УДК 004

Оптимизация коммуникаций энергетической компании с потребителями на базе искусственного интеллекта

Новоселов Никита Денисович – студент кафедры Информационных технологий и интеллектуальных систем Казанского государственного энергетического университета

Аннотация: Статья рассматривает инновационные подходы к оптимизации коммуникаций энергетических компаний с потребителями на основе искусственного интеллекта (ИИ). Фокус направлен на четыре ключевых аспекта: персонализированные рекомендации и предложения, интерактивные чат-боты для клиентского обслуживания, мониторинг и уведомления в режиме реального времени, а также системы умного дома и Интернет вещей (IoT).

Ключевые слова: энергетические компании, искусственный интеллект, оптимизация коммуникаций, персонализированные рекомендации, интерактивные чат-боты, мониторинг в режиме реального времени, системы умного дома, Интернет вещей (IoT).

Современные технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), могут революционизировать взаимодействие энергетических компаний с потребителями. Оптимизация коммуникаций и предоставление персонализированных услуг могут улучшить эффективность обслуживания, снизить затраты и способствовать более эффективному использованию энергии.

Персонализированные рекомендации и предложения в области энергетики, основанные на искусственном интеллекте, предоставляют клиентам уникальные стратегии оптимизации и контроля над своим энергопотреблением. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о потреблении энергии каждого клиента, учитывая их индивидуальные привычки и особенности использования энергии [7, c 49].

Например, система может предложить оптимальные часы для запуска энергозатратных устройств в соответствии с пиковыми и низкими тарифами электроэнергии [2, c. 57]. Также возможны рекомендации по замене устаревших устройств на более энергоэффективные модели, основываясь на истории потребления.

Эти персонализированные предложения могут включать рекомендации по установке солнечных панелей [11, c. 35], оптимизации отопительной системы или даже советы по повышению энергоэффективности здания. Такой подход позволяет клиентам не только снизить свои счета за энергопотребление, но и сделать осознанные выборы в пользу более экологичного и устойчивого потребления энергии.

Интерактивные чат-боты в клиентском обслуживании, поддерживаемые искусственным интеллектом, предоставляют клиентам энергетических компаний эффективные и удобные способы взаимодействия [9, c. 38]. Эти интеллектуальные боты обладают способностью отвечать на вопросы клиентов, предоставлять информацию о текущем потреблении энергии и решать стандартные проблемы.

Чат-боты работают в режиме 24/7, обеспечивая клиентов мгновенными ответами без необходимости ожидания в очереди на телефонной линии. Они используют технологии обработки естественного языка (NLP), что делает общение с ними естественным и понятным [6, c. 43].

Боты способны предоставлять информацию о текущих тарифах, предложениях и услугах компании. Кроме того, они могут направлять клиентов по шагам для решения проблем, таких как уточнение счетов или подключение новых услуг. При необходимости боты могут также перенаправлять запросы к операторам для более сложных вопросов.

Использование чат-ботов в клиентском обслуживании не только повышает доступность и оперативность ответов, но и снижает нагрузку на традиционные каналы общения. Комбинирование технологий чат-ботов с искусственным интеллектом создает эффективный механизм для улучшения опыта клиентов и оптимизации процессов в энергетических компаниях.

Следующим этапом может стать мониторинг и уведомления в реальном времени, поддерживаемые искусственным интеллектом [4, c. 107]. Они предоставляют клиентам энергетических компаний уникальные инструменты для более точного и активного контроля над своим потреблением энергии. Системы мониторинга предоставляют клиентам возможность отслеживать свое энергопотребление в режиме реального времени через мобильные приложения или онлайн-платформы.

Эти платформы предоставляют детальные графики и статистику, позволяя клиентам анализировать историю своего потребления, выявлять пиковые нагрузки и определять энергозатратные устройства. Уведомления в режиме реального времени предупреждают клиентов об аномалиях в их потреблении, подсказывают о возможных проблемах или предостерегают об избыточном потреблении энергии [3, c. 14].

Технологии искусственного интеллекта позволяют системам мониторинга адаптироваться к индивидуальным потребительским паттернам, предлагая персонализированные рекомендации для оптимизации потребления. Например, клиент может получить уведомление о том, как оптимально использовать энергозатратные устройства в зависимости от текущих тарифов.

Мониторинг и уведомления обеспечивают более осознанное и эффективное управление энергопотреблением, содействуя клиентам в принятии информированных решений и снижении затрат.

Еще одним этапом может стать внедрение Системы умного дома и Интернет вещей (IoT). Энергетические компании могут преобразовать обыденные дома в интеллектуальные пространства, обеспечивая клиентам удобное и энергоэффективное управление своими устройствами. Умные термостаты, освещение, розетки и другие устройства связываются в единое управляемое пространство через IoT.

Системы умного дома могут интегрироваться с платформами энергетических компаний, позволяя клиентам удаленно управлять энергопотреблением через мобильные приложения [10, c. 375]. Например, умные термостаты автоматически регулируют температуру в соответствии с привычками и погодными условиями, оптимизируя энергопотребление.

