Эффекты от внедрения решений на базе искусственного интеллекта в российских компаниях
←
→
Транскрипция содержимого страницы
Если ваш браузер не отображает страницу правильно, пожалуйста, читайте содержимое страницы ниже
Эффекты от внедрения решений на базе искусственного интеллекта в российских компаниях
7 16 стр.
Данные, используемые
для разработки
ИИ-решений
1 8
4 стр. 18 стр.
Об исследовании Период получения
эффекта от ИИ
2 9
6 стр. 19 стр.
Выборка Влияние пандемии
на внедрение
технологий ИИ
3 10
8 стр. 20 стр.
Ключевые Влияние внедрения ИИ-
выводы решений на сокращение
рабочих мест
4 11
10 стр. 22 стр.
Эффекты от внедрения Практика применения
ИИ-решений ИИ в российских
в организациях компаниях: кейсы
5 12
12 стр. 26 стр.
Уровень внедрения Разработка ИИ-
ИИ-решений решений для продажи
в организациях на внешний рынок
6 13
14 стр. 28 стр.
Собственные О команде
разработки
ИИ-решений01 Для целей данного исследования
4–5
искусственный интеллект был определен
следующими понятиями:
Об исследовании
Организации на российском рынке уже экономических эффектах, полученных
несколько лет ведут работу по освоению от внедрения ИИ-решений.
Искусственный ИИ-решения
технологий искусственного интеллекта
интеллект (ИИ)
для своих бизнес-задач. В первую Цель исследования состояла в выявлении
очередь решения с применением таких реального уровня проникновения технологий
технологий применяются для оптимизации искусственного интеллекта в российских компа-
внутренних бизнес-процессов. При этом ниях: оценке эффектов от внедрения решений комплекс технологических решения, в которых реализуется одно
компании редко делятся информацией об на базе технологий искусственного интеллекта. и программных решений, приводящих из четырех направлений искусственного
к результату, аналогичному или интеллекта:
превосходящему результат интел-
лектуальной деятельности человека компьютерное зрение — поиск,
(способность к самообучению), отслеживание и классификация
Исследование состояло из разработки и используемых для решения объектов, генерация фото и видео;
методики опроса и полевого этапа — опроса прикладных задач на основе данных. обработка естественного языка —
компаний. В ходе проведения исследования понимание письменного языка
респонденты отвечали на вопросы про: и генерация письменного текста;
распознавание и синтез речи —
перевод речи в текст, анализ тембра,
тональности, генерация звука;
Финансовые эффекты от Планы по внедрению рекомендательные системы и системы
1 внедрения ИИ во внутренние 4 ИИ-решений на 2021 г. поддержки принятия решений —
бизнес-процессы и продукты поддержка в выборе решения,
предсказание интересов
пользователя по его профилю.
Продукты и решения с исполь- Размер и состав команд,
2 зованием ИИ с наибольшими 5 которые занимаются
финансовыми эффектами разработкой ИИ-решений
Размер выручки от продажи
3 ИИ-решений, услуг и сервисов Эффект от внедрения Data scientists
на базе ИИ другим компаниям ИИ-решения
объем дополнительной выручки, которую специалисты по обработке данных,
компании удалось получить, и/или объем занимающиеся разработкой программ
расходов, который компании удалось и алгоритмов на базе технологий
сэкономить, благодаря внедрению искусственного интеллекта.
ИИ-решений.02
6–7
Отраслевой
Выборка срез компаний,
принявших
участие
в опросе
16 % 15 % 14 %
Были опрошены 100 крупных российских транспорт, торговлю и государственный ИТ Финансы Другие
организаций (в том числе ведущих сектор. В опросе приняли участие топ-
операционную деятельность в России менеджеры, отвечающие за ИТ-направление,
зарубежных предприятий) из ключевых директора офисов больших данных,
отраслей российской экономики, руководители центров компетенций по
включая добывающую и обрабатывающую искусственному интеллекту, начальники
промышленность, телеком, финансы, подразделений и руководители проектов.
