Писатель Александр Архангельский (справа) и руководитель Федерального агентства России по печати и массовым коммуникациям (ФАПМК) России Михаил Сеславинский
Фото: Дмитрий Коротаев, Коммерсантъ
Дмитрий Быков был первым лауреатом премии «Большая книга», в 2006 году он занял первое место с биографией Бориса Пастернака. В 2011-м его роман «Остромов, или Ученик чародея» получил третье место. На этот раз роман «Июнь» получил первую премию в специальном «читательском голосовании», а в основном «забеге» занял третье место. Трехчастный роман представляет историю трех интеллигентов, в июне 1941 года с большим или меньшим успехом пытающихся выпрямиться под тяжестью времени, и еще не знающих, что дальше будет только хуже. Как всегда, очень достоверно в романе выписаны человеческие ссоры и дрязги, именно из них и складывается та «вина», которую люди должны искупить в грядущей войне. Но привкус мистицизма в романе «Июнь» оказывается настолько сильным, что напрочь «перекрывает» разумность всех других философских и публицистических трактовок истории, которыми отличались быковские романы.
Поэт и писатель Дмитрий Быков
Фото: Дмитрий Коротаев, Коммерсантъ
Готика, мистика и богоискательство — хоть и самые виртуозные из ныне предлагаемых — неожиданно объявлены лидерами именно в тот момент, когда столь отчетливо звучит читательский запрос не то что на «большую», но на «огромную» книгу о самых сложных и насущных вопросах современности, политических, социальных, человеческих.
На церемонии «Большой книги» были вручены и специальные награды: призом за вклад в литературу награждена Людмила Петрушевская. Лауреатами «читательского голосования» также стали Андрей Филимонов и Олег Ермаков. Лауреатом премии «_Литблог» стала Евгения Лисицына из Нижнего Новгорода.
|
|
|
Лиза Новикова
Текст 10.
Bloomberg узнал подробности контактов Вексельберга с бывшим адвокатом Трампа
По данным агентства, бизнесмен был уверен в своем влиянии на Белый дом и воспринял санкции болезненно
07 декабря 13:25
· Кирилл Буланов
· / Ведомости
·
Официальный представитель Вексельберга подтвердил, что у Вексельберга и Коэна было две встречи
Максим Стулов / Ведомости
Российский миллиардер Виктор Вексельберг (99-е место в рейтинге богатейших людей мира американского Forbes 2018 г. с состоянием в $14,4 млрд) как минимум дважды встречался с Майклом Коэном, когда тот был адвокатом Дональда Трампа, сообщил Bloomberg. Коэн, более 10 лет проработавший с Трампом, был задержан в США в 2017 г. и сейчас не является адвокатом американского президента. Коэн признал себя виновным по ряду обвинений и, в частности, признался, что платил за молчание женщинам, состоявшим в связи с Трампом. 12 декабря бывшему адвокату должен быть вынесен приговор.
|
|
|
По данным Bloomberg, первая встреча между Вексельбергом и Коэном состоялась в январе 2017 г., до официального вступления Трампа в должность президента. Организовать ее помог Эндрю Интратер, бизнес-партнер и двоюродный брат владельца «Реновы», который случайно встретился с Коэном в ресторане осенью 2016 г. Как рассказали два знакомых с ситуацией источника Bloomberg, Интратер привез Вексельберга в Trump Tower в Нью-Йорке на «спонтанную встречу» с Коэном, на которой, помимо прочего, обсуждались планы улучшения отношений России и США.
Вторая встреча между Вексельбергом и Коэном прошла в марте 2017 г. в Нью-Йорке, на второй месяц президентства Трампа. На этот раз обсуждалась нефтяная сделка, которая так и не была достигнута, говорит неназванный источник Bloomerg, не уточняя, о какой именно сделке шла речь.
