Розробники Штучного Інтелекту | Компанія з Розробки Штучного Інтелекту

Сьогодні інтеграція штучного інтелекту (AI) у свій бізнес - це така ж необхідність, як створення корпоративного сайту 10 років тому. Хто це зробить, отримає конкурентні переваги та зможе розвиватися далі. Усі інші опиняться за бортом нової ери Web 3.0 і врешті-решт просто збанкрутують, адже інтелектуальні чат-боти, механізми рекомендацій, системи аналізу інформації, що самонавчаються, та інші рішення на базі штучного інтелекту дають занадто багато переваг, щоб бізнес міг їх проігнорувати.

В цій статті ми розповімо, що програмісти та науковці мають на увазі під терміном "штучний інтелект", яким він буває і чим може допомогти вашому бізнесу. Крім того, ми також підкажемо, як найняти розробника AI-рішень.

Особливості розробки AI

Штучний інтелект (Artificial intelligence, або AI) - це інтелект, який демонструють програми та машини, на відміну від природного інтелекту, який демонструють тварини, у тому числі і люди. Зазвичай це означає, що програма або машина здатна сприймати навколишнє середовище (приймати дані з довкілля та аналізувати їх) і вживати дії, які максимізують її шанси на досягнення своїх цілей.

Яскраві приклади таких AI-систем - пошукова система Google, механізми рекомендацій YouTube, Amazon і Netflix, голосові помічники Siri і Alexa, безпілотні автомобілі Tesla, а також неігрові персонажі (NPC) у відеоіграх. Усе це варіації різних AI-рішень, які допомагають людям у тій чи іншій сфері і які приносять мільярдні прибутки своїм творцям.

Типи AI. Варіанти застосування

Залежно від того, що саме має робити штучний інтелект для бізнесу, рішення на його основі зазвичай поділяють на кілька напрямів.

Data science. Такого роду AI-системи спеціалізуються на аналізі великих обсягів даних, пошуку кореляцій (можливих причинно-наслідкових зв'язків), аналізі закономірностей і складанні висновків. Ось кілька прикладів того, як такого роду AI-системи використовуються для розв'язання прикладних бізнес-завдань:

• сегментування клієнтів і персоналізація маркетингу;
• підвищення ефективності продажів, маркетингу або логістики;
• обчислення шахрайств із кредитними картками або продажами;
• моделювання ризиків для інвестування або кредитування;
• максимально релевантні системи рекомендацій;
• складання фінансових та інших прогнозів.

Машинне навчання (Machine learning ML). Це різновид AI, який дає змогу системам автоматично навчатися і вдосконалюватися на основі досвіду, щоб робити висновки і шукати взаємодії, не дотримуючись жорстко заданих правил. Зазвичай такі AI-рішення застосовуються для таких речей:

• розпізнавання текстів у чатах, відгуках, статтях;
• розпізнавання мови, жестів, образів користувачів;
• діагностика пацієнтів (пошук ознак хвороб);
• прогнозування дій людей, а також ринків, запасів;
• класифікація дій, процесів, об'єктів.

Штучні нейронні мережі (neural network). Це складні структури, створені з цифрових нейронів, які можуть обробляти дуже велику кількість вхідних даних і видавати єдиний результат. Нейронні мережі здатні самонавчатися і використовуються для найрізноманітніших прикладних завдань:

• генерація зображень, текстів, музики, 3d-моделей;
• написання програмного коду та / або його оптимізація;
• класифікація і розпізнавання об'єктів, облич, мови;
• прогнозування погоди, ринків, розвитку хвороби;
• управління рухомими об'єктами (автомобілі);
• економіко-статистичне моделювання.

Автоматизація процесів (Robotic process automation, RPA). "Програмні роботи" виконують різну рутинну роботу, оптимізуючи бізнес-процеси та роботу персоналу. Найпростіші приклади таких рішень:

• Персональні RPA-асистенти (діловоди), які можуть допомогти вашому персоналу з організацією робочого дня, підготовкою документів, веденням обліку робочого часу, організацією зустрічей і багатьом іншим.
• RPA для введення інформації, які здатні розпізнавати тексти, зчитувати інформацію з документів і автоматично вводити їх у потрібні поля. Дуже корисно в логістиці (наприклад, під час проходження митниці), у державних службах і медицині (сканування документів) тощо.
• RPA-системи для автоматизації виробничих процесів, які здатні керувати обладнанням та/або транспортом на виробництвах - від прийому та розподілу посилок на Amazon до виробництва iPhone.

