Объем информации, созданной человечеством за последние 30 лет, равен объему за предыдущие 3 тысячелетия и продолжает стремительно расти. Искусственный интеллект заменяет аналитиков и менеджеров. Интуиция, опыт и ручной труд уже не справляются с обработкой потока информации. Бизнес, маркетинг, медицина, государственные структуры оптимизируют работу при помощи инструментов искусственного интеллекта — BigData, машинного обучения и нейросетей.
12 806 просмотров
Число компаний, занимающихся искусственным интеллектом в мире быстро растет — доля ИИ-стартапов выросла в пять раз с 2015 по 2018 год и составила 3465, в США — 1393. Наибольшее количество таких компаний в 2017 г. зарегистрировано в США — 2905.
Большинство компаний, работающих на рынке ИИ, вкладывают средства в разработку приложений для машинного обучения. По последним подсчетам $31,7 миллиарда инвестированы именно в эту категорию. Также большие средства вкладываются в программы для распознавания речи. Этот сегмент, по прогнозам, вырастет до $12,4 миллиарда в 2020 году.
Выручка от BigData и бизнес-аналитики в мире в 2018 году составила $168,8 миллиардов. К 2022 году этот показатель, по прогнозам, впервые превысит отметку в $274,3 миллиарда.
Как используют искусственный интеллект крупнейшие компании
- в проекте health.google ИИ в комплексе диагностирует состояние здоровья, помогает определить маршрут до ближайшей больницы, напоминает о времени приема лекарств, оценивает прогресс в занятиях фитнесом;
- проект Medical Brain анализирует состояние больного, перспективы дальнейшего течения болезни, вероятность смерти от этой болезни;
- выдавать все кредиты к концу 2020 года в Сбербанке будет ИИ, для этого он сопоставит биометрические данные клиента, кредитную историю, доходы, затраты и самостоятельно примет решение;
- в приложении Сбербанк Онлайн, предпочтения 50 миллионов пользователей будут анализировать по 1000 параметрам и сформируют пакет услуг и информации специально для этого пользователя — частые переводы и платежи, статистика трат;
- предварительное собеседование с кандидатами на массовые вакансии уже сейчас проводит робот, который задает вопросы в зависимости от ситуации и, если кандидат соответствует требованиям, переключает беседу на человека — сотрудника HR службы;
- ИИ “открывает” глаза людей, моргнувших на фотографиях — без него это было бы невозможно сделать; замена глаз на фотографии — сложный процесс, предусмотреть нужно многое: национальность, разрез глаз, возраст,освещение, поворот головы, другие изображения этого человека в сети.
В бизнесе используется слабый искусственный интеллект, умеющий решать только узкие специализированные задачи с помощью методов BigData, алгоритмов машинного обучения. Сильный искусственный интеллект способен к многозадачности. Его функционал не ограничен — игра в шахматы, сочинение стихов, решение математических задач, бизнес-аналитика и наличие интеллекта.
Сильный ИИ, по прогнозам, появится в интервале 2040-2075 г.
Рассмотрим кейсы из практики
Кейс 1: автоматизация контакт-центра «Додо Пиццы»
150 работающих удаленно сотрудников контакт-центра, 250 000 звонков в месяц, для поддержания стандартов сервиса создали скрипты ответов для операторов. Через некоторое время столкнулись с проблемой, что люди стали отвечать на звонки, как роботы, появились негативные отзывы. Вместо переобучения людей появилась идея автоматизировать контакт-центр.
Что сделали:
часто повторяющиеся запросы — жалоба на опоздание курьера, просьба изменить способ оплаты, доставки, отменить заказ, жалоба на качество — перевели на робота. Операторам оставили нестандартные запросы.
С какими трудностями столкнулись:
- Перевод голоса в текст — люди в разговоре с роботом по другому структурируют речь, интонацию. Например: фраза “Соедините меня с оператором” была распознана роботом как “Соедините меня с императором”; изначально подобранное имя робота “Оксана” воспринималось клиентами, как известная “Алиса”.
- Некоторые выбранные тематики оказались лишними, запросов на них не было, что привело к пустой трате времени на мало востребованные вопросы.
- Разработанные логические цепочки быстро устаревают, нужно постоянное обновление.