Официальный представитель Вексельберга Андрей Шторх подтвердил, что у Вексельберга и Коэна было две встречи. По его словам, во время одной из них Коэн представил «потенциальные возможности инвестиций», в которых Вексельберг не был заинтересован. Эти переговоры были очень коротки и ограниченны, они не касались взаимоотношений двух стран, подчеркнул Шторх. Также он отметил, что у российского бизнесмена не было «деловых или социальных отношений» с Коэном.
|
|
|
Bloomberg обращает внимание на то, что в марте того же года Вексельберг встретился с президентом Владимиром Путиным. Основной темой стали крупные инфраструктурные проекты «Реновы», сообщал тогда Кремль. По словам пресс-секретаря Путина Дмитрия Пескова, это была первая встреча тет-а-тет между президентом и бизнесменом с 2010 г. В разговоре с Bloomberg Песков подчеркнул, что в Кремле не знали о встречах Вексельберга с Коэном и что бизнесмен никогда не предлагал выступать в качестве посредника с администрацией Трампа. «Эта проблема не входит в ответственность бизнеса в общем и Вексельберга в частности», — сказал представитель Кремля.
На протяжении долгого времени в 2017 г. Вексельберг «туманно, но в то же время определенно» уверял российских чиновников в том, что он имеет влияние на Белый дом, утверждают шесть источников Bloomberg, которые общались с бизнесменом в это время. По их словам, после посещения инаугурации Трампа в Вашингтоне в качестве гостя Интратера Вексельберг вернулся в Россию с чувством уверенности в своем влиянии. Шторх в разговоре с Bloomberg подчеркнул, что миллиардер никогда не пытался быть посредником двух администраций в решении проблемы санкций: «У него не было такой возможности».
|
|
|
Чем грозят Трампу откровения его бывшего личного адвоката
В марте 2018 г. Вексельберга опросили в Нью-Йорке в рамках расследования спецпрокурора Роберта Мюллера, касающегося возможного вмешательства России в выборы в США, о чем в мае писала The New York Times. Вскоре, в апреле, бизнесмен и «Ренова» попали под американские санкции.
По данным Bloomberg, решение властей США ввести санкции против Вексельберга «ошеломило корпоративную Россию», поскольку бизнесмен никогда не был близок к Путину и шесть лет назад продал свой основной российский актив — долю в ТНК-BP. Однако правоохранительные и разведывательные ведомства США так не думают, пишет Bloomberg: бизнесмен находился в поле зрения Вашингтона долгие годы и встречался с тремя предыдущими американскими президентами — Бараком Обамой, Джорджем Бушем-младшим, Биллом Клинтоном. Также в 2010 г. он помогал в организации государственного визита в США Дмитрия Медведева, занимавшего тогда пост президента. «Вексельберг был глубоко вовлечен в попытки повлиять на лидеров и политиков в США, — сказал Bloomberg Майкл Карпентер, бывший сотрудник Пентагона, который курировал связанные с Россией вопросы в Совете национальной безопасности в администрации Обамы. — Вот почему эта история закончилась так, как закончилась».
Вексельберг нанял американских адвокатов, чтобы оспорить американские санкции, рассказал Bloomberg Шторх. Друзья Вексельберга говорят, что он «искренне шокирован и расстроен тем, что его внесли в черный список, в который входят сирийские террористы и мексиканские наркоторговцы».
«Ведомости» запросили дополнительные комментарии у представителя Вексельберга.
Текст 11.
Помощники с отличным резюме
Какие новые возможности искусственный интеллект откроет для бизнеса и как повлияет на работу людей https://www.vedomosti.ru/partner/articles/2018/11/21/786833-pomoschniki-rezyume
Pixabay
Об искусственном интеллекте (ИИ) впервые заговорили в 50-х гг. прошлого века. Тогда многим казалось, что уже очень скоро человечество обретет собратьев по разуму – железные механизмы или компьютерные программы. Но реальные темпы развития технологий оказались в тот момент ниже ожидаемых, и мода на ИИ возродилась только в 80-х гг. Именно тогда люди с помощью роботов стали решать прикладные задачи – например, распознавать тексты документов и анализировать данные, рассказывает AI-евангелист компании ABBYY Иван Ямщиков. Компании выбирали узкую, но востребованную нишу и разрабатывали под нее интеллектуальные алгоритмы. Оказалось, что такой подход полезен в бизнесе – в рекламе, обслуживании клиентов, финансовом планировании и других процессах.
