10 лучших примеров использования AI и ML
Искусственный интеллект активно применяется в различных отраслях: здравоохранение, образование, розничная торговля, электронная коммерция, телекоммуникации и другие. Технологии ИИ улучшают производственные процессы, клиентский опыт и предоставляют персонализированные рекомендации, оптимизируют маркетинг и управление рисками. Прогнозируется значительный рост рынка программного обеспечения ИИ в ближайшие годы.
Искусственный интеллект (ИИ) может быть расширен, адаптирован и применен к различным бизнес-операциям. В наш цифровой век ИИ является важной областью для инвестиций. Многие технологические гиганты, такие как Microsoft, Google и Apple, активно вкладываются в ИИ. Эта технология сейчас популярна не только среди крупных компаний, но и каждый бизнес планирует модернизироваться с помощью ИИ.
По данным опроса, проведенного The New York Times, 54 компании, занимающиеся ИИ, играют важную роль в формировании будущего с помощью искусственного интеллекта. Помимо ИИ, эти компании используют машинное обучение, глубокое обучение, анализ данных, распознавание речи и другие технологии ИИ.
Согласно отчету исследовательской компании Tractica, мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта будет стремительно расти в ближайшие годы, и доходы вырастут с 10 миллиардов долларов в 2018 году до 126 миллиардов долларов к 2025 году.
Tractica также сообщает, что более 330 вариантов использования искусственного интеллекта в 28 отраслях будут способствовать росту рынка, при этом значительные возможности для корпоративного ИИ будут в таких секторах, как автомобильная промышленность, потребительский рынок, здравоохранение, банковское дело и финансы, телекоммуникации, образование и розничная торговля, включая электронную коммерцию.
Применение ИИ не только улучшает бизнес-результаты, но и улучшает общий опыт человека. С помощью лучших компаний-разработчиков приложений на основе ИИ, таких как USM Business Systems, практически каждая отрасль получает выгоду от этой технологии.
В этом посте блога мы обсудим восемь основных отраслей, которые внедрили ИИ и получили выгоду от его приложений.
Но прежде чем перейти к этому, давайте убедимся, что вы понимаете, что такое искусственный интеллект.
Теперь давайте рассмотрим 10 лучших примеров использования ИИ и машинного обучения в различных бизнес-направлениях. Применение перечисленных ниже примеров ИИ и машинного обучения в реальном времени позволит автоматизировать традиционные бизнес-процессы и оцифровать операции.
По данным опроса, проведенного The New York Times, 54 компании, занимающиеся ИИ, играют важную роль в формировании будущего с помощью искусственного интеллекта. Помимо ИИ, эти компании используют машинное обучение, глубокое обучение, анализ данных, распознавание речи и другие технологии ИИ.
Согласно отчету исследовательской компании Tractica, мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта будет стремительно расти в ближайшие годы, и доходы вырастут с 10 миллиардов долларов в 2018 году до 126 миллиардов долларов к 2025 году.
Tractica также сообщает, что более 330 вариантов использования искусственного интеллекта в 28 отраслях будут способствовать росту рынка, при этом значительные возможности для корпоративного ИИ будут в таких секторах, как автомобильная промышленность, потребительский рынок, здравоохранение, банковское дело и финансы, телекоммуникации, образование и розничная торговля, включая электронную коммерцию.
Применение ИИ не только улучшает бизнес-результаты, но и улучшает общий опыт человека. С помощью лучших компаний-разработчиков приложений на основе ИИ, таких как USM Business Systems, практически каждая отрасль получает выгоду от этой технологии.
В этом посте блога мы обсудим восемь основных отраслей, которые внедрили ИИ и получили выгоду от его приложений.
Но прежде чем перейти к этому, давайте убедимся, что вы понимаете, что такое искусственный интеллект.
Теперь давайте рассмотрим 10 лучших примеров использования ИИ и машинного обучения в различных бизнес-направлениях. Применение перечисленных ниже примеров ИИ и машинного обучения в реальном времени позволит автоматизировать традиционные бизнес-процессы и оцифровать операции.
Примеры использования AI и ML в восьми отраслях промышленности
Вот основные случаи использования ИИ и машинного обучения в восьми отраслях.
1. Примеры использования ИИ в маркетинге и продажах
Примеры использования ИИ в маркетинге и продажах направлены на достижение результатов. Начиная от продвижения брендов и продуктов, предпродажной подготовки, до генерации лидов, управления лидами и их отслеживания — всё это можно упростить с помощью программного обеспечения на базе ИИ.
