Эффективные варианты использования ИИ в бизнесе
Искусственный интеллект трансформирует множество отраслей: образование, здравоохранение, транспорт, страхование и другие. Он оптимизирует процессы, предсказывает тенденции, улучшает обслуживание клиентов и обеспечивает безопасность. Внедрение ИИ обязательно для конкурентоспособности и экономического роста бизнеса, требует освоения передовых технологий.
Когда думаешь о применении искусственного интеллекта, можно задаться вопросом: что ИИ не сможет сделать? Легкий ответ - в основном ручной труд, хотя возможно, что однажды большую часть того, что сейчас выполняется вручную, будут делать роботы, управляемые ИИ. Но в данный момент чистый ИИ можно запрограммировать на выполнение множества задач, требующих мышления и интеллекта, если этот интеллект можно собрать в цифровом виде и использовать для обучения системы ИИ. Пока ИИ не умеет загружать посудомоечную машину после ужина, но он может помочь создать юридический документ, новый дизайн продукта или письмо бабушке.
Мы все поражены тем, что может делать ИИ. Но вопрос для тех из нас, кто занимается бизнесом, заключается в том, какие способы применения ИИ будут наиболее полезными для бизнеса? Создание версии "Моны Лизы" в стиле Винсента Ван Гога - это весело, но как часто это поможет увеличить прибыль? Вот 27 эффективных способов, как применение ИИ может помочь бизнесу улучшить свои финансовые показатели.
Мы все поражены тем, что может делать ИИ. Но вопрос для тех из нас, кто занимается бизнесом, заключается в том, какие способы применения ИИ будут наиболее полезными для бизнеса? Создание версии "Моны Лизы" в стиле Винсента Ван Гога - это весело, но как часто это поможет увеличить прибыль? Вот 27 эффективных способов, как применение ИИ может помочь бизнесу улучшить свои финансовые показатели.
Варианты использования ИИ в интересах клиентов
Обеспечение превосходного обслуживания клиентов
ИИ теперь может помогать в реальном времени в общении с клиентами. Голосовые запросы используют обработку естественного языка (NLP) и анализ настроений для распознавания речи, чтобы разговоры начинались сразу. С помощью алгоритмов машинного обучения ИИ может понимать, что говорят клиенты, а также их тон и при необходимости направлять их к агентам службы поддержки. С использованием технологий преобразования текста в речь и NLP, ИИ может мгновенно отвечать на текстовые запросы и инструкции. Клиентам не нужно ждать ответа на часто задаваемые вопросы (FAQ) или следующего шага для совершения покупки. Цифровые агенты обслуживания клиентов могут повышать удовлетворенность клиентов, предлагая советы и рекомендации агентам службы поддержки.
Персонализация клиентского опыта
ИИ эффективно создаёт персонализированные впечатления в большом масштабе с помощью чат-ботов, цифровых помощников и пользовательских интерфейсов, предоставляя индивидуализированный опыт и целевую рекламу для клиентов и конечных пользователей. Например, Amazon напоминает клиентам о повторной покупке часто приобретаемых товаров и показывает им связанные продукты или предложения. McDonald's строит ИИ-решения для обслуживания клиентов с помощью технологии IBM Watson AI и NLP для ускорения разработки своей технологии автоматизированного приёма заказов (AOT). Это поможет не только масштабировать AOT-технологии на разные рынки, но и интегрировать дополнительные языки, диалекты и вариации меню. На Spotify предложат нового исполнителя для приятного прослушивания, а YouTube покажет контент, соответствующий интересам клиента.
Продвижение перекрёстных и дополнительных продаж
Рекомендательные системы используют данные о поведении потребителей и алгоритмы ИИ для выявления тенденций, которые можно использовать для разработки более эффективных стратегий апселлинга и кросс-продаж, что приводит к более полезным рекомендациям при оформлении заказа в интернет-магазинах. Другие примеры включают Netflix, который предлагает рекомендации для просмотра на основе данных из истории просмотров; LinkedIn использует машинное обучение для фильтрации элементов в новостной ленте, делая рекомендации по вакансиям и предложениям, с кем стоит установить контакт; и Spotify использует модели машинного обучения для создания рекомендаций по песням.
