Как искусственный интеллект помогает менеджерам и маркетологам анализировать данные
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) — это тип искусственного интеллекта, который может создавать новый контент. Данный вид ИИ основан на моделях машинного обучения — очень больших моделях, предварительно обученных на огромных объемах данных.
Одними из точек приложения генеративного ИИ являются анализ данных, прогнозирование и оптимизирование. Так, недавно одна крупная нефтегазовая компания решила автоматизировать часть процессов бизнес-аналитики внутри компании c помощью генеративного ИИ. О том, как это происходило и к чему привело, рассказываем в этой статье.
Предыстория
Весной этого года отдел исследования и развития (R&D-отдел), одной крупной нефтегазовой компании на волне хайпа вокруг генеративного искусственного интеллекта захотел внедрить в контур компании (on-premise) решение на базе GPT-4 — одной из самых умных ИИ-моделей. Оно должно было представлять собой «дата-ассистента», позволяющего сотрудникам компании, не являющимся аналитиками, то есть менеджерам, маркетологам, руководителям (и прочим), работать с данными без каких-либо знаний в программировании, ML и математической статистике.
Для этого отдел привлек Metamentor — лидера разработки B2B-решений на основе генеративного ИИ. На этом этапе было лишь много гипотез, которые компания хотела изучить. Поэтому то, что в конце получилось создать полноценное масштабируемое решение, оказалось очень неожиданным.
Боли компании
Отдел хотел внедрить генеративный искусственный интеллект в процессы бизнес-аналитики не просто так. У компании были следующие боли:
- Более 40 часов отдел сводной аналитики тратил на поиск и анализ информации, а также подготовку комментариев для руководителя.
- Руководители бизнес-блоков тратили много времени на то, чтобы разобраться в таблицах данных и отчетах.
- Менеджеры и маркетологи, чтобы получить необходимые им данные из базы данных, должны были обращаться в перегруженный отдел аналитики, где задачи могли висеть неделями, пока до них не дойдет очередь.
Таким образом, специалистам Metamentor необходимо было придумать безопасное решение, которое позволит обычным сотрудникам не только анализировать данные, но и находить необходимую информацию в базе данных без каких-либо знаний SQL.
Что было реализовано
В результате проекта был создан on-premise (работающий на серверах клиента) продукт, представляющий собой чат-бот-платформу на базе GPT-4 со следующим функционалом:
- анализ данных по запросу пользователя;
- визуализация статистики;
- интеграция и работа с базой данных.
Ниже — о каждом пункте подробнее.
Анализ данных по запросу пользователя. Это работало так. Пользователь загружает данные, которые хочет проанализировать, в чат-бот в виде Excel- или
Искусственный интеллект позволяет пользователям на разговорном языке задавать вопросы о своих данных, искать причинно-следственные связи, генерировать и редактировать вычисления, создавать описательные резюме и отчеты.
Визуализация статистики. Без какой-либо визуализации анализ больших объемов данных представляет собой сложную задачу. Платформа, разработанная Metamentor, позволяет визуализировать необходимую статистику по запросу пользователя. Для этого необходимо просто написать, что и в каком виде надо представить. Решение позволяет визуализировать как простые случаи — точечные графики, гистограммы, круговые диаграммы, — так и более сложные, например поверхностные диаграммы или различные матрицы ковариаций.
Интеграция и работа с базой данных. Сотрудники компании не всегда имели под рукой требуемые для исследования данные в виде Excel- или CSV-файлов. В таких случаях они обращались к отделу аналитики с просьбой достать необходимые данные. Отдел аналитики обычно сильно перегружен — срок выполнения простой задачи мог доходить до нескольких недель. Поэтому при разработке платформы была реализована интеграция с базой данных, чтобы предоставить обычному пользователю возможность находить необходимую статистику в базе без написания SQL-запросов.
Также была создана система ролей, которая не позволяет сотрудникам получать доступ к запретной для них информации. Пользователь имеет возможность просматривать только те данные, которые позволяет его роль.
