Архітектура та принципи побудови автономного інтелектуального агента для електронної комерції
Анотація
У статті запропоновано концептуальні засади та архітектурну модель автономного інтелектуального агента на основі штучного інтелекту для застосування в системах електронної комерції. Актуальність дослідження зумовлена зростанням обсягів поведінкових, транзакційних і контекстних даних, що потребують обробки в режимі реального часу для забезпечення персоналізованої взаємодії з користувачами та підвищення ефективності процесів продажу. На відміну від існуючих підходів, які здебільшого реалізують окремі функціональні компоненти, у роботі обґрунтовано інтегрований підхід до побудови AI-агента, здатного здійснювати повний цикл обробки лідів: від збору та інтерпретації даних до прийняття рішень і виконання комунікаційної дії. Запропоновано багаторівневу архітектуру, що поєднує подієво-орієнтовану обробку даних, методи машинного навчання, великі мовні моделі та механізми оптимізаційного вибору дій. Особливу увагу приділено формалізації процесу оцінки лідів, прогнозуванню ймовірності конверсії та вибору оптимальної стратегії комунікації. Симуляційне дослідження підтвердило ефективність запропонованого підходу: коефіцієнт конверсії зріс на 18,7%, затримка обробки знизилась на 60%, вартість залучення клієнтів зменшилась на 27%.
Ключові слова: штучний інтелект, електронна комерція, автономні інтелектуальні агенти, машинне навчання, великі мовні моделі (LLM), подієво-орієнтовані системи, лідогенерація, персоналізація, прийняття рішень, оптимізація бізнес-процесів.
Повний текст:
PDFПосилання
Russell, S., Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. 1136 p.
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N. et al. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877–1901.
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. 775 p.
Davenport, T. H., Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
Ricci, F., Rokach, L., Shapira, B. (2015). Recommender Systems Handbook (2nd ed.). Springer. 1000 p.
Chen, L., Mislove, A., Wilson, C. (2016). An empirical analysis of algorithmic pricing on Amazon Marketplace. Proceedings of the 25th International World Wide Web Conference, 1339–1349.
Sutton, R. S., Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. 552 p.
McKinsey & Company. (2021). The state of AI in 2021. Retrieved from https://www.mckinsey.com
References:
Russell, S., Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. [in English].
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N. et al. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, no. 33, 1877–1901. [in English].
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. [in English].
Davenport, T. H., Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, no. 96(1), 108–116. [in English].
Ricci, F., Rokach, L., Shapira, B. (2015). Recommender Systems Handbook (2nd ed.). Springer. [in English].
Chen, L., Mislove, A., Wilson, C. (2016). An empirical analysis of algorithmic pricing on Amazon Marketplace. Proceedings of the 25th International World Wide Web Conference, 1339–1349. [in English].
Sutton, R. S., Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. [in English].
McKinsey & Company. (2021). The state of AI in 2021. Retrieved from https://www.mckinsey.com [in English].
DOI: https://doi.org/10.26886/2311-4517.1(106)2026.3
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.
Цей твір ліцензовано за ліцензією Creative Commons Із зазначенням авторства 4.0 Міжнародна.