В наше время большинство компаний используют ИИ-технологии для ускорения продаж, продвижения своих брендов, персонализации маркетинговых писем в зависимости от поведения клиентов и побуждения их покупать продукты или услуги.
Согласно исследовательскому отчету MemSQL в 2018 году, более 60% маркетологов считают, что ИИ является важным элементом их стратегии работы с данными. Однако просто назвать использование ИИ и машинного обучения важной стратегией и реально внедрить эти программы — это две разные вещи.
Вот пять практических примеров использования искусственного интеллекта в продажах и маркетинге:
1. WordStream — это платформа управления рекламой, которая использует искусственный интеллект для анализа объявлений и предложений по их оптимизации, чтобы не тратить деньги впустую. Она также помогает вносить изменения в кампании за несколько минут, а не за дни или недели при ручной настройке.
2. InsideSales.com использует технологию ИИ для выявления людей и их учетных записей в вашей текущей базе данных, которые с наибольшей вероятностью закроют сделку. Это помогает вашим продавцам сосредоточиться на наиболее перспективных возможностях для увеличения доходов.
3. GumGum использует технологию компьютерного зрения на базе ИИ для сканирования фотографий, контента и даже видео на сайте. Затем он использует данные из анализа для размещения рекламы, на которую клиенты обращают больше всего внимания.
4. LeadCrunch использует предсказательную модель на базе ИИ для идентификации B2B-аудитории, которая похожа на ваших лояльных клиентов. Эта модель ИИ со временем улучшает результаты, увеличивая аудиторию компаний, которые подходят для ваших услуг и продуктов.
5. Salesforce Einstein использует ИИ для умной автоматизации повторяющихся задач, на которые ваши сотрудники тратят много времени каждый день. Это включает в себя отправку автоматических уведомлений и данных о кодах покупок, а также автоматизацию и захват данных для лидов.
2. Примеры использования ИИ в телекоммуникационной отрасли:
Использование ИИ в телекоммуникационной отрасли повышает надежность сетей, улучшает пользовательский опыт и позволяет проводить предиктивное обслуживание.
Кроме того, телекоммуникационные компании внедряют решения на базе ИИ для извлечения значимых бизнес-идей из больших объемов данных, собранных из различных источников. Эти данные помогают предоставлять лучший пользовательский опыт, повышать операционную эффективность и увеличивать общий доход бизнеса.
По оценкам Gartner, к концу 2020 года будет использоваться около 20,4 миллиарда подключенных устройств. Поэтому поставщики услуг связи по всему миру активно исследуют возможности использования ИИ.
Вот пять практических примеров использования искусственного интеллекта и машинного обучения в телекоммуникационной отрасли:
1. Vodafone: Vodafone запустила чат-бота на базе машинного обучения под названием «TOBi» в 11 популярных странах и планирует запустить его еще в 5 странах. Этот бот автоматизировал 66% взаимодействий с клиентами, что позволяет агентам службы поддержки сосредоточиться на стратегических задачах, способствуя росту и повышению продуктивности всей компании.
2. AT&T: С помощью технологий ИИ и машинного обучения компания улучшила пользовательский опыт. Эти приложения позволили компании улучшить оценку и планирование работы полевых сотрудников для более эффективного обслуживания клиентов. Оптимизированное расписание позволяет техникам выполнять больше задач в течение дня и уменьшает время на поездки, что повышает удовлетворенность клиентов. По отчетам, продуктивность AT&T увеличилась на 5%, а расстояние поездок сократилось на 7%. AT&T также исследует возможности машинного обучения и искусственного интеллекта для предоставления своим клиентам эффективной и качественной сети 5G.
3. Telefónica: Эта телекоммуникационная компания разработала платформу на базе ИИ под названием Aura, которая позволяет создать новую модель взаимодействия с клиентами с помощью когнитивных сервисов и персональных данных. Платформа позволяет бизнес-клиентам переопределить прозрачность данных, взаимодействие с клиентами, круглосуточную поддержку, техническую помощь и персонализированные услуги поддержки.
4. Deutsche Telekom: Компания создала чат-бота «Tinka», который работает как поисковая система. Постоянные обновления поисковых результатов помогают компании предлагать круглосуточную поддержку клиентам в Австрии. Пользователь вводит запрос в поисковую строку, и на экране появляется иконка молодой девушки с длинными волосами. Чат-бот Tinka отвечает примерно на 80% вопросов, а оставшиеся вопросы перенаправляются к сотруднику службы поддержки.