Умные смартфоны
Распознавание лиц включает смартфоны и голосовых ассистентов, работающих на базе машинного обучения, таких как Siri от Apple, Alexa от Amazon, Google Assistant и Copilot от Microsoft. Они используют обработку естественного языка (NLP), чтобы распознавать нашу речь и отвечать соответственно. Компании также используют машинное обучение в камерах смартфонов для анализа и улучшения фотографий с помощью классификаторов изображений, распознавания объектов (или лиц) на снимках и даже использования искусственных нейронных сетей для улучшения или расширения фотографии, предсказывая, что находится за её границами.
Виртуальные помощники
Виртуальные или голосовые ассистенты, такие как Alexa от Amazon и Siri от Apple, работают на базе ИИ. Когда кто-то задает вопрос голосом или текстом, машинное обучение ищет ответ или вспоминает похожие вопросы, которые задавали ранее. Эта же технология используется в чат-ботах, таких как те, что применяются в Facebook Messenger и Slack. Google Assistant, Cortana и IBM watsonx Assistant используют NLP для понимания вопросов и запросов, выполнения нужных действий и составления ответов.
Оживление кадровых служб
ИИ может привлекать, развивать и удерживать сотрудников с нужными навыками. Большое количество заявок может быть точно отсортировано и передано членам HR-команды. Ручные задачи по оценке продвижения могут быть автоматизированы, что облегчает получение важных HR-данных, таких как обзор сотрудников, претендующих на повышение, и оценка, соответствуют ли они ключевым критериям. Рутинные вопросы от сотрудников могут быстро получать ответы с помощью ИИ.
ИИ теперь может помогать в реальном времени в общении с клиентами. Голосовые запросы используют обработку естественного языка (NLP) и анализ настроений для распознавания речи, чтобы разговоры начинались сразу. С помощью алгоритмов машинного обучения ИИ может понимать, что говорят клиенты, а также их тон и при необходимости направлять их к агентам службы поддержки. С использованием технологий преобразования текста в речь и NLP, ИИ может мгновенно отвечать на текстовые запросы и инструкции. Клиентам не нужно ждать ответа на часто задаваемые вопросы (FAQ) или следующего шага для совершения покупки. Цифровые агенты обслуживания клиентов могут повышать удовлетворенность клиентов, предлагая советы и рекомендации агентам службы поддержки.
Персонализация клиентского опыта
ИИ эффективно создаёт персонализированные впечатления в большом масштабе с помощью чат-ботов, цифровых помощников и пользовательских интерфейсов, предоставляя индивидуализированный опыт и целевую рекламу для клиентов и конечных пользователей. Например, Amazon напоминает клиентам о повторной покупке часто приобретаемых товаров и показывает им связанные продукты или предложения. McDonald's строит ИИ-решения для обслуживания клиентов с помощью технологии IBM Watson AI и NLP для ускорения разработки своей технологии автоматизированного приёма заказов (AOT). Это поможет не только масштабировать AOT-технологии на разные рынки, но и интегрировать дополнительные языки, диалекты и вариации меню. На Spotify предложат нового исполнителя для приятного прослушивания, а YouTube покажет контент, соответствующий интересам клиента.
Продвижение перекрёстных и дополнительных продаж
Рекомендательные системы используют данные о поведении потребителей и алгоритмы ИИ для выявления тенденций, которые можно использовать для разработки более эффективных стратегий апселлинга и кросс-продаж, что приводит к более полезным рекомендациям при оформлении заказа в интернет-магазинах. Другие примеры включают Netflix, который предлагает рекомендации для просмотра на основе данных из истории просмотров; LinkedIn использует машинное обучение для фильтрации элементов в новостной ленте, делая рекомендации по вакансиям и предложениям, с кем стоит установить контакт; и Spotify использует модели машинного обучения для создания рекомендаций по песням.
Умные смартфоны
Распознавание лиц включает смартфоны и голосовых ассистентов, работающих на базе машинного обучения, таких как Siri от Apple, Alexa от Amazon, Google Assistant и Copilot от Microsoft. Они используют обработку естественного языка (NLP), чтобы распознавать нашу речь и отвечать соответственно. Компании также используют машинное обучение в камерах смартфонов для анализа и улучшения фотографий с помощью классификаторов изображений, распознавания объектов (или лиц) на снимках и даже использования искусственных нейронных сетей для улучшения или расширения фотографии, предсказывая, что находится за её границами.
Виртуальные помощники
Виртуальные или голосовые ассистенты, такие как Alexa от Amazon и Siri от Apple, работают на базе ИИ. Когда кто-то задает вопрос голосом или текстом, машинное обучение ищет ответ или вспоминает похожие вопросы, которые задавали ранее. Эта же технология используется в чат-ботах, таких как те, что применяются в Facebook Messenger и Slack. Google Assistant, Cortana и IBM watsonx Assistant используют NLP для понимания вопросов и запросов, выполнения нужных действий и составления ответов.
