7 примеров использования AI/ML, на которые стоит обратить внимание
В 2024 году ИИ и МО стали популярнее благодаря ChatGPT от OpenAI. ИИ широко используется в различных отраслях, таких как обработка документов, мониторинг финансового мошенничества, медицинская диагностика, обслуживание клиентов, прогнозирование энергопотребления и управление цепочками поставок, что помогает экономить время, снижать риски и повышать эффективность.
2024 год, похоже, станет прорывным для искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Некоторые специалисты считают, что недавние достижения в области ИИ могут привести к новой революции в обществе, сравнимой с промышленной революцией, изобретением интернета или появлением смартфонов. Тем не менее, 2023 год не ознаменовал изобретение ИИ — это просто год, когда он стал популярным благодаря технологии ChatGPT от OpenAI.
Многие отрасли используют ИИ уже десятилетиями, что поднимает вопрос: какие общие случаи использования ИИ и МО? Какие примеры должны отслеживать бизнес-лидеры и руководители ИТ, чтобы сформировать комплексную стратегию автоматизации процессов?
Многие отрасли используют ИИ уже десятилетиями, что поднимает вопрос: какие общие случаи использования ИИ и МО? Какие примеры должны отслеживать бизнес-лидеры и руководители ИТ, чтобы сформировать комплексную стратегию автоматизации процессов?
Почему AI/ML важны?
Прежде чем продолжить, давайте определим некоторые термины. Искусственный интеллект (ИИ) — это компьютерные системы, которые имитируют человеческое мышление и принятие решений. Алгоритмы машинного обучения (МО) используют математические формулы для обучения на наборах данных и со временем выполняют задачи всё лучше.
Хотя в этом году много говорят о генеративном ИИ-инструменте ChatGPT, это далеко не первый распространенный случай использования ИИ. Например, финансовые и инвестиционные компании были одними из первых, кто начал использовать ИИ и МО для принятия решений о покупке или продаже активов на фондовом рынке и других биржах (известно как высокочастотная торговля). Другие отрасли также широко используют ИИ — от здравоохранения до производства и коммунальных услуг — и мы ожидаем, что это распространение будет только расти.
Хотя в этом году много говорят о генеративном ИИ-инструменте ChatGPT, это далеко не первый распространенный случай использования ИИ. Например, финансовые и инвестиционные компании были одними из первых, кто начал использовать ИИ и МО для принятия решений о покупке или продаже активов на фондовом рынке и других биржах (известно как высокочастотная торговля). Другие отрасли также широко используют ИИ — от здравоохранения до производства и коммунальных услуг — и мы ожидаем, что это распространение будет только расти.
7 примеров использования AI/ML
Давайте рассмотрим несколько интересных примеров использования ИИ, которые продолжают развиваться.
1. Обработка документов.
Большинство организаций утопают в документах. Это могут быть бумажные чеки, электронные счета или сканированные штрихкоды. Компании часто тратят много времени на обработку документов. Интеллектуальная обработка документов (IDP) позволяет извлекать данные из документов в больших объемах без значительных затрат ручного труда. Это экономит огромное количество времени, усилий и денег, а также снижает вероятность ошибок, которые возникают при ручном вводе данных.
2. Мониторинг финансового мошенничества.
Одним из самых распространенных концептов ИИ и МО является обнаружение аномалий в наборах данных. Когда ИИ обучается на наборе данных, он может установить базовый уровень поведения. Всякий раз, когда происходит что-то сильно выходящее за рамки нормы — аномалия — система может отметить эту аномалию для дальнейшего анализа. Финансовые учреждения используют обнаружение аномалий в процессе «Знай своего клиента» (KYC), чтобы выявлять мошеннические транзакции или случаи кражи личности. Например, если по кредитной карте совершается крупная покупка в другой стране одновременно с покупкой в родном городе, компания может заблокировать карту и запросить подтверждение у владельца.
3. Одобрение кредитов и оценка рисков.
