Искусственный интеллект и машинное обучение могут повысить эффективость бизнеса. Однако многие компании в ходе внедрения сталкиваются с разными проблемами: сложностью подготовки и интеграции данных для анализа и обучения моделей, и большими затратами на развёртывание и поддержку инфраструктуры.
Эти проблемы могут значительно замедлить или даже полностью остановить реализацию проектов внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения.
В этой публикации мы покажем, как применение no-code конвейеров данных упрощает внедрение AI и ML, помогает интегрировать данные из разных источников, масштабировать ML-решения и снизить затраты на внедрение технологий.
Также мы рассмотрим два примера использования no-code конвейера данных Epsilon Workflow в проектах по внедрению искусственного интеллекта и машинного обучения.
Три типовые проблемы в проектах внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения
Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения может принести значительные выгоды для бизнеса, но на практике компании часто сталкиваются с рядом сложностей: от интеграции данных до роста затрат и нехватки специалистов.
1. Интеграция данных
Данные поступают из множества разных источников, и часто бывают неструктурированными и разрозненными. Чтобы получить точные прогнозы, данные сначала должны быть обработаны и готовы к использованию. Однако объединить их в единую систему бывает сложно, что замедляет работу над проектом.
2. Затраты на масштабирование
AI и ML требуют обработки больших объёмов данных, а также мощных вычислительных ресурсов. По мере увеличения объёма данных возрастает потребность в дополнительных мощностях для хранения и анализа, что может резко повысить расходы на проект. Это может привести к тому, что расходы начнут расти намного быстрее, чем предполагалось, и проект может стать слишком затратным.
3. Нехватка ресурсов
Бюджетные ограничения часто приводят к нехватке специалистов для качественной подготовки данных в проектах AI и ML. Из-за этого проекты могут замедляться или даже полностью останавливаться. Много времени уходит на ручную подготовку и приведение данных в порядок, что отвлекает команды от более важных задач — моделирования и анализа данных.
Три составляющие успешных AI и ML проектов
Мы выделили три фактора, которые влияют на успех проектов в AI и ML.
Во-первых, успешные компании внедряют искусственный интеллект не просто ради внедрения, а понимают, как именно он поможет решать прикладные бизнес-задачи.
Вот направления, в которых AI приносит наибольшую пользу: повышение продуктивности сотрудников, оптимизация бизнес-процессов, автоматизация повторяющихся задач, улучшение клиентского опыта, рост доходов и снижение ошибок. Также AI помогает упростить творческие задачи, такие как написание текстов или создание изображений. Конкретные выгоды зависят от каждого проекта.
Во-вторых, всё больше компаний выбирают облачные решения для AI и ML проектов, потому что они обеспечивают масштабируемость и доступ к вычислительным ресурсам, а также позволяют компаниям адаптироваться к росту объёмов данных и быстрее внедрять ИИ-технологии.
В-третьих, масштабируемые ETL-системы (Extract, Transform, Load) обеспечивают подготовку данных для моделей и становятся обязательной частью AI и ML проектов.
Как Epsilon Workflow помогает внедрить технологии AI и ML в компании
Epsilon Workflow упрощает интеграцию данных, позволяет легко масштабироваться и автоматизирует управление затратами.
Первое — это подготовка и интеграция данных
В проектах AI и ML данные поступают из множества разрозненных источников — базы данных, API или неструктурированные хранилища. Epsilon Workflow позволяет быстро подключать новые источники данных и интегрировать их в процессы. Это значительно сокращает время на подготовку данных, чтобы использовать их в моделях, и ускоряет процесс анализа.
Второе — это масштабирование
Epsilon Workflow обеспечивает версионность данных, что позволяет отслеживать все изменения и поддерживать их актуальность и согласованность. Это особенно важно в работе больших команд, когда несколько пользователей могут одновременно вносить изменения. Версионность помогает избежать конфликтов и ошибок, а также гарантирует, что каждая команда работает с правильной и актуальной версией данных.
Кроме того, платформа построена на микросервисной архитектуре, что даёт возможность динамически масштабировать ресурсы. Это означает, что даже при увеличении объёмов данных или числа пользователей производительность остаётся на требуемом уровне. Система автоматически добавляет необходимые вычислительные мощности, чтобы справляться с большими объёмами данных.
Третье — автоматизация процессов и контроль затрат
С ростом объёмов данных затраты на обработку и хранение могут быстро выйти из-под контроля и превысить бюджет. Epsilon Workflow решает эту проблему за счёт автоматизации процессов работы с данными. Платформа автоматически отслеживает, какие ресурсы используются для каждой задачи, и предоставляет прозрачную картину текущих расходов, что позволяет точно прогнозировать и управлять бюджетом.