Інтелектуальні чат-боти. Вони забезпечують кращий сервіс під час взаємодії з клієнтами і позбавляють співробітників від рутинної роботи. На основі інтелектуальних чат-ботів розробляють call-центри, служби підтримки, продавців-консультантів, особистих секретарів, помічників офіціантів і багато іншого. За допомогою такого роду інтелектуальних агентів можна:

• підвищити ефективність продажів і маркетингу;
• знизити навантаження і витрати на службу підтримки;
• підвищити швидкість і якість обслуговування;
• персоналізувати спілкування з клієнтами.

Комп'ютерний зір. Включає в себе навчання програми розуміти та інтерпретувати візуальний світ (фото, відео) в рамках заданих завдань. Як правило, це включає в себе ідентифікацію та визначення місця розташування об'єктів, а потім реагування на цю інформацію. Прості приклади:

• видалення фону на фотографії / відео;
• ідентифікація користувача за обличчям у телефоні;
• управління аватаром у Just Dance та інших іграх;
• розпізнавання злочинців міськими камерами;
• пошук хвороб за рентгенівськими знімками.

Процес інтеграції AI в бізнес

З погляду підприємця інтеграція рішень на базі штучного інтелекту в його бізнес має доволі простий вигляд і ґрунтується на трьох китах.

Дані. На першому етапі створення AI-рішення компанія-розробник зазвичай запитує в клієнта будь-які вибірки даних, роботи з якими потрібно навчити систему, - що їх більше, то краще і точніше працюватиме AI. Тип потрібних даних безпосередньо залежить від завдання, яке стоїть перед майбутньою системою.

Наприклад, якщо вам потрібно розробити AI-рішення для сортування листів на корисні та спам, то необхідні приклади корисних листів і спаму із зазначенням, до якої категорії належить лист і чому. На їхній основі AI навчиться розпізнавати ключові слова "Купити", "Кредит", "Додатковий дохід", "Знижки", "Акції" як ознаки спаму та буде їх відправляти до спеціальної папки або видаляти.

Якщо вам потрібна буде система рекомендацій, яка радить клієнтам супутні товари до їхньої покупки або нові фільми для перегляду, то потрібні будуть дані про минулі покупки або минулі перегляди як окремо взятого користувача, так і по ринку загалом - щоб рекомендувати трендові речі.

Такі дані можна зібрати самому, взяти з відкритих джерел (є спеціальні сайти з даними, на яких навчають AI) або купити.

Ознаки. Далі бізнес і компанія-розробник AI визначають ключові бізнес-потреби і спільно вирішують, які саме дані (характеристики, властивості, метрики, фічі, features) має відслідковувати система, щоб навчитися розв'язувати потрібні бізнесу завдання та досягати поставлених бізнес-цілей.

Наприклад, для AI-рішень, що працюють із покупцями, це демографічні дані, кількість покупок, середній чек, періодичність покупок та інші речі, які впливають на купівельну поведінку людини та/або можуть її передбачити. Якщо це AI-рішення для роботи з тваринами, то їм потрібні дані про породу, зріст, забарвлення, довжину від кінчика хвоста до носа і вік. AI для автомобілів потребуватимуть даних про модель, вік, пробіг, швидкість та інше.

Суть у тому, щоб підібрати такі ознаки, які дадуть змогу AI відстежувати ефективність своєї роботи, що дасть йому можливість удосконалюватися.

Алгоритм. На цьому етапі розробник обирає метод для вирішення поставленого бізнес-завдання. Саме від цього методу залежить швидкість і точність результату обробки вихідних даних, а також "здатність до навчання" програми. Найпростіший варіант - просто взяти нейронну мережу (точніше, бібліотеку, що дає змогу моделювати і створювати нейромережі) та "навчити" її вирішувати потрібне бізнес-завдання. Таких бібліотек / фреймворків досить багато, наприклад SciPy, TensorFlow, NumPy, Scikit-Learn, Theano, PyTorch, Keras, Pandas та інші.

