Как искусственный интеллект и машинное обучение на основе данных расширяют возможности принятия корпоративных решений с высокой рентабельностью инвестиций в различных отраслях

Обработка большого количества данных и быстрое получение аналитических сведений - ИИ помогает компаниям быть на шаг впереди, принимая более масштабные и эффективные стратегические решения.

Может ли искусственный интеллект принимать лучшие решения, чем люди?

да. Но и подрывать человеческий интеллект тоже неразумно.

Искусственный интеллект и принятие решений - относительно новая тема, которая стала известна с появлением концепции Decision Intelligence. Он сочетает в себе науку о данных и машинное обучение с принятием управленческих решений.

Decision Intelligence был отмечен как развивающаяся инженерная дисциплина в цикле ажиотажа Gartner 2020 года. Gartner разработала модель Decision Intelligence, которая может определять и оценивать методы моделирования решений, которые помогают предприятиям принимать обоснованные решения.

ИИ - это следующий этап развития технологий, который уже дает многообещающие результаты. Исследование McKinsey Global Institute сообщает, что к 2030 году ИИ может добавить 13 триллионов долларов в мировую экономику, поддерживая мировой ВВП почти на 1,2% в год.

С каждым днем в отраслях накапливаются немыслимые объемы данных. Компании изучают различные методы обработки огромного количества информации и использования ее в своих интересах. Они изучают потенциал прогнозной аналитики, предлагаемой искусственным интеллектом, которая позволяет принимать решения на основе искусственного интеллекта.

Исследование PwC показывает, что 86% участников указали, что ИИ станет основной технологией в их компаниях в 2021 году. Их компании увеличили инвестиции в ИИ и ускорили их Планы внедрения ИИ.

ИИ каждый день принимает жизненно важные для нас решения. ИИ оказывает влияние, от интеллектуального прогнозирования погоды до систем видеорекламы Netflix и YouTube. Больницы используют решения на базе искусственного интеллекта, чтобы снизить стоимость административных задач и обеспечить поддержку принятия решений медицинскому персоналу. Маркетинговая индустрия запускает автоматизированные рекламные кампании для достижения высоких показателей конверсии и т. Д.

В этой статье мы обсудим различные аспекты ИИ при принятии решений и то, как он обеспечивает высокую рентабельность инвестиций (возврат инвестиций) для заинтересованных сторон.

Три уровня ИИ в принятии решений

Человеческая мудрость и интеллект веками определяли принятие критических решений. С петабайтами доступной информации мудрость и интеллект перестают быть надежными.

Исследование Gartner свидетельствует о том, что текущий процесс принятия решений неприемлем и требует пересмотра. Опрос показал, что 65% решений, принятых сегодня, являются более сложными по сравнению с тем, что было два года назад.

Современные решения требуют технологического подхода для анализа тонны информации. ИИ стал неотъемлемой частью принятия стратегических решений благодаря своей способности обрабатывать информацию в больших масштабах и прогнозировать результаты.

Принятие решений с помощью ИИ подразделяется на три уровня:

Поддержка принятия решений. Важная информация собирается путем анализа данных с использованием различных методов искусственного интеллекта. Окончательное решение - это сочетание основанных на данных инсайтов, человеческого опыта, эмоций и интеллекта.

Увеличение числа решений. ИИ быстро исследует кучи сложных данных и рекомендует решения. Люди могут принять или отклонить рекомендации ИИ, основываясь на своих знаниях и опыте.

Автоматизация принятия решений. Прогностические возможности ИИ достаточно точны и последовательны, чтобы ему можно было доверить принятие решений самостоятельно. Системы могут принимать свои собственные решения без вмешательства человека.

Преимущества использования ИИ при принятии решений

С годами точность прогнозов ИИ значительно улучшилась. Благодаря более точным моделям заинтересованные стороны могут полагаться на ИИ, чтобы принимать обоснованные решения с большой уверенностью. ИИ в процессе принятия решений имеет множество преимуществ на протяжении всего жизненного цикла бизнеса.

Автоматизация бизнеса. Автоматизация на основе ИИ находится в авангарде четвертой промышленной революции. Компании могут сэкономить много времени, автоматизируя утомительные повторяющиеся задачи. Все основные отрасли промышленности применяют автоматизацию к своим процессам производства, маркетинга, распределения ресурсов и продаж. Прогнозирование спроса и предложения может оптимизировать потоки доходов.

