AI towarzyszy ludzkości od prawie siedmiu dekad, jednak to w ostatnich latach jesteśmy świadkami jej ekspansji na coraz to nowe dziedziny życia. Według przewidywań firmy Servion, sztuczna inteligencja do roku 2025, przejmie 95 proc. interakcji na linii usługodawca-klient. Rozwój segmentu przyspieszają inwestycje płynące szerokim strumieniem od rynkowych kolosów z GAFA.

Potencjał AI nie przeszedł niezauważony przez przedstawicieli rynku e-commerce. Patenty oparte na sztucznej inteligencji oraz uczeniu maszynowym wykorzystują zarówno duzi monopoliści, tj. Amazon czy Alibaba, jak i mniejsze firmy oraz prywatni sprzedawcy.

Przewidywania mówią nawet o 7,3 miliardach USD wydanych przez sektor na rozwój AI do 2022 roku. Do tego czasu ponad 120 tys. sklepów internetowych ma używać rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w celu ulepszania customer experience.

 – Włączenie sztucznej inteligencji do sprzedaży internetowej ma mnóstwo zalet przy relatywnie niskim koszcie wdrożenia (niektóre rozwiązania są nawet darmowe). AI pomaga sprzedawcom optymalizować procesy, wykrywać nowe rynki i nowe szanse dla sprzedaży. Obydwa czynniki mają bezpośredni wpływ na wyniki finansowe. Nic dziwnego więc, że coraz więcej retailerów zwraca swoje zainteresowanie w tym kierunku – komentuje Michał Dąbrowski, Dyrektor Zarządzający Fintek.pl i KLANG! Media.

Przykład idzie z góry

Duże inwestycje w rozwiązania sztucznej inteligencji to obecnie domena przede wszystkim Amazona i Alibaby. Spółka Jeffa Bezosa w 2017 roku zetknęła się z problemem, który według części ekspertów w głównej mierze odpowiada za tak silne wsparcie rozwoju sztucznej inteligencji w ramach platformy. Było to wygaśnięcie licencji na wyłączność używania rozwiązania “one click payment”, znacząco poprawiającej user experience, któremu spółka w dużej mierze zawdzięczała i zawdzięcza do tej pory swoją popularność.

Po utracie jednej z oczywistych przewag w Amazonie zaczęto prace nad zastąpieniem jej kolejnymi. Szerokie wykorzystanie sztucznej inteligencji stało się wyróżnikiem rynkowym platformy, odciskając się silnie na jej modelu biznesowym.

Spółka obecnie wykorzystuje mechanizmy machine learningowe takie jak tzw. modele next-in-sequence czy filtrowanie kooperacyjne do rekomendacji produktów. Sztuczną inteligencją Amazon wspiera również swoją logistykę oraz transport. AI dostosowuje trasy oraz reguluje czas dostaw. Coraz bliższe rzeczywistości jest również komercyjne wykorzystanie dronów do kolportażu przesyłek.

Robo-scoring kredytowy

Usprawnienie procesu scoringu finansowego jest obecnie dość dużym wyzwaniem zarówno dla sektora finansowego (bankowego, pożyczkowego), jak i całej gospodarki. Różne źródła informują, że 1/3 społeczeństwa w skali globalnej nadal nie ma dostępu do źródeł finansowania lub ma z tym duży problem.

– W Polsce sytuacja wyglądają odrobinę lepiej, ale zjawisko zwane „financial exclusion”, czyli wykluczenie finansowe jest nadal dość powszechne. Nie będzie zatem tajemnicą, że branie pod uwagę większej liczby danych, ich analiza i dokonywanie oceny dopiero na tej podstawie, znacznie zwiększa skuteczność podejmowania decyzji i jej szybkość – tłumaczy Dawid Cichy, Sales Director w Tpay.

W procesach oceny zdolności kredytowej, od dłuższego czasu można obserwować liczne przykłady zastosowania sztucznej inteligencji. AI zbiera dane na temat dochodów oraz zobowiązań, a następnie dokonuje predykcji dotyczącej zachowania płynności finansowej podczas całego okresu kredytowania. Takie dane standardowo dostarcza oraz inne instytucje kredytowe, jednak są to informacje stosunkowo ograniczone.

– Jeśli pod uwagę wziąć np. ludzi młodych (perspektywicznych), ale znajdujących się w nienajlepszej sytuacji finansowej, można doprowadzić do bardzo prawdopodobnego scenariusza, w ramach którego otrzymają oni odpowiedź odmowną udzielenia kredytu lub pożyczki. Tutaj z pomocą mogą przyjść inne rozwiązania agregujące dane z różnych źródeł np. social mediów. Analizujące dodatkowo położenie geograficzne oraz inne dostępne dane wnioskodawcy, można stworzyć algorytm pozwalający bardziej płynnie analizować sytuację i na tej podstawie wydawać decyzję – komentuje Dawid Cichy, Sales Director w Tpay.

