Denník N

Firma, ktorá pracuje namiesto vás: Ako machine learning mení podstatu podnikania

Softvér vo vašej firme sa zrazu naučí robiť prácu za vás. A dokonca lepšie. Hoci to znie ako sci-fi, v inteligentných podnikoch je to realita. Stačí na to machine learning – moderná technológia, ktorá mení svet biznisu.

Machine learning, alebo po slovensky strojové učenie, je technológia, s ktorou sa softvér učí pozorovaním práce ľudí vykonávať nové funkcie bez toho, aby ich musel niekto naprogramovať. V praxi by sa to dalo prirovnať k zamestnancovi, ktorého by ste iba priviedli do firmy, nechali ho sa na chvíľu rozhliadať a on by sa sám naučil, čo a ako má robiť.

Kým od zamestnancov takéto niečo očakávať nemôžeme, technológia to už dnes dokáže. „Vďaka machine learning-u sa váš podnikový systém pozerá zamestnancom cez rameno. Snaží sa porozumieť tomu, čo robia a aký má byť výsledok. Akonáhle to zvládne, dokáže prebrať ich prácu, alebo aspoň časť z nej,“ vysvetľuje SAP Presales odborník Ján Chovanec.

Obrovskou výhodou strojového učenia je jeho schopnosť pracovať s neštruktúrovanými dátami, teda dátami, ktoré nie sú nijak označené a nie je vopred jasné, čo sa v nich nachádza. Práve takéto dáta totiž tvoria viac ako polovicu údajov, s ktorými firmy bežne prichádzajú do kontaktu. Či už sú to fotky, zvuky, videá, alebo neformátované texty.

Faktúry, faktúry a opäť faktúry

Jednou z oblastí, s ktorou vie vo firme machine learning výrazne pomôcť, sú financie. Predstavte si, napríklad, zdĺhavý a nudný proces párovania platieb. Nástroj SAP Cash Application integrovaný v systéme SAP S/4 HANA dokáže na základe historických údajov automaticky spojiť platbu so správnou faktúrou. Ak si softvér nie je istý, kontaktuje zodpovedného zamestnanca. Následne si zapamätá, aké kroky zamestnanec urobil, aby ďalšiu obdobnú platbu správne priradil. „Takýmto spôsobom sa ďalej učí a firme šetrí nemalé náklady na nových zamestnancov,“ upresňuje Chovanec.

Švajčiarskej energetickej spoločnosti Alpiq sa vďaka tomuto nástroju podarilo odbremeniť zamestnancov centra zdieľaných služieb od rutinných úloh a dosiahnuť automatizáciu na úrovni viac ako 92 percent. Nástroj sa naučil párovať platby s faktúrami vďaka predchádzajúcej manuálnej práci účtovníkov, ale aj pozorovaním správania špecifického pre daných zákazníkov a krajinu, v tomto prípade Švajčiarsko. Nájdené zhody následne rovno zúčtoval, alebo ich, v prípade nejasností, navrhol na kontrolu.

Od efektívnejšej reklamy k spokojnejším zákazníkom

Machine learning neprináša iba úsporu nákladov. Reálne sa vďaka nemu stáva aj to, čo bolo ešte zopár rokov dozadu nepredstaviteľné. Výborným príkladom je vyhodnocovanie reklamného dosahu pútačov či iných foriem offline reklamy. Ak máte pútač umiestnený na štadióne, veľmi jednoducho vyčíslite, koľko divákov ho na danom zápase videlo. Ako ale zistíte, koľkí si ho všimli v televíznom prenose? Práve toto dokáže vyriešiť aplikácia SAP Brand Impact, ktorá vďaka machine learningu automaticky vo videu detekuje definované objekty – v našom prípade pútače na športoviskách. Rozoznať však dokáže aj reklamu na dresoch športovcov, pretekárskych automobiloch či iných predmetoch. Následne vám poskytne informácie o jej viditeľnosti podľa času, veľkosti na obrazovke, umiestnenia či ďalších parametrov. Veľký prínos je to najmä pri plánovaní kampaní, umiestňovaní reklamy či zreálňovaní jej ceny.