Финансовые учреждения могут активно использовать ИИ и МО для лучшего понимания кредитоспособности и рисков кредитования. ИИ может анализировать множество данных, таких как кредитная история, использование кредитов и финансовые отчеты, чтобы оценить, насколько безопасно выдавать кредит потенциальному заемщику для кредитной карты, ипотеки или бизнес-займа. Более того, со временем ИИ может выявлять потенциальные риски дефолта, которые могут быть не очевидны для человеческих аналитиков. Это не только снижает риски, но и делает процесс обработки заявок гораздо более эффективным для кредитных специалистов и андеррайтеров.
4. Визуализация и медицинская диагностика.
Одной из захватывающих областей, где мы увидим больше применения ИИ и МО, является здравоохранение. Например, специалисты по медицинской визуализации, такие как рентгенологи и ультразвуковые специалисты, будут чаще использовать искусственный интеллект для обнаружения потенциальных проблем на медицинских снимках пациентов. Использование машин для поиска возможных проблем и интерпретации результатов техником может быть более точным, чем полагаться на человеческий глаз, который может ошибаться. Кроме того, врачи будут использовать информацию от пациентов о симптомах, чтобы ИИ мог диагностировать заболевания и даже рекомендовать лечение.
5. Обслуживание клиентов.
Одним из самых интересных случаев использования ИИ и МО является обслуживание клиентов. Чат-боты могут использовать обработку естественного языка (NLP) для ответа на запросы клиентов и запуска других рабочих процессов на заднем плане, чтобы помочь решить проблемы клиента. Например, чат-бот может обрабатывать низкоуровневые возвраты или создавать ответы по электронной почте, которые затем проверяются человеческими агентами. Это экономит значительное время для сотрудников службы поддержки в их повседневной работе и улучшает опыт клиентов, что позволяет компаниям повышать долгосрочную удовлетворенность клиентов.
6. Прогнозирование энергопотребления.
На протяжении десятилетий коммунальные службы работали над созданием интеллектуальных сетей. Такие устройства, как «умные» счетчики, помогают планировать периоды пикового потребления. Искусственный интеллект и машинное обучение могут анализировать исторические данные, такие как потребление энергии, погодные условия и другие переменные, чтобы лучше прогнозировать спрос. Это помогает операторам коммунальных служб предсказывать потребление энергии и увеличивать поставки, когда спрос растет, не перегружая систему (или готовиться к сбоям).
Кроме того, эта новая технология играет важную роль в усилиях по устойчивому развитию, поскольку ИИ помогает оптимизировать эффективность использования энергии, распределение и предотвращать потери. Это также помогает снизить затраты как для коммунальных служб, так и для промышленных и бытовых потребителей.
7. Управление цепочками поставок.
Последние несколько лет показали уязвимость глобальных цепочек поставок. Пандемия COVID-19 нарушила обычные соотношения спроса и предложения, что привело к пикам в одних областях и спадам в других. Трудно предсказать спрос, основываясь только на исторических данных — современные лидеры цепочек поставок нуждаются в более сложных методах прогнозирования для управления цепочками поставок.
Возможности ИИ и МО позволяют профессионалам в области цепочек поставок лучше прогнозировать спрос с использованием данных в реальном времени по множеству точек данных, чтобы предотвратить нехватку. Они также могут использовать ИИ для выполнения задач, таких как ценообразование, прогнозирование погодных условий и маршрутов для кораблей и транспортных средств, а также создание более гибких сетей цепочек поставок с их поставщиками и партнерами.
1. Обработка документов.
Большинство организаций утопают в документах. Это могут быть бумажные чеки, электронные счета или сканированные штрихкоды. Компании часто тратят много времени на обработку документов. Интеллектуальная обработка документов (IDP) позволяет извлекать данные из документов в больших объемах без значительных затрат ручного труда. Это экономит огромное количество времени, усилий и денег, а также снижает вероятность ошибок, которые возникают при ручном вводе данных.
2. Мониторинг финансового мошенничества.