12 % 8% 6%
Торговля Государственный Машиностроение
сектор
Распределение
респондентов 8%
> 1 трлн руб.
по объему
годовой
выручки
15 % 10 %03
8–9
Ключевые
выводы
Бoльшая часть крупных российских компаний перешли
от этапа пилотирования к активному внедрению
проектов с использованием технологий искусственного
интеллекта, более 70% из них получают финансовые
эффекты от внедрения ИИ-решений.
Совокупный эффект от внедрения Около трети опрошенных компаний разрабатывают
ИИ в опрошенных компаниях ИИ-решения для продажи сторонним организациям,
1 за 2019 год составил 60 млрд руб. 6 около 70% разрабатываемых решений —
это рекомендательные системы и системы
поддержки принятия решений.
Для большинства компаний сумма полученных
эффектов составляет от 0,1% до 1% от выручки, Совокупный показатель продаж ИИ-решений
2 что находится в диапазоне от 50 до 500 млн руб. у опрошенных компаний составил около
7 6 млрд руб., что сопоставимо с рынком
решений, формируемых специализированными
ИИ-разработчиками (вендорами).
Уровень проникновения ИИ-решений в российских
компаниях ежегодно растет. Более 85% компаний
3 уже используют технологии ИИ для оптимизации Более 90% респондентов не ожидают
внутренних бизнес-процессов. сокращения эффектов от внедрения
8 ИИ на фоне пандемии.
Средний размер внутренних команд data
scientists в компаниях, получивших максимальный
4 эффект от внедрения ИИ-решений, составляет Чат-боты, персонализация предложений и речевая
от 30 до 100 сотрудников. 93% респондентов аналитика — наиболее часто используемые решения
утверждают, что не сокращали рабочие 9 в сегменте B2C. В сегменте B2B используются
места из-за внедрения ИИ. в основном решения по предиктивному обслуживанию
оборудования и системы поддержки принятия решений.
Почти половина компаний разрабатывают свои
решения. У компаний, закупающих ИИ-продукты Сдерживающими факторами для использования
5 на рынке, российские и зарубежные решения ИИ-решений внутри компаний являются непонимание
пользуются одинаковым спросом. 10 экономических эффектов для бизнеса и низкая рента-
бельность таких проектов. Лишь у 18% компаний
экономические эффекты от внедрения
ИИ подтверждены финансовыми службами.04 Пока лишь 3% компаний фиксируют эффекта получается достигать пока
10–11
эффект в размере более 10 млрд руб. Важно небольшому числу организаций, выручка
отметить, что среди таких компаний, кроме которых не превышает 100 млрд руб.
Эффекты
традиционных представителей банковского
сектора, есть предприятия обрабатывающей Полученные результаты позволяют сделать
промышленности, которым удается получать вывод о том, что эффект от внедрения
от внедрения
эффекты за счет использования рекоменда- ИИ-решений не имеет прямой
тельных систем на производстве. При этом пропорциональной связи с объемом
для большинства компаний сумма получен- выручки компаний, а зависит скорее
искусственного
ных эффектов находится в диапазоне от самого ИИ-решения. Например, скоринг
от 50 до 500 млн руб., что, в зависимости клиентов и персонализация предложений
от размера компании, составляет от 0,1% дают понятный экономический эффект
интеллекта
до 1% от выручки. Больший процент независимо от размера компании.
в организациях
Эффект
от внедрения 3% 5%
> 10 млрд руб. 3–10 млрд руб.
ИИ-решений
Совокупный эффект от внедрения ИИ- проведенной их внутренними финансовыми в организациях
решений у компаний-респондентов составил службами (как правило, они же согласо-
по итогам 2019 года около 60 млрд руб. вывают и запуск подобных инициатив).