Что получили:
несмотря на проблемы, итоги оказались выше ожиданий. Автоматизировали 250 тысяч звонков, 1 минута работы оператора стоит 7 рублей, в среднем разговор длится 2 минуты — в итоге экономия составила 500 000 рублей в месяц. Цель обращения клиента определялась в 67% звонков, из них успешно обработаны 97% звонков.
Полностью прослушать доклад можно здесь .
Кейс 2: Результаты поиска трендов развития новых продуктов в металлургии с помощью автоматизированного анализа текстов. ИСИЭЗ НИУ ВШЭ и «Северсталь».
Для “Северстали” важно отслеживать новинки отрасли для создания востребованных на рынке продуктов. Текстовый анализ данных можно успешно применять в металлургии для поиска ключевых фраз в научно-технических документах.
Что сделали:
Тексты научных статей, патентных заявок, отраслевых публикаций по отраслям, имеющим отношение к металлургии (авиастроение, судостроение, двигателестроение, строительство, нефтегазовая отрасль и другие) разбили на термины, термины соединили с описаниями и определили, какие из них относятся к технологиям.
Найденные словосочетания визуализировали в виде карт.
- Семантическая карта: каждая точка на карте это термин, близкие по смыслу — кластер. Карту можно просматривать по всем обработанным публикациям или применить фильтр для выбранной категории. Часто встречающиеся термины выделены в ТОП.
- Тренд-карта — перспективы и направления развития. Полученные в результате поиска технологии распределены по векторам — зрелые, стимулирующие, зарождающиеся тренды и слабая зона.
- На основании этих двух карт вывели информацию в виде утверждений — практические примеры развития отдельных технологий и материалов.
С какими трудностями столкнулись:
- Поиск должен включать все варианты, формы, падежи слов и различать их значения, например, слово “Apple” может обозначать как фрукт, так и бренд.
- Для решения недостаточно трех видов карт, это только инструмент для дальнейшего анализа специалистами. Без участия человека конкретные рекомендации пока невозможно принять в силу изменяющихся рыночных условий, финансовых мощностей предприятия.
- Длительный процесс обработки: 6 месяцев для получения результата.
- 36 новых тем нашли для дальнейшего изучения.
- 4 новых направления стали темами научно-исследовательских работ в 2019 году.
- На 10% сократилось время поиска и отслеживания проектов.
- 2 новых крупных блока рассматриваются для анализа в 2020 году.
Полностью прослушать доклад можно здесь .
Кейс 3: компания Mobifitness привлекла ИИ для анализа и сортировки отзывов клиентов фитнес-клубов и спортивных студий.
Компания разрабатывает ИТ-решения для автоматизации работы 3 000 клиентов спортивной индустрии.
Спикер — Владимир Старков, сооснователь компании Mobifitness.
Менеджеры фитнес-клубов ежедневно получали отзывы от клиентов через мобильное приложение, сайт и другие каналы, вручную обрабатывали каждый отзыв, выявляли суть проблемы и направляли ее в нужный отдел. Это лишняя рутинная работа, персонал и затраты. В таком «потоке» легко потерять важный фидбэк, например, жалобу на грязь и неработающую сантехнику.
Что сделано:
Обучили нейросеть на основе сотен реальных отзывов клиентов фитнес-клубов автоматически определять тональность отзыва и отмечать наиболее важные.
Система «сканирует» отзыв и присваивает ему один из четырех смайлов (два грустных и два веселых), в зависимости от настроения клиента. Она также оценивает степень агрессивности людей, оставивших негативный комментарий.
С какими трудностями столкнулись:
Многие клиенты не сразу понимали практическую выгоду автоматической оценки тональности отзывов. Приходилось объяснять, что менеджеры и руководители смогут быстрее реагировать на запросы.
- важные отзывы не теряются в общем потоке;
- клиентский сервис становится молниеносным: негативные комментарии видно сразу;
- экономится половина ставки работника, который раньше разбирал отзывы вручную;
- высокая степень достоверности обработки отзывов: более 90%;
- возможность автоматически следить за эффективностью работы управляющих фитнес-клубов и филиалов через подсчет положительных и отрицательных отзывов;
- возможность создания в перспективе системы, которая будет следить за качеством всех составляющих бизнеса: качество общения с клиентами, предоставления услуг, качество уборки.
Кейс 4 — неудачный. Онлайн-ритейлер Амазон использовал ИИ в подборе кандидатов на работу.