5. Globe Telecom: Globe Telecom интегрирует Cloudera с машинным обучением для улучшения пользовательского опыта, оптимизации продуктов и соблюдения отраслевых стандартов. Используя предиктивную аналитику и ИИ, компания быстро принимает лучшие бизнес-решения и создает маркетинговые кампании, ориентированные на целевую аудиторию.
3. Примеры использования ИИ в сфере образования:
Искусственный интеллект постепенно занимает свое место в мире образования, делая его более доступным и персонализированным.
С использованием умных устройств и компьютеров образовательные материалы становятся доступными для всех, а технологии меняют мир обучения. Автоматизация административных задач позволяет сотрудникам больше времени уделять своим студентам.
Сейчас, когда все мы находимся на карантине из-за кризиса COVID-19 и не можем посещать занятия физически, рекомендуется проводить занятия онлайн с помощью решений на базе ИИ.
Вот пять практических примеров использования искусственного интеллекта в образовательной сфере:
1. Mika: Программное обеспечение "Mika" использует технологию ИИ для предоставления персонализированных онлайн-уроков для студентов пост-вторичного образования, особенно для тех, кто нуждается в дополнительных курсах. Оно позволяет студентам получать доступ к более персонализированным и удобным методам обучения.
2. IntelliMetric: Это новейшее и инновационное решение на базе ИИ, которое может оценивать работы студентов и предоставлять мгновенную обратную связь. Это экономит время учителей и мотивирует студентов учиться лучше. Кроме оценки, ИИ позволяет учителям составлять персонализированные планы, которые помогают студентам сосредоточиться на получении знаний.
3. Университет Южной Калифорнии (USC): Этот популярный институт в США создал умные виртуальные приложения и среды, которые используют искусственный интеллект, анимацию и 3D-игры для разработки виртуальных социальных взаимодействий и аутентичных виртуальных персонажей. Технология ИИ делает обучение интересным и увлекательным для студентов.
4. Инженерный факультет Университета Карнеги-Меллона: Они применили модель обучающегося с системой "iTalk2Learn system16", чтобы проверить её влияние на обучение студентов дробям. Эта система содержит информацию о математических знаниях студентов, их эмоциональном состоянии, когнитивных потребностях, обратной связи и реакциях студентов.
5. Captivating Virtual Instruction for Training (CVIT): CVIT внедрила стратегию обучения, объединяющую практики онлайн-уроков в реальном времени с наиболее подходящими технологиями ИИ, включая дополненную реальность, интеллектуальных наставников, виртуальных преподавателей и другие программы дистанционного обучения.
4. Примеры использования ИИ в производственной отрасли:
Производственная отрасль активно использует технологии ИИ и машинного обучения на полную мощность. В "умных фабриках 4.0" благодаря этим технологиям снижаются неожиданные сбои в работе и время на переходы, повышается общее качество продукции и безопасность рабочих, обеспечивается непрерывная работа и улучшается дизайн продуктов.
5. Примеры использования ИИ в банковской и финансовой отрасли:
Искусственный интеллект в банковском и финансовом секторе приносит значительные преимущества. ИИ позволяет банкам и финансовым организациям удовлетворять потребности клиентов, которые ищут безопасные, удобные и умные способы сохранять, тратить и инвестировать свои деньги.
Без сомнения, ИИ помогает оптимизировать и упрощать процессы в банковской и финансовой сфере, от количественной торговли до принятия кредитных решений и управления финансовыми рисками.
6. Примеры использования ИИ в сфере здравоохранения:
Искусственный интеллект имеет множество мобильных приложений в здравоохранении. ИИ является большим преимуществом для этой сферы, так как помогает управлять хирургическими роботами, выявлять связи между генетическими кодами и повышать эффективность работы больниц.
ИИ упрощает жизнь врачам, пациентам и администраторам больниц, выполняя задачи, которые обычно делают люди, но быстрее и дешевле. ИИ помогает ключевым участникам, таким как медицинские организации, фармацевтические компании и диагностические лаборатории, разными способами.
7. Примеры использования ИИ в розничной торговле:
Розничная торговля и электронная коммерция ускоряют цифровые операции с помощью ИИ и его технологий. Примеры использования ИИ в розничной торговле являются идеальным символом технологических инноваций.
Изучая модели покупательского поведения, технологии ИИ и машинного обучения помогают брендам выявлять предпочтения клиентов и предоставлять более персонализированные услуги.
