роста объемов заказов или изменения требований рынка система может масштабироваться без пропорционального увеличения затрат. Такая гибкость является значительным экономическим преимуществом, обеспечивающим предприятиям конкурентное преимущество в гибком реагировании на рынок.

Помимо прямых финансовых показателей, нейронные сети предлагают нематериальные преимущества, такие как повышение репутации бренда, повышение доверия клиентов и повышение уверенности заинтересованных сторон. Хотя их труднее поддается количественной оценке, они, несомненно, имеют долгосрочные позитивные экономические последствия.

Однако ни одно технологическое внедрение не обходится без рисков. Могут возникнуть начальные проблемы с внедрением в экспеатацию, простои системы или непредвиденные трудности при интеграции с существующими системами. С каждым из них могут быть связаны экономические издержки, будь то упущенная выгода, компенсация клиентам или дополнительная техническая поддержка. Таким образом, упреждающая оценка рисков и разработка стратегий их смягчения имеют важное значение.

Подводя итог, можно сказать, что интеграция нейронных сетей в обработку заказов, хотя и требует значительных первоначальных инвестиций, обещает значительные экономические дивиденды в долгосрочной перспективе. Соотношение сиюминутных затрат с долгосрочной экономией и повышением доходов рисует многообещающую картину. Однако для реализации всего экономического потенциала этого технологического вливания крайне важен разумный подход, сопровождающийся постоянной оценкой и адаптацией.

Пример реализации

С помощью нейросети команда смогла значительно улучшить эффективность обработки заявок и сократить ручной труд. Этот опыт может быть ценным для бизнес-владельцев и руководителей ИТ-подразделений в компаниях, где имеется большой поток входящих обращений от пользователей и сотрудники службы поддержки перегружены работой. Применение нейросетей позволяет автоматизировать процессы обработки заявок, ускоряя их выполнение и уменьшая нагрузку на сотрудников. Это может привести к снижению времени ответа на запросы пользователей и улучшению уровня обслуживания. [8]

В компании все запросы и задачи управляются через систему Jira, которая развернута на корпоративном сервере. Раньше, когда пользователи отправляли свои запросы на специальный ящик, менеджерам приходилось вручную создавать задачи в Jira на основе содержимого этих писем. Этот процесс отнимал значительное количество времени каждый день. Однако, благодаря реализации функционала автоматического создания задач из писем, компания смогла значительно упростить и ускорить этот процесс ещё до внедрения нейросети. Теперь Jira автоматически забирает содержимое писем и преобразует их в задачи для менеджеров, что значительно сэкономило время и улучшило эффективность работы. Если компания использовала бы "Битрикс24" вместо Jira, то интеграция с нейросетью была бы реализована с помощью соответствующих инструментов и функциональности этой платформы. Возможность интеграции нейросети с различными системами предприятия, такими как ERP, CRM, 1С, а также с системами управления сервисным обслуживанием (Service Desk), включая IntraService, Bpm’online от Terrasoft, ITSM 365, Naumen, Итилиум, OTRS, и другими системами, работающими по стандартному протоколу REST API, дает гибкость и расширяет возможности использования нейросетей в предприятии. Ограничения в использовании нейросетей определяются только наличием фантазии и наличием данных для обучения, что позволяет применять их в различных сферах и задачах.

Выбор нейросети. BERT - это нейронная сеть, разработанная Google несколько лет назад. Она была обучена на огромном объеме текстовых данных, состоящих из 2,8 миллиарда слов на ста различных языках. Особенностью BERT является его способность понимать грамматические формы слов, синонимы, а также учитывать контекст и последовательность слов в предложениях.

Обучение нейросети. В случае с данным проектом, для дообучения BERT было использовали 16 000 обращений, выгруженных из Jira, которые были классифицированы менеджером. Однако перед использованием этих данных производилась очистка, исправив ошибки, которые могли возникнуть при классификации запросов менеджером, и вручную скорректировали категории для более точной классификации. Выявление ошибок было на протяжении недели  в Big Data. Обучение нейросети BERT заняло всего лишь - 7 минут 26 секунд.