Автоматизированные системы менее подвержены человеческим предубеждениям и непреднамеренным ошибкам. Это может снизить коммерческие расходы за счет уменьшения зависимости от человеческого труда.

Стандартизация информации. Качественным продуктам искусственного интеллекта нужны ценные данные для достижения желаемых результатов. Компании собирают необработанную неструктурированную информацию из различных источников, таких как общедоступные наборы данных, сбор данных в Интернете, внутренний бизнес-процесс, проведение маркетинговых исследований, потенциальных покупателей и т. Д.

Если есть что-то, что мы могли бы сделать, чтобы экономить сотни миллиардов долларов каждый год, так это начать со стандартизации схемы данных, - Вишал Чатрат, генеральный директор Secondmind

В древности: smile: (лет пять назад) эту сырую информацию обрабатывали и анализировали вручную. С AI вся информация обрабатывается автоматически. Различные методы искусственного интеллекта могут стандартизировать информацию независимо от источника данных. Модели искусственного интеллекта также могут быстро адаптироваться к различным типам информации для получения релевантных результатов.

Извлечение мнений. Анализ настроений или извлечение мнений - наиболее важный инструмент, позволяющий проникнуть в головы клиентов. Рекламодатели используют настройки онлайн-поиска, сообщения в блогах, опросы, комментарии, электронные письма, твиты и все другие действия, связанные с пользователями, чтобы узнать, чего хочет клиент. Эта информация помогает им повысить уровень удовлетворенности клиентов и улучшить отношения с ними.

AI предоставил мощные модели обработки естественного языка (NLP), которые могут выполнять анализ тональности любого вида информации. Модели НЛП стали лучше понимать человеческие эмоции. Используя искусственный интеллект, бренды могут выполнять анализ социальных сетей и в режиме реального времени прислушиваться к потребностям своих клиентов, предлагая более персонализированный опыт использования продукта.

Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM). Системы CRM жизненно важны для эффективного управления поставщиками, клиентами и сотрудниками компании. Инструменты CRM на базе искусственного интеллекта могут предложить точную информацию о продажах и помочь руководителям в принятии обоснованных стратегических решений.

Они могут обнаруживать закономерности в данных о продажах, прогнозировать оценку потенциальных клиентов и коэффициент оттока клиентов, что позволяет предприятиям принимать существенные меры для предотвращения любых потерь. Данные CRM могут использоваться виртуальными помощниками на базе искусственного интеллекта, которые могут выполнять утомительные офисные задачи, а также отвечать на запросы клиентов.

Высокая рентабельность инвестиций и лучшие решения: стандартизированные данные, оптимизированные бизнес-процессы, автоматический анализ настроений рынка и CRM на базе искусственного интеллекта позволяют компаниям принимать более обоснованные решения. ИИ может минимизировать процент ошибочных решений и сократить накладные расходы, обещая высокую рентабельность инвестиций. Если какой-либо аспект бизнеса изменится, ИИ может зафиксировать его в режиме реального времени и помочь лицам, принимающим решения, оптимизировать конвейер спроса и предложения.

Принятие решений на основе ИИ в различных отраслях

Предприятия полагаются на искусственный интеллект на основе данных для поддержки лиц, принимающих решения, что приносит пользу как производителям, так и потребителям. Давайте проанализируем некоторые отрасли, в которых ИИ управляет процессом принятия решений.

Продовольствие и сельское хозяйство: Выживание всего живого на Земле зависит от постоянных поставок качественных продуктов питания. Приложения ИИ могут помочь нам в достижении продовольственной безопасности, продвижении устойчивого производства продуктов питания и, в конечном итоге, искоренении голода в мире. Продовольственная и сельскохозяйственная организация (ФАО) использует искусственный интеллект, машинное обучение и спутниковые изображения для отслеживания стресса в сельском хозяйстве, например, засухи и засухи. Они разработали мобильное приложение под названием FAMEWS, которое может отслеживать распространение 20 вредителей растений, ограничивая разрушение посевов. Их ИИ также может грамотно управлять водоснабжением в сельском хозяйстве. Все эти достижения способствуют устойчивому росту этого сектора.

Здравоохранение. Распознавание и сегментация изображений - мощные инструменты машинного обучения, которые широко используются в здравоохранении. Обнаружение различных видов рака и медицинских аномалий на рентгеновских снимках и компьютерной томографии теперь возможно с помощью ML. InferVision использует искусственный интеллект и машинное обучение для изучения тысяч компьютерных томографов для выявления признаков рака, помогая радиологам принимать более точные решения.

