ИИ в онлайн-продажах – Часть 1: Как внедрить и не облажаться

В этой статье вы узнаете о преимуществах и рисках внедрения искусственного интеллекта в электронной коммерции, о важности чистых и разнообразных данных, защите персональной информации, соблюдении законодательства, борьбе с мошенничеством и необходимости постоянного мониторинга систем для успешного и безопасного развития бизнеса.

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в сфере электронной коммерции приносит множество преимуществ, которые хорошо сочетаются с быстро меняющейся и ориентированной на клиентов природой этой отрасли. Компании, которые лучше других понимают своих покупателей, могут создать для них уникальный опыт, позволяя предлагать именно то, что нужно клиентам. Такой подход помогает успешно конкурировать на рынке онлайн-торговли.

Однако, кроме новых возможностей для изучения и обслуживания клиентов, использование ИИ подразумевает и определённые обязанности. Основой любой технологии искусственного интеллекта являются данные, поэтому необходимо ответственно относиться к их сбору и использованию. Без правильного контроля за данными системы ИИ могут допускать непреднамеренную предвзятость, выдавать неточные выводы и подрывать доверие клиентов, которое так важно для бизнеса.

По прогнозу международных экономистов, ИИ может значительно увеличить мировой ВВП, например, ожидается рост на 7% уже к 2026 году. Для компаний, желающих развиваться и получать преимущества перед конкурентами, становится практически невозможно игнорировать внедрение искусственного интеллекта.

Для успешного внедрения ИИ в сфере электронной коммерции необходимы стратегическое планирование и внимание к вопросам управления рисками и кибербезопасности. Очень важно заранее разработать стратегии по снижению рисков и интегрировать внедрение новых технологий в общую IT-стратегию и действующие политики безопасности.

Возникает вопрос — какие шаги нужно предпринять и с какими рисками придётся столкнуться в процессе внедрения искусственного интеллекта?

5 простых шагов для внедрения ИИ в ваш интернет-магазин

Внедрение искусственного интеллекта — это не просто возможность обрабатывать больше данных. Главное — превращать эти данные в полезную информацию о клиентах, которую можно использовать для развития бизнеса. Если вы решаете использовать ИИ в своей компании электронной коммерции, необходимо выполнить несколько важных шагов:

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Шаг 1: Четко определите цели ИИ и привяжите их к бизнесу

Исследования в области машинного обучения показали, что постановка конкретных целей, например, улучшение сегментации клиентов, может привести к серьёзным достижениям, напрямую влияющим на рост и доход компании. Например, если главная задача — повысить вовлечённость клиентов, стоит сосредоточиться на использовании ИИ в инструментах управления взаимоотношениями с клиентами. Если приоритетнее оптимизировать управление запасами, искусственный интеллект поможет прогнозировать спрос, управлять уровнями складских остатков и снижать издержки на хранение товаров.

Недавнее исследование, проведённое Массачусетским технологическим институтом, показало, что целенаправленное применение искусственного интеллекта, например, для сегментации клиентов, позволяет повысить уровень удовлетворённости клиентов до 10%. Это напрямую отражается на росте доходов.

Согласно аналитике за 2024 год, наличие чётких целей при внедрении искусственного интеллекта увеличивает вероятность положительного влияния на рост выручки в 1,7 раза.

Определение ясных целей создаёт основу для эффективного использования искусственного интеллекта с целью роста бизнеса и повышения удовлетворённости клиентов. Соотнося инициативы по внедрению ИИ с общей стратегией компании, появляется возможность оценивать их влияние на доход и вовлеченность клиентов.

Шаг 2: Оцените качество и доступность данных

Один из самых важных и часто недооценённых вопросов при внедрении искусственного интеллекта связан с данными, на которых строится работа системы. Многочисленные примеры показывают, что самый частый повод для неудач проектов, связанных с искусственным интеллектом и аналитикой, именно в неправильной работе с данными.

Если данные используются без должного контроля или не проходят тщательную проверку, результатом могут стать предвзятость и ошибки в работе искусственного интеллекта. Например, если данные неверные, неполные или плохо подобранные, решения искусственного интеллекта также будут искажены и неточны.

Это способно привести к множеству негативных последствий — от закрепления стереотипов до вывода неправильных инсайтов о клиентах. Важно понимать, что проблема заключается не только в качестве информации, но и в этичности подхода к данным. Собираемая информация должна быть не только точной, но и разнообразной, чтобы искусственный интеллект был справедливым и непредвзятым.

