Готовые решения ИИ из других отраслей — как внедрить быстро и без риска, Алексей Чернобровов

Ритейл → Персонализация без Data Science. Проблема: У вас мало данных о клиентах, но нужно делать персональные предложения. Готовое решение: Как в e-commerce: Даже маленькие магазины используют простые рекомендации (например, ""Клиенты с этим тарифом часто берут роутер""). Что внедрить: Автоматические триггерные SMS/email (например, после звонка в поддержку → предложение доп. услуги). Скрипты для менеджеров на основе поведения клиента (как в интернет-магазинах). Необанки → Дешевый прогноз оттока. Проблема: Нет денег на сложные ML-модели, но хочется удерживать клиентов. Готовое решение: Как в финтехе: Стартапы используют простые правила (если клиент заходил в ЛК реже 1 раза в месяц + жаловался → высокий риск ухода). Что внедрить: Excel + готовые скрипты для анализа активности (не нужен искусственный интеллект — просто автоматизированная логика). Авто-скидки для ""групп риска"" (как в мобильных банках). Логистика → Оптимизация без сложных алгоритмов. Проблема: Нужно эффективнее распределять ресурсы (инженеров, колл-центр). Готовое решение: Как у курьерских сервисов: Они используют геоданные и простой прогноз загрузки. Что внедрить: Готовые SaaS-инструменты для маршрутизации (например, оптимизация выездов техников). Прогноз нагрузки на поддержку (аналогично сервисам такси).