Искусственный интеллект: возможности и риски для ритейлеров

Алексей Соколов, учредитель и генеральный директор EWAS Retail Solutions

«Искусственный интеллект в будущем сделает нашу жизнь лучше», – уверен основатель Facebook Марк Цукерберг, в то время как глава Tesla Илон Маск умудрился увидеть в нем «величайшую угрозу для человечества». Алексей Соколов, учредитель и генеральный директор EWAS Retail Solutions, анализирует перспективы основных направлений внедрения ИИ и связанные с каждым из них риски.

Никто не будет спорить с тем, что искусственный интеллект – замечательный инструмент, который должен быть на вооружении каждого уважающего себя ритейлера и помогать компаниям и клиентам найти друг к другу самый простой и удобный путь.

Уже сегодня ИИ притягивает колоссальные инвестиции, а если верить прогнозам, то в ближайшие 20 лет суммы будут еще более невероятными. Практическая польза от технологий ИИ пока еще понятна очень немногим, однако на это поле уже вышли тысячи стартапов, готовых лечь костьми, чтобы найти им эффективное применение.

Как руководитель компании и экс­топ­менеджер крупной корпорации, я попытаюсь дать критическую оценку ИИ, на собственном опыте убедившись, что с его применением в бизнесе связаны как гигантские возможности, так и серьезные риски.

ИИ в центре внимания

Сегодня потенциальные возможности искусственного интеллекта в развитии бизнеса не обсуждает только ленивый. И крупные корпорации, и стартапы предлагают решения для разных отраслей бизнеса, надеясь, что именно их разработка станет двигателем мирового прогресса. Только в Европе уже зафиксировано около 3 тыс. стартапов, 400 лабораторий и 4 тыс. сообществ, которые осваивают огромные бюджеты, охотно вливаемые в них сотнями инвесторов.

Почему я говорю о потенциальных возможностях? Потому что мы пока находимся в самом начале пути интеграции ИИ в бизнес потенциальных клиентов, а главное – извлечения конкретной добавочной стоимости.

Согласно отчету Еврокомиссии, потенциал инвестиций на рынке ИИ стран ЕС оценивается в 20 млрд евро в год в перспективе ближайших 20 лет. Объясняется это просто: европейский рынок достиг той степени зрелости, которая необходима для внедрения подобных технологий.

Во­-первых, вес затрат на человеческие ресурсы во многих отраслях приблизился к критическим порогам и может доходить в крупном ритейле до 16% от товарооборота. Появилась необходимость искать альтернативу дорогой рабочей силе.

Во­-вторых, количество свободных средств у венчурных фондов в Евросоюзе и почти нулевые процентные ставки заставляют компании активно инвестировать в инновационные проекты – единственно способные создавать достаточно добавочной стоимости и обеспечивать приемлемый уровень рентабельности капитала.

В-­третьих, некоторые отрасли, например продуктовый ритейл, исчерпали основные внутренние возможности источников роста. Они видят в интернет-­торговле и инновациях, направленных на оптимизацию издержек и улучшение покупательского пути, почти единственный источник роста оборота и прибыли. Агентство Fitch в своем исследовании приводит этот вектор как основной возможный источник роста для FMCG.

Соответственно все руководители и собственники с интересом изучают информацию о невероятных возможностях ИИ в развитии своего бизнеса – ведь стартапы и лидеры рынка обещают «взорвать» им все показатели.

Однако для меня очевидно доминирование индустрии продажи ИИ и его рекламы, нежели индустрии его потребления.

Внедрение любого технологического решения должно рассматриваться как поворотное стратегическое действие

В этом и заключается главная сложность для руководителей и собственников компаний. Их головы – особенно ритейлеров – перегружены огромным количеством информации и предложениями различных технологических решений.

Все это, конечно, очень интересно, но мы все сомневаемся. Какой путь выбрать? Внедрять или не внедрять? Окупятся ли затраты и какой материальный эффект обеспечат? Какому именно решению отдать предпочтение? Как все это стыкуется с бизнес­-процессами? Системами? Наконец, сколько это будет стоить?

Каждое решение (продукт) требует много сил, времени и денег на внедрение, обучение сотрудников, формирование привычек и интеграцию с действующими процессами. Это не всегда учитывается в момент продажи/рекламы возможностей ИИ.

Что делать руководителю или собственнику предприятия?

Выжидать… неприемлемо, т. к. компания сразу оказывается на «обочине» всех корпоративных трендов, а руководитель расценивается как не идущий в ногу с мировыми тенденциями.

