Представление о будущем розничной торговли можно получить в небольшом гамбургском офисе. Здесь, Otto, немецкая компания, специализирующаяся на электронной коммерции, использует искусственный интеллект (ИИ) для повышения эффективности своей деятельности. Компания уже применяет данную технологию для принятия решений с масштабом, скоростью и точностью, превосходящими возможности обычных сотрудников.
Обработка гигантских объемов данных и «машинное обучение» использовались в розничной торговле в течение многих лет, в частности, компанией Amazon, гигантом электронной коммерции. Идея состоит в том, чтобы собирать и анализировать информацию, чтобы понимать потребительские вкусы, рекомендовать товары целевой аудитории и персонализировать веб-сайты для клиентов. Работа Otto выделяется тем, что они автоматизируют бизнес-решения, выходящие за рамки управления клиентами. Самое главное – это снизить уровень возврата товаров, что лишает компании прибыли в размере миллионов евро в год.
Обычный анализ данных показал, что клиенты с меньшей вероятностью возвращают товар, доставленный в течение двух дней. При более длительном сроке доставки покупатель может найти товар на другом сайте или в обычном магазине на несколько евро дешевле, и приобрести его там, отказавшись от услуг Otto и возложив на компанию расходы по доставке.
Обычным решением было бы более точное прогнозирование сотрудниками компании ассортимента покупок клиентов, с целью возможности предварительного заказа производства определенных товаров. Otto пошел еще дальше и создал систему, использующую технологию Blue Yonder, стартап, часть которого принадлежит компании. Алгоритм глубокого обучения, который был первоначально разработан для экспериментов по физике частиц в лаборатории CERN в Женеве, делает всю тяжелую работу. Он анализирует около 3 миллиардов транзакций и 200 переменных (например, прошлые продажи, историю поисков на сайте Otto и даже информацию о погоде), чтобы предсказать, что клиенты будут покупать за неделю до того как они сделают заказ.
Система искусственного интеллекта оказалась настолько надежной - она предсказывает с точностью 90% то, что будет продано в течение следующих 30 дней, - что позволяет компании автоматически заказывать производство около 200 000 наименований в месяц без вмешательства человека. Для обычного сотрудника невозможно было бы настолько тщательно изучить разнообразные товары, цвета и размеры, которые заказывает машина.
В целом, ассортимент, который должен быть в наличии, снизился на 20 процентов. Новая система уменьшила возврат более чем 2 миллионов единиц товара в год. Клиенты быстрее получают свои заказы, что улучшает качество услуг, а технология также приносит пользу окружающей среде, потому что меньшее количество посылок отправляется клиенту и возвращается при отказе покупки.
Данное новшество предполагает, что важная роль искусственного интеллекта в ведении бизнеса может заключаться в простом улучшении уже существующих процессов. В Otto никого не уволили в результате применения нового алгоритмического подхода и даже наоборот, были созданы новые рабочие места. Во многих случаях ИИ не влияет на общую численность сотрудников фирмы, но помогает выполнять задачи повышения производительности, в объеме недоступном людям.