Разработка искусственного интеллекта в 6 основных отраслях бизнеса
Искусственный интеллект (ИИ) усовершенствует бизнес, предоставляя эффективность, более быстрые решения, расширение бизнес-моделей и улучшенный мониторинг. Применение ИИ охватывает различные отрасли, улучшая операции и опыт клиентов.
Рост искусственного интеллекта способствует поиску бизнес применений и приложений ИИ в разных крупных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, технологии, продажи и маркетинг, и других. Исследования и инвестиции в автоматизацию в реальных сценариях достигли рекордных уровней.
Согласно Statista, текущая стоимость рынка ИИ составляет около 100 миллиардов долларов США и прогнозируется, что она вырастет до почти 2 триллионов долларов США к 2030 году, что означает двадцатикратный рост.
Давайте рассмотрим различные приложения ИИ в 6 крупных отраслях, а также некоторые советы по внедрению ИИ в вашей организации.
Согласно Statista, текущая стоимость рынка ИИ составляет около 100 миллиардов долларов США и прогнозируется, что она вырастет до почти 2 триллионов долларов США к 2030 году, что означает двадцатикратный рост.
Давайте рассмотрим различные приложения ИИ в 6 крупных отраслях, а также некоторые советы по внедрению ИИ в вашей организации.
Что может сделать ИИ для бизнеса?
ИИ позволяет машинам выполнять задачи, которые традиционно требовали вмешательства человека, но были рутинными. Он может анализировать и интерпретировать информацию, используя огромные объемы данных и алгоритмы, что позволяет делать точные прогнозы и принимать обоснованные решения.
Инструменты ИИ приносят несколько преимуществ бизнесу, включая:
ИИ применяется в различных отраслях, улучшая операции, оптимизируя рабочие процессы и улучшая опыт клиентов. Давайте рассмотрим некоторые из них ниже.
Инструменты ИИ приносят несколько преимуществ бизнесу, включая:
- Эффективность и продуктивность, позволяя людям сосредотачиваться на более ценных задачах.
- Быстрые бизнес-решения и операции, сокращая циклы разработки и ускоряя возврат инвестиций.
- Гибкие возможности и расширение бизнес-моделей, такие как поиск новых источников дохода.
- Снижение человеческих ошибок и повышение качества, например, достижение безошибочных результатов в финансовом урегулировании.
- Лучшие возможности мониторинга, чтобы предотвращать дорогостоящие и разрушительные сбои.
ИИ применяется в различных отраслях, улучшая операции, оптимизируя рабочие процессы и улучшая опыт клиентов. Давайте рассмотрим некоторые из них ниже.
Применение ИИ в маркетинге
Глобальный рынок искусственного интеллекта в маркетинге ожидается достичь $40,09 миллиардов к 2025 году с годовой средней ставкой роста в 29,7% с 2020 по 2025 год.
Компании используют ИИ для улучшения своих маркетинговых тактик и вовлечения клиентов, начиная от персонализированных контента и динамической ценообразования до определения времени отправки электронных писем с помощью ИИ и таргетирования рекламы.
Вот некоторые применения ИИ в маркетинге:
Персонализированный контент
Технология ИИ может анализировать данные и предсказывать предпочтения потребителей с использованием алгоритмов машинного обучения, позволяя компаниям настраивать свой контент под уникальные требования и интересы каждого клиента. Например, BuzzFeed - это медиа-компания, которая использует ИИ для настройки своего контента для своей аудитории.
Разговорный ИИ
Разговорный ИИ относится к технологиям, таким как чат-боты и виртуальные агенты, которые позволяют пользователям общаться естественным языком. Эти технологии используют машинное обучение и обработку естественного языка для имитации человекоподобных взаимодействий. Благодаря их способности к персонализации, масштабированию и эффективному общению с пользователями, разговорный ИИ позволяет компаниям обеспечивать безпроблемный и динамичный опыт потребителей.
Таргетирование рекламы
ИИ значительно повлиял на таргетирование рекламы, анализируя огромные объемы данных для создания подробных профилей клиентов, позволяя маркетологам более точно настраивать свои рекламные кампании. В результате маркетологи получают более высокие показатели конверсии, более низкие затраты на привлечение и лучшую отдачу от инвестиций.
