Пандемия создала новую реальность, к которой все мы должны были адаптироваться. Бизнесу пришлось переосмыслить рабочие процессы и осознать важность и преимущества цифровой трансформации. Причем, на базе технологий перестраивалось не только взаимодействие с клиентами, но и внутренние бизнес-процессы организаций. В этом смысле 2020 г. принес обществу новые возможности, и многие из них связаны с данными, аналитикой и искусственным интеллектом.
Освоение цифровых технологий ускорилось и скорее всего на протяжении 2021 г. будет идти, если не такими же, то сопоставимыми темпами. По данным исследовательской компании IDC и ее последнего прогноза IDC FutureScape: Worldwide Digital Transformation 2021, инвестиции в ИТ растут и продолжат ежегодно расти со скоростью 15,5% (CAGR) до 2023 г. Цифровизация становится ключом к решению самых разных задач — экономических, медицинских, экологических и социальных.
Правительство России уделяет особое внимание развитию цифровой экономики, осуществляя одноименную национальную программу, общий бюджет которой с 2019 по 2024 гг. достигнет 1,8 трлн руб. Число организаций, которые переходят от теории к практике в области цифровой трансформации за последние два года выросло на 19%. По данным KMDA, в пятерку наиболее популярных входят технологии управления данными (34%), Интернета вещей (28%), роботизации процессов (24%), биометрии (24%) и искусственного интеллекта (22%).
Кстати, что касается Европы, то там Европейская комиссия запустила в реализацию план Next Generation EU, который направлен на поддержку стран в создании проектов устойчивого развития и инклюзии. Основные инвестиции при этом идут на развитие зеленых инициатив и цифровую трансформацию. Среди приоритетов европейской цифровизации — создание отраслевых экосистем на базе ИИ, суперкомпьютеров, облаков; построение сетей 5G; усиление кибербезопасности; формирование data-driven экономик. Учитывая все перечисленные предпосылки и данные, демонстрирующие динамику на рынке, можно спрогнозировать несколько трендов на 2021 г.
Благодаря системам облачных провайдеров, а также аренде их оборудования и использованию техподдержки мы можем быстрее анализировать данные. То, что несколько лет назад требовало длительного процесса закупок и часто было недостижимо из-за затрат на инфраструктуру, сегодня мы можем сделать за считанные минуты.
«В прошлом году компании SAS и Microsoft объявили о своем глобальном партнерстве. Но на самом деле серьезная совместная работа началась еще раньше. В наступившем году мы представим рынку уже реализованные проекты, причем и российские тоже, и конечно — ряд новых отраслевых решений, в которых аналитика становится максимально доступной для каждой из категорий пользователей», — комментирует Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.
Чем больше прозрачности в результатах ИИ видят лица, принимающие решения, тем больше у них уверенности в решениях, которые принимаются моделями. Если добавить человеческий контроль и объяснение моделей на каждом этапе процесса принятия решений — это приведет к признанию ИИ и автоматизированному принятию решений.
«В прошлом году прошли проверку на состоятельность две важные для дальнейшего развития ИИ возможности. Это возможность интерпретировать модели и возможность встроить модели в бизнес-процессы, чтобы они приносили реальную пользу. Как следствие, скепсиса в отношении ИИ становится меньше, а понимания, где и при каких условиях ему можно делегировать часть процессов и решений, становится наоборот больше», — говорит Александр Тихонов.
Формат удаленной работы в 2020 г. стал вынужденно популярен, поэтому во многих странах наблюдается обратная миграция жителей из крупных городов в более мелкие. Это привело к изменению стратегий компаний, предоставляющих услуги в области широкополосной связи, доставки еды и других смарт-услуг. Чтобы способствовать развитию умных городов, всем заинтересованным в этом организациям нужно работать вместе — от местных и федеральных органов власти до технологических провайдеров и разработчиков — все они должны сыграть свою роль.
Если 2020 — это год COVID-19, то 2021 г. будет годом вакцины. Какая вакцина будет одобрена первой? Какая будет распространяться по всему миру? Будем ли мы полагаться на несколько вакцин для повышения распространения и эффективности?
В данном случае аналитика понадобится не только в утверждении процесса разработки вакцины, а также будет важна в процессе планирования вакцинации и отслеживания распространения вакцин, побочных эффектов и эффективности.
Сегодня для каждого аспекта жизни найдется приложение, с помощью которого потребители могут осуществлять покупки, вести банковские дела, следить за здоровьем, оплачивать коммуналку и услуги связи, делать еще множество других вещей удаленно. В будущем покупатели также будут ожидать лучших предложений от магазинов, простого способа оплаты, доставку в тот же день и бесплатный возврат. И все это должно быть удобным для пользователей и обеспечивать высокий уровень обслуживания.