Для обработки заказов и работы с нейросетью BERT на сервере достаточно использовать обычный компьютер с минимальной мощностью. Обработка заказов  происходит очень быстро, занимая всего доли секунды, поэтому для автоматизации обращений и работы с Jira достаточно базовых вычислительных ресурсов. На сервере был запущен веб-сервис на Python Flask, который связывается с Jira. Теперь Jira автоматически отправляет запросы на сервер для обработки заказов. Процесс обработки заявок выглядит следующим образом: пользователи отправляют письма на специальный email, после чего заявка попадает в Jira в качестве задачи для менеджера. Затем Jira отправляет запрос на сервер, где нейросеть BERT читает текст заявки, определяет компонент и, при необходимости, меняет исполнителя задачи. Затем назначенный исполнитель выполняет и закрывает задачу. Таким образом, время обработки заявок уменьшилось с двух недель до 10 минут.

Эти данные свидетельствуют о перспективности и росте использования ИИ компаниями в своей деятельности в ближайшие годы.

Алгоритмы нейросети играют ключевую роль в создании эффективных рекомендаций, которые способствуют увеличению продаж. Примером такого успеха является Amazon, где 35% продаж осуществляются благодаря рекомендациям ИИ.

Крупнейший видеохостинг YouTube также активно использует технологии ИИ в продвижении видео – так, доля просмотров с использованием рекомендаций нейросетей составляет около 70%.

 Одним из значимых применений технологии ИИ является составление перспективных прогнозов о реализации товаров и услуг, в том числе – на длительные сроки [5].

Практические рекомендации по внедрению

По мере того как интеграция нейронных сетей в обработку заказов становится все более очевидной, задача переходит от понимания их потенциала к эффективному его использованию. Успешная реализация требует тщательного планирования, стратегического предвидения и постоянного совершенствования. Ниже представлены прагматичные рекомендации, которые помогут бизнесу в этом преобразующем путешествии.

Оценка потребностей и определение цели: Прежде чем встать на путь интеграции нейронных сетей, компаниям крайне важно провести тщательную оценку потребностей. Какие проблемы при обработке заказов они стремятся решить? Это прогнозирование запасов, выявление мошенничества или повышение общей эффективности? Определяя четкие цели, предприятия могут адаптировать модель нейронной сети для достижения конкретных целей, обеспечивая оптимальную отдачу.

Вовлечение заинтересованных сторон: Крайне важно заручиться поддержкой всех заинтересованных сторон, начиная от высшего руководства и заканчивая передовым персоналом. Вовлечение их на ранней стадии процесса принятия решений гарантирует устранение потенциальных проблем и наличие коллективной приверженности успеху проекта.

Готовность к обработке данных: Нейронные сети процветают благодаря данным. Предприятия должны обеспечить себе доступ к высококачественным, всеобъемлющим и актуальным данным для обучения нейронной сети. Это может включать в себя сопоставление истории прошлых заказов, взаимодействий с клиентами, инвентарных записей и многого другого. Очистка, нормализация и сегментация данных являются важными подготовительными шагами.

Партнерство с экспертами: Учитывая специализированный характер нейронных сетей, сотрудничество с экспертами в предметной области или опытными поставщиками может ускорить процесс внедрения. Эти эксперты предлагают лучшие практики, прошлый опыт и идеи, которые помогут избежать потенциальных ловушек.

Пилотное тестирование: Перед полноценным внедрением рекомендуется провести пилотные тесты. Внедряя модель нейронной сети в контролируемых средах или отдельных бизнес-подразделениях, компании могут оценить ее эффективность, выявить проблемы и внести необходимые уточнения. Такой итеративный подход сводит к минимуму риски, связанные с крупномасштабными внедрениями.

Обучение и развитие навыков: Внедрение нейронных сетей неизбежно потребует повышения квалификации внутри организации. Инвестиции в тренинги, мастер-классы и программы непрерывного обучения гарантируют, что персонал сможет использовать новую систему в полной мере.

