5 декабря 2016 г.
29 ноября 2016 г. в Москве прошел форум IBM SolutionsConnect 2016, на котором IBM и ее партнеры представили решения для перестройки и эффективного развития бизнеса, основанные на использовании когнитивных технологий и инструментов системы IBM Watson. Генеральным партнером форума стала российская компания — системный интегратор «Техносерв».
Как подчеркнул Андрей Филатов, генеральный директор IBM в Россиии и СНГ, за пять лет с момента анонса системы Watson специалисты IBM, используя ее когнитивные способности анализировать большие потоки неструктурированными данных, разработали мощный инструментарий, позволивший сформировать 17 отраслевых решений, которые используются различными компаниями в 25 странах: «Сейчас на рынке ИТ есть достаточно большое число аналитических систем. Система IBM Watson отличается от них тем, что использует когнитивный подход, который позволяет анализировать большое количество различных внешних источников информации, выявлять неочевидные зависимости между разными видами хранимых данных и, учитывая их специфику, достаточно оперативно давать релевантный ответ на полученный от клиента запрос. В настоящее время компании могут использовать когнитивные технологии системы Watson, обращаясь к этой суперкомпютерной системе, работающей в облаке IBM Bluemix, и использовать его инструментарий для создания новых бизнес-решений. Мы считаем, что накопленный опыт использования когнитивных технологий и аналитики открывает эру нового мышления в бизнесе и дает ему возможность обрести конкурентное преимущество».
Однако он отметил, что сейчас взаимодействие клиентов с Watson может осуществляться на одном из 8 языков, при этом запросы передаются к системе путем ввода текста или голосом. Но пока система Watson не локализована и не может общаться с клиентами на русском языке. Ее локализация на русский язык внесена в планы IBM и может быть реализована в ближайшем будущем.
В то же время Андрей Филатов заявил, что сейчас разработаны и предлагаются к внедрению и использованию российскими компаниями три программных приложения, основанных на технологиях Watson, которые поддерживают общение на русском языке — Watson Explorer, Watson Discovery Advisor, Watson Engagement Advisor. Эти приложения позволяют обрабатывать большие массивы накопленных исходных документов и данных и решать большое количество актуальных для российских заказчиков бизнес-задач.
Эти возможности были продемонстрированы на примере Watson Explorer, разработанного специалистами российского клиентского центра IBM и подключенного к тестовому набору документов и данных компании нефтегазового сектора. Андрей Филатов объяснил, что в настоящее время в компаниях этой отрасли происходит накопление и структурирование информации, сохраняемой в различных информационных системах: «Однако, когда появляется конкретный запрос, возникает дилемма — в какую систему нужно обратиться, чтобы получить более актуальную информацию? Используя Watson Explorer, сотрудник компании сможет обратиться к системе на русском языке — либо вводя текст, либо голосом. Система, обладая интеллектуальными способностями, способна обрабатывать весь массив накопленной в различных информационных подсистемах информации и отвечать, предоставляя данные о добыче нефти на определенный день и отклонения от плана, показывать объекты на географической карте, данные о численности персонала в различных подразделениях, данные анализа фонда скважин, состав работающих бригад и т.д. Правда, чтобы получать точные релевантные ответы на запросы, система требует всесторонненго обучения, не только распознавая задаваемые ей вопросы, но и понимая их, обучаясь анализировать данные и позволяя отвечать на вопросы «Почему?», «Когда что-то случится?» и «Что, если...?».
Комментируя демонстрацию тестовой системы с использованиемя Watson Explorer, Андрей Филатов отметил, что, если использовать реальные «боевые» данные крупной нефтегазовой компании, где накоплены петабайты информации, и прежде всего данные геологоразведки, то ручной анализ этих данных займет непозволительно много времени: «Мы нацелены на то, чтобы создавать подобные системы на рынке, которые будут использовать возможности аналитики во всевозможных решениях и которые могут понадобиться в той или иной индустрии. Причем, если использовать суперкомпьютерную обработку системы Watson, которая предлагается IBM как облачный сервис, то можно существенно быстрее получать искомые результаты».