Очень важно провести оценку готовности ваших данных и их качества, чтобы понять, подходят ли они для работы искусственного интеллекта. Для успешного внедрения системы необходимо, чтобы данные были чистыми, последовательными и полными, а источники информации были объединены и легко доступны. Кроме того, данные должны быть корректно размечены, чтобы искусственный интеллект мог их обрабатывать и правильно интерпретировать.

Соблюдение целостности данных и устранение так называемых "информационных островков" (отдельных хранилищ данных, не связанных между собой) могут ускорить получение новых знаний с помощью искусственного интеллекта. Но плохое качество данных наоборот приведёт к ошибочным выводам и решениям, что создаст дополнительные риски для компании.

Грамотно организованные, точные и разнообразные данные улучшают качество не только выводов, основанных на работе искусственного интеллекта, но и всех принимаемых решений в бизнесе. Именно поэтому успех проектов по внедрению искусственного интеллекта напрямую зависит от того, насколько качественно подготовлены исходные данные и как организован их контроль.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Шаг 3: Какие инструменты ИИ подойдут? Ориентируйтесь на безопасность и эффективность

Рост популярности искусственного интеллекта привёл к появлению огромного количества различных инструментов, что заметно усложнило выбор подходящего решения. Согласно недавнему исследованию, почти половина компаний (47%) считает, что подобрать подходящий инструмент — это серьёзная задача.

Один из примеров успешного внедрения — крупный модный бренд, который использует ИИ в своём центре клиентского обслуживания для создания продуманных ответов консультантов. В результате было отмечено увеличение количества успешных продаж на 30%. Это показывает, что правильный выбор инструмента приносит ощутимые преимущества для бизнеса.

При выборе инструмента искусственного интеллекта очень важно, чтобы он соответствовал целям компании и был подходящим для работы с имеющимися данными. Если точно понимать, с какими данными предстоит работать, можно лучше распознать возможные источники предвзятости и настроить инструмент так, чтобы он учитывал всё разнообразие информации и не усиливал уже существующие ошибки или искажения. Такой подход снижает риск появления новых проблем и помогает добиваться лучших результатов.

Шаг 4: Встраивайте искусственный интеллект в вашу IT-инфраструктуру

Недавний отчёт показал, что компании, которые уделяют внимание интеграции искусственного интеллекта с уже существующими технологическими решениями, добиваются увеличения эффективности своей работы на 35%. Искусственный интеллект может не только расширить возможности компании, но и значительно улучшить использование уже имеющихся систем.

Вместе с тем, процесс интеграции новых технологий необходимо тщательно контролировать, чтобы поддерживать высокий уровень безопасности и не создавать новые уязвимости в инфраструктуре компании. Каждое внедрение новых инструментов увеличивает площадь потенциальной атаки, и искусственный интеллект не является исключением.

В 2024 году специалисты по кибербезопасности обратили внимание компаний на растущую опасность так называемых атак "Prompt Injection". Это сложные кибератаки, которые способны изменять работу алгоритмов искусственного интеллекта, что может привести к утечкам данных или неправильным решениям со стороны системы.

Внедрение искусственного интеллекта действительно способно добавить новые возможности для бизнеса, но требует постоянного контроля и мониторинга для обеспечения безопасности и предотвращения возможных уязвимостей внутри всей информационной инфраструктуры компании.

Шаг 5: Отслеживайте эффективность ИИ и корректируйте работу

Бизнес-стратегии постоянно меняются, и системы искусственного интеллекта должны развиваться вместе с ними, чтобы оставаться эффективными. Постоянный мониторинг работы ИИ помогает своевременно выявлять уязвимости по мере развития технологий и поддерживать оптимальную производительность моделей.

Эксперты отмечают, что благодаря наблюдению в реальном времени компании могут понять ход работы своих моделей искусственного интеллекта и машинного обучения. Такой подход обеспечивает прозрачность — инженеры и специалисты видят, как работает система, могут анализировать её поведение и принимать грамотные решения.

Мониторинг работы искусственного интеллекта важен не только для контроля эффективности, но и для защиты данных. На этом этапе важно отслеживать, не попала ли в модель какая-либо персональная информация, что может повлиять на сохранение целостности, беспристрастности и соответствие требованиям законодательства. Эффективный мониторинг помогает защитить данные, соблюдать нормы по работе с персональной информацией и предотвращать ошибки и предвзятости.

Правильное использование искусственного интеллекта должно способствовать развитию бизнеса, повышать его эффективность, а также обеспечивать безопасность компании и защиту от угроз. Комплексный подход и соблюдение ключевых этапов помогут полностью раскрыть преимущества внедрения искусственного интеллекта.

