Tekoälyä arkielämän liiketoimintaan

Työ-ja elinkeinoministeriön Tekoäly 4.0 -ohjelman mukaan tekoäly on yksi neljännen teollisen vallankumouksen mahdollistavista teknologioista huippunopeiden langattomien tietoliikenneyhteyksien, esineiden internetin, ainetta lisäävän valmistuksen, lisätyn ja virtuaalisen todellisuuden ja suurteho- ja kvanttilaskennan ohella. Näiden teknologioiden yhdistäminen datan hyödyntämiseen mahdollistaa reaaliaikaisesti ohjautuvat arvoketjut, uudet digitaaliset palvelut ja tuotteet sekä uudet asiakaskeskeiset liiketoimintamallit. (Työ- ja elinkeinoministeriö 2021.)

Tekoäly kaupan- ja palvelualalla

Kun tekoälyä otetaan käyttöön esimerkiksi kaupan alalla, sillä ratkaistaan myös muita globaaleja ongelmia. Esimerkiksi K-ryhmässä on selvitetty, voidaanko tekoälyratkaisuja hyödyntämällä löytää kauppojen energiankäytöstä poikkeamia, joihin puuttumalla voitaisiin säästää energiaa. Energiatehokkuuden parantaminen on yksi keskeinen keino ilmastopäästöjen vähentämiseen. (Kaupan liitto 2021.)

Verkkokaupat tarjoavat vaatteita asiakkaille aiemman toiminnan perusteella eli sen mukaan, mitä asiakkaat ovat katselleet, ostaneet ja mistä syystä palauttaneet tuotteita. Zalando kehitti tekoälyn avulla verkkokauppaansa, jotta asiakkaat osaisivat ostaa sopivan kokoisia vaatteita. Kerättiin tietoa siitä, onko tuote kokomerkintäänsä nähden iso, pieni vai numeroa vastaava. Samalla kerättiin tietoa asiakaskäyttäytymisestä eli minkälaisia ja minkä mallisia vaatteita asiakas ostaa, että osataan tarjota sopivia vaatteita. (Kaupan liitto 2019.)

Miten tekoälyä saadaan kaupan- ja palvelualan liiketoimintaan?

Tekoäly tutuksi ja Alueellinen teknologiakartta -hankkeiden järjestämässä Tekoälyä arkielämän liiketoimintaan -webinaarissa Heidi Kananen totesi tekoälyn olevan matematiikkaa ja koodia. Konetta voidaan kouluttaa ohjatulla, ohjaamattomalla tai vahvistusoppimisella. Ohjatussa oppimisessa tarvitaan dataa ja vastaukset, esimerkiksi kuvia pyöräilijöistä ja hiihtäjistä. Kone alkaa löytää yhdenmukaisuudet ja tunnistaa uuden kuvan saatuaan, onko kyse pyöräilijästä vai hiihtäjästä. Ohjattua oppimista voidaan käyttää myynnin ennustamisessa. Myös verkkokauppasuosittelijat ovat esimerkkejä ohjatusta oppimisesta, suositukset perustuvat asiakasdataan. (Kananen 2022.)

Ohjaamattomassa mallissa koneelle annetaan esim. hiihtäjien ja pyöräilijöiden kuvia, mutta ei valmiita vastauksia, kone etsii yhtäläisyydet ja eroavaisuudet. Kone tekee ryhmittelyn nopeasti, vaikka dataa olisi kuinka paljon. Ihminen voi muuttaa painotuksia ja kone ottaa ne huomioon, esimerkiksi kun mediayhtiö suosittelee asiakkaalleen mediaratkaisuja, voidaan painottaa maksullisia palveluita. Pankeissa käytetään ohjaamatonta oppimista asiakkaan poikkeavan käyttäytymisen seurantaan huijausyritysten tunnistamiseksi. Myös asiakaskohtaisissa ohjeistuksissa käytetään ohjaamatonta mallia. (Kananen 2022.)

Vahvistusoppimisessa ei tarvita pohjadataa. Algoritmi laitetaan ympäristöön oppimaan ja kun se tekee oikeita ratkaisuja, sitä palkitaan ja annetaan lisää bittejä. Kun algoritmi tekee vääriä valintoja, otetaan bittejä pois. Vahvistusoppimista voidaan käyttää, kun on suljettu ympäristö, rajattu määrä vaihtoehtoja oikeaan ratkaisuun päätymiseksi ja palaute oikeista ja vääristä ratkaisuista pystytään antamaan nopeasti. Esimerkiksi varaston logistiikassa voidaan käyttää vahvistusoppimista yhdistämällä siihen robotiikkaa. (Kananen2022.)

Kirjoittaja 

Eija Lantta työskentelee LAB-ammattikorkeakoulussa Alueellinen teknologiakartta ja Tekoäly tutuksi -hankkeissa projektipäällikkönä.

Lähteet

geralt. 2016. Binääri, yksi, kyborgi, kybernetiikka, piirilevy. Pixabay. Viitattu 28.6.2022. Saatavissa https://pixabay.com/images/id-1536651/

Kananen, H. 2022. Tekoälyä arkielämän liiketoimintaan. Esitys Alueellinen teknologiakartta ja Tekoäly tutuksi -hankkeiden webinaarissa 11.5.2022.

Kaupan liitto. 2019. Case #kauppa: Zalando taklaa muodin verkkokaupan kokohaastetta tekoälyllä. Viitattu 28.6.2018. Saatavissa https://kauppa.fi/uutishuone/2019/11/21/case-kauppa-zalando-taklaa-muodin-verkkokaupan-kokohaastetta-tekoalylla/

Kaupan liitto. 2021. Tekoäly auttaa K-ruokakauppoja entistä energiatehokkaammiksi. Viitattu 28.6.2022. Saatavissa https://kauppa.fi/uutishuone/2021/03/25/tekoaly-auttaa-k-ruokakauppoja-entista-energiatehokkaammiksi/  

Työ- ja elinkeinoministeriö. 2021. Tekoäly 4.0 -ohjelma – Ensimmäinen väliraportti:
käynnistysvaiheesta toteutusvaiheeseen. Helsinki: Työ- ja elinkeinoministeriö. Työ- ja elinkeinoministeriön julkaisuja 2021:29. Viitattu 28.6.2022. Saatavissa http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-327-643-7

Linkit

Linkki 1. LAB. 2021a. Alueellinen teknologiakartta. Viitattu 28.6.2022. Saatavissa https://lab.fi/fi/projekti/alueellinen-teknologiakartta

Linkki 2. LAB. 2021b. Tekoäly tutuksi. Viitattu 28.6.2022. Saatavissa https://www.lab.fi/fi/projekti/tekoaly-tutuksi