Банковские и финансовые услуги. Банки используют системы обнаружения мошенничества на базе искусственного интеллекта для обработки заявок на получение кредита. Один из таких продуктов, разработанный underwrite.ai, анализирует кредитные заявки от предприятий для прогнозирования их кредитного риска. Они используют методы искусственного интеллекта, такие как генетический алгоритм (GA), а также машинное обучение и большие данные для анализа кредитных портфелей.

Путешествия и гостиничный бизнес: ИИ решает различные проблемы, с которыми сталкивается индустрия путешествий, например, обеспечивает персонализированную и автоматизированную поддержку клиентов и прогнозирует сбои в поездках. Hopper помогает путешественникам принимать более обоснованные решения о поездках с точностью до 95%, предсказывая лучшее время для бронирования и покупки билетов. Utrip - это система рекомендаций ИИ для персонализированного путешествия с подтвержденным в отрасли увеличением количества бронирований. Джули - помощник с искусственным интеллектом из Amtrak может бронировать поезд и отвечать на более пяти миллионов запросов ежегодно.

Логистика и транспорт. Отлаженная работа цепочки поставок во многом зависит от оптимизированной логистики и транспортировки. Интернет вещей и искусственный интеллект меняют эту отрасль с помощью интеллектуальных приложений. KeepTruckin - это система управления автопарком на базе искусственного интеллекта, которая обеспечивает безопасность водителя, обеспечивает GPS-слежение и интеллектуальную маршрутизацию, а также снижает стоимость топлива. Их видеорегистратор с искусственным интеллектом использует компьютерное зрение для обнаружения и предотвращения небезопасных событий вождения и выдает предупреждения водителям в режиме реального времени.

Производство. ИИ находит применение и в обрабатывающей промышленности. Volvo, производитель автомобилей, использует методы машинного обучения для контроля работы своих автомобилей в опасных условиях. На автомобиле установлены различные датчики, которые собирают различные параметры движения. ML позволяет им оценить безопасность своего автомобиля.

Маркетинг: различные продукты, такие как Albert, Gumgum и Wordstream, эффективно используют ИИ и машинное обучение для разработки оптимизированных рекламных кампаний и создания динамических рекламных копий.

Розничная торговля и электронная коммерция. Розничная торговля и электронная коммерция являются наиболее подходящими отраслями для подрыва ИИ. От прогнозирования спроса до автоматизированного управления запасами ИИ помогает розничным торговцам разрабатывать более эффективные стратегии. Intel использует технологии искусственного интеллекта для проверки наличия товаров с помощью умных полок. Их интеллектуальные системы самообслуживания могут обнаруживать отсутствующие или нечитаемые штрих-коды, а их бесконтактные киоски могут распознавать речь и жесты для взаимодействия с клиентами. Другой продукт MakerSights использует ИИ для принятия обоснованных решений на протяжении всего жизненного цикла продукта. Это помогает розничным брендам увеличивать маржу и прогнозировать самые продаваемые товары.

Недвижимость. Прогнозирование цен на недвижимость - наиболее распространенное применение искусственного интеллекта в сфере недвижимости. ИИ оказывает влияние практически на все аспекты сектора недвижимости. Zillow - это система персонализированных рекомендаций по недвижимости, ориентированная на ИИ. Он также связывает агентов с серьезными покупателями путем анализа информации о покупателях и взаимодействия с ними. Другие продукты, такие как Skyline AI и Proportunity, собирают различные точки данных для прогнозирования цен на недвижимость.

Развлечения и игры. Искусственный интеллект движет индустрией развлечений, удерживая пользователей подключенными к экрану в течение нескольких часов. Такие игры, как Dota, Overwatch и Counter-Strike, широко используют ИИ в качестве обучающих агентов для обучения игроков. В играх, основанных на искусственном интеллекте, игрокам-людям сложно побеждать. Стриминговые сервисы используют ИИ для рекомендации контента на основе интересов пользователя. Реалистичные манекенщицы, созданные GAN, изменят модную индустрию. Инструмент на основе ИИ, такой как SyncWords, может автоматически создавать и переводить субтитры и титры для видео в реальном времени и предварительно записанных сеансов.