(более 27 млрд руб. составил дополнительный В первую очередь это свойственно телеком- 26% 5%
доход и более 32 млрд руб. — полученная операторам и промышленным компаниям.05 Компании, которые пока не используют
12–13
60
ИИ-решения, ссылаются главным образом
на непонимание возможных эффектов
Уровень
от них (42%), а также на низкую рентабель-
ность таких проектов (41%). Преимущест-
венно это компании из секторов промышлен- %
внедрения
ности, ИТ, банков и ритейла, выручка которых
не превышает 100 млрд руб. В то же время компаний из тех,
более 60% организаций из этой группы кто не использует
ИИ-решений
респондентов подтверждают свои планы ИИ-технологии,
запуска ИИ-инициатив в ближайшем планируют
времени. С учетом появления все большего их внедрение
в организациях
количества успешных кейсов внедрения в ближайшее время
ИИ можно ожидать выполнения заявленных
планов компаний.
По данным опроса на конец 2020 года
85
более 85% крупных российских
организаций (включая ведущие
операционную деятельность в России
зарубежные предприятия) используют Причины
в том или ином объеме ИИ-решения % отказа 17% 41%
для оптимизации внутренних бизнес- организаций Недостаточно Нерентабельно
процессов. Эти организации представляют российских компаний от внедрения масштаба для
ощутимого эффекта
в основном финансовый сектор, телеком, внедрили ИИ ИИ-решений от внедрения
ритейл, ИТ, промышленность
и нефтегазодобывающую отрасль.
42%
Нет понимания
возможных
эффектов
Статус
внедрения 13% 76%
ИИ-решений Не используют Используют ИИ
в российских для оптимизации
внутренних
организациях бизнес-процессов
11%
На этапе
пилотирования06 Как правило, компании-заказчики поставщиков. Ограничены в закупке
14–15
ориентируются на лучшие практики зарубежных решений сегодня могут
и наиболее технологически зрелые быть организации госсектора, а также
Собственные
решения. В случае не ограничиваемого владельцы критической инфраструктуры:
выбора большинство респондентов в энергетике, нефтегазе, промышленности,
(80%) приобретают продукты как в том числе компании, попадающие
разработки
российских, так и зарубежных под санкционные риски.
ИИ-решений Среди российских Среди зарубежных
поставщиков ИИ-решений поставщиков можно выделить
респонденты назвали несколько организаций,
большое количество которых респонденты
С учетом высокой сложности
организаций, в том числе: называли чаще всего:
54
ИИ-проектов, их требовательности
не только к инфраструктуре,
VisionLabs, ЦРТ, Just AI, SAS, Microsoft, SAP
но и к экспертизе, большинство
Яндекс, MAINS Lab,
компаний (54%), даже разрабатывая
ИИ-решения самостоятельно, прибегают % Cognitive Pilot, ABBYY,
Ростех, НАМИ и другие
к закупке интеллектуальных продуктов
организации
у внешних игроков. В первую очередь организаций одновре-
внутреннюю разработку развивают менно разрабатывают
и усиливают крупные компании свои ИИ-решения и заку-
в сегментах телекома, ритейла, пают готовые решения
финансов и промышленности. у других организаций
Выбор
поставщика 15%
Закупают российские
ИИ-решений ИИ-решения
Наличие
разработки 54% 22%
своих Оба варианта Разрабатывает
решений свои решения
у организаций 80% 5%
Оба варианта Закупают
зарубежные
24%
Закупают
у других
компаний07
16–17
Данные,
используемые
для разработки
ИИ-решений
При разработке продуктов или обучении на трансформацию клиентского обслужи-
алгоритмов компании-респонденты вания, около 80% респондентов — в том
применяют достаточно широкий спектр числе, представляющих банки, ритейл
данных. Подавляющее большинство и телеком — отмечают, что используют
используют в решениях, ориентированных данные клиентов своих компаний. Более
на задачи внутренней оптимизации, половины подтверждают задействование
те данные, которые возникают в результате внешних данных, в том числе партнеров или
их операционной деятельности (83%). поставщиков, а также данных из открытых
Ввиду того, что часто технологии ИИ источников (в транспортной сфере, ритейле,
востребованы в процессах, направленных в меньшей степени — в промышленности).