Внедрение ИИ в розничную торговлю улучшает клиентский опыт и позволяет брендам распознавать рыночные и покупательские тренды.
Персонализированные и кастомизированные рекомендации по продуктам, меньшее время ожидания, более быстрые оплаты и бесконфликтный процесс оформления покупок — всё это возможно благодаря искусственному интеллекту.
Существует множество способов, как розничные компании и крупные бренды могут использовать инструменты ИИ для развития бизнеса и улучшения обслуживания клиентов. Розничные торговцы могут применять ИИ на всех этапах цикла продукта и услуги, от производства до взаимодействия с клиентами после продажи. Это приносит пользу компаниям, которые используют технологии ИИ для увеличения текущих продаж и планирования будущих покупок.
8. Примеры использования ИИ в сфере электронной коммерции:
ИИ в электронной коммерции позволяет брендам взаимодействовать с целевой аудиторией круглосуточно. Использование ИИ в онлайн-шопинге трансформирует сектор электронной коммерции, анализируя продукты, которые покупатели приобретают, и их покупательские модели.
Машинное обучение, обработка естественного языка и добыча данных — три ключевых элемента искусственного интеллекта, которые помогают интернет-магазинам улучшать результаты и увеличивать возврат на инвестиции (ROI).
С помощью технологий ИИ машины выполняют ручные задачи, освобождая людей для решения более сложных и стратегических задач.
Мировые продажи в сфере электронной коммерции, по оценкам, достигнут 4,8 триллиона долларов к 2021 году, и Gartner прогнозирует, что технологии ИИ (без участия людей) будут обрабатывать 80% всех взаимодействий с клиентами к 2020 году.
Основные приложения ИИ включают персонализированные рекомендации по покупкам, обнаружение поддельных отзывов, автоматизированное обслуживание клиентов и чат-боты, визуальный поиск товаров, голосовой поиск и интеграцию с умными домами.
1. Примеры использования ИИ в маркетинге и продажах
Примеры использования ИИ в маркетинге и продажах направлены на достижение результатов. Начиная от продвижения брендов и продуктов, предпродажной подготовки, до генерации лидов, управления лидами и их отслеживания — всё это можно упростить с помощью программного обеспечения на базе ИИ.
В наше время большинство компаний используют ИИ-технологии для ускорения продаж, продвижения своих брендов, персонализации маркетинговых писем в зависимости от поведения клиентов и побуждения их покупать продукты или услуги.
Согласно исследовательскому отчету MemSQL в 2018 году, более 60% маркетологов считают, что ИИ является важным элементом их стратегии работы с данными. Однако просто назвать использование ИИ и машинного обучения важной стратегией и реально внедрить эти программы — это две разные вещи.
Вот пять практических примеров использования искусственного интеллекта в продажах и маркетинге:
1. WordStream — это платформа управления рекламой, которая использует искусственный интеллект для анализа объявлений и предложений по их оптимизации, чтобы не тратить деньги впустую. Она также помогает вносить изменения в кампании за несколько минут, а не за дни или недели при ручной настройке.
2. InsideSales.com использует технологию ИИ для выявления людей и их учетных записей в вашей текущей базе данных, которые с наибольшей вероятностью закроют сделку. Это помогает вашим продавцам сосредоточиться на наиболее перспективных возможностях для увеличения доходов.
3. GumGum использует технологию компьютерного зрения на базе ИИ для сканирования фотографий, контента и даже видео на сайте. Затем он использует данные из анализа для размещения рекламы, на которую клиенты обращают больше всего внимания.
4. LeadCrunch использует предсказательную модель на базе ИИ для идентификации B2B-аудитории, которая похожа на ваших лояльных клиентов. Эта модель ИИ со временем улучшает результаты, увеличивая аудиторию компаний, которые подходят для ваших услуг и продуктов.
5. Salesforce Einstein использует ИИ для умной автоматизации повторяющихся задач, на которые ваши сотрудники тратят много времени каждый день. Это включает в себя отправку автоматических уведомлений и данных о кодах покупок, а также автоматизацию и захват данных для лидов.
2. Примеры использования ИИ в телекоммуникационной отрасли:
Использование ИИ в телекоммуникационной отрасли повышает надежность сетей, улучшает пользовательский опыт и позволяет проводить предиктивное обслуживание.
Кроме того, телекоммуникационные компании внедряют решения на базе ИИ для извлечения значимых бизнес-идей из больших объемов данных, собранных из различных источников. Эти данные помогают предоставлять лучший пользовательский опыт, повышать операционную эффективность и увеличивать общий доход бизнеса.