Оживление кадровых служб
ИИ может привлекать, развивать и удерживать сотрудников с нужными навыками. Большое количество заявок может быть точно отсортировано и передано членам HR-команды. Ручные задачи по оценке продвижения могут быть автоматизированы, что облегчает получение важных HR-данных, таких как обзор сотрудников, претендующих на повышение, и оценка, соответствуют ли они ключевым критериям. Рутинные вопросы от сотрудников могут быстро получать ответы с помощью ИИ.
Креативные варианты использования ИИ
Создание с помощью генеративного ИИ
Инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Bard и DeepAI, используют возможности ИИ с ограниченной памятью для предсказания следующего слова, фразы или визуального элемента в создаваемом контенте. Генеративный ИИ может создавать высококачественные тексты, изображения и другие материалы на основе данных, использованных для обучения.
Исследовательский центр IBM помогает своим клиентам использовать генеративные модели для более быстрого написания качественного программного кода, открытия новых молекул и обучения надёжных разговорных чат-ботов на основе корпоративных данных. Команда IBM также использует генеративный ИИ для создания синтетических данных, чтобы строить более надёжные ИИ-модели и заменять реальные данные, защищённые законами о конфиденциальности и авторских правах.
Предоставление новых инсайтов
Экспертные системы могут быть обучены на корпусе данных — метаданных, использованных для обучения модели машинного обучения, чтобы имитировать процесс принятия решений человеком и применять этот опыт для решения сложных задач. Эти системы могут оценивать огромные объёмы данных для выявления тенденций и закономерностей и принятия решений. Они также могут помогать бизнесу предсказывать будущие события и понимать, почему произошли события в прошлом.
Улучшение компьютерного зрения
Компьютерное зрение на базе ИИ позволяет выполнять сегментацию изображений, что имеет множество применений, включая помощь в диагностике по медицинским снимкам, автоматизацию передвижения для роботов и самоуправляемых автомобилей, выявление объектов на спутниковых снимках и маркировку фотографий в социальных сетях. Работая на нейронных сетях, компьютерное зрение позволяет системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных данных.
Инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Bard и DeepAI, используют возможности ИИ с ограниченной памятью для предсказания следующего слова, фразы или визуального элемента в создаваемом контенте. Генеративный ИИ может создавать высококачественные тексты, изображения и другие материалы на основе данных, использованных для обучения.
Исследовательский центр IBM помогает своим клиентам использовать генеративные модели для более быстрого написания качественного программного кода, открытия новых молекул и обучения надёжных разговорных чат-ботов на основе корпоративных данных. Команда IBM также использует генеративный ИИ для создания синтетических данных, чтобы строить более надёжные ИИ-модели и заменять реальные данные, защищённые законами о конфиденциальности и авторских правах.
Предоставление новых инсайтов
Экспертные системы могут быть обучены на корпусе данных — метаданных, использованных для обучения модели машинного обучения, чтобы имитировать процесс принятия решений человеком и применять этот опыт для решения сложных задач. Эти системы могут оценивать огромные объёмы данных для выявления тенденций и закономерностей и принятия решений. Они также могут помогать бизнесу предсказывать будущие события и понимать, почему произошли события в прошлом.
Улучшение компьютерного зрения
Компьютерное зрение на базе ИИ позволяет выполнять сегментацию изображений, что имеет множество применений, включая помощь в диагностике по медицинским снимкам, автоматизацию передвижения для роботов и самоуправляемых автомобилей, выявление объектов на спутниковых снимках и маркировку фотографий в социальных сетях. Работая на нейронных сетях, компьютерное зрение позволяет системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных данных.
Технические варианты применения ИИ
Ускорение операций с помощью AIOps
Использование искусственного интеллекта для IT-операций (AIOps) приносит множество преимуществ. Внедряя ИИ в IT-операции, компании могут использовать мощь обработки естественного языка (NLP), больших данных и моделей машинного обучения для автоматизации и оптимизации рабочих процессов, а также для мониторинга взаимосвязи событий и определения причинно-следственных связей.
AIOps является одним из самых быстрых способов повысить возврат инвестиций в цифровую трансформацию. Автоматизация процессов часто направлена на оптимизацию расходов, повышение операционной эффективности и внедрение новых технологий, что обычно приводит к улучшению клиентского опыта. Другие преимущества ИИ включают создание более устойчивой IT-системы и улучшение процессов непрерывной интеграции и доставки (CI/CD).