Для оценки претендентов разработали алгоритм, который обучался на анкетах ранее принятых сотрудников. При этом сотрудников-мужчин в штате Амазона оказалось больше, чем женщин, и ИИ сделал предпочтение в пользу кандидатов-мужчин.
Предпринимались попытки исправить алгоритм, но полной уверенности в том, что кандидаты не будут дискриминированы еще по другим признакам, не было. Поэтому в 2017 году Амазон отказался от применения ИИ в подборе сотрудников.
Какие риски несет применение искусственного интеллекта?
Стивен Хокинг и Илон Маск считают, что искусственный интеллект несет опасность.
Как и любая новая технология, ИИ можно использовать и во благо, и во вред человечеству. Конфликтами с искусственным интеллектом, обладающим разумом, пугают в фантастических фильмах.
В реальной жизни уже сейчас есть проблемы, которые пока не решены или они требуют дополнительного контроля со стороны людей:
- нормативно-правовая база — кто будет отвечать за ошибки роботов: проектировщик, разработчик, создавший алгоритм или сотрудник, бухгалтер, оператор, не проверивший результат;
- персональные данные — как будет соблюдаться конфиденциальность данных, если машины будут анализировать здоровье, пол, возраст, распознавать лица автоматически, не спрашивая согласия человека;
- низкое качество и быстрое устаревание исходных данных — либо станет препятствием для применения ИИ в отдельных компаниях, либо, как в случае с Amazon, ИИ может сделать неверные выводы при обучении и выдать некорректные результаты;
- человеческий фактор — люди станут посредниками, автоматизаторами, контролерами для ИИ, сократятся рабочие места.
Своим мнением об использовании искусственного интеллекта поделился Никита Т. , разработчик BigData в крупной банковской системе:
«Основные сложности — это данные, на которых строятся модели и машинное обучение. Может получиться так, что данных много, но после очистки и предобработки их оказывается недостаточно для построения качественной модели для первоначальной задачи. Нужно искать или другие данные или копить новые.
Еще одна из сложностей в том, что сейчас много желающих работать в данной области, многие хотят заниматься Data Science, неплохо знают теорию, но не понимают сферу, для которой решаются задачи.
Вполне реально использовать ИИ в малом и среднем бизнесе, если есть в наличии данные, на которых можно строить обучение (часть данных можно взять из открытых источников). Если данных не столь много, то можно обработать даже на одном мощном ПК, если, конечно, вопрос времени не столь важен. Кроме того, сейчас много доступных платформ, которые предоставляют свои мощности и даже инструменты для машинного обучения. Например, Amazon со своим Azure, Yandex, Mail.ru, есть узкоспециализированные площадки».
Мы уже живем рядом с ИИ, это даже не будущее, это наше настоящее. Мы общаемся с “Алисой”, получаем персональные предложения от банков и магазинов, видим информацию в поисковых системах с учетом наших предпочтений, можем обратиться к онлайн-доктору и ждем появления беспилотных такси на улицах.
Бизнес, технологии, сервис уже невозможны без применения технологий искусственного интеллекта. Но и искусственный интеллект еще долго не сможет обходиться без человека.
Источник: vc.ru
10 лучших примеров того, как компании используют искусственный интеллект
Все мировые технологические гиганты от Alibaba до Amazon борются за то, чтобы стать мировыми лидерами в области искусственного интеллекта (ИИ). Эти компании являются первопроходцами ИИ и используют ИИ для предоставления продуктов и услуг следующего уровня. Вот 10 лучших примеров того, как эти компании используют искусственный интеллект на практике.
1. Alibaba
Китайская компания Alibaba является крупнейшей в мире платформой электронной коммерции, которая продает больше, чем Amazon и eBay вместе взятые. Искусственный интеллект (ИИ) –неотъемлемая часть повседневной деятельности Alibaba и используется для прогнозирования покупок клиентов. При обработке на естественном языке компания автоматически создает описания продуктов для сайта.
Еще один способ, которым Alibaba использует искусственный интеллект, – это проект City Brain для создания умных городов. В проекте используются алгоритмы искусственного интеллекта, для того, чтобы помочь уменьшить пробки, отслеживая каждое транспортное средство в городе. Кроме того, Alibaba через свое подразделение облачных вычислений Alibaba Cloud помогает фермерам отслеживать урожай, чтобы повысить урожайность и сократить расходы с помощью искусственного интеллекта.
2. Alphabet – Google
Alphabet – материнская компания Google. Waymo, подразделение компании, специализирующееся на технологиях для самостоятельного вождения, начинало как проект Google. Сегодня Waymo привносит в мир технологии самостоятельного вождения не только перемещение людей, но и уменьшение количества аварий.
Его автономные транспортные средства в настоящее время курсируют по Калифорнии на самостоятельных такси. Еще одно нововведение ИИ от Google — Google Duplex. Используя обработку естественного языка, голосовой интерфейс AI может делать телефонные звонки и планировать встречи от вашего имени.
3. Amazon
Amazon не только использует ИИ в цифровом голосовом помощнике Alexa, но также ИИ является частью многих аспектов его бизнеса. ИИ Amazon собирает данные о покупательских привычках клиентов и составляет рекомендации покупок с помощью прогнозной аналитики. В то время, когда многие обычные магазины пытаются выяснить, как оставаться актуальными, крупнейший американский интернет-магазин предлагает новую концепцию круглосуточных магазинов под названием Amazon Go. В отличие от других магазинов, оформление заказа не требуется. В магазинах есть технология искусственного интеллекта, которая отслеживает, какие товары вы выбираете, а затем автоматически взимает плату за них через приложение Amazon Go на вашем телефоне.
4. Apple
Apple использует искусственный интеллект и машинное обучение в iPhone, где он включает функцию FaceID, или в таких продуктах, как интеллектуальные колонки AirPods, Apple Watch или HomePod, где используется умный помощник Siri. Apple также расширяет предложение своих услуг и использует AI, чтобы рекомендовать песни в Apple Music, помочь вам найти вашу фотографию в iCloud или перейти к следующей встрече с помощью карт.
Настырные и законопослушные: проекты, меняющие российский рынок LegalTech
5. Baidu
Китайский аналог Google, Baidu, использует искусственный интеллект во многих аспектах. У них есть инструмент под названием Deep Voice, который использует искусственный интеллект и глубокое обучение, которому требуется всего 3,7 секунды звука для клонирования голоса. Они используют эту же технологию для создания инструмента, который читает книги вам голосом автора.
7. IBM
IBM была на первом месте в сфере искусственного интеллекта в течение многих лет. Прошло более 20 лет с тех пор, как компьютер IBM Deep Blue стал первым, кто победил чемпиона мира по шахматам среди людей. Последнее достижение IBM в области искусственного интеллекта — Project Debater. Этот ИИ является механизмом когнитивных вычислений, который конкурировал с двумя профессиональными участниками дебатов и формулировал аргументы.
Подайте иск через PLATFORMA, если ваши права нарушены: инициируйте новый коллективный иск на нашем сайте или присоединяйтесь к уже открытому иску.
8. JD.com
JD.com – это китайская версия Amazon. Его основатель Ричард Лю стремится к тому, чтобы его компания была на 100% автоматизирована в будущем. Прямо сейчас его склад уже полностью автоматизирован, и последние четыре года они делают беспилотные посылки. JD.com ведет бизнес с революцией в области искусственного интеллекта, большими данными и робототехникой, одновременно создавая инфраструктуру розничной торговли для 4-й промышленной революции.
9. Microsoft
Искусственный интеллект – это термин, который фигурирует в заявлении Microsoft о намерениях, который иллюстрирует стремление компании сделать интеллектуальные машины центральными для всего, что они делают. Microsoft использует интеллектуальные возможности для всех своих продуктов и услуг, включая Cortana, Skype, Bing и Office 365, и является одним из крупнейших в мире поставщиков программного обеспечения для AI (AaaS).
10. Tencent
Китайская компания Tencent включила искусственный интеллект практически во все свои продукты. Приложение WeChat насчитывает 1 миллиард пользователей, оно расширило охват игр, цифровых помощников, мобильных платежей, облачных хранилищ, потокового вещания, спорта, образования, фильмов и даже автомобилей с автоматическим управлением. Один из лозунгов компании — «ИИ во всем». Tencent получает огромные объемы информации и использует данные о клиентах в интересах компании.