Даже если объём данных или число пользователей увеличивается, затраты остаются под контролем благодаря автоматическому масштабированию системы. Система динамически распределяет ресурсы и задействует только те, что нужны для выполнения задач, что позволяет избежать перерасхода средств.
Кроме того, настройка инфраструктуры для AI и ML с помощью Epsilon Workflow занимает всего несколько минут. Это значительно ускоряет запуск проектов и сокращает время до получения первых результатов, что особенно важно в быстроразвивающихся бизнес-проектах.
Примеры проектов внедрения AI и ML в компаниях с применением Epsilon Workflow
Пример 1. Автоматизация извлечения полезной информации из документов с использованием NLP, LLM и RAG
Руководитель консалтинговой компании столкнулся с проблемой трудоёмкого ручного поиска ключевой информации в тысячах многостраничных документов, включая финансовые отчёты, маркетинговые исследования и договоры. Этот процесс занимал много времени, требовал значительных ресурсов и замедлял бизнес-процессы, что влияло на скорость проведения исследований и экономические показатели консалтинговых проектов.
Компания внедрила Epsilon Workflow, и представители заказчика самостоятельно настроили процессы на платформе с помощью no-code интерфейса. Используя возможности LLM и технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation), платформа автоматически обрабатывает документы в различных форматах, включая PDF, преобразовывывает текст в векторные представления и извлекает ключевую информацию.
Система не только находит ключевые значения в документах, но и выявляет тренды, финансовые показатели и соответствие нормативным требованиям. Платформа также генерирует краткие справки по содержанию текстов и отчёты, что значительно упростило процесс анализа многостраничных документов.
Благодаря RAG, платформа поддерживает быстрое добавление новых документов и настройку процессов для различных задач. Это делает Epsilon Workflow идеальным решением для выполнения специализированных проектов в различных отраслях и компаниях.
Время на анализ документов сократилось с нескольких часов до секунд, что позволило значительно повысить эффективность работы компании. Снизились операционные затраты и повысилось качество извлекаемой информации. Подробнее о технологии RAG и её применении в Epsilon Workflow можно прочитать в нашем блоге.
Пример 2. Ограничения существующих в компании legacy ИТ-систем не позволяли внедрить машинное обучение
Руководитель финансовой компании столкнулась с серьёзной проблемой: устаревшие системы не позволяли внедрить и масштабировать модели машинного обучения. Это распространённая ситуация для многих организаций с legacy системами, которые не могут адаптироваться к новым технологиям из-за ограниченной вычислительной мощности и сложностей с интеграцией данных.
Используя Epsilon Workflow, компании удалось преодолеть эти барьеры. Платформа позволила без модернизации существующей ИТ-инфраструктуры интегрировать данные и технологии машинного обучения в текущие процессы.
Что было сделано
Автоматизация подготовки данных. В Epsilon Workflow были настроены процессы автоматической подготовки, интеграции и трансформации данных.
Автоматизация процессов управления ML-моделями. Также настроены процессы всего цикла управления моделями машинного обучения (развёртывание, эксплуатация, мониторинг, обновления и переобучение моделей на основе новых данных).
Настроена интеграция с существующими legacy системами, чтобы можно было эффективно использовать данные, хранящиеся в legacy системах. Это позволило компании не тратить ресурсы на модернизацию систем, а поэтапно интегрировать машинное обучение в существующую инфраструктуру. Также были настроены коннекторы к другим внешним и внутренним источникам данных.
Все настройки были выполнены в no-code интерфейсе.
Результаты
Epsilon Workflow стал инструментом для автоматизации и масштабирования процессов машинного обучения и помог компании преодолеть ограничения существующей ИТ-инфраструктуры.
С помощью Epsilon Workflow в компании развёртывается до 200 моделей машинного обучения в год.
Компания смогла масштабировать вычислительные ресурсы в зависимости от объёмов данных и нагрузки. При пиковых запросах система автоматически увеличивает доступные ресурсы в 10 раз, что позволило обрабатывать большие объёмы данных без задержек и перегрузок.
Epsilon Workflow обеспечила высокую скорость обработки данных и прогнозов — до 10 000 прогнозов ежедневно и 25 000 записей каждые 15 минут.
Благодаря точным прогнозам и автоматическому анализу клиентских данных, система помогла снизить количество входящих звонков в кол-центр на 40%, что стало важным результатом применения ML в реальных бизнес-задачах.
С Epsilon Workflow вы сможете реализовать проекты в области искусственного интеллекта и машинного обучения, даже если кажется, что существующая в компании ИТ-инфраструктура не позволяет это сделать.
Запишитесь к нам на демонстрацию и начните уже сегодня!
