Matematinės kalbos universalumas padeda spręsti verslo problemas

Matematika yra vienas iš svarbiausių įrankių šiandieniniame globaliame pasaulyje ir ji daro didžiulę įtaką visoms žmonijos veikloms. Itin tamprus ryšys sieja matematiką ir verslą. Praktinis jos pritaikymas apima bene visas gyvenimo sritis – nuo pardavimų prognozavimo, sąnaudų optimizavimo, klientų aptarnavimo iki verslo strategijų formavimo ir finansinių sprendimų priėmimo.

Šių metų Kauno technologijos universiteto Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto (KTU MGMF) surengtose Matematinių sprendimų verslui ir pramonei dirbtuvėse viena iš dalyvavusių įmonių – AB „Telia Lietuva“, kurios užduotį sprendė matematikos mokslininkai. Su įmonės atstovu Simonu Šilakausku, Matematinio modeliavimo katedros docentais dr. Pauliumi Palevičiumi ir dr. Kristina Šutiene kalbamės apie naujųjų technologijų teikiamas galimybes verslo įmonėms, skatinančias pasiekti geresnių komercinių rezultatų.

– Pirmiausia šiek tiek apie tai, ar šis projektas ir bendradarbiavimo vystymas būtent tokia forma su verslo įmonėmis pasiteisino?

Dr. Paulius Palevičius: Matematinių sprendimų dirbtuves mūsų matematikai su verslo įmonėmis organizuoja kiekvienais metais, ir tai yra tik viena iš daugelio bendradarbiavimo formų, bet tokios dirbtuvės yra labai naudingos tiek verslui, tiek ir mūsų mokslininkams. Džiaugiamės, kad įmonės pasitiki mūsų mokslininkais ir atvirai dalijasi savo iššūkiais. Dalyvavimas Matematinių sprendimų dirbtuvėse stiprina ryšį tarp mokslo ir verslo, padeda gilinti supratimą apie matematikos svarbą šiuolaikiniame versle. Tokie renginiai – puiki platforma inovacijoms, bendradarbiavimui ir praktinių sprendimų paieškai.

Džiugu, kad sulaukėme tikrai didelio susidomėjimo tarp įmonių ir mokslininkų. Per penkias intensyvaus darbo dienas mokslininkų komandos ieškojo įmonėms sprendimų, pasitelkdamos matematinį modeliavimą, duomenų analizę ir dirbtinį intelektą.

Dirbtuvėse, kaip verslo pateiktų užduočių sprendėjai, dalyvavo mokslininkai ir doktorantai iš keturių šalių, atstovaujantys įvairiems universitetams – tarp jų buvo tyrėjai iš KTU, Oksfordo universiteto Matematikos instituto (Jungtinė Karalystė), Norvegijos mokslo ir technologijos universiteto ir Rolino koledžo (JAV). Tarptautiškumas ir tarpdisciplininis bendradarbiavimas dar kartą įrodė, kad matematika yra universali kalba sprendžiant verslo problemas.

– Simonai, „Telia Lietuva“ jau daug metų dalyvauja Matematinių sprendimų verslui ir pramonei dirbtuvėse su KTU matematikais. Kokie Jūsų lūkesčiai užduočių sprendėjams šiemet?

Simonas Šilakauskas: Išties KTU matematinėse dirbtuvėse dalyvaujame ne pirmą kartą. Esame sprendę įvairius duomenų mokslo srities uždavinius: nuo trečiųjų šalių duomenų naudojimo kliento pasitraukimui prognozuoti iki įvairių duomenų augmentacijos uždavinių ir klientų įsitraukimo vertinimo. Šįkart teikėme personalizuotų komercinių pasiūlymų generavimo uždavinį.

