Ставка на углубленный анализ клиентуры

Как и все крупные банки, U.S. Bank собрал обширный объем данных по клиентам, но сведения, представляющие практическую ценность, из этой информации извлекать не удавалось. Последние несколько месяцев в ИТ-службе прикладывают все силы к тому, чтобы изменить ситуацию. Внедрена платформа машинного обучения Einstein компании Salesforce.com, чтобы сделать сервисы доступными для юридических и физических лиц.

Скажем, если клиент заходил на сайт банка в поисках информации об ипотечном кредитовании, то, когда он в следующий раз зайдет в один из филиалов, сотрудник банка сможет обратиться к нему с заманчивым предложением. Технология помогает обнаруживать закономерности, не всегда заметные людям. Например, Einstein может порекомендовать, чтобы сотрудник позвонил потенциальному клиенту в четверг с 10 утра до полудня, поскольку в это время он с большей вероятностью поднимет трубку.

Совет: запаситесь терпением и приступите к освоению машинного обучения и искусственного интеллекта – начните с изучения и тестирования. Будьте готовы расширить масштаб систем, доказавших свою работоспособность. Всегда ориентируйтесь на клиента, задаваясь вопросом, какую пользу ему принесет то или иное новшество.

Машинное обучение избавляет от рутины

В компании Mastercard заявляют, что машинное обучение «сегодня лежит в основе всей ее деятельности». В компании эти технологии используют для автоматизации «рутинного труда, чтобы освободить людей для выполнения продуктивной работы, приносящей реальную пользу».

В компании также применяют средства машинного обучения для оптимизации изменения ассортимента продуктов и услуг. Например, система такого рода помогает определить, какие изменения будут наименее рискованными, а какие нуждаются в дополнительном анализе. Кроме того, технологии машинного обучения применяются в системе безопасности, предупреждающей о попытках взлома; как только обнаружено подозрительное поведение, срабатывают «предохранители», защищающие сеть. Обнаруживать мошеннические действия помогает самообучаемый механизм ранжирования транзакций, который, отслеживая каждую операцию, обновляет данные и указывает, насколько велика вероятность проблем.

Совет: хотя сегодня уже доступен широкий выбор средств, основанных на новых технологиях, ИТ-директорам не стоит рассчитывать на то, что эти средства волшебным образом решат все проблемы их бизнеса.

Фактор развития продуктов и бизнеса

В Adobe Systems идет перестройка ИТ-департамента согласно новой операционной модели, основанной на данных. Для получения знаний, помогающих оптимизировать управление ИТ-отделом и бизнесом в целом, используется аналитика Hadoop. Ведутся эксперименты со средствами машинного обучения, используемыми при анализе заявок в службу поддержки для выявления тенденций системных сбоев: система, заметив события, указывающие на вероятность отказа, оповещает об этом, и тогда можно заранее принять меры, чтобы предотвратить аварию или ослабить последствия.

Выявление закономерностей, приводящих к отказам ИТ-сервисов, позволит Adobe проводить «самолечение», чтобы перенести на автоматику часть обязанностей, сейчас выполняемых ИТ-персоналом. Изучаются технологии чат-ботов, которым предполагается поручить прием заявок от сотрудников на техническую поддержку. Внедряют ИИ и в подразделении Adobe по работе с коммерческими клиентами. Уже год развивается Sensei, система ИИ для управления документооборотом, мониторинга и анализа производительности веб- и мобильных приложений компании.

Совет: использование машинного обучения для идентификации закономерностей – ключ к реализации возможностей «самолечения». Зная, как именно можно исправить проблему, вы можете поручить это сделать автоматике, избавив от такой необходимости людей.

− Clint Boulton. 3 machine learning success stories: An inside look. CIO. SEP 19, 2017

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF