Применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе

[Mental]

rockclimber в сообщении #1694141 писал(а):

Mental в сообщении #1691117 писал(а):

Anton_Peplov в сообщении #1691099 писал(а):

Можно два-три примера внедренных ИИ-агентов, помимо телефонных роботов и чат-ботов поддержки?

Их навалом:
https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/875238/

Очень хочется вас попросить - перед тем, как дать ссылку на текст, сначала прочитать его самому. На мой взгляд, этот текст не отвечает на вопрос, который был задан.

Весьма глупое утверждение, там все по теме:

Цитата:

Camunda предоставляет широкий спектр готовых ИИ-агентов и возможность создавать своих собственных. Например, как показано ниже, у вас может быть агент, который просматривает данные вашей CRM и другие данные о клиентах и ​​создает соответствующий профиль в ИИ-агенте «Знай своего клиента» (KYC).

Вы также можете развернуть ИИ-агента для просмотра входящей информации для интеллектуальной маршрутизации вашего процесса, как показано с агентом ниже.

[rockclimber]

Mental в сообщении #1694173 писал(а):

Весьма глупое утверждение, там все по теме

Простите, но нет.
Во-первых, это блог компании, которая занимается услугами по внедрению CRM. То есть это в принципе изначально рекламная статья.
Во-вторых, такие статьи я видел еще 20 лет назад - "наша уберCRM решит все ваши проблемы, вжух-вжух схема со стрелочками".
Единственное, что изменилось, - теперь в описание добавили наличие некоего "ИИ-агента". Как обычно - без какой-либо конкретики.

[Mental]

rockclimber в сообщении #1694178 писал(а):

Во-первых, это блог компании, которая занимается услугами по внедрению CRM. То есть это в принципе изначально рекламная статья.

И что из этого следует? Они вруны и у них нет под капотом обученной модели для создания различных ИИ агентов?

rockclimber в сообщении #1694178 писал(а):

Во-вторых, такие статьи я видел еще 20 лет назад - "наша уберCRM решит все ваши проблемы, вжух-вжух схема со стрелочками".

Что вы насмотрели 20 лет назад, мягко выражаясь, к делу вообще не относится.

[rockclimber]

Mental в сообщении #1694184 писал(а):

И что из этого следует? Они вруны и у них нет под капотом обученной модели для создания различных ИИ агентов?

Джентльмены верят друг другу на слово, да.

Еще раз: вся заявленная в статье функциональность существует (по крайней мере в рекламных статьях) уже 20 лет минимум. Что делает именно ИИ-агент, чего не делала CRM 20-летней давности? На этот вопрос ответа в статье нет.

[Mental]

rockclimber в сообщении #1694186 писал(а):

Еще раз: вся заявленная в статье функциональность существует (по крайней мере в рекламных статьях) уже 20 лет минимум. Что делает именно ИИ-агент, чего не делала CRM 20-летней давности?

Еще раз: Camunda предоставляет широкий спектр готовых ИИ-агентов и возможность создавать своих собственных.

Gemini:

ИИ-агенты в современной CRM делают гораздо больше, чем могла CRM 20-летней давности, благодаря способности обрабатывать, анализировать и действовать на основе данных интеллектуально и автономно. Вот ключевые отличия:

1. Проактивность против реактивности:

CRM 20-летней давности: В основном была реактивной. Она хранила данные о клиентах, историю взаимодействий и позволяла вручную отслеживать сделки и задачи. Сотрудники должны были активно искать информацию и инициировать действия.

ИИ-агенты: Проактивны. Они не просто хранят данные, но и анализируют их, предсказывают поведение клиентов, выявляют потенциальные проблемы или возможности и могут автоматически инициировать действия (например, отправлять персонализированные предложения, предупреждать о риске оттока, назначать встречи).

2. Интеллектуальный анализ данных и прогнозирование:

CRM 20-летней давности: Предоставляла отчеты на основе существующих данных. Анализ и выводы делались вручную человеком.

ИИ-агенты: Используют машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для:

Глубокого анализа настроений: Оценивают эмоциональный тон в общении с клиентами (электронные письма, чаты, социальные сети), чтобы понять их удовлетворенность или недовольство.

Прогнозирования оттока клиентов: Определяют клиентов, которые с наибольшей вероятностью уйдут, на основе их поведения и истории взаимодействия.

