Настало время обратиться к примеру из реальной жизни. Один из крупных банков с десятками тысяч сотрудников во множестве филиалов затрачивал миллионы долларов на отслеживание нелегальных операций, призванных скрыть уклонение от налогов. Для этого была создана сеть из десяти тысяч специалистов, регулярно следивших за переводами и другими действиями клиентов. Однако на смену человеческому труду пришла деятельность ИИ, и возможности для сбора данных и их анализа расширились. Используя сложную систему, позволявшую учитывать параметры финансовых операций, связи между клиентами и динамику использования счетов, искусственный интеллект повысил продуктивность процесса на 30% при сокращении финансовых затрат на 40%. Что же стало с людьми, которые ранее занимались этой работой? Теперь система на основе ИИ направляла на рассмотрение предварительно выявленные подозрительные операции, и сотрудники, которые ранее были вынуждены принимать и анализировать данные, теперь занимались проверкой каждого отдельного случая.
Это весьма логично, поскольку благодаря заданным алгоритмам и точным протоколам машина может определить наиболее рискованные и подозрительные случаи, но она неспособна проверить их на соответствие нормам законодательства. Здесь, когда в ход идут рассуждения, моральные факторы и личные условия каждого участника операции, без контроля специалиста не обойтись.
Другой пример успешного внедрения искусственного интеллекта можно увидеть в работе крупной транспортной компании Virgin Trains, сотрудникам которой приходилось получать множество жалоб от клиентов. Работа с клиентами весьма утомительна, и каждый сотрудник принимал сотни заявок ежедневно, причем большинство из них были однообразными и имели одинаковые решения. Так продолжалось до тех пор, пока в работу не была интегрирована система inSTREAM, способная воспринимать живую речь и выявлять некоторые закономерности в сообщениях. Эти способности позволили системе понять, как операторы общаются с клиентами, и каким образом они отвечают на самые распространенные жалобы. В результате система взяла на себя самые сложные и однообразные обязанности – теперь она сама принимает тысячи похожих друг на друга заявок, дает актуальные ответы и повышает тем самым продуктивность работы с клиентами. Нестандартные случаи направляются к сотрудникам, которые решают их на личном уровне – система следит и за этими процессами, продолжая обучаться и перенимая навыки человека для дальнейшего использования в работе. В результате трудозатраты людей уменьшились на 85%, а продуктивность работы с клиентами возросла на 20%.
Примеры множества крупных компаний по всему миру демонстрируют впечатляющие возможности искусственного интеллекта в самых разных сферах. В одних случаях он отслеживает комментарии пользователей, в других занимается рутинной аналитикой, в третьих передает данные между разными отделами предприятия.