Tradiciniai pasiūlymų generavimo metodai dažniausiai yra orientuoti į komercinius tikslus, todėl remiasi kontraktine informacija, nebūtinai yra personalizuoti. Tai riboja jų efektyvumą, nes neatsižvelgiama į paslaugų vartojimo ypatumus, dinamiškus vartotojų elgsenos pokyčius. Šios sistemos dažnai nesugeba prisitaikyti prie realaus laiko kontekstinių veiksnių, tokių kaip sezoniniai svyravimai ar vartotojo sąveikos istorijos tendencijos. Mūsų supratimu, personalizuotų pasiūlymų formavimo strategijos turi subalansuoti vartotojų patirties gerinimą su verslo tikslų siekimu, pavyzdžiui, lojalumo skatinimu ar papildomų pajamų generavimu (angl. upselling). Daroma prielaida, kad personalizuotų pasiūlymų kūrimo strategija galėtų būti efektyvesnė integravus skirtingus duomenų šaltinius – istorinius vartotojo televizijos žiūrėjimo duomenis, plano kaitos dinamiką, vartotojo informaciją, teikiamas televizijos turinio rekomendacijas.

Tikime, kad mokslininkų darbas su personalizuotų komercinių pasiūlymų bandomuoju modeliu padės mums apibrėžti strategiją, kaip pateikti klientams pasiūlymus, kurie labiau atitiks jų poreikius ir interesus, padidins gaunamos vertės suvokimą, leis mums kurti tiksliai pritaikytas strategijas skirtingoms vartotojų grupėms ir sustiprins ne tik mūsų gebėjimą diegti naujoves, bet ir sudarys prielaidas tvariems verslo augimo sprendimams, kurie remiasi realiais, duomenimis ir mokslu grįstais sprendimais.

– Docente, ar dirbtinio intelekto (DI) technologijos ir didžiųjų duomenų analizė gali pagerinti verslų teikiamų paslaugų kokybę, padėti išlaikyti esamus klientus ir pritraukti naujų? Ar naujosios technologijos gali pakeisti įmonių veidą gerąja prasme? Jei gali, tai kaip?

– Su kokiais iššūkiais tenka susidurti kasdieniame darbe, kuriuos galėtų padėti išspręsti dirbtinio intelekto ar duomenų apdorojimo taikomos technologijos?

S. Šilakauskas: Šiandienėje konkurencingoje ir itin dinamiškoje verslo aplinkoje dirbtinio intelekto technologijos tampa neatsiejama sėkmingo veikimo dalimi. Tai lemia didėjantys klientų lūkesčiai, rinkos sudėtingumas ir būtinybė optimizuoti veiklos efektyvumą.

Pirma, šiuolaikiniai vartotojai tikisi, kad verslas juos atpažins ir supras jų individualius poreikius – tai vadinama „pažink mane“ elgsena. DI leidžia kurti gilų personalizavimą, analizuodamas didelius duomenų kiekius realiu laiku, prognozuodamas poreikius ir pritaikydamas rekomendacijas, turinį ar komunikaciją. Toks asmeniškas požiūris ne tik didina klientų pasitenkinimą, bet ir skatina įsitraukimą, lojalumą bei pajamas. Be personalizavimo, DI gerina bendrą klientų patirtį, padeda identifikuoti klientų kelionės „skausmo taškus“ bei juos spręsti žymiai greičiau.

DI taip pat automatizuoja pasikartojančias, rutinines užduotis įvairiose srityse – klientų aptarnavime, finansuose, tiekimo grandinėje ar personalo valdyme. Intelektualioji automatizacija sumažina darbo sąnaudas, klaidų tikimybę ir leidžia darbuotojams sutelkti dėmesį į vertingesnes užduotis. Tai ne tik padidina efektyvumą, bet ir sumažina išlaidas.

Sparčiai augant duomenų kiekiui, susiduriame su kita svarbia problema – tampa vis sunkiau suvaldyti jų kokybę, apimtį ir aktualumą. DI metodai šioje vietoje yra nepakeičiami – jie leidžia greičiau atsirinkti reikšmingą informaciją, užtikrinti duomenų kokybės kontrolę bei geriau išnaudoti jau turimus duomenis sprendimų priėmimui. Duomenų išplėtimas naudojant DI padeda sutaupant laiko pridėti naujos reikšmingos informacijos ir taip efektyviai pagerinti modelių veikimą, sprendimų priėmimą.