Прогнозирования продаж: Создают более точные прогнозы продаж, анализируя исторические данные, текущий объем сделок и внешние факторы.

Оценки лидов: Автоматически присваивают баллы лидам на основе их потенциала и вероятности конверсии, позволяя отделам продаж сосредоточиться на наиболее перспективных.

3. Автоматизация и персонализация на основе интеллекта:

CRM 20-летней давности: Имела базовые возможности автоматизации (например, автоматические рассылки по заданному шаблону), но персонализация была ограничена и требовала ручной настройки.

ИИ-агенты:

Гиперперсонализация: Анализируют предпочтения клиента, прошлые покупки, поведение на сайте и в реальном времени генерируют персонализированные рекомендации продуктов, предложения и контент.

Автоматизация сложных задач: Автоматизируют не только рутинный ввод данных, но и планирование встреч, ответы на часто задаваемые вопросы (через чат-ботов и голосовых помощников), ведение диалогов с клиентами и даже решение некоторых технических проблем.

Умное управление рабочими процессами: Могут динамически адаптировать рабочие процессы на основе контекста взаимодействия с клиентом.

4. Поддержка клиентов 24/7 и многоканальность:

CRM 20-летней давности: Не имела встроенной круглосуточной поддержки. Общение обычно ограничивалось электронной почтой и телефонными звонками.

ИИ-агенты:

Круглосуточная доступность: Чат-боты и виртуальные помощники доступны 24/7, обеспечивая мгновенные ответы на запросы клиентов.

Бесшовная многоканальность: Поддерживают единую историю общения с клиентом по всем каналам (чат, электронная почта, телефон, социальные сети), гарантируя, что клиентам не придется повторять информацию.

5. Улучшение качества данных:

CRM 20-летней давности: Часто страдала от некачественных данных из-за ручного ввода, дубликатов и устаревшей информации.

ИИ-агенты: Могут автоматически очищать, обновлять и обогащать данные клиентов, выявлять и исправлять несоответствия, обеспечивая высокую точность и актуальность информации.

6. Помощь человеку-сотруднику:

CRM 20-летней давности: Была скорее инструментом для хранения информации.

ИИ-агенты: Выступают в роли "цифровых коллег". Они могут предоставлять сотрудникам в реальном времени рекомендации во время звонков или чатов, предлагать лучшие следующие шаги, автоматически составлять заметки после взаимодействия и освобождать время сотрудников для более сложных и стратегических задач, требующих человеческого подхода.

В целом, ИИ-агенты трансформировали CRM из пассивного хранилища данных в динамичную, интеллектуальную систему, которая активно участвует в управлении отношениями с клиентами, предвосхищает их потребности и значительно повышает эффективность и качество обслуживания.

[mihaild]

Mental в сообщении #1694190 писал(а):

ИИ-агенты в современной CRM делают

А эта современная CRM - она сейчас с нами в одной комнате? Где посмотреть конкретный пример внедрения?

[Mental]

(mihaild)

mihaild в сообщении #1694191 писал(а):

А эта современная CRM - она сейчас с нами в одной комнате? Где посмотреть конкретный пример внедрения?

У вас же вроде есть платная Gemini:

Хороший вопрос! Нет, современная CRM с ИИ не "с нами в одной комнате" в физическом смысле, как материальный предмет. Это программное обеспечение, часто работающее в облаке (то есть на удаленных серверах), к которому пользователи получают доступ через интернет-браузер или специальные приложения.

Однако, если говорить о ее присутствии в бизнес-процессах, то да, она постоянно "с вами", работая на фоне, анализируя данные, предлагая решения и автоматизируя задачи. Ее "присутствие" ощущается через:

Интерфейс системы: Сотрудники взаимодействуют с ней через пользовательский интерфейс, где отображаются данные, рекомендации, автоматические отчеты и т.д.

Автоматические уведомления и действия: Система может отправлять письма, создавать задачи, обновлять статусы сделок без прямого участия человека.

Чат-боты и голосовые помощники: ИИ-агенты могут напрямую общаться с клиентами на веб-сайтах или по телефону, создавая ощущение постоянного присутствия.

Аналитические дашборды: Руководители видят результаты работы ИИ в виде метрик, прогнозов и инсайтов на своих дашбордах.