Автоматизация кодирования и модернизации приложений
Ведущие компании теперь используют генеративный ИИ для модернизации приложений и корпоративных IT-операций, включая автоматизацию кодирования, развертывания и масштабирования. Для кодирования разработчики могут вводить команды на естественном языке и получать автоматически сгенерированный код. Использование генеративного ИИ с возможностями генерации кода позволяет разработчикам всех уровней мигрировать и модернизировать устаревший код приложений в новом масштабе с сохранением целостности кода, меньшим количеством ошибок и большей скоростью.
Повышение производительности приложений
Обеспечение стабильной и постоянной работы приложений без избыточного распределения ресурсов и перерасхода средств — это важное применение AIOps. Автоматизация играет ключевую роль в оптимизации затрат на облачные вычисления, и IT-команды, независимо от их навыков, не всегда могут постоянно определять точные конфигурации вычислительных, хранилищных и баз данных, необходимые для обеспечения производительности с минимальными затратами. Программное обеспечение на базе ИИ может определить, когда и как используются ресурсы, и соответствовать реальному спросу в режиме реального времени.
Укрепление устойчивости системы от начала до конца
Чтобы обеспечить непрерывную доступность сервисов, ведущие компании используют возможности анализа первопричин в реальном времени, поддерживаемые ИИ и интеллектуальной автоматизацией. AIOps позволяет IT-командам быстро выявлять основные причины инцидентов и сразу принимать меры для сокращения времени между сбоями (MTBF) и времени на устранение неисправностей (MTTR).
Платформы AIOps также объединяют данные из различных источников и связывают события с инцидентами, предоставляя четкую видимость всей IT-среды через динамические визуализации инфраструктуры, интегрированные возможности ИИ и предлагаемые действия по устранению проблем.
Используя прогнозное управление IT, IT-команды могут применять ИИ для автоматизации IT- и сетевых операций, чтобы быстро и эффективно решать инциденты, предотвращать проблемы до их возникновения, улучшать пользовательский опыт и сокращать расходы на административные задачи. Платформа AIOps корпоративного уровня может предоставить целостный обзор IT-операций на одном экране для мониторинга и управления, что помогает избежать избыточного количества инструментов.
Укрепление кибербезопасности
ИИ может использовать машинное обучение для улучшения кибербезопасности различными способами: распознавание лиц для аутентификации, обнаружение мошенничества, антивирусные программы для выявления и блокировки вредоносного ПО, обучение моделей для распознавания и реагирования на кибератаки и классификационные алгоритмы для выявления аномалий и фишинговых атак.
Развитие робототехники
ИИ используется не только для создания стихов, написанных котами. Роботы могут обрабатывать и перемещать физические объекты. В промышленных условиях узкоспециализированный ИИ может выполнять рутинные задачи по обработке материалов, сборке и контролю качества. ИИ может помогать хирургам, отслеживая жизненные показатели и выявляя потенциальные проблемы во время процедур. Сельскохозяйственные машины могут самостоятельно подрезать, перемещать, прореживать, сеять и опрыскивать. Умные домашние устройства, такие как iRobot Roomba, могут ориентироваться в доме с использованием компьютерного зрения и данных, хранящихся в памяти, чтобы понимать свой прогресс. И если ИИ может управлять Roomba, он также может направлять самоуправляемые автомобили на дороге и роботов, перемещающих товары на складе или патрулирующих для обеспечения безопасности.
Поддерживать чистоту с прогнозным обслуживанием
ИИ можно использовать для прогнозного обслуживания, анализируя данные напрямую с оборудования, чтобы выявить проблемы и оповестить о необходимом обслуживании. ИИ также помогает повысить механическую эффективность и снизить выбросы углерода в двигателях. Графики обслуживания могут использовать аналитику на базе ИИ для создания большей эффективности.
Смотреть вперед
ИИ помогает с прогнозированием. Например, функция управления цепочками поставок может использовать алгоритмы для предсказания будущих потребностей и времени доставки продукции для своевременного поступления. Это помогает создать новые эффективности, сократить излишки товаров и исправить ошибки в переупорядочении.
Использование искусственного интеллекта для IT-операций (AIOps) приносит множество преимуществ. Внедряя ИИ в IT-операции, компании могут использовать мощь обработки естественного языка (NLP), больших данных и моделей машинного обучения для автоматизации и оптимизации рабочих процессов, а также для мониторинга взаимосвязи событий и определения причинно-следственных связей.