—— Translated by PLATFORMA team
Ваши права нарушены, но не хватает финансов для судебных тяжб? Добавьте дело на сайт PLATFORMA и найдите инвестора и юриста!
Источник: platforma-online.ru
click fraud protection
Непросто понять, как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) влияет на наш бизнес в этом технологичном мире. У них есть множество приложений в нашей жизни. Применяя методы искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе, мы сделали наш бизнес эффективным, легким и конкурентоспособным.
Кроме того, искусственный интеллект в бизнесе извлекает скрытую информацию из данных. Кроме того, с помощью искусственного интеллекта в бизнесе компания может эффективно использовать свои ресурсы и Автоматические инструменты на базе искусственного интеллекта сделать систему более эффективной, чем ручная система. Действительно, искусственный интеллект и машинное обучение оказывают значительное влияние на то, чтобы сделать нашу жизнь более комфортной в этом современном деловом мире.
Примеры искусственного интеллекта в бизнесе
Модные слова «искусственный интеллект» (AI) и машинное обучение (ML) широко применяются инновационные компании в области искусственного интеллекта и машинного обучения
. Эти компании используют возможности искусственного интеллекта в бизнесе, чтобы открыть новое измерение. Ниже мы приводим 15 примеров использования искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе.
1. Классификация изображений
Одно из применений машинного обучения в бизнесе — классификация изображений. Классификация изображений — это способ отнесения набора изображений к некоторым предопределенным категориям. Классификация изображений имеет множество приложений в бизнесе, таких как социальные сети, например, теги фотографий в facebook, диагностика медицинских изображений, создание трехмерных планов на основе дизайнов двухмерных изображений и т. Д.
Для классификации изображений могут использоваться методы глубокого обучения, такие как искусственные нейронные сети. Методы глубокого обучения могут эффективно извлекать функции и определить потенциально сложные функции, такие как освещение, объем беспорядка, точка обзора и т. д. на изображении. Также можно использовать контролируемые и неконтролируемые методы машинного обучения.
2. Служба поддержки
В онлайн-справочная служба — одно из увлекательных приложений искусственного интеллекта в бизнесе. Когда мы посещаем веб-сайт, мы обнаруживаем, что чат открывается автоматически. Мы можем запрашивать у чат-бота вопросы о содержании веб-сайта. Было бы интереснее, если бы мы могли разговаривать с чат-ботом, а не отправлять сообщение.
Теперь искусственный интеллект (ИИ) работает над голосовым управлением на телефонах доверия. Если ИИ сможет это сделать, то традиционная служба поддержки станет для нас воспоминанием. На горячей линии не будет работать ни один человек; единственная машина будет работать.
3. Сегментация клиентов
Сегментация клиентов для кампаний — еще одно мощное приложение машинного обучения в бизнесе. Это утомительный процесс разделения клиентов на группы вручную, когда учреждение или бизнес слишком велик. Так, специалисты по данным используют алгоритмы кластеризации и классификации для сегментации клиентов на основе заданных критериев, таких как история просмотров. Эта личная кампания более эффективна, чем традиционные кампании.
4. Рынок Исследовательская работа
В настоящее время аналитики пытаются применить искусственный интеллект (ИИ) во всех сферах бизнеса. Маркетинговые исследования — одно из них. Его известные применения искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе. AI пытается связать поведение клиента с бизнес-маркетингом. Таким образом, бизнес может оценивать более точно, чем традиционный процесс исследования рынка.
Более того, скоро появится замена AI Photoshop. Таким образом, это создаст новое измерение в брендинге продукта и проведении кампании. В скором времени ИИ заменит всю человеческую работу работой машин.
5. Динамическое ценообразование
Еще одно прекрасное применение искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе — это динамическое ценообразование или ценообразование по запросу. Это процесс стратегии ценообразования продукта или предмета в электронной коммерции, основанный на уровне интереса целевого покупателя с использованием больших данных. ИИ в электронной коммерции — это проактивный подход. Упреждающий охват с помощью ИИ может искать шаблоны, основанные на поведении клиентов, а затем предпринимать соответствующие действия для достижения желаемой цели.
В электронной коммерции искусственный интеллект также может использоваться для прогнозирования того, какой товар будет приобретен. клиент, в какое время он предпочитает покупать, какое устройство использует для посещения сайта и многие более.
