CC BY
18
УДК 004.7
Черемисин Д.Г.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи1 Мкртчян В.Р.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
Аннотация
Искусственный интеллект (ИИ) стал одной из самых революционных и передовых технологий нашего времени. Его потенциал для оптимизации бизнес-процессов внушителен, и компании всего мира стремятся использовать его возможности. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ может повысить эффективность и результативность бизнес-процессов, а также какие вызовы и преимущества он представляет.
Ключевые слова
ИИ, оптимизация, бизнес-процессы, автоматизация, машинное обучение, анализ данных, прогнозирование, планирование, качество обслуживания клиентов, чат-боты, виртуальные помощники,
безопасность данных, инфраструктура, этика, инвестиции.
Одной из ключевых областей, в которой ИИ может принести большую пользу, является автоматизация бизнес-процессов. Использование ИИ позволяет снизить зависимость от ручного труда и ускорить выполнение задач. Системы машинного обучения могут обрабатывать и анализировать большие объемы данных за короткое время, что приводит к повышению производительности и точности работы.
Одним из примеров применения ИИ в оптимизации бизнес-процессов является автоматизация обработки и анализа данных. Традиционно, компании тратили значительное время и усилия на ручное сортировку и анализ информации. Однако с помощью ИИ можно разработать алгоритмы, которые способны автоматически классифицировать и структурировать данные, выделять ключевую информацию и делать выводы на основе собранных данных. Это позволяет компаниям сократить затраты на обработку информации и принимать решения на более основательных основаниях [1].
ИИ также может улучшить процесс прогнозирования и планирования. Системы прогнозирования, основанные на ИИ, способны анализировать исторические данные, выявлять тенденции и предсказывать будущие события. Это позволяет компаниям принимать более точные решения в отношении запасов, производства и стратегии развития. Более точное прогнозирование также помогает улучшить уровень обслуживания клиентов и снизить издержки.
Еще одним значимым аспектом применения ИИ в оптимизации бизнес-процессов является улучшение качества обслуживания клиентов [2]. Системы чат-ботов и виртуальных помощников, основанные на ИИ, способны обрабатывать запросы клиентов, предоставлять информацию и решать проблемы без участия человека. Это ускоряет время ответа, повышает доступность обслуживания и снижает затраты на поддержку клиентов.
Однако внедрение ИИ также сопряжено с некоторыми вызовами и рисками. Одним из них является безопасность данных. Системы, основанные на ИИ, требуют доступа к большому объему информации, включая конфиденциальные данные клиентов и бизнес-процессов. Это может создать уязвимости и
повысить риск несанкционированного доступа и утечки данных. Поэтому необходимы меры по защите и обеспечению безопасности данных, такие как шифрование и мониторинг доступа.
Кроме того, ИИ требует значительных инвестиций в инфраструктуру, обучение моделей и поддержку систем. Внедрение ИИ может быть сложным и требовать сотрудничества между различными отделами компании, включая IT, маркетинг и операции [3]. Необходимо также учитывать этические аспекты применения ИИ и убедиться, что системы работают в соответствии с законодательством и нормами этики.
В заключение, ИИ предоставляет бизнесам огромный потенциал для оптимизации бизнес-процессов. Он может улучшить автоматизацию, прогнозирование, качество обслуживания клиентов и эффективность работы. Однако внедрение ИИ также сопряжено с вызовами, связанными с безопасностью данных и необходимостью инвестиций. Компании, которые смогут успешно применить ИИ, получат значительные преимущества в конкурентной бизнес-среде и смогут эффективно адаптироваться к меняющимся требованиям рынка.
Список использованной литературы:
1. Chui, M., Manyika, J., & Miremadi, M. Where machines could replace humans—and where they can't (yet). 2016.
2. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. The business of artificial intelligence. 2017.
3. Davenport, T. H., & Ronanki, R. Artificial intelligence for the real world. 2018.
© Черемисин Д.Г., Мкртчян В.Р., 2023
