Колко разбирате от изкуствения интелект? Приложили ли сте го вече във вашия бизнес или го използвате, за да подпомогнете процесите си?

Просто казано, технологията прави машините толкова способни, колкото хората, ако не и по-ефективни по отношение на скорост и обективност. Изображения на ходещи, говорещи роботи може да изникнат в съзнанието ви, но всъщност ние използваме AI по много по-прости начини от много години. RankBrain на Google ни предоставя „Може би имахте предвид..“, когато напишем грешно нещо в търсенето с Google, а Facebook ни дава опцията „Показване на превод“, когато нещо е написано на различен език. Чатботовете също се увеличават и с приложения като Siri и Echo на Amazon почти всеки има виртуален личен асистент.

С тези примери можем да видим как AI е приложен в ежедневието ни и колко прост може да бъде. Въпросът е дали тази технология има способността да бъде наистина мощна или е надценена? И най-важното, как може да ни помогне в бизнеса?

Технически: - Ние "Все още се учим"

Машинното обучение е подмножество на изкуствения интелект, което е предназначено да подобри всички аспекти на нашето ежедневие. Машинното обучение е в действие, когато Netflix прогнозира какво бихме искали да гледаме следващо и когато Spree намери елемента, който търсим.

Дълбокото обучение, подгрупа на машинното обучение, черпи вдъхновение от човешкия мозък при създаването на алгоритми, известни като изкуствени невронни мрежи (ANN). Концепцията за задълбочено обучение съществуваше и преди години, но наскоро стана популярна в мейнстрийма поради напредъка в изчислителната мощност. Разликата и това, което отличава дълбокото обучение, е, че алгоритмите за дълбоко обучение се представят по-добре, колкото повече данни се подават, докато други алгоритми достигат плато в производителността.

Практическият: - На работното място

Днешните водещи корпорации прилагат инструменти, базирани на машинно обучение, за да автоматизират своя процес на проектиране и започват да експериментират с по-усъвършенствани употреби на задълбочено обучение за „дигитално прекъсване“. Предвижда се инвестициите в изкуствен интелект да се утроят тази година, превръщайки се в индустрия от „100 милиарда долара“ до 2025 г. В скорошно проучване на PwC 30% от респондентите казаха, че вярват, че ИИ ще бъде „най-големият разрушител“ на тяхната индустрия през следващия пет години. Това без съмнение ще има големи последици на работното място. Машинното обучение и задълбоченото обучение позволяват на компаниите да автоматизират процесите, да увеличат растежа на топ линията си, да подобрят застъпничеството на служителите и да повишат удовлетвореността на клиентите.

Ето няколко конкретни примера за това как AI създава стойност на работното място:-

1. Петзвездно обслужване на клиенти

Потенциалът за подобряване на обслужването на клиентите при намаляване на разходите прави това една от най-вълнуващите възможности за компаниите. 42% от потребителите вече използват дигитални асистенти, докато 72% от бизнес директорите и 53% от милениалите ги използват. Чрез комбиниране на обработка на естествен език, исторически данни за клиенти и алгоритми за дълбоко обучение, които продължават да се учат от взаимодействията, тези числа ще продължат да растат. Представителите за обслужване на клиенти могат да се намесят, за да се справят с проблеми или изключения, докато алгоритмите могат да погледнат през рамо и да се научат за следващия път.

2. Подобрете задържането на клиенти

Алгоритмите вече могат да копаят данни за социалните настроения на клиентите, за да идентифицират клиенти, които са изложени на висок риск от отпадане. Това позволява на компаниите да оптимизират стратегиите за „следващото най-добро действие“ и да решат кога да се съсредоточат върху персонализирания клиентски опит.

Добър пример е, когато млади възрастни излизат от плановете за мобилни телефони на родителите си, често се преместват към други оператори. Компаниите за мобилни комуникации могат да използват AI, за да предвидят това поведение и да направят персонализирани оферти въз основа на моделите на използване на клиента, преди да напуснат и да отидат при конкурент.

3. Наемете правилните хора

„Повечето специалисти по набиране на персонал“ казват, че намирането на правилните хора в набор от еднакво квалифицирани кандидати е най-трудната част от работата им. Днес определени алгоритми са в състояние бързо да отсяват автобиографии и да избират кандидати, които е най-вероятно да бъдат успешни в дадена компания. Има наличен софтуер, който дори може да се бори с човешките пристрастия, като автоматично маркира предубедения език в длъжностните характеристики и открива висококвалифицирани кандидати, които може да са били пренебрегнати.

4. Измерете експозицията на марката

Автоматизираните процеси вече могат да разпознават продукти, хора и лога. Усъвършенстваното разпознаване на изображения вече може да се използва за проследяване на позицията на логото на марката, което се появява например във филмови кадри на спортно събитие, като мач по ръгби. Това е вълнуващо за корпорациите, които искат да измерят експозицията и възвръщаемостта на инвестициите на своите спонсорства с подробни анализи като продължителност, размер и разположение на техните лога.

5. Откриване на аномалия

Средно компаниите губят около 5% от приходите на година поради измами.

Алгоритмите за машинно обучение могат да използват разпознаване на шаблони, за да откриват аномалии, изключения и отклонения. Това помага за откриване и предотвратяване на измамни транзакции в реално време, дори за неизвестни досега видове измами. Тези модели са изградени въз основа на исторически транзакции, информация от социалните медии и други външни данни.

Банките, например, могат да използват тези исторически данни за транзакции, за да разработят алгоритми, които могат да открият измамно поведение. Тези алгоритми могат също да открият подозрителни модели на преводи и плащания. Този тип „алгоритмична сигурност“ може да бъде изключително полезна във финансовата индустрия и е приложима в широк спектър от ситуации; включително киберсигурност, корупция и укриване на данъци.

Инвестирайте в бъдещето

Сега е моментът да започнете да разглеждате различните начини, по които вашият бизнес ще се възползва от използването на AI, специфични за вашата индустрия. Да се ​​избягва инвестирането в авангардни технологии означава да се избягва развитие и растеж. Meltwater е глобална компания за медийно разузнаване, която използва задълбочено машинно обучение и дълбоко обучение, за да покрие широк спектър от ситуации: от измерване на медийното излагане, откриване на измами, подобряване на удовлетвореността на клиентите и получаване на херметична сигурност. Ако се интересувате да научите повече за това как AI може да подобри вашите бизнес процеси, „свържете се с Meltwater India“ днес.

Първоначално публикувано на- Meltwater.com

Автор:-Филипа Додс

Linkedin и Twitter

Призрачен писател: - Мридул Кешаруани

Свържете се с мен, платформа за социални медии или Какво става: - +91–9425159112

Facebook, Google+, Instagram, LinkedIn, Pinterest, Twitter и Tumblr