Где посмотреть конкретные примеры внедрения?
Конечно! Крупные вендоры CRM-систем и компании, специализирующиеся на внедрении, часто публикуют кейсы (case studies), демонстрирующие успешное использование ИИ в своих решениях. Вот несколько лидеров рынка и компаний, которые активно используют ИИ в CRM, и где можно найти их примеры:

Salesforce (с Einstein AI):

Что это: Salesforce - один из мировых лидеров в области CRM. Их ИИ-платформа называется Einstein AI. Она интегрирована во все продукты Salesforce (Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud и т.д.).

Что делает: Einstein AI помогает менеджерам по продажам предсказывать лучшие лиды, анализировать настроения клиентов в переписке, рекомендовать лучшие действия, автоматизировать ответы службы поддержки и многое другое.

Где посмотреть кейсы: На официальном сайте Salesforce, в разделе "Customer Stories" или "Success Stories", вы найдете множество примеров внедрения Einstein AI в различных отраслях. Например, компании используют Einstein для повышения удовлетворенности клиентов, оптимизации маркетинговых кампаний, улучшения прогнозирования продаж. Иногда они публикуют короткие видеоролики или статьи о том, как конкретные компании использовали их решения.

Пример: Lexmark (компания по производству принтеров и ПО) оптимизировала продажи, управление аккаунтами и отчетность, используя единую, омниканальную платформу на базе Dynamics 365.

Microsoft Dynamics 365 (с ИИ-функционалом):

Что это: Решение от Microsoft, интегрированное с другими продуктами экосистемы Microsoft (Office 365, Power BI и т.д.). Также активно использует ИИ для улучшения CRM-процессов.

Что делает: ИИ в Dynamics 365 помогает с интеллектуальной оценкой лидов, автоматизацией обслуживания клиентов (чат-боты, виртуальные агенты), персонализацией маркетинга, анализом настроений и предиктивной аналитикой.

Где посмотреть кейсы: На сайте Microsoft Dynamics 365 есть раздел "Customer Stories" или "Case Studies". Вы найдете примеры внедрения в таких областях, как финансы, здравоохранение, путешествия.

Пример: Финансовые компании используют Dynamics 365 Customer Insights для улучшения кросс-продаж за счет интегрированного анализа данных клиентов, что приводит к росту продаж и лояльности.

SAP Customer Experience (ранее SAP C/4HANA):

Что это: SAP предлагает комплексные решения для управления клиентским опытом. ИИ интегрирован для оптимизации продаж, обслуживания клиентов и персонализации маркетинга.

Что делает: Помогает создавать 360-градусное представление о клиенте, автоматизировать процессы продаж, обеспечивать омниканальное обслуживание клиентов и управлять данными о клиентах в соответствии с требованиями конфиденциальности.

Где посмотреть кейсы: На сайте SAP, в разделах, посвященных Customer Experience (CX) или SAP C/4HANA (хотя название уже изменилось), вы найдете примеры внедрения, часто сосредоточенные на трансформации клиентского опыта и повышении эффективности.

HubSpot:

Что это: Популярная платформа для малого и среднего бизнеса, предлагающая интегрированные инструменты для маркетинга, продаж и обслуживания клиентов. Активно внедряет ИИ для автоматизации и оптимизации.

Что делает: ИИ в HubSpot помогает с генерацией контента, персонализацией email-кампаний, чат-ботами, интеллектуальной маршрутизацией запросов в службу поддержки и анализом данных для выявления закономерностей.

Где посмотреть кейсы: На блоге HubSpot и в разделе "Customer Stories" можно найти множество примеров, демонстрирующих, как компании используют платформу для масштабирования своего бизнеса и улучшения взаимодействия с клиентами.

Отечественные решения (например, Битрикс24, amoCRM, OkoCRM):

Что это: Российские CRM-системы также активно внедряют функции ИИ.

Что делает: ИИ-ассистенты (например, CoPilot в Битрикс24 или amoAI в amoCRM) могут резюмировать переписки, генерировать ответы, переводить тексты, анализировать звонки и помогать менеджерам в повседневной работе.

Где посмотреть кейсы: На сайтах этих компаний, а также на отраслевых порталах (vc.ru, TAdviser, okoCRM.com) часто публикуются статьи и кейсы о внедрении ИИ-функционала. Например, OkoCRM внедряет нейросеть для транскрибации аудио в текст для анализа звонков.