Это действительно опасно, т. к. часть инноваций непременно сработает, и есть риск упустить правильный момент внедрения технологии.

Выбирая, нам нужно задуматься о возможностях, которые может привнести ИИ в наш бизнес, и что потребуется изменить для его внедрения.

Перед тем как принимать решение о покупке и внедрении технологий ИИ, стоит пересмотреть дорожную карту развития своего бизнеса и бизнес-­процессов. Определить целиком архитектуру своего бизнеса в ближайшие 3–5 лет.

Внедрение любого технологического решения должно рассматриваться как поворотное стратегическое действие, которое вносит изменения в существующую модель с целью ускорения реализации стратегического плана развития компании.

Чтобы сделать правильный выбор, нужно объективно определить бизнес-­процесс, способный создать максимальную ценность для конечного клиента. А для этого – понять, в какой бизнес­-процесс будет проще всего интегрировать преимущества ИИ.

Возможности ИИ для ритейлера

Итак, чтобы определиться с возможностями, необходимо выяснить, где результат работы решения создаст больше всего ценности для покупателя. Сделать это можно, проведя аудит всех процессов, которые позволяют компании их создавать.

Рассмотрим семь ключевых процессов у ритейлера:
– Я продаю
– Я заказываю
– Я обслуживаю
– Я перемещаю
– Я прогнозирую
– Я работаю с товарным запасом
– Я администрирую

Начнем с «Я работаю с товарным запасом». Оборачиваемость товарного запаса – ключевой показатель для розницы, т. к. он влияет на рентабельность бизнеса объемом «замороженных» денежных средств.

Чем больше у меня запаса, тем выше мои продажи – скажет любой нормальный коммерсант. Но при этом каждый день хранения – это упущенная выгода, т. к. эти денежные средства не работают – не финансируют оборотный капитал.

Анализ и выявление «правильного» товарного запаса, который дает наибольший оборот, алгоритм его заказа, хранения и пополнения торговых полок может изменить динамику продаж в несколько раз. Доказанный на практике показатель – изменение в 8 раз на объекте с 10­миллиардным оборотом. При этом запас товара сократился в два раза.

Но на это нужны месяцы работы и годы, чтобы внедрить полноценную систему.

Нейросети и ИИ позволяют обрабатывать многочисленные сценарии за несколько часов и даже минут, а способность ИИ обучаться на просчитанных алгоритмах обеспечивает высокое качество расчетов.

Мне очень интересны технологии видеонаблюдения, которыми сейчас могут похвастаться практически все российские ритейлеры. И если изначально речь шла только о контроле безопасности, сегодня многие компани-и­вендоры готовы добавлять в решения новые функции. Например, решения Ntechlab позволяют успешно анализировать изображения с камер и использовать их в работе с ассортиментом. ВкусВилл, например, удачно использует подобные технологии для контроля наличия товара.

В совокупности с системой заказов мы имеем возможность видеть, что нам нужно для максимально возможного оборота, что не нужно, где это хранится и как долго. Исчезает необходимость заказывать новые партии слабооборачиваемого запаса.

Даже ручная работа с помощью «макросов» дает ощутимые результаты, но количество точек контроля, внимание к деталям и «человеческий фактор» снижают эффективность и надежность до минимума. В первую очередь – за счет времени, которое требуется для достижения результатов.

ИИ и нейросети способны дать нам качественное решение с огромным потенциалом для бизнеса, создающее ключевую ценность для покупателей.

«Я заказываю»

Область, в которой я вижу наибольший потенциал с точки зрения отдачи и простоты внедрения, – это заказ товаров, т. е. сфера отношений поставщика и ритейлера. В этой области ритейл «оброс» большим количеством посредников в работе с поставщиками. Дилеры, торговые дома и перекупщики упрощают производителю путь на полку, возлагая на себя ответственность за администрирование его отношений с сетью за несколько десятков процентов от оборота. Инструмент, который автоматизирует, агрегирует и администрирует документооборот, управление запасом и логистику доставки напрямую клиенту, способен существенно упростить жизнь производителя. Дилеры останутся, но сконцентрируются на продажах – и за существенно меньшую комиссию.

Помимо обработки документооборота, отметим способность ИИ автоматизировать работу с гигантским количеством интерфейсов, которые используются в закупках для заведения товара в систему. Для многих компаний это по-­прежнему зона ручного труда.

Amazon, Manomano.fr, Alibaba способны оперативно заводить сотни тысяч артикулов, оставляя традиционный ритейл далеко позади.

