Насколько хорошо вы разбираетесь в искусственном интеллекте? Вы уже внедрили его в свой бизнес или используете, чтобы помочь своим процессам?
Проще говоря, это технология, делающая машины такими же способными, как люди, если не более эффективными с точки зрения скорости и объективности. На ум могут прийти образы шагающих, говорящих роботов, но на самом деле мы уже много лет используем ИИ гораздо проще. Google RankBrain предоставляет нам «Вы имели в виду…», когда мы что-то опечатываем в поиске Google, а Facebook дает нам возможность «Показать перевод», когда что-то написано на другом языке. Чат-боты также набирают популярность, а с такими приложениями, как Siri и Amazon Echo, почти у каждого есть виртуальный личный помощник.
На этих примерах мы можем увидеть, как ИИ применяется в нашей повседневной жизни и насколько простым он может быть. Вопрос в том, способна ли эта технология быть действительно мощной или она переоценена? И самое главное, как это может помочь нам в бизнесе?
Техническое: - Мы «все еще учимся»
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, предназначенная для улучшения всех аспектов нашей повседневной жизни. Машинное обучение работает, когда Netflix предсказывает, что мы хотели бы посмотреть дальше, и когда Веселье находит то, что мы искали.
Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, черпает вдохновение из человеческого мозга при создании алгоритмов, известных как искусственные нейронные сети (ИНС). Концепция глубокого обучения тоже существовала много лет назад, но недавно стала популярной благодаря достижениям в области вычислительной мощности. Разница и то, что отличает глубокое обучение, заключается в том, что алгоритмы глубокого обучения работают тем лучше, чем больше данных им передается, в то время как другие алгоритмы достигают плато в производительности.
Практические: - На рабочем месте
Сегодня ведущие корпорации внедряют инструменты на основе машинного обучения для автоматизации процесса проектирования и начинают экспериментировать с более продвинутым использованием глубокого обучения для цифрового прорыва. Прогнозируется, что в этом году инвестиции в искусственный интеллект увеличатся втрое, а к 2025 году он превратится в отрасль стоимостью 100 миллиардов долларов. пять лет. Это, несомненно, будет иметь серьезные последствия на рабочем месте. Машинное обучение и глубокое обучение позволяют компаниям автоматизировать процессы, увеличивать рост выручки, улучшать защиту интересов сотрудников и повышать удовлетворенность клиентов.
Вот несколько конкретных примеров того, как ИИ создает ценность на рабочем месте:
1. Пятизвездочное обслуживание клиентов
Возможность улучшить обслуживание клиентов при одновременном снижении расходов делает это одной из самых захватывающих возможностей для компаний. 42% потребителей уже используют цифровых помощников, в то время как 72% руководителей бизнеса и 53% миллениалов используют их. Комбинируя обработку естественного языка, исторические данные о клиентах и алгоритмы глубокого обучения, которые продолжают учиться на взаимодействиях, эти цифры будут продолжать расти. Представители службы поддержки клиентов могут вмешиваться, чтобы обрабатывать проблемы или исключения, в то время как алгоритмы могут оглядываться через плечо и учиться в следующий раз.
2. Улучшите удержание клиентов
Алгоритмы теперь могут анализировать данные о социальных настроениях клиентов, чтобы идентифицировать клиентов, которые подвержены высокому риску оттока. Это позволяет компаниям оптимизировать стратегии «следующего наилучшего действия» и решать, когда сосредоточиться на персонализированном клиентском опыте.
Хорошим примером является то, что когда молодые люди отказываются от планов мобильных телефонов своих родителей, они часто переходят к другим операторам связи. Компании мобильной связи могут использовать ИИ, чтобы предвидеть такое поведение и делать индивидуальные предложения на основе моделей использования клиентов, прежде чем они уйдут и перейдут к конкуренту.
3. Нанимайте правильных людей
Большинство рекрутеров говорят, что найти нужных людей в пуле одинаково квалифицированных кандидатов — самая сложная часть их работы. Сегодня некоторые алгоритмы способны быстро просматривать резюме и составлять короткий список кандидатов, которые с наибольшей вероятностью добьются успеха в компании. Доступно программное обеспечение, которое может даже бороться с человеческими предубеждениями, автоматически помечая предвзятые формулировки в описаниях должностей и выявляя высококвалифицированных кандидатов, которые могли быть упущены из виду.
4. Измеряйте узнаваемость бренда
Автоматизированные процессы теперь могут распознавать продукты, людей и логотипы. Усовершенствованное распознавание изображений теперь можно использовать для отслеживания положения логотипа бренда, который появляется, например, на видеозаписи спортивного мероприятия, такого как матч по регби. Это интересно для корпораций, поскольку они хотят измерить воздействие и окупаемость своих спонсорских инвестиций с подробным анализом, таким как продолжительность, размер и размещение их логотипов.
5. Обнаружение аномалий
В среднем компании теряют около 5% выручки в год из-за мошенничества.
Алгоритмы машинного обучения могут использовать распознавание образов для выявления аномалий, исключений и выбросов. Это помогает обнаруживать и предотвращать мошеннические транзакции в режиме реального времени, даже для ранее неизвестных видов мошенничества. Эти модели строятся на основе исторических транзакций, информации из социальных сетей и других внешних данных.
Банки, например, могут использовать эти исторические данные о транзакциях для разработки алгоритмов, способных обнаруживать мошенническое поведение. Эти алгоритмы также могут обнаруживать подозрительные схемы переводов и платежей. Этот тип алгоритмической безопасности может быть чрезвычайно полезен в финансовой индустрии и применим в широком диапазоне ситуаций; включая кибербезопасность, коррупцию и уклонение от уплаты налогов.
Инвестируйте в будущее
Настало время рассмотреть различные способы использования ИИ для вашего бизнеса, специфичные для вашей отрасли. Избегать вложений в передовые технологии — значит избегать развития и роста. Meltwater — это глобальная компания, занимающаяся медиа-анализом, которая использует углубленное машинное и глубокое обучение для охвата широкого спектра ситуаций: от измерения воздействия средств массовой информации до выявления мошенничества, повышения удовлетворенности клиентов и обеспечения надежной безопасности. Если вы хотите узнать больше о том, как ИИ может улучшить ваши бизнес-процессы, свяжитесь с Meltwater India сегодня.
Первоначально опубликовано на Meltwater.com
Автор: -Филиппа Додс
Писатель-призрак: - Мридул Кешарвани
Подключиться к платформе социальных сетей Me или What’s Up: +91–9425159112
Facebook, Google+, Instagram, LinkedIn, Pinterest, Twitter и Tumblr
