Российские сети быстрого питания, ретейлеры и маркетплейсы активно внедряют машинное обучение, Искусственный интеллект и роботов. Эффект от их применения исчисляется уже миллиардами рублей.
Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения окончательно перестали быть экзотикой для бизнеса. "ДП" собрал несколько наиболее характерных примеров их применения в сфере торговли и общественного питания.
Собеседование под запись
В конце июня 2024 года "Додо Пицца" внедрила искусственный интеллект в процесс подбора кадров.
С помощью системы аудио– и видеоаналитики SteadyControl за месяц было оцифровано 135 собеседований (15 проведённых в пиццериях и более 120 телефонных интервью), в ходе которых было собрано более 2 тыс. оценок. Аналитики отмечают, что несоблюдение стандартов собеседования или их некачественное проведение приводят к потере до 30% потенциальных сотрудников.
Благодаря новой технологии стало известно, что только половина кандидатов слышит подробный рассказ о корпоративной культуре и бонусах, а вопросы о мотивации получают менее 50% соискателей.
Интервью с кандидатами фиксируются на камеры и микрофоны в пиццериях, а также обеспечена интеграция с телефонией в офисах рекрутеров.
Оцифровка процесса подбора персонала нужна из–за серьёзного кадрового дефицита в сфере общественного питания. В сети пиццерий уверены, что благодаря этой технологии удастся улучшить конверсию на каждом этапе взаимодействия с кандидатами — от интервью до завершения стажировки.
Это позволит компании снизить расходы на наём и уменьшить текучку кадров. Сейчас проект охватывает оцифровку очных собеседований для трёх должностей: менеджер, кассир и курьер.
"Стоимость внедрения ИИ складывается из двух частей: оборудование на точку (микрофоны, аудиобейджи, медиахаб) и ежемесячная абонентская плата. Последняя рассчитывается исходя из индустрии, ежедневной выборки данных, количества сотрудников в смену, сложности и количества бизнес–процессов, которые будет анализировать система, а также степени вовлечённости отдела развития партнёров SteadyControl. Минимальная стоимость ежемесячной подписки начинается с 21 тыс. рублей за одну локацию", — рассказали "ДП" в компании.
Миллиардная выгода
В X5 Group рассказали, что эффект от применения технологий на базе ИИ для компании в 2024 году может составить несколько миллиардов рублей. При этом подтверждённый эффект по итогам 2023 года уже составил 5 млрд рублей.
Прогнозирование спроса на основе ИИ позволяет минимизировать дельту между количеством купленной и проданной продукции, анализ проводится без участия человека, что исключает ошибки и персональное влияние.
"В основе ИИ Х5 — умные алгоритмы на основе машинного обучения. Они уже оптимизируют ряд процессов: ценообразование, промоакции, управление ассортиментом, поиск новых локаций для открытия торговых точек. ИИ помогает компании стать цифровой. Например, во время перепланировки магазина с помощью компьютерного зрения можно просчитать максимально оптимальную дистанцию между стендами в зависимости от формата магазина и вида продуктов на полках. Алгоритмы используются для минимизации очередей, контроля свежести продуктов или заполненности полок, а также для определения объекта на весах", — рассказали в пресс–службе компании.
За счёт использования новой системы планирования товарных запасов с помощью ИИ Х5 удалось сократить количество списанных продуктов на 2%, повысить выручку на 1%.
Также в компании создали платформу X5 Gen AI для применения генеративных нейросетей в повседневных процессах. Эти разработки уже применяются в реальных кейсах — работе с обратной связью, анализе данных, генерации должностных инструкций.
Встречают по обложке
В Ozon активно применяют машинное обучение (ML). С его помощью компания улучшает модерацию, поиск и рекомендации для пользователей, а также разрабатывает новые полезные сервисы для продавцов.
Автоматическая модерация на основе ML проверяет карточку товара от продавца на соответствие правилам и сама принимает решение, допустить ли товар на площадку. Процесс занимает 3 минуты вместо 30 при ручной модерации. Сейчас ML обрабатывает около 70% карточек товаров.
"С помощью ML, технологий data science и исторических данных о поведении покупателей на маркетплейсе мы сделали рекомендации полезными и персонализированными. Наши алгоритмы анализируют, какие товары просматривают, какие покупают, и делают из этого вывод, какой товар лучше подойдёт под пользовательский запрос. Благодаря усилению персонализации мы увеличиваем долю оборота, которая приходится на нашу рекомендательную систему. За последний год она выросла почти на 60%, до 11% от всего оборота", — поделились в Ozon.
Для продавцов на площадке доступны прогнозирование спроса на товары, генерация видеообложек для карточек товаров или фото одежды на модели в некоторых подкатегориях женской одежды.
Роботы на складе
В "Яндекс.Маркете" тоже говорят о том, что использование ИИ даёт возможность в несколько кликов создавать контент для маркетплейсов. Продавцы "Маркета" получили возможность бесплатно создавать названия и описания товаров с помощью YandexGPT в 2023 году. К маю 2024 года возможностью воспользовались хотя бы раз уже почти 50 тыс. партнёров, 37,5 млн карточек товаров дополнились характеристиками с помощью YandexGPT.
В декабре 2023–го диффузная нейросеть YandexArt научилась генерировать для продавцов маркетплейса реалистичные изображения, которые как можно лучше показывают товар в подходящем окружении. Например, если это кофемашина, нейросеть добавит её в интерьер кухни, а если игрушка — в обстановку детской комнаты. На витрине маркетплейса сейчас уже более 17 тыс. предложений с изображениями, сгенерированными YandexArt.
Также в приложении и на сайте покупатели могут увидеть рекомендации товаров, которые генерирует ИИ на основе их предпочтений. Сейчас 45% заказов в категории "Одежда, обувь и аксессуары" на "Маркете" совершается из рекомендаций.
Помимо этого, "Маркет" использует ИИ в своих разработках складских роботов. Например, у маркетплейса есть "Роборука", которую планируют использовать для разгрузки партий товаров и для сортировки перед отправкой покупателю. В "Роборуку" встроена нейросеть "Яндекса", с помощью которой робот учится сравнивать любые предметы между собой, обобщать информацию о них и применять эти знания в разных обстоятельствах.
"Внедрение таких роботов на складах помогает ускорять складские процессы, повышать качество их выполнения, а также избавляет сотрудников от монотонной работы", — заметили представители маркетплейса.