Важнее стоимости и трудоемкости ручной работы – время, которое уходит на этот процесс. У традиционного ритейлера создание и внедрение «новой коллекции» товара занимает до 12 месяцев, что означает существенные показатели недополученных оборота и прибыли.

Скорость введения нового ассортимента и объем товарного предложения приобретают все большее значение, как минимум – для крупных игроков. Для них очень важна функция поиска и агрегирования товара, который оптимально дополняет товарную матрицу, а также анализа существующих поставщиков с функцией автоматического предложения категорийному менеджеру.

«Я прогнозирую»

Объем заказов, спрос, графики сотрудников, новый ассортимент, трансформационные проекты, рабочее время… направлений много.

Я рекомендую сконцентрироваться на прогнозировании спроса и графика работы-­WFM.

Сегодня количество предложений на рынке по этим направлениям невелико. Однако лидеры по компетенциям уже вырисовываются, и такой расклад позволяет не тратить слишком много времени на выбор и при этом рассчитывать на доступную цену. Здесь при правильном подходе мы можем получить в распоряжение ИИ, который поможет анализировать прошлое, предсказывать будущее и управлять человеческими ресурсами, улучшая их производительность, а также влиять на ключевую ценность – работу с очередями ¹ .

Прогнозирование – одно из самых быстро-внедряемых направлений ИИ с отличными показателями окупаемости.

«Я обслуживаю» и «Я продаю»

Объединяю эти два направления, т. к., на мой взгляд, именно здесь мы видим больше всего направлений для использования ИИ, которые также могут служить своего рода «витриной» ИИ в мире.

Примеров так много, что все не перечислить.

Приложения в смартфонах, магазины без кассиров, умные зеркала, роботы-­продавцы, голосовые помощники, такие как «Алиса», инновационные центры заказов, как у некоторых автодилеров или у «Петровича».

Компании стремятся создать полноценные экосистемы для покупателей, чтобы им не требовалось делать лишних движений в поисках точки заказа.

Мне это направление представляется достаточно спорным, т. к. на сегодняшний день такие решения стоят очень дорого, кроме того, требуются глубинные изменения процессов, привычек компании. Также нельзя забывать о том, что такого рода решения негативно влияют на психическое состояние сотрудников, демонстрируя им, что «незаменимых нет».

При этом объективно сложно дать оценку того, какое влияние оказывают эти проекты на выручку и какова их реальная окупаемость с учетом всех факторов.

Я продолжаю рассматривать эти примеры как витрину технологий, которые со временем будут внедряться, но для большинства компаний нет смысла заниматься ими именно сейчас.

Однако уже есть один достаточно интересный пример решений и в этой отрасли – речь идет о работе с обратной связью от клиентов. Обработка почты, мнений с сайта, из социальных сетей, звонков в call-­центр, формирование ответов на этот поток.

В решении этой задачи – один из ключей к лояльности клиентов. Между тем объемы работы – колоссальны.

Не так давно я обнаружил информацию о нагрузке контактных центров в мире и был поражен масштабами. За год контактные центры обрабатывают около 268 млрд звонков, что обходится примерно в 1,6 трлн долл. Это почти в три раза больше, чем все бюджеты на маркетинг (глобальный рынок рекламы оценивается в 500 млрд долл.).

Уже существуют компании, которые предлагают решения в этом направлении. С их помощью можно собрать и обработать большой объем информации за короткие сроки, что позволит принимать правильные коммерческие решения при устранении выявленных покупателем проблем.

«Я перемещаю»

Уже давно никого не удивляют различные агрегаторы товаров и услуг. «Уберизация» стала стандартом, а перевозка пассажиров – витриной ИИ в транспортной логистике.

ИИ пока еще не используется массово в грузовых перевозках, т. к. алгоритмам сложно справляться с типом перевозимого товара.

Неплохой потенциал у ИИ может быть в работе с формирова­ нием заявок со сторо­ ны продавца или финального клиента и работе с маршрути­ зацией заявок

Тем не менее такие проекты, как, например, Vezubr, постепенно прокладывают себе путь на рынок.

На мой взгляд, неплохой потенциал у ИИ может быть в работе с формированием заявок со стороны продавца или финального клиента и работе с маршрутизацией заявок. И некоторые вендоры уже работают над такими решениями.

В перемещении доставок «последнего километра» все больше будут задействованы сотрудники, попутчики, службы такси и все, кто может/хочет сообщать о своих перемещениях с целью оказать платную услугу в частном порядке.