6. Кибер-безопасности
В настоящее время киберугрозы — серьезная проблема для владельца бизнеса. Будь то маленький бизнес или большой, кибер-безопасности необходим для бизнеса. Что касается взлома киберзащиты, существует множество сложных инструментов. Контроль качества вручную — это трудоемкий и трудоемкий процесс. Человеческих операторов уже недостаточно.
Искусственный интеллект играет прекрасную роль в управлении кибератаки . Используя методы машинного обучения, легко устранить утечки данных и вредоносные действия. ИИ может обеспечивать обнаружение угроз в реальном времени и может реагировать на угрозы, а также выявлять аномалии.
7. Взаимодействие с клиентом в реальном времени
В этом мире, управляемом технологиями, мы больше всего зависим от виртуального мира, а не от нашей реальной жизни. Теперь мы предпочитаем покупки в Интернете, а не в торговый центр. Вот почему взаимодействие с клиентом в реальном времени очень важно для владельца онлайн-бизнеса.
Самое эффективное применение искусственного интеллекта в бизнесе — сделать обслуживание клиентов более комфортным и комфортным. Благодаря искусственному интеллекту (ИИ) у нас есть чат-бот: это виртуальный агент общения на основе ИИ, виртуальный помощник. Они разработаны таким образом, что могут отвечать на запросы клиентов 24 часа в сутки.
В чат-боты способны понимать и интерпретировать естественные языки. Таким образом, они могут понимать человеческие разговоры и могут направлять соответствующего клиента в поиске соответствующих элементов или рекомендаций, извлекая воспаления с веб-сайта или веб-страницы.
8. Механизм рекомендаций
Система рекомендаций — одно из самых интересных и широко распространенных приложений машинного обучения в бизнесе. Механизм рекомендаций — это автоматизация продавца-прилавка. Вы просите у мальчика товар или предмет, и он увидит вам не только этот товар, но и сопутствующие товары.
Сегодня многие компании используют большие данные, а также различные алгоритмы рекомендаций для разработки механизма рекомендаций. Совместная фильтрация (CF) — один из наиболее распространенных алгоритмов рекомендаций. Разложение матрицы — еще один элегантный алгоритм рекомендаций.
9. Моделирование оттока клиентов
Вы когда-нибудь задумывались о том, почему ваши клиенты не заинтересованы в покупке ваших продуктов или в получении ваших услуг? Это называется оттоком клиентов. Моделирование оттока клиентов — это процесс определения того, какие клиенты, скорее всего, перестанут взаимодействовать с вашим бизнесом. Это одно из наиболее распространенных приложений машинного обучения в бизнесе.
Использование машинного обучения при моделировании оттока клиентов может принести компании пользу. Это может увеличить доход. Кроме того, компания может вернуть свой бизнес и избежать потерь. Более того, использование машинного обучения в моделировании оттока клиентов помогает удерживать все больше и больше клиентов.
10. Эффективное управление данными
С быстрым ростом использования IoT (Интернет вещей) в бизнесе мы получаем избыточные данные с помощью датчиков. Эти данные можно осмысленно анализировать с помощью искусственного интеллекта. Итак, мы должны быть благодарны за искусственный интеллект, который дает нам отличное применение в бизнесе. С помощью искусственного интеллекта мы можем лучше анализировать данные.
Стартап-компания разработала приложение AI, которое может сканировать учетную запись пользователя в социальной сети, такой как Facebook, для обнаружения оскорбительного контента, например, насилия. Следовательно, вам не нужен человек, чтобы найти жестокого человека. Ваш умный алгоритм обнаружит человека. Кроме того, человеческий косяк узнает пост с насилием, размещенный несколько лет назад. Таким образом, это приложение с искусственным интеллектом сэкономит время и труд ваших сотрудников.
11. Прогнозирование тенденций
Когда-то искусственный интеллект использовался в научно-фантастических фильмах, научных статьях или научно-фантастических романах. Но сейчас ИИ стал модным словом, и он оказывает значительное влияние на наш бизнес. Сегодня мы получаем множество применений искусственного интеллекта в бизнесе. Анализ тенденций или прогнозирование тенденций — одна из них.
В искусственном интеллекте (AI) для прогнозирования тенденций все данные проверяются один раз и обрабатываются один раз. И это дает оптимальное логическое решение, выгодное для бизнеса. Если вы не уверены, что ваши маркетинговые методы будут перекрывать ваш бюджет, вам следует использовать анализ тенденций с использованием искусственного интеллекта.