Одним из самых распространенных концептов ИИ и МО является обнаружение аномалий в наборах данных. Когда ИИ обучается на наборе данных, он может установить базовый уровень поведения. Всякий раз, когда происходит что-то сильно выходящее за рамки нормы — аномалия — система может отметить эту аномалию для дальнейшего анализа. Финансовые учреждения используют обнаружение аномалий в процессе «Знай своего клиента» (KYC), чтобы выявлять мошеннические транзакции или случаи кражи личности. Например, если по кредитной карте совершается крупная покупка в другой стране одновременно с покупкой в родном городе, компания может заблокировать карту и запросить подтверждение у владельца.
3. Одобрение кредитов и оценка рисков.
Финансовые учреждения могут активно использовать ИИ и МО для лучшего понимания кредитоспособности и рисков кредитования. ИИ может анализировать множество данных, таких как кредитная история, использование кредитов и финансовые отчеты, чтобы оценить, насколько безопасно выдавать кредит потенциальному заемщику для кредитной карты, ипотеки или бизнес-займа. Более того, со временем ИИ может выявлять потенциальные риски дефолта, которые могут быть не очевидны для человеческих аналитиков. Это не только снижает риски, но и делает процесс обработки заявок гораздо более эффективным для кредитных специалистов и андеррайтеров.
4. Визуализация и медицинская диагностика.
Одной из захватывающих областей, где мы увидим больше применения ИИ и МО, является здравоохранение. Например, специалисты по медицинской визуализации, такие как рентгенологи и ультразвуковые специалисты, будут чаще использовать искусственный интеллект для обнаружения потенциальных проблем на медицинских снимках пациентов. Использование машин для поиска возможных проблем и интерпретации результатов техником может быть более точным, чем полагаться на человеческий глаз, который может ошибаться. Кроме того, врачи будут использовать информацию от пациентов о симптомах, чтобы ИИ мог диагностировать заболевания и даже рекомендовать лечение.
5. Обслуживание клиентов.
Одним из самых интересных случаев использования ИИ и МО является обслуживание клиентов. Чат-боты могут использовать обработку естественного языка (NLP) для ответа на запросы клиентов и запуска других рабочих процессов на заднем плане, чтобы помочь решить проблемы клиента. Например, чат-бот может обрабатывать низкоуровневые возвраты или создавать ответы по электронной почте, которые затем проверяются человеческими агентами. Это экономит значительное время для сотрудников службы поддержки в их повседневной работе и улучшает опыт клиентов, что позволяет компаниям повышать долгосрочную удовлетворенность клиентов.
6. Прогнозирование энергопотребления.
На протяжении десятилетий коммунальные службы работали над созданием интеллектуальных сетей. Такие устройства, как «умные» счетчики, помогают планировать периоды пикового потребления. Искусственный интеллект и машинное обучение могут анализировать исторические данные, такие как потребление энергии, погодные условия и другие переменные, чтобы лучше прогнозировать спрос. Это помогает операторам коммунальных служб предсказывать потребление энергии и увеличивать поставки, когда спрос растет, не перегружая систему (или готовиться к сбоям).
Кроме того, эта новая технология играет важную роль в усилиях по устойчивому развитию, поскольку ИИ помогает оптимизировать эффективность использования энергии, распределение и предотвращать потери. Это также помогает снизить затраты как для коммунальных служб, так и для промышленных и бытовых потребителей.
7. Управление цепочками поставок.
Последние несколько лет показали уязвимость глобальных цепочек поставок. Пандемия COVID-19 нарушила обычные соотношения спроса и предложения, что привело к пикам в одних областях и спадам в других. Трудно предсказать спрос, основываясь только на исторических данных — современные лидеры цепочек поставок нуждаются в более сложных методах прогнозирования для управления цепочками поставок.
Возможности ИИ и МО позволяют профессионалам в области цепочек поставок лучше прогнозировать спрос с использованием данных в реальном времени по множеству точек данных, чтобы предотвратить нехватку. Они также могут использовать ИИ для выполнения задач, таких как ценообразование, прогнозирование погодных условий и маршрутов для кораблей и транспортных средств, а также создание более гибких сетей цепочек поставок с их поставщиками и партнерами.
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