Искусственный интеллект в реальном мире: уроки из практики
Термин Искусственный интеллект (ИИ) никогда не казался удобным для человека. Само понятие искусственного интеллекта немного, ну… тревожит. Заменят ли нас в конце концов машины? Люди устаревают?
Когда мы собрались на Mobile World Congress, отчасти для того, чтобы изучить возможности ИИ во все более мобильном деловом мире, ясно одно: технологии ИИ и машинного обучения не заменят людей на предприятии, но они ре собирается изменить игру значительно. ИИ и машинное обучение обещают улучшать и дополнять, беря на себя трудоемкие задачи, предоставляя работникам возможности и доступ к информации, которых у нас никогда не было раньше.
В качестве примера рассмотрим выездное обслуживание, которое оказывает огромное влияние на качество обслуживания клиентов и вашу прибыль. В традиционной выездной сервисной организации компания управляет парком технических специалистов и использует систему тикетов для отправки их на работу, как правило, в порядке очереди. Это просто, но также медленно, дорого и неэффективно, что приводит к разочарованию как технических специалистов, так и клиентов. Так что давайте немного улучшим это. Мы можем начать делать такие вещи, как расставлять приоритеты для заявок в зависимости от серьезности или отправлять техников с определенным набором навыков на работу, где они больше всего нужны. Это небольшое улучшение, но оно предполагает использование интеллекта — человеческого интеллекта — для принятия более обоснованных решений.
Теперь давайте усилим влияние этих обоснованных решений с помощью ИИ. Вместо того, чтобы отправлять каждый сервисный билет диспетчеру, мы можем сначала направить его по алгоритму и определить наилучший способ решения проблемы. Существует ли онлайн-раздел часто задаваемых вопросов, который поможет клиенту быстро решить проблему? Решит ли проблему простой шаг по устранению неполадок, выполняемый клиентом, например перезапуск оборудования или замена простого компонента?
По нашим оценкам, используя ИИ таким образом, до 80 процентов запросов клиентов можно было бы решить с помощью методов машинного обучения без участия человека. И по мере того, как ИИ-бот обрабатывает больше таких рутинных запросов клиентов, он учится — и его показатель успешности только увеличивается. Это позволяет диспетчерам сосредоточиться на тех уникальных и часто более ценных взаимодействиях с клиентами, где решающее значение имеют человеческое понимание, интуиция и опыт.
PwC рассматривает ИИ в континууме, и этот тип ИИ, в котором машины и люди учатся друг у друга и переопределяют способы работы, мы называем дополненным ИИ. Любое применение новых технологий и возможностей — это путешествие, и ясно, что это путешествие идет полным ходом.
Оплата на насосе
Oscar W. Larson Co., семейный бизнес, находящийся в третьем поколении, занимается строительством заправочных станций и управлением другими строительными проектами, ориентированными на нефть, на Среднем Западе США в течение 71 года. Репутация Ларсона как новатора в своей отрасли основана на его усилиях по сокращению увольнений за счет правильного выполнения каждой работы с первого раза. Бренд компании основан на удовлетворенности клиентов, и компания знает, что лучший способ потерять это, а вместе с ним и прибыль, — это перепрокат грузовиков.
Перекатка грузовика — это отраслевой термин, обозначающий несколько обращений за помощью к одному и тому же клиенту из-за того, что у технического специалиста не было нужных инструментов, запчастей или опыта. Мы все сталкивались с этим: когда компания по ремонту бытовой техники появляется через час после запланированного периода ремонта, но все еще не может починить ваш холодильник, потому что на грузовике нет нужной запасной части. Время клиента тратится впустую, что приводит к увеличению затрат на рабочую силу и снижению удовлетворенности клиентов.
Внедряя ИИ в свои операции по выездному обслуживанию, Ларсон стремится поддерживать высокий уровень удовлетворенности клиентов, одновременно контролируя темпы роста. В рамках пилотного проекта, который PwC и Google Cloud реализуют вместе с компанией, системы машинного обучения уже сократили число повторных выездов грузовиков на 20%, подтвердив, что у технических специалистов есть все необходимое для выполнения работы перед отъездом.
Ларсон также становится более разумным в отношении инвентаря, который у него есть на этих грузовиках, что особенно важно, когда техники находятся далеко от склада, заполненного запчастями. Наша система инвентаризации на основе ИИ помогла компании Larson сократить уровень запасов на своих грузовиках на 35 процентов, что не только поддерживает высокий уровень удовлетворенности клиентов за счет более оперативного обращения в службу поддержки, но и высвобождает денежные средства для компании, которые в противном случае были бы связаны в инвентаре.
Вместе эти усилия оказывают огромное влияние на конечный результат, и мы только в начале этих усилий… Возможности изобилуют тем, что может сделать ИИ, и нам не терпится увидеть, как далеко он может нас завести.
Сапоги на земле
Может показаться, что ИИ находится на переднем крае, но это не значит, что он должен быть чрезвычайно сложным. Наша система напрямую интегрируется с системой продажи билетов Ларсона с использованием решений, разработанных PwC, которые используют облачную инфраструктуру Google и ее корпоративный пакет G Suite, включая Карты и Календарь.
Опять же, для того, чтобы все это заработало, нужны умные люди, а не только машины. Чтобы начать поединок, наша команда ехала бок о бок с техниками Ларсона. Наша команда сидела с диспетчерами. Вместе с Ларсоном мы прошли через процесс инвентаризации, работая с командой на всех уровнях организации. Мы своими глазами увидели проблемные места и, основываясь на этом опыте, вместе развернули инструменты ИИ для их устранения.
Некоторые охарактеризовали появление искусственного интеллекта (и дополнительных технологий машинного обучения, повсеместной связи и Интернета вещей) как четвертую промышленную революцию. Мы все еще находимся на заре ИИ и машинного обучения, но лидеры рынка знают, что эти технологии являются ключевыми указателями на пути к будущему росту и успеху. Даже простой пилотный проект может привести к поразительным результатам в бизнесе. Внедрение новых технологий всегда сопряжено с определенным риском, но не ждите, пока ИИ полностью созреет, прежде чем начинать думать о стратегии внедрения. К тому времени ваши конкуренты вполне могут обойти вас стороной.
Узнайте больше о решении PwC и Google Cloud, которое Ларсон использует на Mobile World Congress. Приходите к нам в зал 1, стенд 1A48 — или посмотрите его обзор ниже.