Кому и какие задачи помогает решать искусственный интеллект?
Разработанный Metamentor продукт в первую очередь является помощником по работе с данными для не аналитиков: менеджеров, маркетологов, руководителей.
Что там с безопасностью?
R&D-отделу необходимо было безопасное решение, так как речь идет о работе с данными. Поэтому перед командой Metamentor была поставлена задача создания продукта с «ИИ-сверхспособностями», но при этом без ущерба для конфиденциальности. Этого удалось достичь за счет следующей хитрости: когда пользователь загружает данные в платформу или делает запрос в базу данных, ИИ не имеет доступа к самим данным, а видит только названия полей в таблице. Поэтому можно гарантировать полную безопасность данных.
Как тогда искусственный интеллект анализирует данные? Когда пользователь вводит запрос или обращается к базе данных, ИИ генерирует Python или SQL, который применяется к таблицам / базам данных уже на серверах заказчика. Таким образом, ИИ никак не взаимодействует с самими данными.
Отличия от GPT
Далее хочется рассказать про отличия между использованием искусственного интеллекта от Open AI напрямую и через платформу Metamentor. Решение для R&D-отдела включало в себя систему настроенных промптов, глубокое погружение в причинно-следственные связи, безопасность.
Система настроенных промптов. 90% успеха работы с генеративным ИИ зависит от точности формулировки. Точность и правильность решения генеративным ИИ той или иной задачи сильно зависит от корректности формулировок пользователя. Именно поэтому иногда требуется перебрать множество вариантов запросов, дабы получить желаемый результат.
Чтобы улучшить этот процесс и сделать клиентский опыт более приятным, команда Metamentor проработала систему промптов, позволяющую пользователям быстро решать задачи, связанные с исследованием данных и поиском бизнес-инсайтов, не перебирая при этом десятки вариантов обращений к ИИ. Все уже настроено «под капотом».
Глубокое погружение в причинно-следственные связи. Система промптов также настроена таким образом, чтобы ИИ четко описывал все детали своих рассуждений. Это выражается в глубокой поэтапной детализации своих мыслей и объяснении логики, которая стоит за тем или иным бизнес-инсайтом или анализом.
Безопасность. Когда речь заходит о данных, компании не любят загружать их в облачные решения. Использование формата on-premise, при котором продукт запускается на серверах заказчика, позволяет полностью решить эту проблему.
Эффект для компании
В результате внедрения решения на базе генеративного искусственного интеллекта R&D-отдел крупной нефтегазовой компании получил:
- чат-бот-платформу по исследованию данных для менеджеров, маркетологов и руководителей;
- интеграцию решения с базой данных компании.
Результат в цифрах:
- на 30% снизилась нагрузка на отдел аналитики;
- в 2,5 раза уменьшилось время на анализ гипотез и поиск бизнес-инсайтов;
- в 3 раза выросла скорость работы с отчетами.
Хотите рассказать о своем бизнесе или поделиться экспертизой?
В рубрике «Блоги компаний» вы можете бесплатно публиковать статьи о своем бизнесе. Публикации помогут укрепить ваш личный бренд или привлечь внимание партнеров, клиентов, инвесторов.
О чем можно рассказать?
- Обо всем, с чем вы столкнулись лично, например, вышли на новый рынок, нашли неочевидный канал сбыта или придумали, как увеличить продажи в несезон.
- О работе с инструментами, сервисами или технологиями для бизнеса.
Для помощи в подготовке статьи мы сделали телеграм-бот. В нем — рекомендации по содержанию статьи и инструкции по ее оформлению. Следуйте инструкциям, пишите статьи и отправляйте готовые тексты так же в чат-бот.
После короткой проверки ваш материал выходит на сайте Бизнес-секретов, а лучшие статьи мы отправляем на главную страницу медиа.
Ждем ваших историй!
А вы используете искуственный интеллект в бизнесе?