Сегодняшний бум в развитии технологий ИИ связан с тремя факторами, говорит Ямщиков. Во-первых, появились наборы размеченных данных. Например, изображения с отмеченными на них объектами – горами, людьми, животными; видеофрагменты, к которым есть краткое описание; документы, разложенные по категориям, в которых обозначены объекты, необходимые для обучения нейросети. Во-вторых, увеличились вычислительные мощности. И наконец, возникли более эффективные алгоритмы машинного обучения.
Как будут развиваться эти технологии дальше?
Расширение возможностей
«Мы находимся на растущей волне изменений, связанных с повсеместным внедрением решений на базе машинного обучения», – замечает руководитель направления ИИ Центра инноваций МТС Аркадий Сандлер. Недоверие к ИИ уходит в прошлое. Так, по данным глобального исследования Microsoft, 27% руководителей сообщили, что уже внедрили его в ключевые бизнес-процессы и сервисы и еще 46% готовят пилотные проекты, рассказывает Михаил Черномордиков, директор Microsoft по индустриальным стратегическим технологиям в регионе ЕМЕА. ИИ для бизнеса становится не просто средством аналитики, но и инструментом инновационного взаимодействия с клиентами, говорит он.
Одна из важных задач ИИ сегодня – выделять полезные данные в огромном потоке документов из разных источников, говорит Ямщиков. Бизнес аккумулирует много информации о клиентах: документы, электронную переписку, вопросы и ответы в соцсетях, историю покупок и т. д. Но сами по себе эти данные не приносят доходов – их еще нужно правильно обработать с помощью интеллектуальных технологий. «Информация – это заточенное с двух сторон лезвие, – поясняет Ямщиков. – У бизнеса есть задачи, основная цель которых – удовлетворить ожидания клиента. С одной стороны, задача должна быть решена максимально быстро и точно. С другой – информацию необходимо хранить, обрабатывать, данные нужно периодически обновлять, они должны соответствовать требованиям закона о персональных данных. Все это ведет к затратам. Задача ИИ – удовлетворить ожидания бизнеса при минимальных расходах денег и ресурсов». Технологии, продолжает эксперт ABBYY, помогают выкинуть ненужное и отфильтровать полезное в массиве данных, чтобы компания быстрее приняла решение.
Видео,
снятых автомобилями, содержится в базе данных изображений для обучения беспилотных автомобилей DeepDrive, которую собрали ученые из Калифорнийского института в Беркли. На записях обозначены люди, машины, дорожные объекты и зоны. Это крупнейшая на сегодня база данных такого рода. База выложена в открытом доступе
ИИ в ближайшие годы станет незаменимым помощником, уверен Александр Ведяхин, первый зампред правления Сбербанка. Так, в медицине он поможет диагностировать заболевания и подбирать оптимальный курс лечения, в юриспруденции – распознавать текст в документах и экономить время на подготовку юридических заключений, в сельском хозяйстве – контролировать состояние растений и почвы. Человек и машина будут функционировать в симбиозе и новые технологии позволят улучшить достижения человеческого труда, резюмирует Ведяхин.
Сценарии использования ИИ в компаниях могут различаться в зависимости от индустрии, но чаще всего эти технологии будут использоваться для предиктивной аналитики и извлечения новых знаний из массивов данных, повышения операционной эффективности процессов, совершенствования взаимодействия с клиентами, полагает Черномордиков. Он приводит в пример компанию ChemTech, которая использует для нефтехимической промышленности ИИ на базе облачной платформы: алгоритмы ИИ прогнозируют состав сырья, которое поступит на установку через определенное время, и оператор может изменить настройки, выставив более точные параметры, – в итоге сокращение издержек измеряется миллионами долларов в год.
