Фрод-мониторинг. Банки и платёжные системы используют ML, чтобы выявлять подозрительные транзакции и блокировать мошеннические действия до того, как они нанесут ущерб.
Польза для монетизации
Лучшая конверсия: рекомендательные блоки в интернет-магазине или приложении «на лету» подстраиваются под каждого человека, вовремя предлагая интересующий товар/контент.
Оптимизация запасов: точные прогнозы позволяют снизить издержки на хранение, логистику, избежать «залежавшихся» товаров.
Ценовая эластичность: модель ML может быстро экспериментировать с разными ценовыми точками, находя ту, что даёт максимум прибыли.
1.3. AI для обслуживания клиентов
В сфере customer support ИИ особенно полезен:
Чат-боты: уже не примитивные скрипты, а боты, которые распознают естественный язык, понимают контекст разговора, отвечают развернуто и помогают с навигацией по услугам.
Голосовые помощники: интеграция в кол-центры, которая позволяет автоматизировать значительную часть входящих звонков.
E-mail автогенерация: при поступлении типового запроса клиенту автоматически уходит полное разъяснение с детальной инструкцией или ссылками на нужные ресурсы.
Такие решения повышают лояльность (24/7 поддержка, быстрая реакция) и сокращают расходы на штат. Крупные компании иногда сохраняют пару «живых» операторов только для особо сложных случаев, всё остальное делает бот.
2. Гиперавтоматизация
Если ИИ даёт интеллектуальный рывок, то гиперавтоматизация позволяет снять с людей рутинные задачи и связать все процессы в единую экосистему. Это сочетание:
RPA (Robotic Process Automation) – скрипты или боты, которые нажимают кнопки, копируют данные, формируют отчёты вместо сотрудников.
Workflow системы – автоматическая маршрутизация документов, запросов, согласований.
Чат-боты и интеграции – вместо вбивания данных вручную, всё синхронизировано между CRM, почтой, календарём и мессенджерами.
Смарт-контракты – в более продвинутом сценарии документы (договоры, акты) могут оформляться и исполняться без вмешательства человека, если условия прописаны программно (это шаг к блокчейну).
2.1. Пример гиперавтоматизации в контент-маркетинге
Вообразим агентство, которое пишет статьи для бизнес-клиентов. Раньше процесс был таков: клиент заполняет бриф вручную, менеджер копирует бриф в Trello, отдельный человек создаёт задачу на автора, потом готовый текст отправляют на проверку редактору, потом на согласование клиенту, затем счёт выставлялся вручную, бухгалтер отслеживал оплату и т.д. Это занимало много времени и сопровождалось потенциальными ошибками (забыли прописать дедлайн, потеряли файл, неверно выставили сумму).