Гонка бизнесов продолжится — те, кому удастся настроить более эффективные цепочки поставок, круглосуточное онлайн-обслуживание клиентов и оптимизировать все это таким образом, чтобы, как минимум, сохранить рентабельность, а лучше — повысить маржинальность, те и смогут дальше развивать бизнес. Но без аналитики в этом процессе уже не обойтись. Поскольку компаниям нужно исследовать свои собственные процессы, а также интерпретировать новые клиентские ожидания, перемены, паттерны поведения и вызывать реакцию в каждой из точек касания.
«Этот тренд меняет и сами решения, которые хотят применять компании. Если раньше речь шла о клиентской аналитике, об оптимизации маркетинговых кампаний, то сейчас речь идет о системах Hyper CI, которые позволяют в режиме реального времени выявлять паттерны поведения клиентов, находить интересы и прогнозировать склонности купить или отказаться от продукта, а дальше — тоже в режиме реального времени — автоматически реагировать, выстраивая шаг за шагом клиентский путь», — говорит Александр Тихонов.
Что будет влиять на успех грядущего поколения дата-сайентистов и аналитиков? Персонализированные индивидуальные учебные программы и способность обрабатывать все аспекты данных. Чтобы стать успешными на рынке труда, выпускникам будут необходимы не только аналитические навыки, но и навыки сторителлинга, управления проектами, знание этических норм и комплаенса.
После COVID-19 клинические исследования будут все больше строиться вокруг пациентов — с помощью датчиков, носимых устройств и приложений пациенты могут дольше оставаться дома и находиться под круглосуточным наблюдением. Насыщенный данными процесс разработки лекарств и достижения в области аналитики толкают мир разработки лекарственных препаратов вперед в его постоянном поиске новых инновационных методов лечения. Клинические испытания могут объединить несколько препаратов в одно исследование и тем самым привести к более персонализированным и целенаправленным вариантам терапии. Результаты клинических испытаний поступают все быстрее и быстрее, таким образом пациенты наблюдают необходимую им прозрачность этого процесса, чтобы найти новейший метод лечения, который им подойдет.
Деятельность по внедрению ИИ и аналитики вдохнула новую жизнь в традиционные крупные организации, включая государственные структуры, почтовые службы, предприятия с госучастием, промышленные предприятия. Правительства многих стран были очень проактивны весь прошлый год, создавая различные цифровые сервисы и пользуясь аналитикой для контроля за распространением вируса, информирования населения, распределения ресурсов. И в этом секторе работа продолжится.
Крупные банки традиционно идут в авангарде цифровизации. Когда они внедряют различные процессы оптимизации и разработку бизнес-процессов на основе ИИ, они вносят ощутимые позитивные изменения в обслуживание клиентов и демонстрируют собственную эффективность. И люди ждут соответствующего сервиса и удобства уже и в других местах, а инвесторы ждут, что организации в различных секторах будут работать более успешно. И что важно, мы все уже видим, как традиционный бизнес перестраивается с учетом этих новых потребностей: внедряются цифровые двойники, системы прогнозирования сбоев, системы удаленной диагностики, компьютерное зрение для контроля качества и т.д.
Электронная
книга
Создание успешного бизнес-плана внедрения ИИ
Скачать книгу
SAS Viya: аналитические модели можно сразу запускать в «продакшн» без написания дополнительного кода
Данные — это золотая руда, однако, чтобы добыть из нее полезные знания, необходимы комплексные инструменты, которые включают в себя элементы машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения, интернета вещей. Платформа SAS Viya позволяет решить эту задачу за счет «композитного» искусственного интеллекта, in-memory вычислений и возможности запускать аналитические модели в производство без написания дополнительного программного кода.
Какие преимущества дает технология потоковой аналитики для решения задач по обеспечению безопасности
Пользовательские устройства ежесекундно генерируют триллионы событий, данные о которых оседают в хранилищах. Накапливать такого рода информацию бессмысленно и дорого. Компании ищут способы монетизации сведений, собранных, например, о клиентах. Крупные игроки, инвестирующие в дата-центры и персонал, научились анализировать колоссальные объемы информации, делать выводы и даже составлять прогнозы. Анализ больших объемов данных в режиме реального времени позволяет мгновенно реагировать на происходящее, как того требует ситуация.
Александр Миронов, SAS: Индивидуальные предложения не придумать заранее: их формируют алгоритмы прямо при общении с клиентом
Эффективность маркетинговых кампаний может колебаться в широком диапазоне. Многие клиенты воспринимают звонки и сообщения с предложениями услуг как спам. Изменить ситуацию мог бы индивидуальный подход, когда клиенту предлагают именно то, что ему в данный момент необходимо. Как это сделать, в интервью CNews рассказал Александр Миронов, руководитель практики по клиентской аналитике и CRM, SAS Россия и СНГ.