Taikymo pavyzdžių galima vardinti išties daug. Nors patys kiekvieną dieną darbuojamės duomenų mokslo ir DI srityje, vertiname galimybę bendradarbiauti su mokslininkais, pažvelgti kitu kampu į mūsų sprendžiamas problemas bei išbandyti naujus sprendimus. Tikrai džiaugiamės šiuo bendradarbiavimu ir tikimės palaikyti dalykinius ryšius ir ateityje.

– Kaip sekėsi mokslininkų komandai susidoroti su šia įmonės užduotimi?

Dr. K. Šutienė: Visų pirma, noriu pasidžiaugti, kad šią užduotį sprendė ne tik mokslininkai, bet ir doktorantai iš mūsų bei užsienio universitetų. Dirbdami kartu siekėme sukurti personalizuotą televizijos plano pasiūlymo modelį, integruojantį įvairiapusę informaciją.

Kurdami šį modelį ir parinkdami DI metodus tarpusavyje derinome jų tikslumą ir paaiškinamumą bei praktinį pritaikomumą verslo aplinkoje. Buvo išbandyta daug sprendimo kūrimo strategijų bei alternatyvų, kurios papildytų viena kitą. Tai dar kartą parodo, kokie svarbūs šiuolaikiniam verslui yra duomenų analitikai, kurie geba ne tik analizuoti sudėtingus duomenų masyvus, bet ir taikyti pažangius matematinius bei dirbtinio intelekto modelius realioms verslo problemoms spręsti. Tokius specialistus rengiame KTU Matematikos ir gamtos mokslų fakultete, kur studentai įgyja tiek teorinių žinių, tiek praktinės patirties dirbdami su realiais verslo duomenimis. To puikiausias įrodymas yra mūsų absolventas, dirbantis UAB „Telia Lietuva“ ir dirbtuvėse atstovavęs šiai įmonei bei kartu įsiliejęs į komandą sprendžiant jų užduotį.

– Ar planuojate ateityje daugiau integruoti į vykdomą veiklą naujųjų technologijų? Kaip verslo transformacija suprantama Jūsų įmonėje? Ar ji sietina su inovatyviomis technologijomis?

S. Šilakauskas: Taip, mūsų įmonė aiškiai mato inovatyvių technologijų svarbą ir potencialą, todėl jų integravimas į kasdienę veiklą – vienas iš mūsų strateginių prioritetų. Technologinė pažanga ne tik keičia rinką, bet ir atveria naujas galimybes kurti efektyvesnius, tikslesnius ir labiau klientų poreikiams pritaikytus sprendimus.

Mes sąmoningai siekiame išlikti technologinių inovacijų priekyje, todėl skiriame daug dėmesio naujųjų technologijų paieškoms, testavimui ir jų pritaikomumo vertinimui bei integravimui. DI algoritmai ir pažangios analitinės sistemos leidžia mums ne tik apdoroti didelius duomenų kiekius, bet ir rasti paslėptus dėsningumus, labiau suprasti klientų poreikius, efektyvinti darbą.

Verslo transformacija mūsų įmonėje pirmiausia siejama su technologiniu progresu ir inovatyvių sprendimų integracija. Ji mums reiškia ne tik skaitmeninimą, bet ir visapusišką požiūrio, veiklos modelių bei sprendimų priėmimo kultūros kaitą. Tai nuoseklus kelias link lankstesnio, pažangesnio ir vertę klientui kuriančio verslo modelio.

Todėl ne tik planuojame, bet ir aktyviai veikiame, kad technologijos taptų organiška mūsų veiklos dalimi – tiek šiandien, tiek žvelgiant į ateitį. Mūsų tikslas – ne prisitaikyti prie pokyčių, o juos inicijuoti.

– O kokie mūsų mokslininkų ateinančių metų planai matematinių dirbtuvių klausimu?

Dr. P. Palevičius: Atsižvelgdami į šių metų sėkmę jau planuojame dirbtuves ir 2026 metais ir nekantriai pradedame laukti naujų iššūkių bei partnerių. Tikime, kad šis renginys toliau augs ir stiprins mokslo bei verslo sąveiką ne tik Lietuvoje, bet ir tarptautiniu mastu.