Данные,
используемые 24% 39%
организациями Внешние Данные,
для ИИ- данные полученные
с разных
решений устройств
37%
Данные
клиентов08 09
18–19
Период Влияние пандемии
получения на внедрение
эффекта технологий
искусственного
Более 50% опрошенных компаний впервые
получили эффекты от ИИ-решений в 2018–
2019 гг. Одновременно с этим результаты
Это связано с тем, что с развитием
рынка появляются примеры best-practice,
формируется рынок найма, появляются
интеллекта
опроса показали, что размер получаемого новые инструменты, в результате чего
компаниями эффекта (пересчитанного на время и ресурсы, затрачиваемые
выручку) не зависит от года внедрения на внедрение решения, уменьшаются,
и, напротив, больше в организациях, и компаниям становится проще адапти- Более 90% респондентов не ожидают сокращения эффектов
внедривших ИИ в 2018–2019 гг. ровать решения под свои бизнес-задачи. от внедрения ИИ на фоне пандемии по итогам 2020 г.
Более того, многие эксперты предполагают, использование дополнительных факторов
что изменения в экономике и переход все защиты (например, распознавание голоса)
большего количества процессов в онлайн на удаленных каналах обслуживания.
будут только стимулировать спрос на аналити- Уменьшение же эффектов от ИИ, скорее
ческие решения и алгоритмы для оптимизации всего, будет в случае снижения каких-либо
процессов и повышения эффективности ключевых показателей — например, размера
Количество компаний,
впервые получивших 25 бизнеса. А применение таких технологий, как
биометрия на основе ИИ, поможет сократить
аудитории, количества сотрудников
в офисах (для эффекта от распознавания
эффект от внедрения количество контактов и обеспечить лиц в системах видеонаблюдения) и т.д.
ИИ-технологий
18
6
510 ИИ-практики — штат сотрудников, очередь от размера компании,
20–21
наоборот, расширялся, либо расширяется ее финансовых показателей, от времени
в настоящий момент. начала внедрения ИИ-решений внутри
Размер команд
компании. В 70 организациях, ответивших
Средний размер внутренних команд на вопрос о размере команды, занято
data scientists в компаниях, получивших 4,5 тыс. специалистов, работающих
и сокращение
максимальный относительный эффект над ИИ-проектами, что в среднем
от внедрения ИИ-решений, составляет составляет 65 сотрудников на 1 компанию.
от 30 до 100 сотрудников. Размер Data scientists составляют примерно
рабочих мест в связи
внутренних команд зависит в первую третью часть таких команд.
с внедрением
ИИ-решений Распределение
количества 8%
>100 сотрудников
сотрудников
в командах,
работающих
93% респондентов утверждают, что их компании над ИИ-
не сокращали рабочие места из-за внедрения ИИ. проектами 52% 9%11
22–23
Чат-боты, Предиктивное
Практика персонализация
предложений
обслуживание
оборудования
применения и речевая
аналитика
и системы поддержки
принятия решений
ИИ в российских наиболее часто наиболее часто
компаниях: кейсы
используемые решения используемые решения
в сегменте B2C в сегменте B2B
Наиболее активно внедряют и используют решения
с искусственным интеллектом российские банки,
телеком компании, ритейл, добывающая
и обрабатывающая промышленность.
Как показал опрос, в случае компаний из социальных сетей, рекомендации
В2С сегмента наиболее используемым контрагентов на основе В2В связей
типом решений на базе ИИ являются клиентов, робоэдвайзинг в онлайн-
виртуальные помощники или чат-боты трейдинге), а также технологии
(для обслуживания клиентов), а также распознавания образов для повышения
предиктивная аналитика для задач безопасности (например, биометрия).
