Кейсов внедрения: 15. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
Разработанный с дерматологами алгоритм сопоставляет ответы на тест и фотографии кожи с клиническими признаками, выбирает активные компоненты и их концентрации; формулу проверяет дерматолог.
Для обучения использовались 10 тыс. фотографий, а тест прошли более 60 тыс. человек.
Модель компьютерного зрения анализирует фотографии, измеряет признаки состояния кожи и отслеживает их изменения для корректировки домашнего ухода.
На массиве из 250 тыс. отчётов конверсия в покупку в воронке с диагностикой выросла в три раза, а выручка с одного клиента — на 63%.
Внедрён корпоративный ИИ-контур с доступом к кабинетам Wildberries и Ozon, аналитике маркетплейсов, учётной системе и внутренним данным. За шесть недель команда запустила 26 автоматизаций, включая сводную отчётность, контроль цен и остатков, анализ рекламы и финансовых отчётов, а также ежедневную сводку для собственника.
Команда высвобождает около 270 часов в месяц; контроль цен сокращён с 2 часов до 30 минут в день на менеджера, а ответы о марже ускорены с периода от дня до недели до нескольких минут. ИИ выявил ошибки учёта, расхождения маржи, рекламные и складские потери и риск по доступу к финансам. Наблюдавшийся рост выручки и продаж авторы не приписывают ИИ.
Внедрён интеллектуальный поиск на GPU-инфраструктуре VK Cloud, использующий локальную языковую модель и векторный поиск.
Поиск позволяет находить релевантные товары по нетипичным запросам.
Компания тестирует ML-систему, которая прогнозирует вероятность ближайшей покупки и конкретные товары для каждого держателя карты лояльности, а также рассчитывает индивидуальную скидку.
В первых результатах тестирования точность персональных товарных рекомендаций превысила 30%.
Geltek Skin Assistant анализирует селфи, определяет визуальные признаки 12 классов несовершенств кожи и рекомендует средства из линейки компании.
Модель обучалась более чем на 30 тыс. фотографий. По заявлениям представителей компании, в тестировании точность определения основных проблем достигала 95% и выше, а в более позднем сообщении — до 98%.
Компания завершила пилотное внедрение системы корпоративного планирования, формирующей пооперационный производственный план с учётом заказов, переналадок и технологических ограничений.
Расчёт оптимального плана занимает 2–3 минуты и обеспечивает прогнозирование сроков выпуска. Источник также сообщает о выявленном потенциале снижения операционных издержек и роста прибыли без фактической оценки эффекта.
По техническому заданию ИИ предложил несколько рецептур; косметологи протестировали их и доработали выбранный вариант.
Доработанная рецептура запущена в производство.
Бренд использует AI для разработки мужской косметики.
Количественный эффект не раскрыт.
Специализированный бот использует данные каталога для создания постов, ответов на частые вопросы и описаний продуктов.
Ботом пользуются более 13 тысяч консультантов в день; создаётся более 500 текстов и 100 изображений в день.
Внедрена система ML Sense для распознавания мелких дефектов на стеклянных баночках.
Система выявляет сколы и царапины на упаковке, чтобы не допустить бракованную продукцию в продажу.
Заменили прежнее решение рекомендательной системы на anyRecs; интегрировали платформу, переработали блоки похожих товаров, кросс-сейла и популярных товаров, а также настроили и протестировали новые стратегии рекомендаций.
В заголовке кейса заявлен рост CTR на 15% и доли выручки от рекомендаций на 37%; основной текст подтверждает значительный рост ключевых показателей.
ИИ обрабатывает анкету и фотографии пользователя и выбирает сочетания и концентрации активных компонентов; рецепт передаётся в лабораторию.
По подобранному алгоритмом рецепту сотрудник лаборатории изготавливает персональный продукт и проводит производственный контроль; количественный эффект не раскрыт.
Компания с помощью нейросетей разработала бренд Arluni, включая название, визуальный стиль и продуктовую линейку.
Анализ миллионов онлайн-отзывов и данных о потребителях помог определить востребованные продукты и эффекты; к 2025 году бренд расширился до косметических и бытовых средств.
Сеть заменяет систему Oracle для прогнозирования спроса и управления товарными запасами российским решением Napoleon IT.
Количественный эффект не раскрыт.