Big Data & AI Conference 2020: цифровая трансформация бизнеса

Российские первопроходцы

Первыми использовать big data стали компании из телекома. Им был нужен рост в условиях жесткой конкуренции. Они использовали анализ данных для изучения клиентов и разработки продуктов, так как достигли предела, когда новых клиентов на рынке нет, а расти нужно. Сейчас банковский секторы пришёл к тому же.  Банки хотят помогать клиенту и быть эффективными. Ведь вопрос эффективности — это вопрос выживания. Банки хотят знать всё. Данные помогают понять потребителя и предложить ему нужный продукт. Кроме того, модели построенные на big data помогают в кредитном скоринге и снижают риски. Раньше создание моделей занимало от трех до шести недель, теперь от трех до шести часов.  Применяя такой скоринг, можно сократить потери до 1 млрд. в год.

Цифровой ритейл

В ритейле, где разница между закупочной ценой и продажной может достигать 40%, а маржинальность составляет от силы 3%, повышение продаж буквально на 1% позволяет значительно улучшить экономическую эффективность. Создавая персональное предложение для каждого покупателя или для узких групп и сегментов, можно повысить конверсию и улучшить продажи. Кроме персональных предложений увеличить конверсию может и детальное понимание предельных цен. Цепочка рушится если товара нет в наличии, а значит здесь нужны модели прогнозирования спроса. Изучать спрос можно анализируя поведение клиента — видеоаналитика и веб-аналитики здесь обязательны.

Отрасли реального сектора делают первые шаги в цифру

В число наиболее популярных запросов входят оптимизация процессов добычи газа и нефти и их переработки, внедрение концепции «цифрового месторождения», повышение эффективности использования оборудования и сокращение времени простоя, логистика и многое другое. В компаниях, где 5 миллиардов в год уходит только на ремонт экономия может быть внушительной. Прогнозирование отказов оборудования позволяет сэкономить порядка 15-20%.

В управлении и HR

Большие данные лучше всего раскрываются в управлении компанией. С data-driven-подходом: управленческие решения основываются на объективном анализе данных. Данные о рабочих процессах, состоянии среды, клиентских потребностях помогают принимать верные решения, а создание цифрового двойника бизнеса позволяет понять, как решения отразятся на компании. Частным случаем применения такого подхода является аналитика в HR. Используя 250 факторов, влияющих на уход ценного сотрудника, можно понять риски компании. Оптимизировать воронку подбора нового специалиста вновь поможет big data.

Узнать обо всех преимуществах внедрения больших данных и машинного обучения можно будет на конференции Big Data & AI Conference 2020, которая пройдет в онлайн-режиме 17-18 сентября. В этом году о своих самых успешных кейсах и технических решениях расскажут руководители и эксперты крупнейших российских компаний: Газпром нефть, Сибур, Северсталь, РЖД, ВТБ, Интерфакс-ЛАБ, 1С-Битрикс и т. д. Подробная информация и регистрация доступны на сайте www.ai-conf.org