Вот некоторые применения ИИ в маркетинге:
Персонализированный контент
Технология ИИ может анализировать данные и предсказывать предпочтения потребителей с использованием алгоритмов машинного обучения, позволяя компаниям настраивать свой контент под уникальные требования и интересы каждого клиента. Например, BuzzFeed - это медиа-компания, которая использует ИИ для настройки своего контента для своей аудитории.
Разговорный ИИ
Разговорный ИИ относится к технологиям, таким как чат-боты и виртуальные агенты, которые позволяют пользователям общаться естественным языком. Эти технологии используют машинное обучение и обработку естественного языка для имитации человекоподобных взаимодействий. Благодаря их способности к персонализации, масштабированию и эффективному общению с пользователями, разговорный ИИ позволяет компаниям обеспечивать безпроблемный и динамичный опыт потребителей.
Таргетирование рекламы
ИИ значительно повлиял на таргетирование рекламы, анализируя огромные объемы данных для создания подробных профилей клиентов, позволяя маркетологам более точно настраивать свои рекламные кампании. В результате маркетологи получают более высокие показатели конверсии, более низкие затраты на привлечение и лучшую отдачу от инвестиций.
Применение искусственного интеллекта в юридических услугах
Искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль в трансформации юридической индустрии, автоматизируя рутинные задачи, снижая издержки и повышая точность. По данным Accenture, до 60% обязанностей адвокатов и юридических ассистентов можно автоматизировать.
Давайте узнаем, как ИИ революционизирует юридическую индустрию.
Юридические исследования
ИИ предоставляет сложные алгоритмы, которые помогают юристам экономить время и усилия при проведении юридических исследований. С помощью инструментов для юридических исследований, работающих на ИИ, юристы могут быстро оценивать и анализировать большие объемы данных, что помогает им принимать более обоснованные решения.
Например, ROSS Intelligence - это платформа на основе ИИ, которая помогает нескольким юридическим фирмам, таким как Dentons, автоматизировать свои процедуры исследования и повышать производительность.
E-дискавери
Поиск, сбор и предоставление электронно хранимой информации (EHI) в ответ на юридический запрос называется e-дискавери. По сравнению с традиционными методами, e-дискавери может быть проведено быстрее, точнее и дешевле с помощью ИИ. С использованием технологий Relativity на базе ИИ юристы могут оптимизировать процессы сбора и предоставления информации.
Судейские боты
Одной из областей, где ИИ набирает обороты, является разработка судейских ботов - это системы на основе ИИ, которые могут помочь судьям принимать более обоснованные решения на основе правовой практики и анализа данных. Судейские боты могут обеспечить судьям более глубокое понимание юридических вопросов и помочь им делать более точные и последовательные решения.
Китай впервые внедрил судейских ботов под названием Xiozhi, которые способны эффективно рассматривать определенные гражданские дела через арбитраж.
Юридические исследования
ИИ предоставляет сложные алгоритмы, которые помогают юристам экономить время и усилия при проведении юридических исследований. С помощью инструментов для юридических исследований, работающих на ИИ, юристы могут быстро оценивать и анализировать большие объемы данных, что помогает им принимать более обоснованные решения.
Например, ROSS Intelligence - это платформа на основе ИИ, которая помогает нескольким юридическим фирмам, таким как Dentons, автоматизировать свои процедуры исследования и повышать производительность.
E-дискавери
Поиск, сбор и предоставление электронно хранимой информации (EHI) в ответ на юридический запрос называется e-дискавери. По сравнению с традиционными методами, e-дискавери может быть проведено быстрее, точнее и дешевле с помощью ИИ. С использованием технологий Relativity на базе ИИ юристы могут оптимизировать процессы сбора и предоставления информации.
Судейские боты
Одной из областей, где ИИ набирает обороты, является разработка судейских ботов - это системы на основе ИИ, которые могут помочь судьям принимать более обоснованные решения на основе правовой практики и анализа данных. Судейские боты могут обеспечить судьям более глубокое понимание юридических вопросов и помочь им делать более точные и последовательные решения.
Китай впервые внедрил судейских ботов под названием Xiozhi, которые способны эффективно рассматривать определенные гражданские дела через арбитраж.
Применение искусственного интеллекта в продажах
Сфера продаж проходит значительные изменения, так как ИИ позволяет принимать решения на основе данных и увеличивать производительность в сфере генерации потенциальных клиентов и взаимодействия с клиентами. По данным McKinsey, команды по продажам, использующие ИИ для генерации потенциальных клиентов и выявления возможностей, могут увеличить свою производительность на 50%.