AIOps является одним из самых быстрых способов повысить возврат инвестиций в цифровую трансформацию. Автоматизация процессов часто направлена на оптимизацию расходов, повышение операционной эффективности и внедрение новых технологий, что обычно приводит к улучшению клиентского опыта. Другие преимущества ИИ включают создание более устойчивой IT-системы и улучшение процессов непрерывной интеграции и доставки (CI/CD).
Автоматизация кодирования и модернизации приложений
Ведущие компании теперь используют генеративный ИИ для модернизации приложений и корпоративных IT-операций, включая автоматизацию кодирования, развертывания и масштабирования. Для кодирования разработчики могут вводить команды на естественном языке и получать автоматически сгенерированный код. Использование генеративного ИИ с возможностями генерации кода позволяет разработчикам всех уровней мигрировать и модернизировать устаревший код приложений в новом масштабе с сохранением целостности кода, меньшим количеством ошибок и большей скоростью.
Повышение производительности приложений
Обеспечение стабильной и постоянной работы приложений без избыточного распределения ресурсов и перерасхода средств — это важное применение AIOps. Автоматизация играет ключевую роль в оптимизации затрат на облачные вычисления, и IT-команды, независимо от их навыков, не всегда могут постоянно определять точные конфигурации вычислительных, хранилищных и баз данных, необходимые для обеспечения производительности с минимальными затратами. Программное обеспечение на базе ИИ может определить, когда и как используются ресурсы, и соответствовать реальному спросу в режиме реального времени.
Укрепление устойчивости системы от начала до конца
Чтобы обеспечить непрерывную доступность сервисов, ведущие компании используют возможности анализа первопричин в реальном времени, поддерживаемые ИИ и интеллектуальной автоматизацией. AIOps позволяет IT-командам быстро выявлять основные причины инцидентов и сразу принимать меры для сокращения времени между сбоями (MTBF) и времени на устранение неисправностей (MTTR).
Платформы AIOps также объединяют данные из различных источников и связывают события с инцидентами, предоставляя четкую видимость всей IT-среды через динамические визуализации инфраструктуры, интегрированные возможности ИИ и предлагаемые действия по устранению проблем.
Используя прогнозное управление IT, IT-команды могут применять ИИ для автоматизации IT- и сетевых операций, чтобы быстро и эффективно решать инциденты, предотвращать проблемы до их возникновения, улучшать пользовательский опыт и сокращать расходы на административные задачи. Платформа AIOps корпоративного уровня может предоставить целостный обзор IT-операций на одном экране для мониторинга и управления, что помогает избежать избыточного количества инструментов.
Укрепление кибербезопасности
ИИ может использовать машинное обучение для улучшения кибербезопасности различными способами: распознавание лиц для аутентификации, обнаружение мошенничества, антивирусные программы для выявления и блокировки вредоносного ПО, обучение моделей для распознавания и реагирования на кибератаки и классификационные алгоритмы для выявления аномалий и фишинговых атак.
Развитие робототехники
ИИ используется не только для создания стихов, написанных котами. Роботы могут обрабатывать и перемещать физические объекты. В промышленных условиях узкоспециализированный ИИ может выполнять рутинные задачи по обработке материалов, сборке и контролю качества. ИИ может помогать хирургам, отслеживая жизненные показатели и выявляя потенциальные проблемы во время процедур. Сельскохозяйственные машины могут самостоятельно подрезать, перемещать, прореживать, сеять и опрыскивать. Умные домашние устройства, такие как iRobot Roomba, могут ориентироваться в доме с использованием компьютерного зрения и данных, хранящихся в памяти, чтобы понимать свой прогресс. И если ИИ может управлять Roomba, он также может направлять самоуправляемые автомобили на дороге и роботов, перемещающих товары на складе или патрулирующих для обеспечения безопасности.
Поддерживать чистоту с прогнозным обслуживанием
ИИ можно использовать для прогнозного обслуживания, анализируя данные напрямую с оборудования, чтобы выявить проблемы и оповестить о необходимом обслуживании. ИИ также помогает повысить механическую эффективность и снизить выбросы углерода в двигателях. Графики обслуживания могут использовать аналитику на базе ИИ для создания большей эффективности.
Смотреть вперед
ИИ помогает с прогнозированием. Например, функция управления цепочками поставок может использовать алгоритмы для предсказания будущих потребностей и времени доставки продукции для своевременного поступления. Это помогает создать новые эффективности, сократить излишки товаров и исправить ошибки в переупорядочении.