Однако самым важным этапом является обеспечение правильного контроля за данными. Без процессов очистки, проверки и стандартизации информации, а также без правил по этичному получению данных, возрастает риск создания некорректной модели искусственного интеллекта.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Опасности и подводные камни при внедрении ИИ

Хотя искусственный интеллект приносит значительные преимущества, с ним также связаны определённые риски, которые необходимо учитывать и снижать. Например, результаты опроса показывают, что 43% специалистов уже использовали такие инструменты, как ChatGPT, и почти 70% делали это без ведома руководства. Это означает, что компании могут подвергаться дополнительным рискам и нарушениям требований по безопасности данных, даже не подозревая об этом.

Согласно исследованиям, только 6% организаций имеют отдельную команду, которая занимается оценкой рисков, связанных с внедрением искусственного интеллекта, и разрабатывает меры по их снижению. Важно отметить, что риски при использовании искусственного интеллекта выходят за рамки повседневных задач и включают этические проблемы, такие как предвзятость, возникающая из-за данных, на которых обучается система.

Какие же риски существуют при внедрении искусственного интеллекта в электронной коммерции?

Риски при принятии решений на основе данных

Компании принимают решения, исходя из анализа данных, а при использовании искусственного интеллекта их качество и правильность напрямую зависят от того, насколько достоверны и полны эти данные.

Если данные оказываются неверными, предвзятыми или изменёнными на каком-либо этапе, это приводит к ошибкам в принятии решений, например, могут быть предложены некачественные товары. Это может обернуться серьёзными последствиями: потерей дохода, утечкой данных или штрафами за нарушение законодательства о защите информации.

Недостоверные данные могут попасть в систему разными способами, в том числе из-за так называемого "дрейфа данных" или вредоносных действий ("отравления данных"). Дрейф данных — это изменение входных данных со временем, из-за чего модель начинает хуже работать. Отравление данных — это злонамеренная атака, при которой злоумышленники специально вносят искажения или подложные данные в обучающую выборку.

Оба этих риска опасны, но по разным причинам. Дрейф данных приводит к снижению точности и надёжности выводов, а отравление данных — это прямая угроза безопасности и свидетельство уязвимости, которую необходимо срочно устранить. Итог в обоих случаях один — повышается вероятность появления предвзятости в модели искусственного интеллекта, что может привести к неудачным или неправильным решениям, убыткам и потере соответствия законодательным требованиям.

На одном из недавних международных саммитов по кибербезопасности было отмечено, что искусственный интеллект требует новых методов управления доверием, рисками и безопасностью, так как традиционные подходы не всегда подходят для современных систем. Такой подход позволяет значительно сократить количество ошибочных или неправомерных данных.

Компании должны признать наличие рисков, связанных с принятием решений на основе данных, и удостовериться, что используемая информация точна и качественна. Строя эффективный контроль над данными, обеспечивая их целостность и внедряя процедуры проверки, можно защитить бизнес от финансовых потерь и штрафов за несоблюдение норм безопасности данных.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

Риски маркетинга на основе искусственного интеллекта и вопросы соответствия требованиям

По мнению экспертов, одной из самых больших проблем при внедрении искусственного интеллекта является необходимость учитывать моральные и этические вопросы, особенно при принятии решений, имеющих серьёзные последствия. Искусственный интеллект может усугублять или повторять предвзятость, присутствующую в исходных данных для обучения моделей. Например, рекламные алгоритмы могут показывать определённые товары или услуги только отдельным группам людей, что может привести к дискриминации. Чтобы обезопасить компанию от подобных ситуаций и сохранить репутацию, важно разрабатывать механизмы проверки предвзятости и справедливости в тесном сотрудничестве с юридическими и комплаенс-специалистами.

Поскольку искусственный интеллект обрабатывает огромные объёмы данных, всегда сохраняется риск непреднамеренного нарушения законов о защите информации, таких как GDPR или CCPA, если не осуществлять постоянное наблюдение за системой. Однако внедрение инструментов отслеживания соблюдения требований помогает снизить вероятность подобных нарушений.

Мы рекомендуем использовать разнообразные и репрезентативные данные для обучения моделей, чтобы уменьшить риск возникновения предвзятости. Это означает, что желательно собирать информацию из различных источников и учитывать широкий спектр демографических параметров, чтобы не усиливать стереотипы.