IoT-устройства передают реальные данные о потреблении энергии, что позволяет энергетическим компаниям анализировать тренды и предоставлять клиентам персонализированные рекомендации по оптимизации. К примеру, система может предложить расписание использования устройств в соответствии с тарифами, минимизируя расходы.

Умные счетчики и IoT создают сеть взаимосвязанных устройств, обеспечивая не только удобство, но и повышение энергоэффективности домов [5, c. 46]. Эта интеграция технологий поддерживает клиентов в принятии более информированных решений, способствуя снижению затрат на энергопотребление и созданию более устойчивых домов.

Анализ обратной связи и обучение потребителей в энергетических компаниях, основанные на искусственном интеллекте, играют ключевую роль в повышении уровня удовлетворенности клиентов и оптимизации их потребления энергии. Эти подходы взаимодействуют с системами умного дома и IoT, создавая цикл обучения и адаптации.

Системы анализа обратной связи собирают данные о взаимодействии клиентов с услугами энергетической компании. Используя технологии анализа сентимента, они оценивают удовлетворенность клиентов и выявляют области, требующие улучшения [1, c. 220]. Например, если клиент выражает недовольство некоторыми аспектами системы умного дома, эта обратная связь помогает компании быстро реагировать и корректировать проблемные моменты.

Важным элементом в этом процессе является обучение потребителей. Предоставление клиентам информации о том, как эффективно управлять умными устройствами, адаптироваться к рекомендациям и использовать инструменты мониторинга, содействует повышению осведомленности. Специализированные образовательные материалы, предоставляемые через чат-ботов или мобильные приложения, помогают потребителям освоить возможности умного дома и понять, как это влияет на их энергопотребление.

Взаимодействие анализа обратной связи и обучения потребителей с системами умного дома и IoT синергетично. Например, анализ обратной связи может выявить, что клиенты испытывают трудности с определенными функциями умных устройств [8, c. 13]. На основе этой информации, обучение потребителей может быть адаптировано для предоставления дополнительных пошаговых руководств и разъяснений.

Такой цикл обратной связи и обучения создает устойчивую систему, где клиенты получают не только персонализированные рекомендации, но и обучение, которое помогает им внедрять эти рекомендации в повседневную практику. Этот комплексный подход к взаимодействию с клиентами способствует улучшению опыта потребителей, увеличению эффективности и ответственному потреблению энергии.

Внедрение технологий искусственного интеллекта для оптимизации коммуникаций с потребителями приносит значительные преимущества энергетическим компаниям. Это не только повышает качество обслуживания, но и способствует устойчивому и эффективному использованию энергии в современном мире.

Список литературы

1. Богданов А. Л., Дуля И. С. Сентимент-анализ коротких русскоязычных текстов в социальных медиа //Вестник Томского государственного университета. Экономика. – 2019. – №. 47. – С. 220-241.
2. Бондаренко В. В., Кругликов С. В., Клечин Ю. И. Оценка экономической эффективности электрического отопления многоквартирных домов //Конкурентоспособность и развитие социально-экономических систем. – 2019. – С. 56-59.
3. Догучаева С. М. Обеспечение безопасности компании от мобильных угроз в современном развитии цифровой экономики //Управление экономическими системами: электронный научный журнал. – 2019. – №. 11. – С. 14-14.
4. Другова Е. А. и др. Искусственный интеллект для учебной аналитики и этапы педагогического проектирования: обзор решений //Вопросы образования. – 2022. – №. 4. – С. 107-153.
5. Куприяновский В. П. и др. Умные моногорода, как зоны экономического развития цифровой экономики //International Journal of Open Information Technologies. – 2018. – Т. 6. – №. 1. – С. 46-91.
6. Максимов В. Ю., Клышинский Э. С., Антонов Н. В. Проблема понимания в системах искусственного интеллекта //Новые информационные технологии в автоматизированных системах. – 2016. – №. 19. – С. 43-60.
7. Макушев А. Н., Столбова А. А. ВЛИЯНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ НА ЭКОНОМИКУ //Актуальные проблемы и тенденции развития современной экономики. – 2020. – С. 49-53.
8. Попова А. О. Информационные технологии и НИОКР: опыт американских корпораций //Россия и Америка в XXI веке. – 2015. – №. 2. – С. 13-13.
9. Сергеева И. И. Чат-боты и искусственный интеллект-технология сетевого взаимодействия //Технологические тренды и модели цифровой трансформации экономики. – 2020. – С. 38-54.
10. Селяев Д. В., Салкин Д. А. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПЛАТФОРМ ДЛЯ СИСТЕМ «УМНЫЙ ДОМ» //L Огарёвские чтения. – 2022. – С. 375-382.
11. Туровец Ю. и др. «Зеленая» цифровая трансформация в электроэнергетике //Форсайт. – 2021. – Т. 15. – №. 3. – С. 35-51.