Мониторинг эффективности и обратная связь: После внедрения должен быть создан надежный механизм мониторинга. Отслеживая ключевые показатели эффективности (KPI), предприятия могут оценить влияние модели нейронной сети на эффективность обработки заказов, удовлетворенность клиентов и экономические результаты. Циклы обратной связи, как внутренней (от персонала), так и внешней (от клиентов), дают информацию для дальнейшего совершенствования.

Этические и нормативные соображения: Как и при любом технологическом внедрении, соблюдение этических стандартов и нормативных норм имеет первостепенное значение. Убедитесь, что проблемы конфиденциальности данных решены, права интеллектуальной собственности соблюдаются, а решения системы остаются прозрачными и подотчетными.

По сути, интеграция нейронных сетей в обработку заказов, хотя и обещает преобразующие результаты, требует структурированного, стратегического и деликатного подхода. Следуя приведенным выше рекомендациям, предприятия смогут справиться со сложностями этой интеграции, гарантируя, что перспективы нейронных сетей приведут к ощутимым успехам в бизнесе.

Заключение

По мере того как мы ориентируемся в меняющемся ландшафте современной коммерции, сложное взаимодействие между технологическими инновациями и эффективностью бизнеса становится все более заметным. Исследование, проведенное в рамках этой статьи, осветило глубокие последствия интеграции нейронных сетей в системы обработки заказов. Благодаря обобщению теоретических основ и эмпирических наблюдений было установлено, что такая интеграция не только повышает операционную эффективность, но и закладывает основу для превосходного обслуживания клиентов.

Традиционные системы, будучи основополагающими, обнаруживают свои ограничения перед лицом растущих требований рынка и стремительных темпов цифровой трансформации. Нейронные сети, с их способностью к обучению, прогнозированию и адаптации, становятся надежным решением, способным преодолеть эти проблемы. Их универсальность, продемонстрированная множеством успешных применений в различных секторах бизнеса, является свидетельством их потенциала.

Тем не менее, процесс внедрения требует большего, чем просто технологическая проницательность. Это требует стратегического предвидения, вовлечения заинтересованных сторон и постоянной приверженности обучению и адаптации. Поскольку предприятия стоят на пороге этих преобразований, крайне важно не только признать потенциал нейронных сетей, но и разумно использовать их возможности, гарантируя, что они послужат катализаторами устойчивого роста и долговременного успеха на постоянно динамичном глобальном рынке.

Список литературы:

1. Справочно-правовая система Консультант. Указ Президента РФ от 10.10.2019 N 490 «О развитии ИИ в РФ» URL:http://www.consultant.ru/ (дата обращения: 29.05.2023)
2. Прогноз развития рынка ПО на базе ИИ - URL:https://omdia.tech.informa.com/topic-pages/artificial-intelligence (дата обращения 29.05.2023)
3. Прогноз развития рынка ПО на базе ИИ в 2020-2024 гг. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US46736420 (дата обращения: 29.05.2023)
4. Совокупный мировой доход от программного обеспечения на базе технологий ИИ в 2018-2025 г. URL: https://omdia.tech.informa.com/topic-pages/artificial-intelligence (дата обращения: 29.05.2023)
5. Соснило А.И. Атлас искусственного интеллекта для бизнеса и власти. https://docs.yandex.ru/ (дата обращения: 29.05.2023)
6. Как нейросети могут улучшить процессы продаж и повысить эффективность бизнеса. https://twin24.ai/company/articles/kak-nejroseti-mogut-uluchshit-proczessy-prodazh-i-povysit-effektivnost-biznesa/ (дата обращения: 29.05.2023)
7. Нейросети в Е-COMMERCE. https://avada-media.ua/services/neyroseti-v-e-commerce/ (дата обращения: 29.05.2023)
8. Как с помощью нейросети BERT компания сократила время обработки заявок с 2 недель до 10 минут. https://rb.ru/opinion/neuro-bert/ (дата обращения: 29.05.2023)