Зрозуміло, щоб використати варіант із розробкою AI за допомогою відповідних бібліотек / фреймворків, ваш технічний партнер повинен бути знайомий із ними або мати достатній рівень експертності, щоб швидко їх вивчити. Ось перелік найпопулярніших фреймворків для запуску AI з глибоким навчанням.

Інструменти розробки AI

Крім фреймворків, обрана вами компанія з розробки рішень на базі штучного інтелекту також повинна мати досвід роботи з безліччю інших інструментів розробки. Ось приклад технологічного стека для AI на базі Python.

Що AI може дати вашому бізнесу

Автоматизація. Одна з найбільш часто згадуваних переваг AI - автоматизація більшості рутинних виробничих процесів у сфері фінансів, зв'язку, логістики, e-commerce, маркетингу, програмування і навіть мистецтва. Штучний інтелект може перебрати на себе такі дії, що не тільки призведе до підвищення швидкості та продуктивності, а й дасть змогу більш ефективно використовувати сировину, покращувати якість продукції, а також скорочувати час виконання замовлень.

Дослідження та аналіз даних. Технології штучного інтелекту і глибокого машинного навчання можуть допомогти під час побудови прогностичних моделей і алгоритмів для обробки даних і розуміння можливих ринкових тенденцій. Ба більше, обчислювальні можливості штучного інтелекту також можуть прискорити хід безлічі досліджень і створення продуктів.

Більш розумне прийняття рішень. Штучний інтелект може координувати доставку даних, домагатися узгодженості даних, надавати прогнози, шукати помилки і робити інші речі, важливі для управління бізнесом. Крім того, поки AI не запрограмований на імітацію емоцій, він залишиться неупередженим і може ухвалити правильніше рішення в багатьох випадках, де людина завжди буде заангажованою та упередженою.

Підвищення якості обслуговування клієнтів. Інтелектуальні чат-боти, голосові помічники та інші рішення на базі AI можуть допомогти бізнесу швидко реагувати на запити і скарги клієнтів. Поєднання технології AI для обробки природної мови з AI для діалогів може генерувати персоналізовані повідомлення для клієнтів, що допомагає знайти найкраще рішення для їхніх потреб. Крім того, це також знизить навантаження на персонал служби підтримки клієнтів, що призведе до підвищення їхньої продуктивності або зниження витрат.

Підвищення ефективності бізнесу загалом. Ще штучний інтелект може допомогти забезпечити цілодобову доступність послуг, причому його рівень продуктивності, узгодженості та ефективності не залежатиме від часу доби або часу роботи програми. Виконання рутинних, нудних і повторюваних завдань не змусить AI занудьгувати та/або втомитися, що допоможе підвищити ефективність бізнесу, а також дасть змогу уникнути безлічі помилок і трагедій.

Мінімізація людських помилок. Оскільки AI-інструменти можуть взяти на себе виконання рутинних і повторюваних процесів, то вони можуть дуже сильно знизити ймовірність ручних помилок, які виникають через неуважність людей. Це може бути особливо корисно для підприємств, які не можуть дозволити собі навіть найменших помилок, наприклад у світі криптовалют, де неможливо скасувати транзакцію, навіть якщо це переказ на неіснуючу адресу.

Вирішення дуже складних проблем. Стрімкий розвиток технологій штучного інтелекту в останні кілька років зробив його здатним розв'язувати найскладніші проблеми - від виявлення шахрайства в кредитуванні до розробки медичних препаратів для лікування невиліковних хвороб.

Чому варто обрати Merehead

Завдяки своїм перевагам штучний інтелект і машинне навчання використовуються бізнесом і державним сектором по всьому світу. Merehead має команду досвідчених розробників та експертів, здатних надавати AI-рішення світового рівня, орієнтовані на забезпечення найкращих результатів за мінімальних витрат. Ось з якими проектами ми можемо вам допомогти:

