Possibilities of business process optimization in IT and marketing organizations based on an artificial neural network

Введение.

В условиях высокой конкуренции каждый предприниматель и собственник бизнеса должен понимать принципы использования новейших цифровых инструментов на основе искусственных нейросетей, так как именно использование данной инновации способно обеспечить повышение эффективности и получение дополнительных конкурентных преимуществ. При этом современные достижения в этой сфере позволяют использовать искусственную нейросеть во все больших сферах хозяйственной деятельности [6].

Цель статьи – исследование теоретических и практических аспектов оптимизации бизнес-процессов в современной организации на основе использования искусственной нейросети.

Задачи:

- изучение теоретических аспектов применения искусственной нейросети в деятельности организаций;

- систематизация исследований по данному вопросу с целью формирования объективной базы.

Методология исследования: изучение современной литературы, наблюдение, сравнение, обобщение, систематизацию, структурно-динамический статистический анализ использования нейросети в практике современных организаций.

Научная новизна представленного исследования заключается в разработке методики оценки сокращения времени на выявление «узких» мест в системе бизнес-процессов ИТ-организации и оптимизацию бизнес-процессов ИТ-организации, а также на эффективный и быстрый поиск нужного решения использования искусственной нейросети. Авторы исследования предполагают, что данная методика даст возможность более эффективно для метрики «затраченное время на поиск и оптимизацию бизнес-процессов» оценивать траекторию моделирования бизнес-процессов организации ИТ-сферы с использованием искусственной нейросети, что снизит в целом себестоимость услуг ИТ-организации, срок окупаемости инвестиций в оптимизацию бизнес-процессов и увеличит рентабельность. Для таких целей необходимо использовать гибридный подход для работы с искусственными нейросетями. В ходе проведения настоящего исследования были использованы методы описания, обобщения и синтеза.

Основная часть.

В современных условиях на эффективность деятельности организации важную роль играет не только автоматизация и роботизация, но и полная компьютеризация и использование различных видов методов и ИТ-технологий [11], таких как математическое и ограниченное программирование, интеллектуальный анализ данных и искусственный интеллект, которые делают возможным эффективное управление отраслью и оптимизацию производственных процессов. Необходимо учитывать различные неопределенные бизнес- и рыночные факторы, такие как колебания значений мировых экономических показателей, изменения рыночной среды, колебания значений доходов и затрат и т. д [3].

Повышение эффективности бизнес-процессов как таковую следует рассматривать, как главную силу, которая движет развитие хозяйствующего субъекта, вынуждая руководящие лица вести постоянную работу, направленную на повышение качественного уровня продукции и услуг. При этом в последнее время основным фактором, обеспечивающим конкурентные позиции, стали инновации на основе цифровых технологий [13]. Одной из наиболее распространенных являются искусственные нейросети, которые обеспечивают эффективное использование большого массива данных и способствуют интенсификации всех бизнес-процессов на предприятии [9]. Учет этих факторов требует разработки новых методов и систем для поддержки принятия решений и оптимизации бизнес-процессов. Предприятие должно рассматриваться как единое целое, принимая во внимание взаимосвязь между его технологическими и бизнес-слоями. Изменение, вызванное распространением цифровизации, позволяет современным системам идентифицировать и группировать различные производственные ресурсы, определять типы индивидуальных взаимосвязей между продуктами и ресурсами и управлять набором этих взаимосвязей.

Одним из известных средств цифровизации является искусственная нейронная сеть – это программа или модель машинного обучения, которая принимает решения аналогично человеческому мозгу, используя процессы, имитирующие совместную работу биологических нейронов для выявления явлений, взвешивания вариантов и получения выводов [7].

Искусственные нейронные сети (иногда называемые просто нейронными сетями или коннекционистскими моделями) предоставляют средства для решения сложных шаблонно-ориентированных задач как категоризации, так и временных рядов (анализа тенденций) [10]. Непараметрическая природа нейронных сетей позволяет разрабатывать модели без каких-либо предварительных знаний о распределении совокупности данных или возможных эффектах взаимодействия между переменными, как того требуют широко используемые параметрические статистические методы [5].

Задачи, решаемые с помощью искусственной нейросети перечислены на рисунке 1.

Рисунок 1 – Наиболее распространенные задачи, решаемые с помощью нейросети [18, с.383]

По мере роста научной изученности искусственной нейросети ее применение стало приобретать все более практический характер. На ее основе стали разрабатываться программные инструменты, имеющие прикладное значение в деятельности современных организаций и преследующие достижение вполне конкретных целей [2]. Конечно, в первое время применение таких программных средств получило в IТ-сфере, однако впоследствии все больше компаний из других отраслей экономики стали применять данную концепцию для решения проблем или повышения эффективности ряда бизнес-процессов.

Изначально применение искусственной нейросети было ориентировано на сбор, систематизацию и анализ информации. При этом по мере увеличения информационной нагрузки во всех сферах хозяйственной деятельности, применение функций искусственной нейросети стало набирать все большую популярность [14]. Сферы применения искусственной нейросети в деятельности организации перечислены на рисунке 2.