Гендиректор компании – разработчика технологий по распознаванию лиц VisionLabs Александр Ханин ожидает, что вместе с решением задачи компьютерного зрения ИИ позволит повысить производительность и эффективность бизнеса.
Узкое место сегодня – это наличие подготовленных и размеченных данных, на которых можно обучать нейросети, – именно за них идет конкуренция, говорит Сандлер из МТС. Сама технология создания нейросетей не очень сложна и доступна многим компаниям, но работа нейросети зависит от качества данных – примеров, на которых она обучалась. Поэтому некоторые участники рынка рассматривают качественно размеченные данные для обучения нейросетей как конкурентное преимущество. Есть, впрочем, и обратный процесс, замечает Ямщиков: крупнейшие компании все чаще делают размеченные наборы данных для обучения ИИ открытыми.
Помощь, а не угроза
В ближайшее десятилетие ИИ станет, скорее, важным помощником для менеджеров и руководителей, чем конкурентом, и будет применяться на большинстве этапов взаимодействия с клиентом, считает Ямщиков. Одобрить кредит, оформить любую справку, заплатить налог или получить ответ на свой запрос в компанию – все это пользователь сможет делать в один клик уже в ближайшие несколько лет, не прибегая к ручному труду.
Развитие ИИ существенно повлияет на разные сферы деятельности, машина частично заменит некоторые профессии, полагает Ханин. Но повсеместной замены не произойдет: так, исследование Всемирного экономического форума говорит, что в ближайшие пять лет машины вытеснят людей с 75 млн рабочих мест, но при этом создадут 133 млн новых.
Машина сегодня может, проанализировав большое количество данных, найти соответствия, говорит Анна Дворникова, управляющий партнер TEC Ventures. Так же действует, например, человек, когда смотрит на лицо и понимает, что оно ему знакомо, но человек еще и испытывает эмоции по этому поводу. Наш интеллект намного шире искусственного: он может не только устанавливать связи с тем, что уже известно, но и открывать новое, чего раньше не было. Поэтому, как бы компьютеры ни старались, заменить человека нельзя, уверена Дворникова.
Основная цель ИИ – дополнить человеческие возможности и помочь людям в повседневных задачах, согласен Черномордиков из Microsoft. По его словам, сейчас выстраивается модель двусторонних отношений, где ИИ возьмет на себя аналитические и более рутинные задачи, в то время как у людей появится больше времени для решения вопросов, которые требуют системного, стратегического мышления и творческого подхода. Машины не заменят людей полностью, в офисах будут востребованы аналитики, обрабатывающие запросы, с которыми не будут справляться роботы, а также обучающие и дообучающие этого робота, считает Сандлер из МТС. Но при всем уважении к творчеству люди часто переоценивают значимость этого процесса, предупреждает он. Так, врач лечит тем лучше, чем больше у него опыта и чем больше объем данных, на основании анализа которых он может принимать решения. Но, по его словам, сегодня ИИ может обучиться тому объему знаний, которые врач накапливал много лет, за пару дней, изучая истории болезней.
Внедрение новых технологий будет происходить постепенно, давая сотрудникам время и возможность адаптироваться к новым функциям и работе рядом с роботами и автоматизированными системами, уверен Ведяхин из Сбербанка. Сотрудникам, чьи позиции будет занимать ИИ, придется стать не исполнителем сценариев, а аналитиком, который эти сценарии создает, либо уходить в чисто творческие профессии или ремесло, которые машина сможет заменить не скоро, считает Сандлер.
Роботам и ИИ потребуется менторство со стороны человека, полагает Черномордиков из Microsoft. Уже сейчас существенно растет потребность в data scientists – людях, которые могут не только решать технические вопросы, но и ставить задачи для извлечения пользы из неструктурированных данных. Базовые навыки в области анализа данных и машинного обучения (так называемый citizen data science), а также компетенции по постановке задач для исследователей данных потребуются и от руководителей, уверен Ведяхин.