Как найти кейсы:

Проще всего искать на официальных сайтах компаний-разработчиков CRM, используя запросы вроде "Salesforce Einstein AI case studies", "Microsoft Dynamics 365 AI customer stories" или "HubSpot AI success stories". Также полезно искать на агрегаторах кейсов и отраслевых новостных порталах, посвященных технологиям и бизнесу.

[Ghost_of_past]

Mental в сообщении #1694190 писал(а):

предсказывают поведение клиентов

Глубокого анализа настроений

Могут автоматически очищать, обновлять и обогащать данные клиентов

Крайне занимательные сказки, рассказанные LLM. Но в реальности, например, в тех же самых маркетинговых исследованиях (а я работаю в бельгийском представительстве одного из крупнейших в мире маркетинговых исследовательских агентств и примерно этот рынок знаю), сотрудники DP вынуждены делать это всё на основе сложных статических инструментов собственными руками, а единственное что здесь улучшилось - некоторые процессы удалось автоматизировать. И спасибо за автоматизацию надо сказать R, макросам Excel и автоматизированным инструментам онлайн-панелей, а вовсе не чудотворным ИИ-агентам, которые на практике не способны выдать средний по объему аналитический текст со ссылками на внешние источники как минимум без парочки галлюцинаций в этих ссылках или написать скрипт на R байесовских сетевых моделей для конкретной категории товарных исследований на основе ежемесячных данных от онлайн-трекинга.

[mihaild]

Mental
Да, есть. Вот что она говорит про Ваш список.

Используется синтаксис Text

Вы абсолютно правы в своем скептицизме. Предоставленный текст является классическим примером маркетингового материала, который описывает возможности и создает иллюзию доказанного успеха, но по факту не предоставляет никаких реальных доказательств.

Вот почему всё, что написано в этом тексте, не доказывает успешности CRM с ИИ:

1. Подмена понятий: Функционал ≠ Успех
Текст подробно описывает что делает ИИ в CRM ("предсказывать лучшие лиды", "анализировать настроения", "автоматизировать ответы"), но не доказывает, что эти функции приводят к измеримому успеху.

Логический скачок: Наличие функции "прогнозирования лидов" не означает, что эти прогнозы точны или что они приводят к увеличению продаж. Это всего лишь описание функционала, а не результат его применения. Точно так же чат-бот может "общаться с клиентами", но делать это плохо, отпугивая их.

2. Отсутствие конкретных данных и метрик
Настоящее доказательство успеха — это цифры. В тексте нет ни одной конкретной метрики. Успешный кейс должен был бы содержать примерно такие данные:

ROI (Return on Investment): "Компания X вложила <img src='https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/a/3/9/a39b8d3e88a8565deaf221e4fab7fbb182.png'  class="latex" alt="$50,000 во внедрение Einstein AI и за год получила дополнительную прибыль в $" title="$50,000 во внедрение Einstein AI и за год получила дополнительную прибыль в $" />250,000".

Рост конверсии: "После внедрения ИИ для оценки лидов конверсия из лида в сделку выросла с 5% до 8% за 6 месяцев".

Снижение оттока: "Автоматизация поддержки с помощью ИИ-агента снизила отток клиентов на 15%".

Сокращение цикла сделки: "Среднее время закрытия сделки сократилось с 45 до 30 дней".

Текст же оперирует абстрактными фразами: "оптимизировала продажи", "повышения удовлетворенности", "улучшения прогнозирования". Это пустые маркетинговые заявления без доказательной базы.

3. Проблема атрибуции: Успех благодаря ИИ или другим факторам?
Даже в тех редких примерах, что даны, невозможно понять, какую роль сыграл именно ИИ.

Пример с Lexmark: "Lexmark... оптимизировала продажи... используя единую, омниканальную платформу на базе Dynamics 365". Успех мог быть достигнут просто за счет перехода от разрозненных таблиц Excel к любой централизованной CRM-системе. Это упорядочило данные и процессы. Вклад именно искусственного интеллекта в этот успех никак не показан и не измерен.