Рисунок 2 – Сферы применения искусственной нейросети, имеющей влияние на оптимизацию бизнес-процессов [12, с.211-212]

Являясь мощным техническим инструментом, нейросетевые технологии помогают принимать важные и неочевидные решения в условиях неопределенности, нехватки времени и ограниченных информационных ресурсов [1].

При внедрении технологий искусственной нейросети в бизнес-процессы организации можно добиться следующей оптимизации (см. рис. 3).

Рисунок 3 – Проявления положительного влияния использования нейросети на бизнес-процессы [4; 7]

Для оценки использования нейросети в практической деятельности современных организаций обратимся к статистическим данным. Американская компания, разработчик программного обеспечения для маркетинга, продаж и обслуживания клиентов, «HubSpot» в 2024 г. опросила 1350 маркетологов, специалистов по продажам и службы поддержки, SEO-специалистов из разных стран мира. Данные, характеризующие сферы применения искусственной нейросети, представлены на рисунке 4.

Рисунок 4 – Данные, характеризующие сферы применения искусственной нейросети [19]

Согласно опросу, возможности искусственной нейросети в настоящее время преимущественно используют для создания нового контента – 48%. Это свидетельствует о том, что современные модели нейросети уже не просто собирают, систематизируют и анализируют информацию, но и способны более эффективно чем человек создавать что-то новое [16].

Согласно исследованиям «HubSpot», при создании контента с помощью нейросети маркетологи экономят до 3 часов работы на каждом материале. 20% используют технологии при создании текстов, 20% ― изображений, 18% составляют план материала.

Более половины (53%) опрошенных специалистов перед публикацией вносят только незначительные правки в сгенерированный текст, 39% в значительной степени редактируют контент, 5% полностью меняют текст, 4% вообще не вносят изменений.

Абсолютное большинство (83%) опрошенных ответили, что используемая нейросеть помогает им создавать значительно больше контента, чем они смогли сделать без него. Еще применение данной технологии упрощает процесс локализации и персонализации создаваемого контента.

21% специалистов генерируют выдержки из текстов, что полезно при повторном использовании материалов на других площадках. 37% опрошенных используют нейросети для анализа контента и поиска инсайтов.

Согласно исследованию компании «Sprout Social», 71% респондентов внедряют искусственный интеллект в рабочие процессы, и 82% из них отмечают положительное влияние технологий [19].

Исходя из данных исследования «The State of AI in Marketing», 68% директоров по маркетингу считают, если полностью внедрить в работу искусственный интеллект и автоматизацию, бизнес покажет беспрецедентный рост. 62% респондентов уже инвестируют в искусственную нейросеть. 71% из них отмечают увеличение ROI, 72% ― повышение продуктивности компании.

Результаты применения нейросети в практической деятельности, согласно опросу «The State of AI in Marketing», представлены на рисунке 5.

Рисунок 5 – Результаты применения нейросети в практической деятельности, согласно опросу «The State of AI in Marketing» [19]

Итак, 90% опрошенных заявили, что использование нейросети и позволяет им меньше времени тратить на решение рутинных задач. 80% ответили, что нейросеть позволяет им больше времени уделять творческому процессу, а 79% отметили возможность сконцентрироваться на креативных обязанностях.

Применение нейросетей в среднем позволяет сотрудникам экономить до двух с половиной часов рабочего времени в день [17].

Исходя из представленного материала можно сделать вывод, что использование искусственных нейросетей обладает ярко выраженным свойством влиять на эффективность бизнес-процессов. При этом объективные статистические данные по этому вопросу есть преимущественно только в маркетинговой сфере, что обусловлено возможностью маркетологов непосредственно самим проводить подобные исследования и отслеживать результат. Однако без всякого сомнения, и в большинстве других сфер деятельности использование искусственной нейросети позволит повысить эффективность бизнес-процессов за счет тех возможностей, которые сегодня предоставляют вычислительные возможности и разработанные платформы искусственного интеллекта.

Заключение.

Таким образом, искусственные нейросети являются новейшей технологией, которая по аналогии с естественными нейросетями анализирует информацию на основе алгоритмов [15]. Использование нейросети в современных условиях является важным фактором повышения эффективности типовых бизнес-процессов. За счет внедрения инструментов на основе нейросети собственники бизнеса могут добиться сокращения затрат, оптимизации затрат времени, повышения скорости принятия решений и повышения эффективности учета, анализа и контроля. Помимо этого, согласно проведенным опросам, современные нейросети все больше используются для создания нового контента и разработки новых идей. Развитие вычислительных мощностей и специализированных платформ искусственного интеллекта открывает новые горизонты для применения данной технологии в деятельности хозяйствующих субъектов [8]. Без всякого сомнения исследования по данному вопросу будут продолжаться и использование искусственной нейросети будет находить все большее применение в нашей повседневной жизни.