РБК Pro —  
информационный сервис для предпринимателей и управленцев. Первый месяц — бесплатно

«Так не бывает»: почему ретейлеры не верят в искусственный интеллект

Ретейл IT Цифровизация Статьи MarketMedia
Евгений Лимаренко, руководитель направления по развитию аналитических систем «Первый Бит», объясняет, почему налоговики технологичны, а ретейл — нет, и называет пять причин, мешающих сетям внедрять искусственный интеллект
Фото:Denis Balibouse / Reuters
Фото: Denis Balibouse / Reuters

Мы привыкли считать, что в России крутой финтех, пишет Евгений Лимаренко в колонке на MarketMedia. Условный житель Италии может подумать, что вы его разыгрываете, рассказывая, как за десять секунд купили тысячу фунтов стерлингов в своем русском онлайн-банке. Еще у нас высокий уровень налогового администрирования: благодаря онлайн-кассам ФНС знает массу интересной информации и старательно анализирует ее для повышения своей эффективности. Недавно Financial Times назвал технологии ФНС «мечтой налоговиков». А вот наш ретейл, чьи данные используют налоговики, нельзя назвать самым технологичным на планете.

Никто в ретейле не получает и половины пользы из данных о том, кто, что и когда у них покупает. Даже огромные федеральные сети только учатся это делать, проверяя и анализируя гипотезы типа: «Мы видим, что 80% клиентов вместе с творогом покупают сметану. Давайте между творогом и сметаной положим этот замечательный энергетик. Его наконец заметят, и продажи вырастут на 30%».

Чтобы получать максимум пользы от данных, должны быть тысячи гипотез, а факторов для каждой — десятки и сотни. Справиться с таким объемом информации могут только алгоритмы машинного обучения. Для краткости их называют ИИ — искусственным интеллектом, хотя это и не самый корректный термин.

Пока российский ретейл редко использует ИИ. Вот пять основных причин, почему так.

1. Бизнес опасается непостижимости алгоритмов.

Компании более или менее разобрались с RPA (Robotic process automation) и считают, что это туповатый заменитель людей на рутинных операциях: что прикажешь — то и сделает. А от ИИ чего ждать? Вдруг дойдем до точки сингулярности в отдельно взятой федеральной сети (доведение сети до максимальной эффективности и автоматизации, в том числе аналитических и экспертных функций).

В реальности система учится на логике аналитиков, ее предсказуемость равна предсказуемости людей. Более того, система настраивается так, что она предлагает решения, а последнее слово остается за человеком.

2. Бизнес не верит в возможности алгоритмов.

Мой знакомый из компании-интегратора принес клиенту пилотные результаты работы с ИИ. Цифры получились красивыми, ответ клиента был коротким: «Так не бывает». На том и разошлись. Иногда можно услышать такое: «40 наших аналитиков тратят 1,6 тыс. часов в неделю на эту задачу, а вы мне говорите, что ваш алгоритм справится за четыре часа. Что за шутки?» Что тут скажешь, убедить помогут только кейсы сетей, которые внедрили ИИ. Чем больше кейсов, тем лучше.