ИИ по отраслям

Страхование — отрасль, где автоматизация упирается в одну особенность: значительная часть решений затрагивает права клиента и может быть обжалована.

Отсюда граница, более жёсткая, чем в большинстве отраслей:

> Система готовит материал и проверяет комплектность. Решение о выплате или отказе принимает человек, и оно должно быть объяснимым.

Туризм отличается от других отраслей сезонностью и характером вопросов: пик обращений приходится на несколько месяцев, а вопросы делятся на две очень разные группы.

До поездки — подбор, цены, документы, визы, что входит в тур. Массовые, повторяющиеся, отнимающие всё время менеджера в сезон.

Во время поездки — срочные, тревожные, требующие немедленного ответа. Рейс перенесли, отель не тот, что-то случилось.

Автоматизировать нужно разное, и вторая группа важнее, хотя объём в ней меньше.

В автобизнесе три потока обращений, и они требуют разного.

«Сколько стоит починить» — вопрос, на который нельзя ответить без диагностики, и попытка ответить создаёт конфликт.

«Есть ли деталь» — вопрос, требующий точного подбора, где ошибка означает привезённую не ту запчасть.

«Когда можно приехать» — простая запись.

Бухгалтерия — отрасль, где автоматизация даёт наибольшую экономию времени и требует наибольшей осторожности одновременно.

Экономия очевидна: сотни однотипных документов в месяц, каждый нужно прочитать и занести.

Осторожность нужна потому, что ошибка попадает в учёт. Не в текст письма, который перечитают, а в проводку, которая обнаружится при сверке через месяц или при проверке через год.

Подбор персонала выглядит идеальной задачей для автоматизации: поток резюме, повторяющиеся вопросы, формализуемые требования.

И здесь же — риск, которого нет в других отраслях:

> Автоматический отсев кандидатов может воспроизводить и усиливать предвзятость, а решение при этом выглядит объективным, потому что его принял алгоритм.

В образовании автоматизация упирается не в технику, а в два ограничения, которых нет в других отраслях.

Первое: значительная часть данных относится к несовершеннолетним. Требования к обработке строже, а согласие даёт законный представитель.

Второе: оценка — это ответственность преподавателя. Она не делегируется, и попытка её делегировать разрушает то, ради чего образование существует.

В логистике два потока, и оба состоят из повторяющихся операций.

Поток документов. Заявки на перевозку, транспортные накладные, акты, путевые листы, документы от перевозчиков. Каждый нужно прочитать, сверить, занести.

Поток вопросов. «Где груз», «когда будет», «почему задержка», «пришлите документы». Один и тот же вопрос от разных клиентов десятки раз в день.

Первый автоматизируется извлечением данных, второй — интеграцией с системой отслеживания. Оба дают быструю отдачу, и второй обычно раньше.

Разговор про ИИ на производстве обычно уходит в предиктивную аналитику и компьютерное зрение на линии. Это существующие направления, но они требуют датчиков, данных за годы и отдельного бюджета.

Есть задача проще, дешевле и с более быстрой отдачей: техническая документация, которую невозможно найти.

Работа агентства упирается в две вещи, которые плохо масштабируются: скорость реакции на заявку и время риелтора на неподходящих клиентах.

Заявка, обработанная через час, стоит заметно дешевле заявки, обработанной через день, — покупатель за это время написал ещё в три агентства. А риелтор, потративший вечер на показ клиенту, у которого не одобрена ипотека, потерял вечер.

Экономика стоматологии устроена иначе, чем у многопрофильной клиники, и поэтому автоматизировать здесь нужно другое.

В клинике много недорогих приёмов, и узкое место — пропускная способность регистратуры.

Юридическая работа состоит из двух частей, и они по-разному относятся к автоматизации.

Первая — квалификация и позиция. Оценить риск, выбрать стратегию, принять решение. Это не автоматизируется, и попытки это делать заканчиваются плохо: модель уверенно выдаёт правдоподобную юридическую конструкцию, которая не выдерживает проверки