Использование искусственного интеллекта в маркетинге связано с особыми рисками для соответствия законодательству. Поэтому крайне важно проектировать такие системы с жёсткими мерами контроля информации и с учётом существующих правовых рамок, чтобы избежать репутационных потерь и нарушений законодательства.

Риски для конфиденциальности и безопасности данных при персонализации

Эффективная персонализация на основе ИИ требует сбора и обработки большого количества информации о клиентах, проводя анализ персональных данных с целью улучшения пользовательского опыта. Это ведёт к появлению существенных рисков, связанных с конфиденциальностью и безопасностью информации. Нарушения в обращении с данными или их несанкционированное использование могут привести к утечке информации и серьёзным последствиям для бизнеса.

Аналитика за 2024 год показывает, что средние убытки компаний из-за инцидентов, связанных с утечками данных, составляют около 4,5 миллионов долларов, и это только прямые расходы на устранение последствий. Если учитывать возможные штрафы по законам о защите информации (например, до 4% от мирового годового оборота по требованиям GDPR), а также потери репутации, цена подобных происшествий становится ещё выше.

Современное законодательство о защите данных устанавливает строгие правила для компаний, работающих с личной информацией, поэтому крайне важно разрабатывать системы искусственного интеллекта с учётом этих требований.

Персонализация действительно может сделать взаимодействие с клиентами более эффективным, но также увеличивает риски для соответствия требованиям законодательства. Каждая компания должна быть уверена, что получает согласие клиентов на сбор и хранение их данных и обрабатывает их строго в соответствии с принятыми правовыми нормами.

Обнаружение мошенничества и риск ложных срабатываний

По данным аналитиков, в 2024 году общие потери компаний из-за мошенничества в электронной коммерции превысят 48 миллиардов долларов. Это подчёркивает важность использования и поддержания эффективных систем обнаружения мошенничества.

Системы на основе искусственного интеллекта действительно хорошо справляются с идентификацией подозрительных операций, однако всегда существует риск ложных срабатываний. Это значит, что иногда честные транзакции ошибочно помечаются как мошеннические. Такие ошибки могут негативно сказаться на удовлетворённости клиентов и привести к потере дохода.

Очень важно настроить системы так, чтобы балансировать между эффективным выявлением угроз и минимизацией ложных срабатываний. Такой подход помогает сохранять доверие клиентов и качественно обслуживать их, а также обращает внимание на необходимость защищённости автоматизированных сервисов, с которыми взаимодействуют пользователи.

Уязвимости публичных и автоматизированных систем

Внедрение искусственного интеллекта расширяет возможности бизнеса, но вместе с этим увеличивает число потенциальных уязвимостей. Когда компания внедряет новые цифровые решения, злоумышленники могут воспользоваться слабыми сторонами алгоритмов или инфраструктуры для атак и получения несанкционированного доступа.

Далеко не все бизнесы успевают должным образом проверить все риски безопасности при внедрении современных технологий, что может привести к уязвимостям как в самих системах искусственного интеллекта, так и в их интеграции с уже существующими платформами.

Сочетание быстрого внедрения цифровых решений, сложных регуляторных требований, геополитических изменений и экономической неопределённости требует от компаний особого внимания к вопросам кибербезопасности.

Рекомендуется регулярно проводить проверки всех систем искусственного интеллекта и общей IT-инфраструктуры на наличие уязвимостей, использовать многоуровневую защиту и заранее планировать меры реагирования на потенциальные угрозы. Такой подход поможет снизить риски и защитить бизнес от современных киберугроз.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.

Заключение

Успешная интеграция искусственного интеллекта в электронную коммерцию требует внимательного баланса между его возможностями и сопутствующими рисками.

Для эффективного внедрения искусственного интеллекта важно, чтобы цели его использования соответствовали общим целям бизнеса, чтобы был обеспечен строгий контроль над данными и действовала чёткая политика управления данными. Этот процесс должен быть гибким и постоянно меняться с развитием рынка и появлением новых данных.

С ростом распространённости искусственного интеллекта, необходимо уделять особое внимание вопросам защиты персональных данных и кибербезопасности. Ключевыми факторами здесь становятся организация работы с данными, регулярный мониторинг работы систем и этичный подход к разработке и использованию технологий. Поддерживая этот баланс, можно не только использовать весь потенциал искусственного интеллекта для развития бизнеса, но и соблюдать требования законодательства и сохранять доверие клиентов.

Выполнение этих шагов позволит заложить прочную основу для успешного и безопасного внедрения искусственного интеллекта в компании.