персонализации предложения или
сервиса. Помимо этого, телеком- Промышленные предприятия и ТЭК
операторы запускают ИИ для снижения используют рекомендательные системы
оттока, прогнозирования нагрузок с диагностикой нетипичного поведения
на сеть и выявления мошенничеств. оборудования и прогнозированием его
Ритейл использует возможности ИИ выхода из строя, предсказанием риска
для повышения качества взаимодействия поломок и исчерпания ресурса техники
с клиентами, товарных рекомендаций, на основе мониторинга текущих процессов,
оптимизации складской логистики. рекомендациями по оптимизации
(например, в управлении тепловыми
Банки, взаимодействующие как с В2С, режимами), превентивным ремонтам и пр.
так и с В2В клиентами, используют Помимо отраслевой специфики, есть
инструменты, ускоряющие принятие своего рода универсальные ИИ-решения,
решений (например, в скоринге), которые используются с целью повышения
рекомендательные сервисы (например, эффективности документооборота,
рекомендации банковских продуктов решения задач бухгалтерии, юриди-
с использованием знаний о клиенте ческого отдела, HR или Service Desk.Кейсы, которые респонденты называли как наиболее Предиктивное обслуживание оборудования; роботизиро-
24–25
эффективные с точки зрения получения эффектов: Промышленность ванное производство; цифровая обработка геологических
дополнительной выручки или сокращения издержек данных; просчет вариантов разработки месторождений;
оптимизационная система-советчик по измельчению
и флотации для повышения извлечения металлов;
Персональные рекомендации; интеллектуальный поиск система дистанционного мониторинга работы техники;
E-commerce по каталогу; прогноз продаж и планирование закупок компьютерное зрение для учета производительности
исходя из анализа поведения посетителей сайта труда; классификация документов; машинное зрение
и приложения; управление ставками в рекламных для контроля брикетирования, отслеживания замыкание
системах; прогноз вероятности возвращения клиента катода и анода в электролизном цехе; «цифровой
на сайт; товарные рекомендации для возвращения двойник» для оптимизации доставки медного штейна
на сайт и увеличения чека; оптимизация фулфилмента; от плавильных печей до конвертеров; контроль уровня
минимизация расстояния до клиента; прогноз загрузки топлива в баках в реальном времени для сокращения
сортировочных центров количества заправок самосвалов; расчет оптимальных
маршрутов; беспилотные транспортные средства
в карьерах для сбора данных и повышения безопасности
Скоринг клиентов; голосовые и чат-боты; робот-коллектор; ведения горных работ; роботизация задач в бухгалтерии;
Финансовый речевая аналитика для контакт-центров; голосовая HR-бот; регулировка прокатки; устранение дефектов;
сектор биометрия; анализ ценных бумаг; умный кэшбек с реко- распознавание нарушения правил техники безопасности;
мендательными моделями по товарам разной категории; управление роем дронов (мониторинг трубопроводов);
персонализация контента; антифрод-система; корректи- беспилотные тягачи для оптимизации логистики;
ровка клиентских тарифов исходя из оценки профиля снижение вероятности возникновения брака;
клиента; поиск и предотвращение мошенничества динамическое управление обогащением;
с помощью анализа документов; кросс-продажи; HR-бот минимизация затрат/оптимизация шихтования
Прогноз покупательского спроса; контроль Чат-боты; помощник по принятию решений для выдачи
Ритейл мошеннических действий на кассе FMСG заказов; речевая аналитика; распознавание изображений
для управления товарными запасами; персонализация
предложений; видеоаналитика для отслеживания
очередей на кассах
Беспилотное управление сельхозтехникой, Кросс-продажи; предикторы оттока; рекомендации по про-