4. Предвзятость источников: Маркетинговые "кейсы" — не объективный анализ
Текст прямо отсылает к разделам "Customer Stories" и "Success Stories" на сайтах вендоров (Salesforce, Microsoft и т.д.). Это не объективные исследования, а рекламные материалы.

Отбор лучших: Компании публикуют только самые удачные внедрения, замалчивая провальные или посредственные проекты.

Контролируемый нарратив: Эти истории написаны маркетологами вендора совместно с клиентом для создания максимально позитивного образа. В них никогда не будет упоминания о сложностях внедрения, реальной стоимости, низкой окупаемости или о том, что половина функций ИИ так и не используется.

5. Обобщенные и неконкретные "примеры"
Приведенные "примеры" настолько общие, что не несут никакой информационной ценности.

"Финансовые компании используют Dynamics 365 Customer Insights для улучшения кросс-продаж...". Какие компании? На сколько улучшились кросс-продажи? За какой период? Это не пример, а повторение рекламного слогана продукта.

"...OkoCRM внедряет нейросеть для транскрибации аудио в текст...". Это снова описание функции, а не доказательство ее успешности. Помогла ли эта транскрибация увеличить продажи или качество обслуживания? Текст об этом умалчивает.

Если серьезно - то ценность этих маркетинговых текстов от авторов "ИИ-решений", и, тем более, их пересказа нейронками - отрицательная. Какой-то смысл имел бы рассказ от конкретной фирмы, такое внедрившей у себя (а не у других), с числами. Лучше - от нескольких разных независимых фирм.

[Mental]

mihaild в сообщении #1694222 писал(а):

Да, есть. Вот что она говорит про Ваш список.

Так здесь получается, что Gemini критикует сама себя. Вы наверное запрос какой-то ей написали с отрицательными коннотациями.
Я бы мог бы также ей ваш текст подсунуть, чтобы она его опровергла. Но это уже было бы точно по Пелевину - дурная бесконечность.

[mihaild]

Mental в сообщении #1694229 писал(а):

Я бы мог бы также ей ваш текст подсунуть, чтобы она его опровергла. Но это уже было точно по Пелевину было - дурная бесконечность

Ага. Поэтому давать ответы от LLM - плохая идея. В связи с чем повторяю вопрос

mihaild в сообщении #1694191 писал(а):

А эта современная CRM - она сейчас с нами в одной комнате? Где посмотреть конкретный пример внедрения?

[Mental]

(mihaild & Gemini forever!)

mihaild в сообщении #1694230 писал(а):

А эта современная CRM - она сейчас с нами в одной комнате? Где посмотреть конкретный пример внедрения?

Gemini:

Компания: X-Retail, крупная розничная сеть бытовой электроники с десятками магазинов по всей стране и развитым онлайн-присутствием.

Проблема:

До внедрения новой CRM, X-Retail сталкивалась с несколькими проблемами:

Низкая конверсия лидов: Менеджеры тратили много времени на "холодные" контакты, не всегда понимая истинный потенциал клиента.

Высокий отток клиентов: Из-за отсутствия персонализированного подхода и своевременных предложений, лояльные клиенты уходили к конкурентам.

Неэффективное использование данных: Накапливались огромные объемы данных о покупках и взаимодействиях, но они не использовались для глубокого анализа и принятия решений.

Перегрузка службы поддержки: Сотрудники службы поддержки обрабатывали множество однотипных запросов, что замедляло решение сложных проблем.

Решение:

X-Retail внедрила комплексную AI-Driven CRM-систему (на примере Salesforce Sales Cloud и Service Cloud с Einstein AI). Внедрение заняло 8 месяцев и включало:

Интеграцию всех источников данных: Объединили данные из онлайн-магазина, физических магазинов, колл-центра, социальных сетей и мобильного приложения в единую базу CRM.

Внедрение Einstein Lead Scoring: ИИ-модуль, который автоматически оценивает каждый новый лид по вероятности конверсии, основываясь на демографических данных, поведении на сайте, истории взаимодействия и других факторах.

Einstein Opportunity Scoring: Помогал менеджерам по продажам приоритизировать сделки, предсказывая вероятность закрытия каждой сделки и выявляя риски.

Предиктивная аналитика оттока клиентов: ИИ-модель анализировала поведение клиентов (частота покупок, изменения в активности, обращения в поддержку) и заранее предсказывала тех, кто находится в зоне риска оттока.