Энергетика. Энергетический сектор использует ИИ для обнаружения аномалий в различном оборудовании и на электростанциях. Датчики собирают состояние оборудования в реальном времени, а ИИ находит неисправные шаблоны, предотвращая любые опасные сценарии, выдавая своевременные автоматические предупреждения. BP plc, британский нефтяной гигант, использует искусственный интеллект для мониторинга состояния своих газовых и нефтяных скважин с целью экономии затрат и повышения операционной эффективности.

Факторы, препятствующие использованию ИИ для принятия решений

В 2021 году компании быстро станут ориентироваться на ИИ. Хотя некоторые из них приносят плоды своих инвестиций в ИИ, большинство все еще находится на стадии прототипа или концепции, надеясь когда-нибудь окупиться. Давайте рассмотрим некоторые из причин, по которым компании не могут воплотить в жизнь свои идеи, основанные на искусственном интеллекте.

Определение возможностей. В мире недостаточно успешных и вдохновляющих сценариев использования ИИ. Заинтересованные стороны бизнеса не осведомлены о потенциале ИИ и о том, как он может повлиять на их процесс принятия решений. Только по прошествии времени и постоянных исследований ИИ сможет управлять основным двигателем бизнеса.

Отсутствие технических знаний. Несмотря на то, что искусственный интеллект существует последние 50 лет, его практическое внедрение во всем мире началось всего несколько лет назад. Не хватает технических ресурсов с необходимыми теоретическими и практическими знаниями ИИ.

На самом деле ИИ - это легкая вещь. Самое сложное - убедиться, что у организации действительно есть платформы и технологии, необходимые для создания ИИ. Эти вещи замедляют кривую принятия . Саймон Гринман, соучредитель Best Practice AI

Обходной путь для компаний, планирующих внедрить ИИ в свои бизнес-процессы, - это рассмотреть вопрос о внешних поставщиках или нанять экспертов по машинному обучению, которые доказали свою компетентность в области ИИ, для реализации своих бизнес-требований.

Сбор полезных данных. В искусственном интеллекте отличные решения принимаются на основе тщательно подобранных наборов данных. Компании разрабатывают стандартизированные архитектуры данных, чтобы объединить всю информацию в одном месте. Сбор сырых и неструктурированных данных бесполезен. Преобразование их в структурированные данные и их обработка с использованием передовых моделей искусственного интеллекта - единственный путь вперед.

Масштабирование. После того, как продукт с искусственным интеллектом попадает в производство, следующим шагом является его масштабирование. В ИИ для масштабирования требуются динамические модели ИИ, которые могут адаптироваться и улучшаться на основе входных данных в реальном времени. Многие компании изо всех сил пытаются приспособиться к этим изменениям. В результате сильно страдает процесс принятия решений.

Ожидание большой прибыли в короткие сроки. Все хорошее требует времени, но инвесторы всегда ищут быстрой отдачи. Несмотря на то, что ИИ обещает увеличение доходов за счет улучшения процесса принятия решений, он не гарантирует, сколько времени пройдет, прежде чем инвесторы начнут получать большие деньги.

Важно разбить проблему на части и начать с выбора той, которая даст наилучшие результаты в краткосрочной перспективе. Вот как организации становятся более грамотными в области искусственного интеллекта. Они начинают понимать, что ИИ может и чего не может, и я думаю, что это хорошая отправная точка ». Теро Оджанпера, генеральный директор Silo.ai

Недоверие к ИИ. Архитектуры ИИ относительно новы на рынке, и их защита - еще более сложная задача. Компании работают над повышением безопасности развернутых моделей искусственного интеллекта и центров обработки данных. Но даже самые защищенные продукты подвержены угрозам кибербезопасности. Следовательно, инвесторы не решаются использовать ИИ в своих бизнес-процессах.

Технологии быстро меняются. Традиционные стратегии разработки программного обеспечения заменяются современными подходами, ориентированными на искусственный интеллект. Компании теперь лучше понимают преимущества включения ИИ в процесс принятия решений, поскольку это обещает более высокую рентабельность инвестиций. Но это связано с неуверенностью и некоторой степенью незнания ИИ. Специалисты по ИИ часто говорят:

С искусственным интеллектом мы только начинаем работать.

По мере того, как все больше компаний продолжают инвестировать в ИИ и разрабатывать решения для промышленного масштаба, инвесторы и заинтересованные стороны будут больше доверять и начнут больше полагаться на ИИ при принятии важнейших бизнес-решений.