Сельское в т.ч. комбайнами; автоматический учет количества Телеком дажам; чат-боты; голосовые помощники; автоматическая
хозяйство животных (слежение и прогнозирование, определение работа с документами; речевая аналитика; планирование
положения животного); дистанционное взвешивание; рабочего времени сотрудников (Workforce Management)
ранняя диагностика отклонений здоровья
Распознавание адресов доставки; распознавание речи
Транспорт для колл-центров; определение потребности в вагонах
и логистика на станциях с учетом прогнозируемого прибытия вагонов;
сокращение простоев воздушного судна во время
планового ремонта; превентивное обслуживание
и ремонты (прогнозирование остаточного рабочего
ресурса деталей, прогнозирование потребностей
в запчастях, расчет оптимального расписания моек)
Мониторинг ухода за пациентами; контроль наличия
Здравоохранение защитного костюма12
26–27
Субтехнологии,
Разработка используемые
в ИИ-решениях
для продажи
69%
Рекомендательные
системы и системы
55%
Компьютерное
зрение
ИИ-решений
поддержки
на внешний принятия решений
рынок
для продажи 48% 34%
на внешний рынок
Обработка Распознавание
естественного речи
языка
30% опрошенных компаний занимается зрения и 48% — на обработке естественного
Совокупный показатель продаж ИИ-решений у опрошенных
разработкой ИИ-решений для продажи языка. В данной выборке чуть более
компаний, раскрывших эти данные, составил около
сторонним организациям. Помимо трети специализируются на решениях
6 млрд руб., что сопоставимо с рынком вендорских решений.
собственно ИТ-компаний, в их число в области распознавания речи.
входят также телеком-операторы,
90% опрошенных компаний подтверждают, компаний объясняют отсутствием
отдельные банки, интернет-ритейлеры
что планируют выводить на рынок новые такой необходимости — организации
и промышленные компании. Компании активно разрабатывают
решения в 2021 году. В то же время среди тех сфокусированы на своих традиционных
ИИ-решения уже более трех лет: более
респондентов, которые пока не разрабатывают сферах деятельности и источниках
Около 70% таких поставщиков специа- трети опрошенных компаний запустили
ИИ-решения, 10% планируют запустить дохода и не видят в ИИ весомого
лизируются на рекомендательных системах продажу ИИ-решений на внешний рынок
процесс их создания и выведения на рынок. расширения для своего товарного
и системах поддержки принятия решений; до 2017 года. Еще почти половина старто-
предложения. Более трети компаний
более 50% — на технологиях компьютерного вали с новыми продуктами в 2018–2019 гг.
Отсутствие интереса к собственной сдерживает на этом пути высокая
разработке ИИ-решений более 50% стоимость разработки.
Выручка
от продажи 30% 19%
ИИ-решений 1 млрд руб.
по итогам
2019 г.
13%
0,5–1 млрд руб.
19% 19%
51–100 млн руб. 100–500 млн руб.13
О команде
Исследование «Эффекты от внедрения поиска и реализации стратегических
решений на базе искусственного инноваций, анализа и прогноза тех
интеллекта в российских компаниях» системных изменений, которые носят
подготовлено Центром стратегических радикальный, комплексный характер,
инноваций ПАО «Ростелеком» совместно и способны в течение нескольких
с аналитическим агентством TAdviser. ближайших лет изменить привычный
для ПАО «Ростелеком» бизнес-ландшафт.
Основная цель Центра стратегических
инноваций (ЦСИ) — трансформация За более подробной информацией обра-
и развитие бизнеса компании за счет щайтесь по электронной почте: csi@rt.ru
Борис Павел Алина
Глазков Красовский Лысенко
Вице-президент Заместитель Эксперт,
по стратегическим директора ЦСИ, Ростелеком
инициативам, Ростелеком
Ростелеком
Александр
Левашов
Главный редактор
TAdviser.ruПАО «Ростелеком» Тел.: +7(499) 999-82-83 115172, Москва, Гончарная ул., д. 30, стр. 1 Факс: +7(499) 999-82-22 Электронная почта:rostelecom@rt.ru Адрес для СМИ: pr@rt.ru
Вы также можете почитать