• Інтелектуальні чат-боти. Ми допомагаємо розробляти самонавчальні та масштабовані додатки для чат-ботів, які використовують для підвищення досвіду взаємодії з клієнтами в галузі фінансів, e-commerce, маркетингу, служб підтримки та багатьох інших.
• Автоматизація виробничих-процесів. Наша команда розробників AI створює різні рішення, які допоможуть вашому бізнесу поліпшити управління запасами, ланцюжок продажів, фінансові операції та безліч інших повторюваних, рутинних процесів.
• Аналіз поведінки користувачів. Також ми створюємо самонавчальні інструменти на базі AI для аналізу поведінки користувачів. Завдяки їм бізнес може краще зрозуміти своїх клієнтів, що підвищує конверсію при залученні нових клієнтів і лояльність постійних покупців.
• Розширена бізнес-аналітика. Ще ми розробляємо AI-рішення для бізнес-аналітики, яка допоможе вам прийняти більш підготовлені рішення при управлінні вашим ухваленим.

Переваги роботи з Merehead

Висока експертність

Протягом багатьох років ми розширювали свою команду, щоб забезпечити широкий вибір програмістів, що спеціалізуються на передових технологіях, включно з розробкою рішень для штучного інтелекту та машинного навчання

Надійність та безпека

Створені нами програмні рішення мають високий ступінь безпеки та захищені від хакерських зломів, витоків даних та інших можливих зловмисних дій

Наскрізна видимість

Завдяки регулярному звітуванню та постійній комунікації наші клієнти знають усе про розробку свого проекту і можуть оперативно вносити потрібні їм зміни в разі виникнення нових ідей або зміни бізнес-завдань.

Чесність та анонімність

Ми піклуємось про ваше авторське право та конфіденційність у бізнесі, тому пропонуємо кожному клієнту підписати NDA і стежимо за дотриманням високого рівня секретності, щоб дотримати максимальну конфіденційність бізнес-ідей клієнтів.

Підтримка після запуску

Багато проектів зазнають невдачі через погану підтримку після запуску. Наша команда надасть вам широку технічну підтримку та консультації після запуску, яких потребує ваш бізнес.

Розумні ціни

У всіх наших проектах ми пропонуємо кілька варіантів із різним співвідношенням ціни та майбутнього продукту, що дає змогу задовольнити запити замовників із різним бюджетом, місцем розташування та вимогами.

Як ми працюємо (дорожня карта)

1. Визначення мети. Вивчення вашої ідеї, потреб бізнесу, цільової аудиторії та конкурентів, щоб на основі цієї інформації скласти технічне завдання і дорожню карту на розробку потрібного вам штучного інтелекту.
2. Розробка UI- / UX-дизайну. Створення ефективного призначеного для користувача дизайну, який враховує специфіку ринку та вподобання цільової аудиторії. Формування tone of voice проєкту та фірмового стилю бренду в цілому.
3. Написання програмного коду. Реалізація дизайну і функціоналу програмного забезпечення в коді - розробка front-end і back-end складових, створення мобільного застосунку, написання смарт-контрактів та інше.
4. Тестування продукту. Пошук і виправлення помилок у коді. Тестування функціональності, безпеки, юзабіліті та надійності створеного продукту. Внутрішній та/або зовнішній (незалежний) аудит смарт-контрактів.
5. Розгортання, реліз. Перенесення створеного продукту з робочого у виробниче середовище. Публікація мобільного застосунку в Google Play та App Store. Розгортання смарт-контрактів і Dapps на блокчейні.
6. Підтримка продукту. Навчання персоналу роботі з AI. Обслуговування проєкту після релізу. Налагодження роботи внутрішньої служби підтримки.

Наші останні проекти

BigFan - NFT-маркетплейс для купівлі-продажу спортивних токенів.

Wide Wine - Система для відстеження ланцюжка поставок вина і перевірки його автентичності.

Coinbird/CEX - Криптовалютна біржа з високим рівнем безпеки та надійності. Підтримує операції з фіатом.

AltcoinsHub - Однорангова криптовалютна платформа для торгівлі популярними криптовалютами.

Заключне слово

Наша команда пропонує широкий спектр послуг із розроблення рішень на базі штучного інтелекту та машинного навчання в галузях фінансів, e-commerce, маркетингу, криптовалюти та блокчейну, страхування, логістики та інших. Зв'яжіться з нами за телефоном +1-206-785-16-88 або за допомогою sales@merehead.com, і наші експерти більш детально розкажуть про розробку штучного інтелекту та про переваги, які він може принести вашому бізнесу.

Будемо раді співпраці!