Какой бы ни была ваша профессия, за 7–10 лет она устареет, говорит Дворникова из TEC Ventures. Возникнет много новых профессий на стыке технологий и других дисциплин – от специалистов в любой области потребуется понимать, как функционирует ИИ, считает Черномордиков. Наконец, в будущем возрастет потребность в специалистах по этике ИИ, которые будут контролировать этические аспекты внедрения технологий и их взаимодействия с сотрудниками компаний. &
Текст: Олег Сальманов
Текст 12.
Роботы уже здесь
От магазинов до нефтяных скважин: как искусственный интеллект меняет бизнес в России
Pixabay
«Искусственный интеллект (ИИ) обещает стать самой прорывной технологией благодаря росту вычислительной мощности, объему, скорости обработки и разнообразию данных, а также развитию глубинных нейросетей в ближайшие 10 лет», – считает Джон-Дэвид Лавлок, вице-президент Gartner по исследованиям (его слова приведены в официальном сообщении компании).
Бизнес привык к искусственному интеллекту: по результатам опроса The Economist Intelligence Unit, 94% руководителей полагают, что эти технологии важны для решения стратегических задач их организаций, причем 37% характеризуют их как «очень важные». Сейчас по количеству проектов в сфере внедрения искусственного интеллекта в мире лидируют финансовые организации и ритейл. Причем если до сих пор первенство принадлежало банкам, то в этом году компании розничной торговли их догонят, ожидают авторы отчета IDC по инвестициям в ИИ. По их прогнозу, ритейл в 2018 г. вложит в такие проекты $3,4 млрд, а банки – $3,3 млрд. За два года их инвестиции в этой сфере вырастут более чем вдвое.
$13 трлн
принесет мировой экономике искусственный интеллект к 2030 г., по расчетам McKinsey. К этому времени около 70% предприятий внедрят технологию в той или иной форме. C 2018 по 2028 г. ВВП будет ежегодно расти за счет ИИ на 1,2%
Объем российского рынка искусственного интеллекта и машинного обучения заметно меньше мирового. По данным исследования Digital IQ (этот ежегодный опрос руководителей IT-служб и руководителей компаний со всего мира проводит PwC) сегодня в технологию искусственного интеллекта инвестируют только 35% российских компаний (в мире это 54%). Но потенциал роста российского рынка выше, чем у глобального: 74% руководителей говорят, что будут вкладываться в ИИ через три года (в мире – 63%).
В проведенном год назад исследовании Accenture говорится, что наибольший потенциал для ускорения экономического роста в России за счет технологий ИИ помимо непосредственно IT-отрасли имеют промышленность, финансовый сектор, ритейл и транспорт.
Финансовый сектор
Сегодня уже очевидно, что машины выполняют рутинные процедуры гораздо успешнее людей: они не совершают ошибок, не устают, не теряют концентрацию, они быстрее, точнее и дешевле, говорит изданию «Ведомости&» управляющий директор фонда «ВЭБ-инновации» Павел Соловьев. Тотальная автоматизация формализованных процессов, в том числе с использованием систем на базе искусственного интеллекта, – уже не мода, а очевидная необходимость. Особенно заметно это в финансовом секторе, где ИИ помогает практически в любых процессах – от принятия решения о выдаче кредита и до консультирования клиентов, отмечает Соловьев.
Наибольшее влияние в финансовой отрасли искусственный интеллект, как ожидается, окажет на клиентское обслуживание, говорится в отчете The Economist Intelligence Unit (см. график). Уже сегодня ИИ позволяет банкам открывать счета, оценивать платежеспособность заемщиков, делать клиентам индивидуальные предложения, исходя из их профиля, предотвращать мошенничество и т. д. Повлияет искусственный интеллект и на управление рисками, в том числе юридическими: роботы-юристы уже способны не только оценивать ситуацию, но и самостоятельно подавать иски. Интеллектуальные решения могут за секунды собирать всю информацию о потенциальном контрагенте из новостных источников и указывать на риск-факторы. В финансовом анализе и трейдинге умные алгоритмы уже берут на себя многие функции. Так, в июне Bank of America объявил, что начал использовать машинное обучение для анализа валютных стратегий. По оценке A.T. Kearney, в 2017 г. под управлением у робоадвайзеров в США уже было активов на $0,5 трлн.