Примеры использования ИИ в промышленности
ИИ может усиливать задачи и инструменты практически в любой отрасли для повышения эффективности и производительности. ИИ позволяет внедрять интеллектуальную автоматизацию для оптимизации бизнес-процессов, которые ранее выполнялись вручную или работали на устаревших системах, что может быть затратным по ресурсам, дорогостоящим и подверженным человеческим ошибкам. Вот несколько отраслей, которые уже получают выгоду от добавленной мощности ИИ.
Автомобильная промышленность
С помощью применения ИИ автопроизводители могут более эффективно предсказывать и регулировать производство в ответ на изменения в спросе и предложении. Они могут оптимизировать рабочие процессы для повышения эффективности, сокращения времязатратных задач и риска ошибок в производстве, поддержке, закупках и других областях. Роботы помогают снижать потребность в ручном труде и улучшают обнаружение дефектов, обеспечивая более высокое качество автомобилей для клиентов при меньших затратах для бизнеса.
Образование
В образовании и обучении ИИ может индивидуально адаптировать учебные материалы под потребности каждого ученика. Учителя и тренеры могут использовать аналитику ИИ, чтобы видеть, где ученикам может понадобиться дополнительная помощь и внимание. Для студентов, склонных к плагиату в своих работах, ИИ может помочь обнаружить скопированный контент. Инструменты на базе ИИ для перевода языков и услуги реального времени транскрипции могут помочь носителям иностранных языков понимать уроки.
Энергетика
Компании в энергетическом секторе могут повысить свою конкурентоспособность, используя ИИ и аналитику данных для прогнозирования спроса, энергосбережения, оптимизации возобновляемых источников энергии и управления смарт-сетями. Внедрение ИИ в процессы генерации, передачи и распределения энергии также может улучшить поддержку клиентов, освободив ресурсы для инноваций. Клиенты, использующие поставщика на базе ИИ, могут лучше понять свое энергопотребление и предпринимать шаги для снижения потребления электроэнергии в периоды пикового спроса.
Финансовые услуги
ИИ в финансовых услугах помогает оперативно принимать решения о расходах в облаке на основе данных для сбалансированного сочетания стоимости и производительности, минимизируя усталость от тревог и неэффективное использование бюджета. Платформы ИИ используют машинное обучение и глубокое обучение для выявления подозрительных или аномальных транзакций. Банки и другие кредиторы могут использовать классификационные алгоритмы и прогностические модели для предложения решений о выдаче кредитов.
Здравоохранение
Здравоохранение использует интеллектуальную автоматизацию с NLP для систематизации анализа данных, диагностики и лечения. Использование чат-ботов на удаленных медицинских приемах требует меньше вмешательства человека и часто приводит к более быстрому постановлению диагноза.
На месте работы МЛ может использоваться в радиологической диагностике, где ИИ с помощью компьютерного зрения анализирует маммограммы и проводит скрининг на раннюю стадию рака легких. МЛ также может обучаться созданию планов лечения, классификации опухолей, обнаружению переломов и выявлению неврологических расстройств.
В генетических исследованиях, модификации генов и секвенировании генома, МЛ используется для определения влияния генов на здоровье. МЛ может выявлять генетические маркеры и гены, которые могут или не могут реагировать на определенное лечение или лекарство и могут вызывать значительные побочные эффекты у определенных людей.
Страхование
С помощью ИИ страховщики могут почти полностью исключить необходимость в ручных расчетах тарифов или платежей, упростить обработку заявок и оценку ущерба. Интеллектуальная автоматизация также помогает страховым компаниям легче соблюдать регуляторные требования, удостоверяясь в их выполнении. Таким образом, они могут также оценивать риски для физических лиц или юридических лиц и рассчитывать соответствующие страховые тарифы.
Производство
Продвинутый ИИ с аналитикой помогает производителям создавать прогностические аналитические выводы о рыночных тенденциях. Генеративный ИИ может ускорить и оптимизировать проектирование продукции, помогая компаниям создавать несколько вариантов дизайна. ИИ также может предложить идеи для повышения производственной эффективности. Используя исторические данные о производстве, генеративный ИИ может в реальном времени предсказывать или находить отказы оборудования — и затем предлагать варианты настройки оборудования, варианты ремонта или необходимые запасные части.