Вот несколько применений ИИ в продажах.
Интеллект разговора
Интеллект разговора (CI) использует ИИ для записи и анализа разговоров и извлечения данных для получения инсайтов из бесед между продавцами и клиентами. Бизнесы могут использовать интеллект разговора, чтобы получать информацию о поведении и предпочтениях клиентов. Это позволяет им настраивать свою стратегию продаж для удовлетворения ожиданий клиентов.
Предоставляя информацию о паттернах человеческой коммуникации и выявляя общие проблемы, CI влияет на разработку систем разговорного ИИ, чтобы лучше удовлетворять потребности клиентов.
AI Аватар
AI-аватары - это одна из новейших технологий ИИ, вызывающих интерес на рынке. Это виртуальные ассистенты, предоставляющие индивидуальное обслуживание клиентов и помощь в продажах с использованием алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка. С помощью AI-аватаров команды по продажам могут автоматизировать рутинные операции, чтобы освободить время для бизнес-критических задач. Например, Synthesia.io - это платформа для создания видеороликов с использованием AI-аватаров для профессиональных видеороликов.
Генерация потенциальных клиентов
Еще одной областью, в которой ИИ сделал значительные успехи, является генерация потенциальных клиентов. С использованием алгоритмов машинного обучения и прогностической аналитики бизнесы могут эффективно выявлять и приоритизировать потенциальных клиентов высокого качества на основе вероятности их конверсии.
Автоматизированные процедуры оценки потенциальных клиентов могут освободить ценное время для сотрудников по продажам, позволяя им сосредотачиваться на построении значимых отношений с потенциальными клиентами. Таким образом, бизнесы могут оптимизировать усилия по продажам и повысить вероятность заключения сделок, упростив процесс управления потенциальными клиентами.
Например, Leadzen.ai - это инструмент генерации потенциальных клиентов, работающий на ИИ и предоставляющий бизнесам обновления в реальном времени в процессе поиска потенциальных клиентов.
Интеллект разговора
Интеллект разговора (CI) использует ИИ для записи и анализа разговоров и извлечения данных для получения инсайтов из бесед между продавцами и клиентами. Бизнесы могут использовать интеллект разговора, чтобы получать информацию о поведении и предпочтениях клиентов. Это позволяет им настраивать свою стратегию продаж для удовлетворения ожиданий клиентов.
Предоставляя информацию о паттернах человеческой коммуникации и выявляя общие проблемы, CI влияет на разработку систем разговорного ИИ, чтобы лучше удовлетворять потребности клиентов.
AI Аватар
AI-аватары - это одна из новейших технологий ИИ, вызывающих интерес на рынке. Это виртуальные ассистенты, предоставляющие индивидуальное обслуживание клиентов и помощь в продажах с использованием алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка. С помощью AI-аватаров команды по продажам могут автоматизировать рутинные операции, чтобы освободить время для бизнес-критических задач. Например, Synthesia.io - это платформа для создания видеороликов с использованием AI-аватаров для профессиональных видеороликов.
Генерация потенциальных клиентов
Еще одной областью, в которой ИИ сделал значительные успехи, является генерация потенциальных клиентов. С использованием алгоритмов машинного обучения и прогностической аналитики бизнесы могут эффективно выявлять и приоритизировать потенциальных клиентов высокого качества на основе вероятности их конверсии.
Автоматизированные процедуры оценки потенциальных клиентов могут освободить ценное время для сотрудников по продажам, позволяя им сосредотачиваться на построении значимых отношений с потенциальными клиентами. Таким образом, бизнесы могут оптимизировать усилия по продажам и повысить вероятность заключения сделок, упростив процесс управления потенциальными клиентами.
Например, Leadzen.ai - это инструмент генерации потенциальных клиентов, работающий на ИИ и предоставляющий бизнесам обновления в реальном времени в процессе поиска потенциальных клиентов.
Применение искусственного интеллекта в технологиях
По прогнозам IDC, к 2024 году в мире будут потрачены 110 миллиардов долларов на искусственный интеллект, и большую часть расходов составит технологический сектор.
