AI для бізнесу без меж: кросфункціональне застосування штучного інтелекту в ритейлі – кейси від SMART business

Product Owner SMART Decision HUB та експерт з прогнозної аналітики та роботи з даними Артем Степанов під час свого виступу на RAU Expo 2025 поділився інформацією про те, як штучний інтелект об’єднує кросфункціональні команди, оптимізує бізнес-процеси та підвищує прибутковість завдяки прийняттю рішень на основі даних, предиктивній аналітиці та інноваційним AI-рішенням.

Штучний інтелект як рушійна сила сучасної економіки

Штучний інтелект уже зараз стає не просто технологічним трендом, а критично важливим інструментом для об’єднання бізнесу та досягнення стратегічних цілей і підвищенню конкурентоспроможності.

SMART business є провідним партнером Microsoft у розробці та впровадженні комплексних бізнес-систем, таких як ERP-, CRM-, HRM-системи, а також хмарних сервісів та інноваційних AI-рішень. Один з напрямків діяльності компанії – створення рішень на основі штучного інтелекту для ефективного використання даних, ресурсів та робочих процесів. Загалом у компанії більше 1250 клієнтів у 65 країнах світу, що свідчить про її кросгалузеву експертизу та глобальний вплив.

Дані — це те, що перетворює алгоритми на інтелект

Серцем будь яких AI-моделей є дані. Світ щодня генерує колосальні обсяги інформації: цього року прогнозується створення 175 зетабайтів даних, що еквівалентно 479 мільйонам терабайтів на день, або близько 60 ГБ на одну людину щодня. Ці дані надходять з різноманітних джерел: активність у соціальних мережах, відеоконтент, операційні системи бізнесу, комерційна активність, логістика та постачання, системи безпеки, відеоспостереження та промислові сенсори.

Проте, ключовим викликом залишається те, що тільки лише близько 20% цієї інформації компанії обробляють взаємопов’язано. ШІ дозволяє знайти нові кореляції та взаємозв’язки між різними джерелами даних — ERP, CRM, логістикою, документами — і побудувати системну модель для прогнозів та оптимізації. Без використання сучасних алгоритмів ШІ, розрахувати всю цю взаємозалежність часто є неможливим.

Ключові бізнес-проблематики та конкретні AI-кейси SMART business

Впровадження штучного інтелекту дозволяє вирішувати низку критичних бізнес-завдань:

Генеративний штучний інтелект

Оптимізація роботи з документами. Замість ручного опрацювання сотень договорів, рахунків чи інших засканованих PDF-документів, система на базі ШІ зчитує їх, категоризує, завантажує у базу знань та робить інформацію структурованою та доступною для пошуку. Це значно підвищує ефективність співробітників, звільняючи їх від рутинної роботи.

Покращення комунікації та доступу до знань. RAG-агенти (Retrieval-Augmented Generation), побудовані на основі генеративного ШІ (наприклад, Copilot), дозволяють працювати з власними чутливими корпоративними даними без ризику витоку за комерційний контур. Вони можуть консультувати співробітників, взаємодіяти з ERP та CRM-системами, надавати відповіді на основі внутрішньої бази знань. Це значно підвищує ефективність роботи всіх напрямків бізнесу: від HR і клієнтського сервісу до маркетингу, операцій та корпоративних онлайн-платформ.

Генеративний ШІ — це про стратегічну віддачу, а не про експерименти. За глобальними оцінками, кожен $1 інвестицій повертає $3.70. Компанії, які вже інтегрували ці рішення, фіксують до 35% зростання ефективності операцій та управлінських процесів.

ШІ для стратегічного та операційного управління

Персоналізація маркетингу та взаємодії з клієнтами

• Uplift-моделювання (прогнозування стимулювання): Замість загального таргетингу, uplift-моделі допомагають визначити саме тих клієнтів, на яких маркетинг справді має вплив, що дозволяє скоротити витрати та підвищити рентабельність кампаній.
• Прогнозування цінності клієнтів (CLTV): CLTV-аналітика допомагає виділити найприбутковіших клієнтів і будувати стратегії взаємодії саме з ними, щоб зменшити ризики втрат і максимізувати довгостроковий прибуток.
• Рекомендаційні алгоритми: Завдяки ШІ-рекомендаціям, побудованим на поведінці подібних клієнтів, бізнес отримує більш релевантні пропозиції, що веде до зростання конверсії, LTV та задоволеності клієнтів.

У комплексі ці підходи дозволяють бізнесу діяти точніше, інвестувати ефективніше та досягати суттєвих результатів: зростання конверсії, підвищення цінності клієнтів і зміцнення їхньої лояльності.

Операційне планування

• Прогнозування попиту – SMART Demand Forecast: ШІ аналізує промоактивність, ціни, сезонність, зовнішні фактори та інші дані для точного прогнозування попиту. Це дозволяє уникнути зайвих витрат на логістику та склад, які можуть сягати до 5% собівартості продажів через неточне прогнозування. Точне прогнозування збільшує обсяги продажів, прибутковість та задоволеність клієнтів.
• Оптимізація ціноутворення – SMART Price Insights: ШІ-алгоритми на основі поведінки клієнтів, даних щодо конкурентів, цінової еластичності та бізнес стратегії компанії пропонують оптимальну ціну в режимі наближеного до реального часу. ШІ-оптимізація цін може збільшити валовий прибуток до 10%.

• Планування персоналу – SMART Flexi Scheduler: На основі прогнозів попиту та очікуваної інтенсивності операцій ШІ-система пропонує оптимізовані графіки змін, щоб уникнути простоїв та перевантажень. Це дозволяє скоротити додаткові витрати на фонд оплати праці до 5% та зменшити плинність кадрів до 20%.

Майбутня трансформація бізнесу

Серце нової AI-стратегії — не лише технологія, а й згуртована робоча логіка для різних департаментів. Від фінансів до HR, від логістики до маркетингу — штучний інтелект стає рушієм стратегії єдиної цифрової трансформації. Як влучно зазначила колишня голова правління IBM Джінні Рометті: “Дані — це нова нафта, а штучний інтелект — це нафтопереробний завод”. Без побудови цього “нафтопереробного заводу” дані залишатимуться лише сирим ресурсом, не приносячи очікуваної прибутковості.

Для компаній, які прагнуть використати потенціал штучного інтелекту, важливо аналізувати свої унікальні кейси та звертатися до експертів для розробки та впровадження індивідуальних рішень. Інтеграція ШІ у бізнес-процеси дозволяє компаніям не лише підвищувати операційну ефективність та збільшувати прибутковість, а й покращувати клієнтський досвід, адаптуючись до постійно мінливих ринкових умов.