В интервью Дарья Калишина, ведущий бизнес-аналитик, делится своим опытом использования нейросетей, его преимуществами и ограничениями.
AI в бизнес-аналитике
Сегодня AI позволяет собирать и обрабатывать огромные объемы данных, выявлять скрытые тренды и точнее прогнозировать развитие событий. В своей работе Калишина активно использует искусственный интеллект, хотя пока не отказываются от человеческого анализа.
«Современные BI-решения помогают не только автоматизировать создание отчетов, но и создавать более интерактивные дашборды и использовать прогнозные модели. Это делает аналитику доступной для бизнеса в режиме реального времени и помогает компаниям быть более гибкими и конкурентоспособными», – пояснила она.
AI способен заменить человека?
AI превосходно справляется с задачами, требующими быстрой обработки больших массивов данных, однако, по словам Калишиной, ключевые решения все еще должны приниматься человеком.
«Он отлично справляется с задачами, требующими обработки больших данных и выполнения рутинных процессов, таких как сбор, чистка данных и создание отчетов по стандартным параметрам. Однако задачи, где важно глубокое понимание контекста, креативное мышление или учёт тонких факторов, требуют участия человека. Специалист лучше интерпретирует данные, понимает их стратегическое значение и учитывает внешние влияния, которые AI может не заметить», — объясняет эксперт.
Искусственный интеллект значительно изменил подход к прогнозам, упростив и ускорив их процесс. Теперь аналитика учитывает больше данных и факторов, что повышает адаптивность прогнозов и планов.
«Мы заметили, что малые бизнесы, работающие в сфере розничной торговли, чаще всего проводят рекламные кампании в выходные дни, когда клиенты более активно совершают покупки», – поделилась эксперт.
Основные риски
Икусственный интеллект полностью зависит от данных, и любое искажение или неполнота информации может привести к ошибкам. Калишина приводит случай, когда неправильные прогнозы возникли из-за отсутствия информации о новых рынках и изменениях в покупательских привычках
«В нашей практике был пример, когда AI неправильно интерпретировал предпочтения клиентов на основе неполных данных. Мы использовали алгоритм для прогнозирования спроса на определённые товары, но данные, на которых была построена модель, не включали информации о новых рынках и изменениях в покупательских привычках. Это привело к ошибочному прогнозу», – выделила она.
Готовность бизнеса к внедрению
Калишина считает, что внедрение AI становится актуальным, когда компании нужно анализировать большие объемы данных для принятия более точных решений. Это потребует инвестиций, обучения сотрудников и готовности интегрировать новые технологии. Если компания испытывает трудности с управлением данными или хочет улучшить процесс принятия решений, это хороший сигнал для внедрения этой технологии.
Проблемы на пути внедрения и возможные решения
Среди основных трудностей Калишина выделяет необходимость в качественных данных, нехватку квалифицированных специалистов и высокие затраты. Компании могут справиться с этими вызовами, внедрив процессы очистки и обновления данных, обучая сотрудников или привлекая экспертов, а также начиная с пилотных проектов для минимизации затрат.
«Кроме того, отсутствие прозрачности в алгоритмах и модели может привести к утечке конфиденциальной информации или даже к юридическим последствиям, если данные используются с нарушением законодательства. В итоге, это может снизить доверие к AI -системам и даже нанести ущерб бизнесу», – предостерегает она.
Как AI помогает управлять рисками и предотвращать мошенничество
Искусственный интеллект способен выявлять аномалии в данных, что позволяет оперативно обнаруживать подозрительные действия.
«В одном из проектов для малого бизнеса, который занимается розничной торговлей, AI помог выявить аномалии в данных о продажах. Система обнаружила, что определённые товары, например, популярные аксессуары для телефонов, имели резкое увеличение возвратов в одном из магазинов. Анализ показал, что возвраты происходили в основном с похожих платежных данных и в одинаковых временных интервалах, что указывало на возможную схему мошенничества», – обратила она внимание.
Этика и конфиденциальность
Этические вопросы, такие как предвзятость данных и защита конфиденциальности, требуют особого внимания. Калишина подчеркивает важность качественных данных, прозрачных моделей и соблюдения законов о защите информации.
AI уже активно применяется в финансах и ритейле, где он помогает предсказывать спрос, оптимизировать запасы и анализировать транзакции. Эти отрасли выигрывают благодаря быстрой обработке данных и возможности точнее принимать решения. В будущем, по мнению Калишиной, предсказательная аналитика и автоматизация принятия решений займут ещё более значимое место, делая AI-решения неотъемлемой частью бизнеса.
Вопросы безопасности данных и роль аналитика будущего
Вопрос безопасности остается актуальным, поскольку работа с большими массивами данных требует продуманных мер защиты. Шифрование, многоступенчатая аутентификация и регулярные аудиты помогают защитить информацию.
Роль аналитика в будущем, по мнению Калишиной, будет смещаться от рутинных задач к более стратегическим. Человеческий фактор будет важен при интерпретации сложных ситуаций и взаимодействии с клиентами, а виртуальный помощник возьмет на себя обработку данных.
«Мы видим будущее, где AI выполняет рутинную часть, а аналитик отвечает за контекст и стратегическое мышление» — заключает Калишина.
Скептицизм и вызовы для AI в США
Калишина отметила, что компании в США осторожны в использовании AI, особенно из-за опасений по поводу безопасности данных. В своей практике она встречала таких предпринимателей, которым приходилось объяснять, как искусственный интеллект может помочь улучшить процессы, снизить риски и повысить эффективность.
В будущем — объяснимый и прозрачный икусственный интеллект
Калишина прогнозирует, что роль объяснимого AI станет еще важнее, и компании будут обращать внимание на прозрачность моделей и качество данных. Для бизнеса уже сейчас важно уделять внимание обучению сотрудников, улучшению данных и внедрению AI для повышения эффективности.