Некоторые последние применения ИИ в технологическом секторе включают в себя следующее:
Разработка программного обеспечения для машинного обучения
Разработка программного обеспечения для машинного обучения означает создание интеллектуальных систем, способных учиться на основе данных и улучшать свои навыки со временем. Это включает в себя автоматизацию операций машинного обучения (MLOps), разработку бэкенда, инженерию данных и развертывание моделей машинного обучения.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) дает машинам возможность понимать и интерпретировать человеческий язык, а не просто читать его. За счет возможностей NLP машины способны извлекать смысл из письменного или устного текста и выполнять различные задачи, такие как распознавание речи, анализ настроений и автоматическое резюмирование текста.
В разработке GPT (Generative Pre-trained Transformer) разработка относится к созданию моделей генерации текста на основе GPT-3 и GPT-4. Это включает в себя обучение кастомных моделей и оптимизацию моделей, чтобы помочь бизнесам улучшить свои товары и услуги, автоматизировать процессы и улучшить опыт клиентов.
Разработка программного обеспечения для машинного обучения
Разработка программного обеспечения для машинного обучения означает создание интеллектуальных систем, способных учиться на основе данных и улучшать свои навыки со временем. Это включает в себя автоматизацию операций машинного обучения (MLOps), разработку бэкенда, инженерию данных и развертывание моделей машинного обучения.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) дает машинам возможность понимать и интерпретировать человеческий язык, а не просто читать его. За счет возможностей NLP машины способны извлекать смысл из письменного или устного текста и выполнять различные задачи, такие как распознавание речи, анализ настроений и автоматическое резюмирование текста.
В разработке GPT (Generative Pre-trained Transformer) разработка относится к созданию моделей генерации текста на основе GPT-3 и GPT-4. Это включает в себя обучение кастомных моделей и оптимизацию моделей, чтобы помочь бизнесам улучшить свои товары и услуги, автоматизировать процессы и улучшить опыт клиентов.
Применение искусственного интеллекта в медицине
ИИ поддерживает сферу здравоохранения, обеспечивая более быстрые диагностику и улучшение результатов для пациентов. Давайте рассмотрим некоторые приложения ИИ в здравоохранении.
Поиск лекарств
Клинические испытания каждого лекарства стоят в среднем 1,3 миллиарда долларов, и только 10% лекарств попадают на рынок. Однако ИИ ускоряет процесс поиска лекарств путем анализа и прогнозирования побочных эффектов и эффективности лекарств. ИИ также сокращает время до выхода на рынок лекарств для критической медицинской помощи.
Например, Therapeutics Data Commons - это платформа с открытым доступом, которая способствует сотрудничеству и обеспечивает кураторство наборов данных и разработку алгоритмов для множества методов лечения на всех этапах разработки лекарств.
ИИ-помощь в роботизированных операциях
Роботы в хирургических процедурах стремительно набирают популярность, и больницы все больше полагаются на них для минимально инвазивных операций и операций на открытом сердце. Роботизированные операции привели к снижению осложнений, уменьшению боли и более быстрому восстановлению.
Например, клиника Майо в США использует роботизированные операции для обеспечения точности, гибкости и контроля, превосходящих человеческие способности, что позволяет врачам легко выполнять сложные процедуры.
ИИ виртуальные терапевты
ИИ виртуальные терапевты предоставляют инновационное решение для повседневных проблем психического здоровья, обеспечивая улучшенный доступ к медицинской помощи и цифровому взаимодействию с пациентами. Кроме того, чат-боты в сфере здравоохранения могут сотрудничать с человеческими терапевтами в реальном времени, предоставляя обратную связь или рекомендации.
Клинические испытания каждого лекарства стоят в среднем 1,3 миллиарда долларов, и только 10% лекарств попадают на рынок. Однако ИИ ускоряет процесс поиска лекарств путем анализа и прогнозирования побочных эффектов и эффективности лекарств. ИИ также сокращает время до выхода на рынок лекарств для критической медицинской помощи.
Например, Therapeutics Data Commons - это платформа с открытым доступом, которая способствует сотрудничеству и обеспечивает кураторство наборов данных и разработку алгоритмов для множества методов лечения на всех этапах разработки лекарств.
ИИ-помощь в роботизированных операциях
Роботы в хирургических процедурах стремительно набирают популярность, и больницы все больше полагаются на них для минимально инвазивных операций и операций на открытом сердце. Роботизированные операции привели к снижению осложнений, уменьшению боли и более быстрому восстановлению.
Например, клиника Майо в США использует роботизированные операции для обеспечения точности, гибкости и контроля, превосходящих человеческие способности, что позволяет врачам легко выполнять сложные процедуры.
