Машинное обучение нужно не каждой компании: эксперт назвал критерии

ML-модели помогают снижать потери и увеличивать прибыль.

Старший аналитик ОТП Банка Егор Миранцов рассказал о практическом применении ML-моделей в бизнесе и как они помогают увеличивать прибыль компании, пресс-релиз есть у «Клерка».

Миранцов подчеркнул, что ML — это не просто технология, а инструмент, который помогает бизнесу расти. Компании, которые внедряют машинное обучение осознанно, получают конкретные бизнес-результаты: растет конверсия, снижаются потери от мошенничества и ускоряются операционные процессы.

ML также значительно улучшает пользовательский опыт: клиенту легче выбрать нужный ему продукт, получать персонализированные рекомендации, а также существенно сокращается время получения поддержки.

Также ML-модели эффективно выявляют мошеннические операции, не отклоняя транзакции добросовестных клиентов: решения принимаются почти мгновенно. В целом использование машинного обучения позволяет существенно снижать потери, связанные с фродом, оттоком клиентов, просрочками и операционными простоями.

ML активно применяется и в других бизнес-процессах: от кредитного скоринга и принятия решений по заявкам до маркетинга, где модели помогают сегментировать аудиторию и предлагать более релевантные продукты и рекламу.

«Не каждой компании нужен ML — и это нормально. Такие решения эффективны там, где есть:

• понятная бизнес-метрика;

• большое количество повторяющихся решений;

• сложные паттерны в данных;

• а также инфраструктура для тестирования и мониторинга моделей», — поделился Егор Миранцов.

Он подчеркнул, что эффект от ML измеряется в деньгах, а не в метриках. Ценность любого ML-решения определяется через A/B-тесты и бизнес-экономику — дополнительную выручку, снижение потерь и стоимости ошибок, а не только технические показатели качества модели.

Поэтому важную роль играет не только разработка модели, но и ее дальнейшая поддержка, а также настройка параметров.

Чтобы принять решение о запуске ML, важно не только оценить эффект, но и понимать экономику всего процесса, заключил Егор Миранцов.

Подробнее о том, какие ИИ-инструменты и нейросети подходят для бухгалтера, расскажем на онлайн-курсе «Нейросети и Power BI для бухгалтера». Вы научитесь применять нейросети для финансового анализа и моделирования, пошагово освоите Power BI, сможете публиковать отчеты и использовать ИИ-аналитику.

Цена курса со скидкой 67%: 4 900 ₽ вместо 14 990 ₽. Осталось 2 курса по этой цене.

Купить курс

Больше онлайн-курсов по акции в каталоге «Клерка».