Еще одно направление работы для искусственного интеллекта не только в банках, но и в других сферах бизнеса – помощь в принятии управленческих решений. По оценке IDС, компания, в которой работает хотя бы 1000 сотрудников, занимающихся интеллектуальным трудом, ежегодно тратит $5 млн на поиск информации, неудачные попытки найти данные и повторное создание уже существующих документов – если найти нужный файл не удается. Искусственный интеллект помогает с поиском данных в корпоративных системах: технология определит общий смысл запроса и найдет все документы, содержащие значимую информацию, – например, договоры, финансовые отчеты, презентации, решения суда и т. д.
«В самом ближайшем времени продукты без встроенного искусственного интеллекта не будут востребованы рынком, потому что ИИ радикально меняет пользовательский опыт. Сегодняшняя структура любого бизнеса говорит, что альтернативы этому решению не существует», – отмечал предправления Сбербанка Герман Греф в сентябре 2018 г., выступая перед студентами школы цифровой экономики Дальневосточного федерального университета. По его словам, важнейшим событием на пути из информационного века в цифровой стало появление технологий обработки сырых – неструктурированных – данных, невозможное до ИИ. В прошлом году Сбербанк заработал дополнительно $2–3 млрд (чистая прибыль банка за 2017 г. – около $11,6 млрд) за счет использования ИИ и анализа данных при управлении рисками и продажами. В апреле 2018 г. Греф заявил, что искусственный интеллект в Сбербанке уже принимает 98% решений о выдаче кредитов физическим лицам. Уровень просрочки по таким кредитам, по словам Александра Ведяхина, первого зампредседателя правления Сбербанка, ниже, чем если бы решения по ним принимал человек.
Начал Сбербанк и роботизацию контакт-центра для корпоративных клиентов (его операторы в день обрабатывают около 20 000 звонков). Робот Анна, разработанный специалистами Сбербанка, уже отвечает на вопросы о местонахождении банкоматов с функцией самоинкассации и отделений банка. Кроме того, он повышает качество работы в колл-центре – анализирует разговор и подсказывает сотруднику необходимую информацию. В итоге по некоторым вопросам служба поддержки теперь обслуживает клиентов вдвое быстрее.
Другие российские банки тоже активно внедряют технологии ИИ – причем не только для обслуживания физических лиц, но и для корпоративных клиентов и для управления собственным бизнесом.
В «Тинькофф банке» чат-боты уже обрабатывают 100% текстовых обращений клиентов, а 20% диалогов закрывается без участия оператора. Роботы проверяют данные клиентов и достоверность поданных документов, участвуют в оценке качества разговоров и звонков, скоринге. Росбанк использует ИИ для управления сетью офисов, принимая решение об открытии новых или перемещении существующих отделений. Альфа-банк внедрил интеллектуального чат-бота во внутренние процессы работы операционного блока: он консультирует менеджеров банка, оформляющих клиентам зарплатные проекты. Бинбанк внедряет машинное обучение для работы с просроченной задолженностью – в 70% случаев звонков клиентам на ранних стадиях просрочки можно избежать, не теряя эффективности работы. Технология определит, кому из клиентов можно не звонить. В «Уралсибе» ИИ анализирует данные о клиентах, чтобы персонализировать предложения. В мобильном приложении Модульбанка интеллектуальные технологии ABBYY извлекают данные из счетов, чтобы за несколько секунд распознать длинные банковские реквизиты, суммы, НДС и провести оплату в один клик.
Ритейл
Проблемы ритейлеров и банкиров часто похожи: и те и другие работают в условиях высокой конкуренции, растущих требований от клиентов и снижения доходов от физических отделений, им нужны новые каналы потребления услуг и т. д. Как и в банках, в розничных компаниях искусственный интеллект может помочь менеджерам принимать решения, следует из отчета The Economist. Кроме того, ожидается, что технология изменит взаимодействие с поставщиками и автоматизирует закупку продукции, повлияет на процесс формирования цен и продвижения товаров, на транспорт и логистику, а также на маркетинг внутри магазина.
