Почему ИИ более доступен, чем когда-либо прежде

Ажиотаж вокруг современных технологий искусственного интеллекта огромен. Через день вы читаете заголовки, рекламирующие беспилотные автомобили и устройства для чтения мыслей. Ни для кого не секрет, что компании изобретают невероятные продукты. Но акцент средств массовой информации на передовых технологиях может сделать искусственный интеллект недоступным для обычных людей и бизнеса.

Менее рекламируемая сторона ИИ показывает, что он на самом деле становится более доступным для предприятий разных отраслей, этапов и размеров. В ходе опроса малого бизнеса компания Capterra обнаружила, что каждый пятый лидер малого бизнеса в США использует ИИ, а 47% рассматривают возможность включения его в свои стратегические планы.

Хотя ИИ все еще находится на ранней стадии, все больше и больше людей используют ИИ, даже не осознавая этого. Это движение не ограничивается технологической отраслью. Предприятия в сфере моды, электронной коммерции и даже спорта используют эти мощные методы, чтобы сделать жизнь своих потребителей и команд лучше.

Давайте рассмотрим несколько примеров. Вот 5 практичных (и крутых) применений ИИ, о которых вы, возможно, раньше не задумывались.

1 | Чат-боты — новый вид общения

Многие предприятия используют этих маленьких парней для автоматизации обслуживания клиентов.

Чат-боты имитируют человеческий разговор с помощью текста или голоса. Популярными примерами являются голосовые помощники, такие как Siri или Alexa. Многие веб-сайты также используют текстовые чат-боты.

Интеллектуальные чат-боты используют два метода искусственного интеллекта: машинное обучение и обработку естественного языка (NLP).

Компонент ML использует алгоритмы, которые позволяют чат-боту получать входные данные, такие как вопрос клиента, анализировать их и формировать контекст, а также выдавать соответствующий результат. Разработчики загружают алгоритмы большим количеством данных, чтобы научить их выдавать правильные результаты из множества входных данных.

Компонент НЛП дает чат-боту иллюзию разговора между людьми. Этот метод позволяет боту распознавать человеческий язык и имитировать его.

По прогнозам Gartner, к 2020 году чат-боты будут обеспечивать 85 % всех взаимодействий со службой поддержки клиентов. Независимо от размера вашей организации вы можете рассмотреть возможность внедрения чат-бота для создания более удобного для пользователя веб-сайта или привлечения клиентов. эффективность обслуживания.

2 | ИИ в ставках на спорт

Фэнтези-спорт — это индустрия в США с оборотом 13,9 млрд долларов, и ожидается, что к концу 2025 года она достигнет 33,2 млрд долларов. Спорт всегда производил огромные объемы данных и статистики, а инновационные технологии поддерживали сбор данных в огромных масштабах. Объедините это с соревновательным характером спорта, и вы получите идеальный рецепт азартных игр.

Звуковой комплекс? Это не. Спортивные азартные игры — отличный пример индустрии, использующей практический ИИ. Вам не нужно быть высокотехнологичным стартапом в области аналитики, чтобы получить преимущество в спортивных ставках. Несколько фэнтези-лиг успешно запустили алгоритмы прогнозирования и спортивные данные для прогнозирования точных результатов. Затем они использовали методы машинного обучения, чтобы дополнить алгоритм, чтобы он мог постоянно учиться и улучшаться по мере сбора большего количества данных с течением времени.

3 | Механизмы рекомендаций для индивидуального подхода

Кто-нибудь из Нетфликс? Как насчет некоторых музыкальных рекомендаций Spotify для вашего долгого рабочего дня?

Эти управляемые пользователями платформы генерируют алгоритмы самообучения, чтобы предлагать персонализированные рекомендации вам, пользователю. Чаще всего механизмы рекомендаций используют совместную фильтрацию, фильтрацию контента или гибридную модель.

Система рекомендаций на основе контента формирует предпочтения, объединяя профили элементов в истории пользователя и измеряя расстояние между профилем пользователя и элементами, которые ваша организация хотела бы предложить.

Модель совместной фильтрации использует сходство между пользователями для рекомендаций, а не фокусируется на конкретных деталях о конкретных элементах.

Некоторые поисковые системы используют гибридную модель методов фильтрации, используя сведения о продукте и сходства между пользователями, чтобы предлагать предложения. Доказано, что персонализированные рекомендации повышают удовлетворенность клиентов, увеличивают доходы и дают полезную информацию компаниям из многих отраслей.

Как система рекомендаций может помочь вам персонализировать взаимодействие с вашим клиентом?

4 | Управляемый данными стиль в розничной торговле модной одеждой

StichFix, служба персонализированного стайлинга, привнесла искусственный интеллект в моду. Коробка подписки предлагает уникальный и индивидуальный выбор, сочетая данные и машинное обучение с экспертным человеческим суждением.

Компания с самого начала сделала машинное обучение и науку о данных приоритетом, но она также отдает приоритет своим людям — стилистам. Внедрив искусственный интеллект, их стилисты тратят больше времени на создание прочных отношений с клиентами и сосредоточение внимания на них. уникальные вкусы, которые машины не могут найти.

StichFix использует ИИ в нескольких областях своего бизнеса, таких как стиль, операции и обслуживание клиентов. Вопреки распространенному мнению, в таких весьма субъективных отраслях, как мода, есть место для подходов, основанных на данных, которые не препятствуют человеческому творчеству.

5 | Борьба с контрафактными товарами в электронной коммерции

В век бурного развития электронной коммерции контрафактные товары — очень реальная и дорогостоящая проблема. Apple обнаружила, что 90% «официальных зарядных устройств, продаваемых на Amazon, — подделка. Контрафактные товары, компьютерное пиратство и кража коммерческой тайны обходятся американской экономике в 600 миллиардов долларов в год.

Чтобы бороться с контрафактными товарами, интернет-магазины обращаются к изображениям и распознаванию текста с помощью искусственного интеллекта, чтобы выявлять мельчайшие вариации изображений и подозрительные описания товаров.

Согласно недавней статье Forbes, этот уникальный подход позволяет решать проблему подделок в массовом масштабе, охватывая одновременно любое количество онлайн-рынков — огромный шаг вперед по сравнению с нынешним методом «наугад и промах, которому следуют бренды».

Поскольку мы продолжаем видеть все больше приложений ИИ, появляющихся во всех типах отраслей, подумайте, как такие методы можно использовать для улучшения вашего продукта, команды и прибыли.

Хотите начать, но не знаете, с чего начать? Обратитесь за помощью к экспертам за пределами вашей организации, которые помогут вам стратегически спланировать и внедрить лучшие методы искусственного интеллекта для ваших продуктов.

Привет! Вам понравилась эта статья? Мы пишем обо всем, что связано с продвинутой разработкой программного обеспечения, чтобы помочь вам быть в курсе лучших языков, технологий и методов, которые могут ускорить разработку вашего продукта. Подробнее→

Первоначально опубликовано на www.dynagility.com.