Фармацевтика
Для отрасли жизненных наук открытие и производство лекарств требуют огромного объема сбора, сбора, обработки и анализа данных. Ручной подход к разработке и тестированию может привести к ошибкам в расчетах и потребовать огромного объема ресурсов. В отличие от этого, производство вакцин против Covid-19 в рекордные сроки — это пример того, как интеллектуальная автоматизация позволяет улучшить скорость и качество производства.
Розничная торговля
ИИ становится секретным оружием для розничных продавцов для лучшего понимания и удовлетворения растущих потребительских запросов. С помощью высокоперсонализированных онлайн-покупок, моделей напрямую потребителю и услуг доставки, конкурирующих с розничной торговлей, генеративный ИИ помогает розничным и электронным торговым компаниям улучшить обслуживание клиентов, планировать маркетинговые кампании и трансформировать возможности своих талантов и приложений. ИИ также может помочь оптимизировать управление запасами.
Генеративный ИИ отлично справляется с обработкой разнообразных источников данных, таких как электронные письма, изображения, видео, аудиофайлы и контент в социальных сетях. Эти неструктурированные данные являются основой для создания моделей и их дальнейшего обучения генеративного ИИ, чтобы он оставался полезным со временем. Использование таких неструктурированных данных может принести выгоду различным аспектам операций розничной торговли, включая улучшение обслуживания клиентов через чат-ботов и более эффективное направление электронной почты. Например, это может означать направление пользователей к соответствующим ресурсам, будь то связь с правильным агентом или направление их к руководствам пользователя и часто задаваемым вопросам.
Транспорт
ИИ активно применяется в многих системах транспорта. Например, Google Maps использует алгоритмы машинного обучения для проверки текущих условий дорожного движения, определения самого быстрого маршрута, предложения мест для "поиска рядом" и оценки времени прибытия.
Приложения для каршеринга, такие как Uber и Lyft, используют машинное обучение для сопоставления пассажиров и водителей, установки цен, анализа трафика и, подобно Google Maps, анализа условий дорожного движения в реальном времени для оптимизации маршрутов и оценки времени прибытия.
Компьютерное зрение управляет автономными автомобилями. Алгоритмы машинного обучения без учителя позволяют автономным автомобилям собирать данные с камер и сенсоров для понимания происходящего вокруг них и принятия решений в реальном времени.
Автомобильная промышленность
С помощью применения ИИ автопроизводители могут более эффективно предсказывать и регулировать производство в ответ на изменения в спросе и предложении. Они могут оптимизировать рабочие процессы для повышения эффективности, сокращения времязатратных задач и риска ошибок в производстве, поддержке, закупках и других областях. Роботы помогают снижать потребность в ручном труде и улучшают обнаружение дефектов, обеспечивая более высокое качество автомобилей для клиентов при меньших затратах для бизнеса.
Образование
В образовании и обучении ИИ может индивидуально адаптировать учебные материалы под потребности каждого ученика. Учителя и тренеры могут использовать аналитику ИИ, чтобы видеть, где ученикам может понадобиться дополнительная помощь и внимание. Для студентов, склонных к плагиату в своих работах, ИИ может помочь обнаружить скопированный контент. Инструменты на базе ИИ для перевода языков и услуги реального времени транскрипции могут помочь носителям иностранных языков понимать уроки.
Энергетика
Компании в энергетическом секторе могут повысить свою конкурентоспособность, используя ИИ и аналитику данных для прогнозирования спроса, энергосбережения, оптимизации возобновляемых источников энергии и управления смарт-сетями. Внедрение ИИ в процессы генерации, передачи и распределения энергии также может улучшить поддержку клиентов, освободив ресурсы для инноваций. Клиенты, использующие поставщика на базе ИИ, могут лучше понять свое энергопотребление и предпринимать шаги для снижения потребления электроэнергии в периоды пикового спроса.
Финансовые услуги
ИИ в финансовых услугах помогает оперативно принимать решения о расходах в облаке на основе данных для сбалансированного сочетания стоимости и производительности, минимизируя усталость от тревог и неэффективное использование бюджета. Платформы ИИ используют машинное обучение и глубокое обучение для выявления подозрительных или аномальных транзакций. Банки и другие кредиторы могут использовать классификационные алгоритмы и прогностические модели для предложения решений о выдаче кредитов.
Здравоохранение
Здравоохранение использует интеллектуальную автоматизацию с NLP для систематизации анализа данных, диагностики и лечения. Использование чат-ботов на удаленных медицинских приемах требует меньше вмешательства человека и часто приводит к более быстрому постановлению диагноза.