На государственном уровне автоматизация логистики и государственные проекты по развитию экспорта, цифровизации логистики и контроля цепочки поставок свежих продуктов также открывают большие возможности для ритейлеров.

«Я администрирую»

Потенциал ИИ в рамках уничтожения «лишних», процедурных и систематизированных операций очень велик.

В качестве приоритетных направлений я вижу автоматизацию кадрового и бухгалтерского делопроизводства, а также охраны труда.

Мы заполняем стандартные нормативные документы на каждый случай жизни предприятия, сотрудника и контролирующих органов.

Между тем миллиарды человеко-­часов могут быть направлены на работу с людьми, на решение проблем наших покупателей вместо заполнения и проверки документов.

Отмечу, что в этой области комплексных и недорогих решений не так много или просто нет, хотя в последнее время их начинают разрабатывать начинающие стартапы. Потенциал таких решений – сокращение 80% рутинных процессов. Сохраненные средства можно инвестировать в развитие бизнеса и продаж.

Возможностей для бизнеса и улучшения жизни покупателей много. Мы должны просто выбирать те, которые будет проще всего внедрить и эффект от которых будет создавать максимальную дополнительную ценность для наших покупателей.

При выборе и внедрении любой системы есть единственный путь – пилотный проект.

Нам бывает трудно отдать информацию по части своего бизнеса, особенно когда мы видим перед собой молодых или очень молодых людей из стартапов.

Однако нужно давать им пробовать, привлекая к пилоту несколько компаний и принимая решения на основании полученного результата, методологии работы и качества команды, которая будет работать с вашими сотрудниками в рамках тестирования, а затем внедрения.

Компании стремятся создать полноценные экосистемы для покупателей, чтобы им не требовалось делать лишних движений в поисках точки заказа

Риски для ритейлера

Игра в инновации несет в себе набор рисков, о которых важно помнить.

Один из главных в том, что приобретение решений ИИ – это покупка «игрушки», которую может быть трудно и долго интегрировать в действующие процессы из­-за несовместимости технологий, а также из­-за нежелания открываться перед неизвестным партнером.

Неверно выбранный приоритет и неверный учет сложностей приводят к тому, что внедрение затягивается, технология устаревает, и мы через какое-­то время понимаем, что эффект будет ниже, а окупаемость замедлилась. Менять что­-либо трудно, т. к. уже потрачено много сил и денег, нет должного уровня акцепта среди команды и пр…

Многие технологии ИИ рассчитаны на работу с big data, в то время как законодательство всех стран сейчас ужесточает использование персональных данных. Сами покупатели с недоверием относятся к передаче своих данных компаниям. В Европе более 54% людей не доверяют и не желают делиться информацией о себе. И с этим трендом нам еще только предстоит работать.

В смартфонах покупателей уже содержится много ИТ-­мусора в виде приложений. Устанавливать что-­то новое согласны все меньше и меньше пользователей… и в этом – преимущество для тех, кто уже «попал» в девайс.

Будущее – за «едиными окнами», с помощью которых можно будет фильтровать ИТ-­мусор. И примеры голосовых помощников являются лучшим тому доказательством.

И наконец, общаясь со своими клиентами, я часто слышу, что они ищут в ИИ и предлагаемых решениях инструмент, который им заменит или сильно снизит потребность в компетенциях управленцев. Что является отголоском серьезного кадрового голода в России.

Это очень серьезный риск: ИИ может предоставить нам элементы для анализа быстрее и в более удобном формате, чем человек, но дальше-­то все равно нужно продолжать работать головой и принимать управленческие решения. Важно продолжать инвестировать в людей и развитие их компетенций. Я часто слышу, что работать некому и не с кем, но ведь в этом мы сами немного виноваты, и на эту проблему можно и нужно влиять.

И наконец, добавлю, что ИИ, безусловно, помогает копировать, сводить, агрегировать, заполнять, отвечать на вопросы, выполнять алгоритмы, но он не может ответить на вопросы покупателей: «Мне вкусно? Мне приятно? Мне интересно? Мне комфортно? Я верю?». Поэтому решения ИИ и информация, которую мы от него получаем, не может заменить человека. По крайней мере – пока.

¹Подробнее про ИИ и рабочие графики можно прочитать здесь: https://www.retail-loyalty.org/expert-forum/iskusstvennyy-intellekt-na-sluzhbe-klientov-wfm-i-neyroseti-dlya-rossiyskogo-rynka/ .