Беларусы навучылі ШІ знаходзіць "нябачныя" грошы ў кампаніях

Вынік здзівіў усіх.

Група беларускіх распрацоўнікаў навучыла штучны інтэлект вызначаць рэзервы даходнасці кампаній або, прасцей кажучы, - новыя спосабы эканоміі. На першым этапе ў групу даследаванняў патрапілі аўтамабільныя перавозкі і лагістыка дастаўкі тавараў у крамы і e-commerce. Пра тое, якія вынікі атрымалі распрацоўнікі і колькі грошай зараз эканомяць кампаніі - у матэрыяле myfin.by.

Гэта можа «стаць адкрыццём» для прадпрыемстваў

Цікавыя інструменты, з дапамогай якіх праведзены даследаванні.

Беларускім IT-спецыялістам удалося назапасіць вялікія звесткі (Big Data) аб паводзінах на дарозе блізу 100 000 абязлічаных кіроўцаў на працягу 20 гадоў. Аналіз гэтых звестак сучаснымі сродкамі дазволіў вылучыць найлепшыя практыкі, каб кожнае прадпрыемства магло параўнаць з імі працу свайго транспартнага падраздзялення.

З дапамогай OptiDriving (сэрвіс аналізу на базе Big Data і ШІ) з'явілася магчымасць убачыць кожнага кіроўцу ў агульным рэйтынгу фінансавай эфектыўнасці кіроўцаў яго галіны. Прасцей кажучы: колькі людзей на рынку працы могуць праехаць гэты маршрут з меншымі затратамі паліва і рэсурсу аўтамабіля (за той жа час у такіх жа ўмовах на гэтым аўтамабілі)?

Вынік здзівіў усіх. Нават у добра «абкатанай» галіне аўтаперавозак блізу 10%-15% выдаткаў аб'ектыўна залішнія і лёгка вымаюцца. А ў транспартнай лагістыцы дастаўкі B2B і B2C рэзерв даходнасці складае 30% -50%.

Акрамя відавочнай эканоміі сродкаў, прылада будзе таксама карысны і HR-службам: якая верагоднасць знайсці на рынку кіроўцу лепшага? Каго перавабліваць ад канкурэнтаў і колькі эканамічна апраўдана яму плаціць?

Цяпер можна разглядаць кожнага кандыдата не як “чорную скрыню”, а літаральна “прасвечваць” яго на ўваходзе ў кампанію, і фармаваць фінансава-эфектыўны калектыў.

У выніку гістарычна складзены ў кампаніі ўзровень выдаткаў можа змяншацца без націску з боку кіраўнікоў.

Кіраўнікі змогуць абапірацца на лічбаваны досвед

Высветлілася таксама, што назапашаная вялікая база звестак руху транспарту па дарогах глыбінёй 20 гадоў можа прадказваць трафік на маршрутах на ўсе дні. І дазваляе Штучнаму інтэлекту LOGIMUS фармаваць для кожнага кіроўцы фінансава-аптымальнае заданне. Прычым заданне максімальна напружанае, але пры гэтым гарантавана выканальнае з улікам трафіку, чэргаў на разгрузку і інш.

Гэта дапамагае пазбегнуць незадаволенасці людзей: аптымальна балансаваць паміж прыбытковасцю і напружанасцю працы супрацоўнікаў.

Такім чынам, апрацаваная беларусамі вялікія колькасць звестак абяцае даць магчымасць кіраўніку прымаць пастановы, абапіраючыся на алічбаваны досвед паспяховых практык у такіх сітуацыях тысяч іншых прадпрыемстваў. Штучны інтэлект LOGIMUS стаў здольны аналізаваць розныя стратэгіі дастаўкі, і прапаноўваць кампраміс паміж кліентаарыентаванасцю і прыбытковасцю.

Распрацоўнікі падкрэсліваюць, што канчатковую пастанову ўсё адно прымае чалавек. Але фінансавая абгрунтаванасць і празрыстасць яго пастаноў значна ўзрастае. Як і прыбытковасць бізнэсу.