12. Моделирование жизненной ценности клиента
Моделирование жизненной ценности клиента — один из важнейших критериев для бизнеса электронной коммерции. Это одно из самых ярких приложений машинного обучения в бизнесе. Модели пожизненной ценности клиентов используются для эффективного распределения ресурсов компании, а также для выявления и удержания потенциальных клиентов. Компании используют эти модели для надзора за маркетингом и общим развитием бизнеса.
13. Автоматизация подбора персонала
Подбор персонала — одно из утомительных дел для любого крупного бизнеса. Найти подходящего кандидата на соответствующую должность — непростая задача. В настоящее время некоторые инновационные компании, занимающиеся искусственным интеллектом, пытаются использовать искусственный интеллект, чтобы сделать процесс приема на работу автономным.
Если компания набирает не того кандидата, она может потерять миллионы долларов. Использование искусственного интеллекта в бизнесе может снизить операционную нагрузку при подборе персонала. Искусственный интеллект автоматизирует задачи и делает принятие решений более быстрым и точным. AI решит, кто является лучшим кандидатом на эту работу.
AI для найма — это удивительное приложение искусственного интеллекта, которое автоматизирует некоторые части процесса найма, такие как повторяющиеся задачи или задачи большого объема. Используя искусственный интеллект, компания может сэкономить время, автоматизируя повторяющиеся задачи. Кроме того, это улучшает качество проката.
14. ИИ в электронной коммерции
В настоящее время искусственный интеллект используется во всех секторах. Среди этих секторов электронная коммерция является одной из наиболее заметных областей сокращения конкуренции. Ключевые элементы искусственного интеллекта — это НЛП, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных. Эти элементы помогают бизнесу электронной коммерции добиться лучших результатов.
Использование методы машинного обучения , машина с искусственным интеллектом может автоматически добавлять теги, искать и упорядочивать, маркируя изображение или видео продукта. С ИИ машины могут легко выполнять ручные задачи, и поэтому он становится надежным подходом к компании, независимо от ее размера и бюджета.
В бизнесе электронной коммерции клиенты часто получают нерелевантные результаты. AI улучшает результаты поиска за счет использования методов обработки естественного языка (NLP). Таким образом, бизнес становится более клиентоориентированным. Еще одним более значительным преимуществом использования искусственного интеллекта в бизнесе электронной коммерции является перенацеливание на потенциальных клиентов. Более того, искусственный интеллект улучшает общий процесс продаж.
15. ИИ улучшает рабочее место в бизнесе и автоматизирует рабочую нагрузку
В настоящее время рабочее место компании перегружено несколькими задачами, такими как каналы, инструменты, контент. Эти задачи нарушают баланс между работой и личной жизнью. Искусственный интеллект улучшает рабочее место и улучшает коммуникацию. Интеллектуальные программы искусственного интеллекта помогают компаниям эффективно и рационально использовать свои ресурсы.
В ближайшие годы автоматизация работы приведет к созданию компании. Например, лондонская Национальная бесплатная больница и компания DeepMind разрабатывают алгоритмы для обнаружения повреждений почек и нарушения зрения с минимальным вмешательством человека. Решения на основе искусственного интеллекта позволяют компании сократить расходы на обслуживание и эксплуатацию, а также повысить продуктивность бизнеса.
Конечные мысли
Искусственный интеллект (ИИ) — это инженерная наука, которая разрабатывает компьютерную систему, которая может мыслить как человеческий мозг. А машинное обучение (ML) — это исследование разработки интеллектуальной и автономной машины или устройства. Несомненно, существует множество невообразимых приложений искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе.
ИИ и машинное обучение принесут пользу вашему бизнесу, поскольку они сделают ваши бизнес-операции более эффективными. Также они уберут нежелательный процесс, который может замедлить ваш бизнес. Вы также можете прочитать нашу предыдущую статью о том, как искусственный интеллект и автоматизация изменят рабочее место в ближайшие годы.
Если у вас есть предложения или вопросы, оставьте комментарий в нашем разделе комментариев. Вы также можете поделиться этой статьей со своими друзьями и семьей в социальных сетях.
Источник: ciksiti.com