Персонализированные рекомендации и предложения: На основе ИИ-анализа истории покупок и просмотра товаров, CRM автоматически генерировала персонализированные предложения для каждого клиента, отправляя их по email, через SMS или отображая на сайте.

Чат-боты с ИИ для службы поддержки: Внедрили чат-ботов на сайте и в мобильном приложении, которые могли отвечать на часто задаваемые вопросы, помогать с оформлением заказов, отслеживанием доставки и маршрутизировать сложные запросы к нужным специалистам.

Анализ настроений в обращениях: ИИ анализировал текст обращений клиентов (email, чаты) для выявления эмоционального тона, позволяя службе поддержки быстро реагировать на негативные настроения и приоритизировать недовольных клиентов.

Полученные результаты:

Через 12 месяцев после полного внедрения и оптимизации системы X-Retail достигла значительных улучшений:

Увеличение продаж на 15%:

Благодаря Einstein Lead Scoring, отдел продаж смог сосредоточиться на наиболее перспективных лидах, значительно повысив эффективность работы и конверсию.

Персонализированные предложения привели к росту среднего чека и повторных покупок.

Сокращение оттока клиентов на 10%:

Предиктивная аналитика оттока позволила службе поддержки и маркетингу своевременно выявлять "рискованных" клиентов и инициировать специальные программы лояльности, предлагать эксклюзивные скидки или персональные консультации для удержания.

Снижение нагрузки на службу поддержки на 30%:

Чат-боты с ИИ взяли на себя обработку до 70% типовых запросов, освободив время операторов для решения более сложных и нестандартных ситуаций, что также привело к повышению удовлетворенности клиентов.

Анализ настроений помог операторам быстрее понять суть проблемы и предложить адекватное решение.

Повышение эффективности маркетинговых кампаний: Маркетинговые команды смогли создавать более целевые и персонализированные кампании, что привело к росту отклика и снижению затрат на привлечение клиентов.

Улучшение качества данных: Система автоматически очищала и обновляла информацию о клиентах, обеспечивая высокую точность данных для всех отделов.

Вывод:

Внедрение современной AI-driven CRM позволило X-Retail перейти от реактивного к проактивному управлению взаимоотношениями с клиентами. Компания теперь не просто реагирует на запросы, но и предсказывает потребности, предотвращает проблемы и предлагает именно то, что нужно каждому клиенту, значительно улучшая клиентский опыт и ключевые бизнес-показатели.

[Ghost_of_past]

Mental в сообщении #1694231 писал(а):

Компания: X-Retail, крупная розничная сеть бытовой электроники с десятками магазинов по всей стране и развитым онлайн-присутствием.

В какой именно стране есть такая розничная сеть бытовой электроники с десятками магазинов? Ссылочку на их сайт, будьте добры.

-- 14.07.2025, 18:15 --

Я тут задал вопрос Gemini:

Цитата:

В какой-нибудь стране мира существует компания X-Retail, являющаяся крупной розничной сетью бытовой электроники c десятками магазинов.

Ответ:

Цитата:

Я не нашел информации о крупной розничной сети бытовой электроники под названием "X-Retail" в странах мира.

[Mental]

Ghost_of_past в сообщении #1694232 писал(а):

В какой именно стране есть такая розничная сеть бытовой электроники с десятками магазинов? Ссылочку на их сайт, будьте добры.

Воспользуйтесь основным (а может уже и нет ) продуктом компании Google - поиском.

-- 14.07.2025, 18:18 --

https://www.google.com/search?q=X-Retai ... e&ie=UTF-8

[Ghost_of_past]

Mental в сообщении #1694233 писал(а):

Воспользуйтесь основным (а может уже и нет ) продуктом компании Google - поиском.

Я уже воспользовался ответом Gemini: такой компании не обнаружено.

Вы про галлюцинации у LLM вообще никогда не слышали?

-- 14.07.2025, 18:20 --

Mental в сообщении #1694233 писал(а):

https://www.google.com/search?q=X-Retai ... e&ie=UTF-8

И где тут ссылка на сайт компании X-Retail, крупной розничной сети бытовой электроники с десятками магазинов в какой-нибудь стране? Или Вы даже не удосужились посмотреть, что Вам поисковик выдал в качестве ответов?