В то же время он подчеркнул, что когнитивные технологии, в основе которых лежит способность анализировать большие потоки неструктурированными данных, помогают компаниям глубже понимать своих клиентов и формировать для них уникальный клиентский опыт. Андрей Филатов привел примеры того, как технологии Watson позволили находить оптимальные решения в таких областях как персонализация программ обучения учеников в школах, поиск персонализированных методик лечения раковых заболеваний, формирование генетических профилей людей (помогающих выбирать для каждого человека наиболее эффективные лекарства), обеспечение защиты работников на предприятих с потенциально опасными производствами в экстремальных условиях, создание новых средств кибербезопасности в условиях нарастающих кибератак.
Обсуждению возможностей формирования с помощью когнитивных аналитических систем персонализированной организации взаимодействия с клиентами была посвящена прошедшая в рамках форума IBM SolutionsConnect 2016 панельная дискуссия. В ней приняли участие Максим Тамбиев, региональный директор аналитической компании Forrester Research в России; Артем Вартанян, исполнительный вице-президент по клиентскому сервису ПАО «Вымпелком»; Галина Ящук, директор по маркетингу розничной компании «Азбука Вкуса»; Никита Дергилев, директор по развитию сервиса компании «Техносерв»; Игорь Белых, руководитель блока интеграции и стратегических проектов «БИНБАНК».
Как сказал Максим Тамбиев, по данным Forrester, в последние годы более 50% клиентских компаний получили двузначные показатели отдачи на средства, вложенные в создание систем аналитики: «Сегодня внедрение аналитических систем в компаниях направлено на управление клиентским опытом, на улучшение решений, принимаемых бизнесом, и решение задач, позволяющих получить конкурентные преимущества. При этом появляются новые системы аналитики, перемещая решения с уровня ИТ на уровень бизнеса и расширяя обрабатываемые объемы информации за счет включения данных из социальных сетей, мобильных источников, Интернета вещей, что называется Большими Данными. По мнению Forrester, сейчас происходит преобразование аналитических систем за счет придания им когнитивных возможностей или искусственного интеллекта, то есть способности к изучению деловых данных и сохранению получаемых при этом знаний, что позволяет повысить эффективность ведения бизнеса, его оперативность и управляемость. Хотя, по оценкам Forrester, в период
Никита Дергилев считает, что 95% российских компаний необходимо понять, что им необходимо собирать данные о своих клиентах, научиться их сохранять и обеспечивать доступ к ним со стороны аналитических систем: «Когда мы говорим о повышении продаж, следует отметить, что использование персонализированных данных о клиентах позволит большинству компаний добиться сокращения издержек, решить проблему удовлетверения клиентов продукцией, перейти к прогнозированию движения товара на складе и уменьшение количества запасов. И при решении этих задач есть большое поле для применения когнитивных технологий аналитических систем».
Галина Ящук подтвердила, что, по опыту ее компании, проведение определенных рекламных кампаний повышает объемы продаж на
По мнению Артема Вартаняна, будущее за системами, использующими персонализированные данные обслуживаемых клиентов: «Но такие системы должны постоянно обучаться, чтобы избегать возможных ошибок, допущенных ранее. Потому что как в телекоме, так и в банковской сфере, даже одна ошибка может отпугнуть клиентов и привести к потере определенной части клиентуры».
В то же время IBM объявила о выпуске серии когнитивных решений на базе технологий Watson для профессионалов в сфере маркетинга, коммерции, логистики и управления персоналом. Так, решение для маркетологов IBM Watson Customer Experience Analytics позволит собирать различные данные о поведении покупателей (например, структура покупок, действующие тренды и т. д.), чтобы правильно определять целевую аудиторию для проведения эффективных рекламных кампаний. А решение IBM Watson Supply Chain Insights направлено на помощь сотрудникам подразделений логистики, позволяя изучать логистические модели компании с помощью анализа и выявления трендов на основе обработки различных данных, в том числе полученных из систем торговых партнеров.
Источник: Владимир Смирнов, CRN/RE