Крупнейший в России продавец бытовой техники и электроники «М.видео-Эльдорадо» создал Digital Retail Data Science Centre, чтобы искать дополнительные точки роста и переходить на автоматизированные умные сервисы и бизнес-процессы. Так, аналитика данных позволяет ритейлеру прогнозировать ежедневную загрузку персонала в рознице и ежедневный спрос на 20 000 товаров.
Компания использует аналитику данных и алгоритмы на ее основе для целевого маркетинга и повышения эффективности онлайн-продаж. Например, с помощью искусственного интеллекта она может выбрать клиентов, склонных к совершению покупки, определить наиболее эффективный способ привести их на сайт или в магазин, понять, какие товары нужны, и сделать им лучшее предложение. Например, проинформировать клиента именно о тех промоакциях, которые скорее всего будут интересны ему.
Главное ожидание от внедрения искусственного интеллекта – повышение операционной эффективности: на него рассчитывают 29% опрошенных The Economist Intelligence Unit.
В тройке лидеров также улучшение принятия решений (27%) и улучшение клиентского сервиса (26%).
Источник: отчет Artificial Intelligence in the Real World, 2016 г.
По результатам пилотных рассылок эффективность контакта выросла на 60%, говорит директор по стратегическому маркетингу группы «М.видео-Эльдорадо» Александр Ерофеев. Если товара нет в наличии или доставка займет много времени, робот выдает альтернативные товары с лучшим временем доставки. Рекомендации о наиболее подходящих сопутствующих товарах и аксессуарах увеличили количество заказов с аксессуарами на 12%, а оборот такой продукции – на 15%. А если пользователь покинул сайт без покупки, система отправляет ему по электронной почте персонализированную подборку альтернативных товаров, уведомляет о снижении цены на просмотренные товары или о том, что ранее недоступный товар стал доступен, рассказывает Ерофеев.
Крупнейший продовольственный ритейлер X5 Retail Group провел пилотный проект по использованию видеоаналитики и компьютерного зрения для правильной выкладки товаров, определения пола и возраста покупателей. Это помогает бороться и с пустыми полками. Количество тех, кто уходит из магазинов без покупок, сократилось на 10%, сообщил «Ведомостям» представитель X5 Retail Group. В сети «Перекресток» искусственнй интеллект, учитывая данные о частоте и сумме покупок, стиле жизни, приемлемом уровне цен, любимых категориях товаров, позволил увеличить эффективность целевого маркетинга на 5% и сократить расходы на коммуникации на 40%. Подготовка целевых предложений ускорилась в 7 раз, рассказывал «Ведомостям» в 2017 г. IT-директор X5 Фабрисио Гранжа.
В анализе данных у интернет-магазинов есть преимущество перед офлайновой розницей. Все действия клиента на сайте можно анализировать: откуда он пришел на сайт, какой продукт искал, как реагировал на электронную почту, как общался со службой поддержки или чат-ботом. Так, интернет-магазин Wildberries использует машинное обучение для рекомендаций товаров в почтовых рассылках, а также для распознавания образов при поиске одежды по фотографии, для выявления спамеров в комментариях, а также в чат-ботах. Ozon.ru собирает информацию обо всех посетителях и использует технологии машинного обучения для поиска закономерностей. Магазин вычисляет вероятность возвращения клиента на сайт при переходе с бесплатного канала продвижения, вероятность покупки в случае посещения сайта и ее стоимость. На основании этих прогнозов Ozon.ru объединяет посетителей в 20 групп в зависимости от прогноза стоимости их покупок за визит и для каждой категории вырабатывает разные стратегии, направленные на возвращение покупателя на сайт и увеличение его чека.
Дата добавления: 2019-01-14; просмотров: 179; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!