На месте работы МЛ может использоваться в радиологической диагностике, где ИИ с помощью компьютерного зрения анализирует маммограммы и проводит скрининг на раннюю стадию рака легких. МЛ также может обучаться созданию планов лечения, классификации опухолей, обнаружению переломов и выявлению неврологических расстройств.
В генетических исследованиях, модификации генов и секвенировании генома, МЛ используется для определения влияния генов на здоровье. МЛ может выявлять генетические маркеры и гены, которые могут или не могут реагировать на определенное лечение или лекарство и могут вызывать значительные побочные эффекты у определенных людей.
Страхование
С помощью ИИ страховщики могут почти полностью исключить необходимость в ручных расчетах тарифов или платежей, упростить обработку заявок и оценку ущерба. Интеллектуальная автоматизация также помогает страховым компаниям легче соблюдать регуляторные требования, удостоверяясь в их выполнении. Таким образом, они могут также оценивать риски для физических лиц или юридических лиц и рассчитывать соответствующие страховые тарифы.
Производство
Продвинутый ИИ с аналитикой помогает производителям создавать прогностические аналитические выводы о рыночных тенденциях. Генеративный ИИ может ускорить и оптимизировать проектирование продукции, помогая компаниям создавать несколько вариантов дизайна. ИИ также может предложить идеи для повышения производственной эффективности. Используя исторические данные о производстве, генеративный ИИ может в реальном времени предсказывать или находить отказы оборудования — и затем предлагать варианты настройки оборудования, варианты ремонта или необходимые запасные части.
Фармацевтика
Для отрасли жизненных наук открытие и производство лекарств требуют огромного объема сбора, сбора, обработки и анализа данных. Ручной подход к разработке и тестированию может привести к ошибкам в расчетах и потребовать огромного объема ресурсов. В отличие от этого, производство вакцин против Covid-19 в рекордные сроки — это пример того, как интеллектуальная автоматизация позволяет улучшить скорость и качество производства.
Розничная торговля
ИИ становится секретным оружием для розничных продавцов для лучшего понимания и удовлетворения растущих потребительских запросов. С помощью высокоперсонализированных онлайн-покупок, моделей напрямую потребителю и услуг доставки, конкурирующих с розничной торговлей, генеративный ИИ помогает розничным и электронным торговым компаниям улучшить обслуживание клиентов, планировать маркетинговые кампании и трансформировать возможности своих талантов и приложений. ИИ также может помочь оптимизировать управление запасами.
Генеративный ИИ отлично справляется с обработкой разнообразных источников данных, таких как электронные письма, изображения, видео, аудиофайлы и контент в социальных сетях. Эти неструктурированные данные являются основой для создания моделей и их дальнейшего обучения генеративного ИИ, чтобы он оставался полезным со временем. Использование таких неструктурированных данных может принести выгоду различным аспектам операций розничной торговли, включая улучшение обслуживания клиентов через чат-ботов и более эффективное направление электронной почты. Например, это может означать направление пользователей к соответствующим ресурсам, будь то связь с правильным агентом или направление их к руководствам пользователя и часто задаваемым вопросам.
Транспорт
ИИ активно применяется в многих системах транспорта. Например, Google Maps использует алгоритмы машинного обучения для проверки текущих условий дорожного движения, определения самого быстрого маршрута, предложения мест для "поиска рядом" и оценки времени прибытия.
Приложения для каршеринга, такие как Uber и Lyft, используют машинное обучение для сопоставления пассажиров и водителей, установки цен, анализа трафика и, подобно Google Maps, анализа условий дорожного движения в реальном времени для оптимизации маршрутов и оценки времени прибытия.
Компьютерное зрение управляет автономными автомобилями. Алгоритмы машинного обучения без учителя позволяют автономным автомобилям собирать данные с камер и сенсоров для понимания происходящего вокруг них и принятия решений в реальном времени.
Осуществление надежд, связанных с искусственным интеллектом
Большинство возможностей ИИ кажется чудесным, но многое из того, что сообщается в общих СМИ, может быть либо пустой забавой, либо просто пугающим. То, что сейчас доступно для бизнеса, это удивительно мощный инструмент, который может помочь многим отраслям и функциям сделать большой прогресс. Компании, которые не исследуют и не применяют самые полезные случаи использования ИИ, вскоре окажутся в серьезном конкурентном недостатке. Наблюдение за наиболее полезными инструментами ИИ и овладевание ими сейчас принесет большие дивиденды.
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