ИИ виртуальные терапевты
ИИ виртуальные терапевты предоставляют инновационное решение для повседневных проблем психического здоровья, обеспечивая улучшенный доступ к медицинской помощи и цифровому взаимодействию с пациентами. Кроме того, чат-боты в сфере здравоохранения могут сотрудничать с человеческими терапевтами в реальном времени, предоставляя обратную связь или рекомендации.
Искусственный интеллект в финансах
ИИ изменил множество отраслей, но ни одну так, как банковскую и финансовую. По данным отчета по финансовым услугам, банки могут сэкономить 447 миллиардов долларов к 2023 году, используя приложения ИИ.
Давайте рассмотрим некоторые его применения.
Персонализированное банковское обслуживание на базе ИИ
Персонализированное банковское обслуживание, поддерживаемое ИИ, революционизирует отрасль. Алгоритмы машинного обучения, интегрированные в мобильные приложения банков, помогают клиентам принимать более обоснованные финансовые решения, идентифицируя их расходные паттерны и предлагая ценные советы.
Например, финтех-компания Tally помогает клиентам погасить свои кредитные долги, предоставляя рекомендации о том, какие долги оплачивать первыми и когда.
Прогнозы инвестиций на основе поведения
Прогнозы инвестиций на основе поведения - это стратегии инвестирования, которые используют алгоритмы машинного обучения для прогнозирования тенденций на рынке на основе поведения инвесторов. Эти стратегии используют комбинацию финансовых и нефинансовых данных, таких как новостные статьи, настроения в социальных сетях и мнения инвесторов, чтобы выявить паттерны и тенденции, которые можно использовать для прогнозирования будущих движений рынка.
Приложения для микроинвестирования, такие как Acorns, используют ИИ для анализа расходных паттернов пользователей, чтобы предсказать, когда они могут экономить или инвестировать небольшие суммы денег, не затрагивая своих повседневных расходов.
Противодействие отмыванию денег
С помощью ИИ финансовые учреждения теперь могут выявлять мошенническую деятельность в реальном времени, снижая ложноположительные результаты и улучшая выявление подозрительных транзакций и поведения. Это происходит потому, что алгоритмы ИИ могут анализировать большое количество данных и выявлять паттерны, которые могли бы ускользнуть от внимания человека. Например, программа обнаружения мошенничества Feedzai помогает банкам управлять финансовыми рисками.
Персонализированное банковское обслуживание на базе ИИ
Персонализированное банковское обслуживание, поддерживаемое ИИ, революционизирует отрасль. Алгоритмы машинного обучения, интегрированные в мобильные приложения банков, помогают клиентам принимать более обоснованные финансовые решения, идентифицируя их расходные паттерны и предлагая ценные советы.
Например, финтех-компания Tally помогает клиентам погасить свои кредитные долги, предоставляя рекомендации о том, какие долги оплачивать первыми и когда.
Прогнозы инвестиций на основе поведения
Прогнозы инвестиций на основе поведения - это стратегии инвестирования, которые используют алгоритмы машинного обучения для прогнозирования тенденций на рынке на основе поведения инвесторов. Эти стратегии используют комбинацию финансовых и нефинансовых данных, таких как новостные статьи, настроения в социальных сетях и мнения инвесторов, чтобы выявить паттерны и тенденции, которые можно использовать для прогнозирования будущих движений рынка.
Приложения для микроинвестирования, такие как Acorns, используют ИИ для анализа расходных паттернов пользователей, чтобы предсказать, когда они могут экономить или инвестировать небольшие суммы денег, не затрагивая своих повседневных расходов.
Противодействие отмыванию денег
С помощью ИИ финансовые учреждения теперь могут выявлять мошенническую деятельность в реальном времени, снижая ложноположительные результаты и улучшая выявление подозрительных транзакций и поведения. Это происходит потому, что алгоритмы ИИ могут анализировать большое количество данных и выявлять паттерны, которые могли бы ускользнуть от внимания человека. Например, программа обнаружения мошенничества Feedzai помогает банкам управлять финансовыми рисками.
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес может показаться сложным.
Вот три совета, как начать:
Вот три совета, как начать:
- Начните с определения бизнес-проблем, которые могут быть решены с помощью ИИ.
- Оцените готовность вашей организации к внедрению ИИ, включая качество данных, техническую инфраструктуру и навыки сотрудников.
- Создайте команду, включающую представителей IT, бизнеса и науки о данных, которая будет контролировать процесс внедрения ИИ.
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