По оценкам Gartner, к концу 2020 года будет использоваться около 20,4 миллиарда подключенных устройств. Поэтому поставщики услуг связи по всему миру активно исследуют возможности использования ИИ.
Вот пять практических примеров использования искусственного интеллекта и машинного обучения в телекоммуникационной отрасли:
1. Vodafone: Vodafone запустила чат-бота на базе машинного обучения под названием «TOBi» в 11 популярных странах и планирует запустить его еще в 5 странах. Этот бот автоматизировал 66% взаимодействий с клиентами, что позволяет агентам службы поддержки сосредоточиться на стратегических задачах, способствуя росту и повышению продуктивности всей компании.
2. AT&T: С помощью технологий ИИ и машинного обучения компания улучшила пользовательский опыт. Эти приложения позволили компании улучшить оценку и планирование работы полевых сотрудников для более эффективного обслуживания клиентов. Оптимизированное расписание позволяет техникам выполнять больше задач в течение дня и уменьшает время на поездки, что повышает удовлетворенность клиентов. По отчетам, продуктивность AT&T увеличилась на 5%, а расстояние поездок сократилось на 7%. AT&T также исследует возможности машинного обучения и искусственного интеллекта для предоставления своим клиентам эффективной и качественной сети 5G.
3. Telefónica: Эта телекоммуникационная компания разработала платформу на базе ИИ под названием Aura, которая позволяет создать новую модель взаимодействия с клиентами с помощью когнитивных сервисов и персональных данных. Платформа позволяет бизнес-клиентам переопределить прозрачность данных, взаимодействие с клиентами, круглосуточную поддержку, техническую помощь и персонализированные услуги поддержки.
4. Deutsche Telekom: Компания создала чат-бота «Tinka», который работает как поисковая система. Постоянные обновления поисковых результатов помогают компании предлагать круглосуточную поддержку клиентам в Австрии. Пользователь вводит запрос в поисковую строку, и на экране появляется иконка молодой девушки с длинными волосами. Чат-бот Tinka отвечает примерно на 80% вопросов, а оставшиеся вопросы перенаправляются к сотруднику службы поддержки.
5. Globe Telecom: Globe Telecom интегрирует Cloudera с машинным обучением для улучшения пользовательского опыта, оптимизации продуктов и соблюдения отраслевых стандартов. Используя предиктивную аналитику и ИИ, компания быстро принимает лучшие бизнес-решения и создает маркетинговые кампании, ориентированные на целевую аудиторию.
3. Примеры использования ИИ в сфере образования:
Искусственный интеллект постепенно занимает свое место в мире образования, делая его более доступным и персонализированным.
С использованием умных устройств и компьютеров образовательные материалы становятся доступными для всех, а технологии меняют мир обучения. Автоматизация административных задач позволяет сотрудникам больше времени уделять своим студентам.
Сейчас, когда все мы находимся на карантине из-за кризиса COVID-19 и не можем посещать занятия физически, рекомендуется проводить занятия онлайн с помощью решений на базе ИИ.
Вот пять практических примеров использования искусственного интеллекта в образовательной сфере:
1. Mika: Программное обеспечение "Mika" использует технологию ИИ для предоставления персонализированных онлайн-уроков для студентов пост-вторичного образования, особенно для тех, кто нуждается в дополнительных курсах. Оно позволяет студентам получать доступ к более персонализированным и удобным методам обучения.
2. IntelliMetric: Это новейшее и инновационное решение на базе ИИ, которое может оценивать работы студентов и предоставлять мгновенную обратную связь. Это экономит время учителей и мотивирует студентов учиться лучше. Кроме оценки, ИИ позволяет учителям составлять персонализированные планы, которые помогают студентам сосредоточиться на получении знаний.
3. Университет Южной Калифорнии (USC): Этот популярный институт в США создал умные виртуальные приложения и среды, которые используют искусственный интеллект, анимацию и 3D-игры для разработки виртуальных социальных взаимодействий и аутентичных виртуальных персонажей. Технология ИИ делает обучение интересным и увлекательным для студентов.
4. Инженерный факультет Университета Карнеги-Меллона: Они применили модель обучающегося с системой "iTalk2Learn system16", чтобы проверить её влияние на обучение студентов дробям. Эта система содержит информацию о математических знаниях студентов, их эмоциональном состоянии, когнитивных потребностях, обратной связи и реакциях студентов.