Nástroj SAP Brand Impact využíva napríklad basketbalový klub Maccabi Tel Aviv, ktorý vďaka nemu získal dôveryhodný spôsob vyhodnocovania investícií ich sponzorov. Tí dnes vidia presný mediálny zásah, ktorý sa predtým považoval za nemerateľný, čo klubu uľahčuje dohadovanie sponzorov.

Užitočné vie byť strojové učenie aj v oblasti HR. Dokáže selektovať a vyhodnocovať životopisy a odporučiť HR manažérovi tých najvhodnejších kandidátov.

Čo sa týka maloobchodu, tu môžu aplikácie fungujúce na princípe machine learning-u pomáhať, napríklad, pri reklamáciách. Predstavte si obchod s doplnkami, ktorému zákazníci v rámci reklamačného konania posielajú fotky poškodených šperkov. Systém môže zamestnancovi z oddelenia služieb zákazníkom okamžite ukázať, či má firma taký istý šperk na sklade a vie ho hneď nahradiť. Alebo mu odhadne, koľko by mohla stáť oprava.

„Zoznam možností využitia machine learning-u je nekonečný, a to ako pre malé, tak aj veľké firmy. Samozrejme, softvér nie je neomylný. Viete mu však jednoducho určiť, kedy vás má informovať – napríklad v prípade, ak si je istý na menej ako 95 percent. V takýchto prípadoch rozhodnete vy, respektíve zamestnanec,“ objasňuje Chovanec. Ako funguje machine learning, ale aj iné moderné technológie, zjednodušene vysvetľuje Ján Chovanec aj v sérii náučných videí o inteligentnom podnikaní SAPerman akadémia.

V dnešnej rýchlej dobe pokroku a nových technológií je pre firmy dôležité, aby sa začali zaoberať inteligentnými riešeniami. Budúcnosť podnikania sú spoločnosti, ktoré na tento trend naskočia včas a získajú tak konkurenčnú výhodu. Spoločnosť SAP vie malým aj veľkým firmám pomôcť identifikovať, v čom im vedia moderné technológie pomôcť, aj ich priamo implementovať.

Machine learning je technológia, ktorá bude v blízkej budúcnosti nevyhnutnou súčasťou inteligentného podnikania. Rozhodnutím, ktorému dnešné podniky čelia je, či ju začnú využívať skôr alebo neskôr ako ich konkurencia.


Ján Chovanec
Senior Presales Specialist, SAP Slovensko

Je pre moju firmu strojové učenie výhodné?

Machine learning predstavuje pre spoločnosti výborný nástroj zefektívnenia svojho fungovania a vytvorenie konkurenčnej výhody. Zistiť, či je aj vaša spoločnosť dobrým adeptom vám pomôžu nasledovné body:

  1. m problém, ktorý chcem riešiť.

Prvým predpokladom na to, aby ste akúkoľvek technológiu zaviedli je určenie problému, ktorý by ste chceli riešiť, alebo procesu, ktorý by ste chceli zefektívniť.

  1. Machine learning mi prinesie pridanú hodnotu.

Pri každom probléme, ktorý ste identifikovali, určite pridanú hodnotu, ktorú jeho vyriešenie firme prinesie. Ušetrí mi to financie? Vylepší to moje služby? Prinesie mi to do portfólia ďalšie služby?

  1. Viem poskytnúť potrebné

Na to, aby machine learning fungoval, sa potrebuje učiť. A na to potrebuje dáta. Uistite sa, že máte dostatočný objem dát a budete ich vedieť poskytnúť odborníkom, ktorí vám so zavedením strojového učenia prídu pomôcť.


Slovensko

Teraz najčítanejšie