Obecnie w branży płatności dużą popularnością cieszą się płatności odroczone. Właśnie dzięki sztucznej inteligencji i mechanizmom machine learning, rozwiązania te potrafią analizować znacznie więcej danych i w czasie rzeczywistym udzielać zgód na wzięcie szybkiej pożyczki. Mogą być wspierane m.in. przez geolokalizację, która pozwala sprawdzić jaką dzielnicę zamieszkuje potencjalny kredytobiorca (czy uznawaną za „bogatą” czy „biedną”) czy za pośrednictwem jakiego narzędzia osoba dokonuje płatności w Internecie. W takim przypadku posiadacz drogiego modelu smartfona może zostać sklasyfikowany wyżej niż posiadacz kilkuletniego telefonu ze starym systemem operacyjnym. Co więcej, jeśli z danych można wyczytać w jakich miejscach bywamy i za co płacimy to na tej podstawie możliwe jest zdobycie (lub strata) kolejnych punktów w procesie oceny zdolności kredytowej.

PPR pomaga odczytać potrzeby konsumenta

Globalnie, jako ludzkość produkujemy około 2,5 kwintyliona bajtów informacji dziennie. Aż 90 proc. danych zostało wytworzonych w przeciągu ostatnich dwóch lat. Z tego typu wielkoskalowych zasobów korzysta obecnie praktycznie każda branża, która dostarcza konsumentowi jakieś towary bądź usługi.

Sprzedawcom internetowym, big data pomaga w odczytywaniu potrzeb ich klientów, w ramach procesu Predictive Product Recommendation.

PPR wykorzystuje dane takie jak transkrypty rozmów konsumenta z call center, historia jego decyzji zakupowych czy wystawione przez niego oceny danych produktów. Informacje te są następnie przetwarzane przez algorytmy machine learningowe i używane do zaproponowania indywidualnie skrojonej oferty zakupowej.

– Ciekawym przykładem zastosowania AI wspierającego proces podejmowania decyzji, było udostępnienie na lokalnym rynku Widgetu One Click, pozwalającego w szybki sposób zwiększyć wartość koszyka zakupowego klientów sklepu internetowego. Standardowo płatnikowi w procesie zakupowym „podpowiadane” są produkty bądź usługi mogące stanowić uzupełnienie całego zamówienia np. kabel HDMI do telewizora, który ma być przedmiotem właściwego zakupu -twierdzi Dawid Cichy, Sales Director w Tpay.

– Zauważyliśmy, że klienci, będąc niejako świadomymi istnienia tego procesu, dość niechętnie dodawali dodatkowe produkty do koszyka. Co więcej, proces ten wydłużał cały zakup, więc nie sprawdzał się na urządzeniach mobilnych. W jednym z wariantów integracji Widget One Click „aktywuje się” kiedy klient zamyka transakcję. Dopiero na tym etapie proponowany jest mu zakup dodatkowego produktu. Oczywiście dodatkowy produkt nie jest przypadkowy, odzwierciedla zawartość bazowego koszyka i jest spójny z profilem klienta. Taki zestaw danych pozwala bez trudu zamknąć transakcję jednym kliknięciem – dodaje.

Chatboty – wirtualni agenci nowej generacji

Chatboty to programy komputerowe mające za zadanie symulować konwersację z użytkownikami. Obecnie znajdują coraz więcej zastosowań w bardzo przyszłościowych branżach takich jak chociażby bankowość konwersacyjna. Zgodnie z przewidywaniami do 2025 roku rynek chatbotów osiągnie wartość ponad 1,25 miliarda dolarów.

Chatboty oraz tzw. sztuczni agenci (ang. artificial agents) są używani w e-commerce głównie jako pierwsza linia interakcji z klientami. Odpowiadają na podstawowe zapytania oraz pomagają  podjąć niezłożone decyzje. Mogą również wspierać obsługę klienta, a nawet zarządzać wyprzedażami.

– Mówi się, że w niektórych branżach, np. telekomach, do 2030 roku nawet 85% sprzedaży ma być generowana w kanale obsługiwanym właśnie przez chatboty. To z jednej strony bardzo kusząca wizja, ale z drugiej strony tworząca realne zagrożenie w postaci utraty części rynku pracy na rzecz algorytmów mogących trwale i bardziej efektywnie zastąpić ludzi. Takie przykłady już możemy obserwować w sklepach wielkopowierzchniowych, w których pracowników obsługi sklepów coraz częściej zastępują kasy automatyczne – komentuje Dawid Cichy, Sales Director w Tpay.

Inteligentna lodówka zrobi zakupy za Ciebie

Na koniec coś z konsumenckiego punktu widzenia. Fani kina klasy B mogą pamiętać film o nazwie The 6th day.Jest w nim scena, w której postać grana Arnolda Schwarzeneggera zostaje poinformowana przez lodówkę o przekroczeniu terminu przydatności mleka i proszona jest o potwierdzenie zamówienia nowego kartonu.

Coś co niewiele ponad dwie dekady temu uznawane było za science fiction, dzisiaj staje się w zasadzie science reality albo, żeby być bardziej precyzyjnym – technological reality. W sprzedaży są obecnie różnego rodzaju inteligentne lodówki z funkcjonalnościami, których nie powstydziłby się smartfon.

Najbardziej zaskakująca z nich to możliwość włączenia automatycznego zamawiania zakupów. Dzięki użyciu mechanizmów AI oraz systemu kamer umieszczonego wewnątrz, lodówka identyfikuje brak produktów, które zazwyczaj były w niej przechowywane i dokona zamówienia w celu uzupełnienia zapasów.