5. Captivating Virtual Instruction for Training (CVIT): CVIT внедрила стратегию обучения, объединяющую практики онлайн-уроков в реальном времени с наиболее подходящими технологиями ИИ, включая дополненную реальность, интеллектуальных наставников, виртуальных преподавателей и другие программы дистанционного обучения.
4. Примеры использования ИИ в производственной отрасли:
Производственная отрасль активно использует технологии ИИ и машинного обучения на полную мощность. В "умных фабриках 4.0" благодаря этим технологиям снижаются неожиданные сбои в работе и время на переходы, повышается общее качество продукции и безопасность рабочих, обеспечивается непрерывная работа и улучшается дизайн продуктов.
5. Примеры использования ИИ в банковской и финансовой отрасли:
Искусственный интеллект в банковском и финансовом секторе приносит значительные преимущества. ИИ позволяет банкам и финансовым организациям удовлетворять потребности клиентов, которые ищут безопасные, удобные и умные способы сохранять, тратить и инвестировать свои деньги.
Без сомнения, ИИ помогает оптимизировать и упрощать процессы в банковской и финансовой сфере, от количественной торговли до принятия кредитных решений и управления финансовыми рисками.
6. Примеры использования ИИ в сфере здравоохранения:
Искусственный интеллект имеет множество мобильных приложений в здравоохранении. ИИ является большим преимуществом для этой сферы, так как помогает управлять хирургическими роботами, выявлять связи между генетическими кодами и повышать эффективность работы больниц.
ИИ упрощает жизнь врачам, пациентам и администраторам больниц, выполняя задачи, которые обычно делают люди, но быстрее и дешевле. ИИ помогает ключевым участникам, таким как медицинские организации, фармацевтические компании и диагностические лаборатории, разными способами.
7. Примеры использования ИИ в розничной торговле:
Розничная торговля и электронная коммерция ускоряют цифровые операции с помощью ИИ и его технологий. Примеры использования ИИ в розничной торговле являются идеальным символом технологических инноваций.
Изучая модели покупательского поведения, технологии ИИ и машинного обучения помогают брендам выявлять предпочтения клиентов и предоставлять более персонализированные услуги.
Внедрение ИИ в розничную торговлю улучшает клиентский опыт и позволяет брендам распознавать рыночные и покупательские тренды.
Персонализированные и кастомизированные рекомендации по продуктам, меньшее время ожидания, более быстрые оплаты и бесконфликтный процесс оформления покупок — всё это возможно благодаря искусственному интеллекту.
Существует множество способов, как розничные компании и крупные бренды могут использовать инструменты ИИ для развития бизнеса и улучшения обслуживания клиентов. Розничные торговцы могут применять ИИ на всех этапах цикла продукта и услуги, от производства до взаимодействия с клиентами после продажи. Это приносит пользу компаниям, которые используют технологии ИИ для увеличения текущих продаж и планирования будущих покупок.
8. Примеры использования ИИ в сфере электронной коммерции:
ИИ в электронной коммерции позволяет брендам взаимодействовать с целевой аудиторией круглосуточно. Использование ИИ в онлайн-шопинге трансформирует сектор электронной коммерции, анализируя продукты, которые покупатели приобретают, и их покупательские модели.
Машинное обучение, обработка естественного языка и добыча данных — три ключевых элемента искусственного интеллекта, которые помогают интернет-магазинам улучшать результаты и увеличивать возврат на инвестиции (ROI).
С помощью технологий ИИ машины выполняют ручные задачи, освобождая людей для решения более сложных и стратегических задач.
Мировые продажи в сфере электронной коммерции, по оценкам, достигнут 4,8 триллиона долларов к 2021 году, и Gartner прогнозирует, что технологии ИИ (без участия людей) будут обрабатывать 80% всех взаимодействий с клиентами к 2020 году.
Основные приложения ИИ включают персонализированные рекомендации по покупкам, обнаружение поддельных отзывов, автоматизированное обслуживание клиентов и чат-боты, визуальный поиск товаров, голосовой поиск и интеграцию с умными домами.
Заключение
Всё больше отраслей, включая здравоохранение, образование, розничную торговлю, электронную коммерцию и телекоммуникации, интегрируют искусственный интеллект для улучшения процессов и повышения эффективности. ИИ помогает автоматизировать задачи, персонализировать обслуживание клиентов и принимать обоснованные решения на основе данных. Прогнозы показывают значительный рост рынка программного обеспечения ИИ в ближайшие годы.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024