Группа белорусских разработчиков обучила искусственный интеллект определять резервы доходности компаний или, проще говоря, — новые способы экономии. На первом этапе в группу исследований попали автомобильные перевозки и логистика доставки товаров в магазины и e-commerce. О том, какие результаты получили разработчики и сколько денег теперь экономят компании — читайте в материале.
Это может «стать откровением» для предприятий
Интересны инструменты, с помощью которых проведены исследования.
Белорусским IT-шникам удалось накопить большие данные (Big Data) о поведении на дороге около 100 000 обезличенных водителей на протяжении 20 лет. Анализ этих данных современными средствами позволил выделить лучшие практики, чтобы любое предприятие могло сравнить с ними работу своего транспортного подразделения.
С помощью OptiDriving (сервис анализа на базе Big Data и ИИ) появилась возможность увидеть каждого водителя в общем рейтинге финансовой эффективности водителей его отрасли. Проще говоря: сколько людей на рынке труда могут проехать этот маршрут с меньшими затратами топлива и ресурса автомобиля (за то же время в таких же условиях на этом автомобиле)?
Результат удивил всех. Даже в хорошо «обкатанной» отрасли автоперевозок около 10%–15% затрат объективно излишни и легко устранимы. А в транспортной логистике доставки B2B и B2C резерв доходности составляет 30%–50%.
Кроме очевидной экономии средств, инструмент будет также полезен и HR-службам: какова вероятность найти на рынке водителя лучше? Кого переманивать от конкурентов и сколько экономически оправданно ему платить?
Теперь можно рассматривать каждого кандидата не как «черный ящик», а буквально «просвечивать» его на входе в компанию, и формировать финансово-эффективный коллектив.
В результате исторически сложившийся в компании уровень затрат может уменьшаться без нажима со стороны руководителей.
Руководители смогут опираться на оцифрованный опыт
Оказалось также, что накопленная большая база данных движения транспорта по дорогам глубиной 20 лет может предсказывать трафик на маршрутах на любые дни. И позволяет Искусственному интеллекту LOGIMUS формировать для каждого водителя финансово-оптимальное задание. Причем задание максимально напряженное, но при этом гарантированно выполнимое с учетом трафика, очередей на разгрузку и пр.
Это помогает избежать недовольства людей: оптимально балансировать между доходностью и напряженностью работы сотрудников.
Таким образом, обработанные белорусами большие данные обещают дать возможность руководителю принимать решения, опираясь на оцифрованный опыт успешных практик в схожих ситуациях тысяч других предприятий. Искусственный интеллект LOGIMUS стал способен анализировать различные стратегии доставки, и предлагать компромисс между клиентоориентированностью и доходностью.
Разработчики подчеркивают, что конечное решение все равно принимает человек. Но финансовая обоснованность и прозрачность его решений резко возрастает. Как и доходность бизнеса.
*В ближайшее время будет опубликовано подробное интервью с белорусскими IT-разработчиками «отраслевого разума», а также другие полезные статьи о том, как искусственный интеллект помогает компаниям находить скрытые резервы.