Как автоматизация, искусственный интеллект и машинное обучение меняют бизнес-операции
Концепция машинного обучения, согласно которой, как только данные вводятся в компьютер, он может принимать решения на основе вводимых данных, за последние несколько лет выросла не по дням, а по часам. Машинное обучение позволяет делать прогнозы на основе больших объемов данных. Чем больше данных, тем точнее прогнозы. Добавьте сюда искусственный интеллект и роботизированную автоматизацию, и будущее бизнеса станет очень интересным.
ИИ и машинное обучение
Хотя машинное обучение и ИИ часто объединяют, это две разные концепции. Это не совсем то же самое. ИИ предназначен для моделирования интеллектуального мышления, в то время как машинное обучение больше связано с использованием данных для прогнозирования. Искусственный интеллект, такой как IBM's Watson может использовать машинное обучение, для анализа больших данных и обмена информацией в компании, используя неслыханные для того времени объемы данных, чтобы делать выводы.
Данные, которые используются в этих алгоритмах, могут включать в себя все: от электронных таблиц клиентов, прошлой информации о покупателях, показателей убийств, информации о заемщиках, данных переписи населения, информации опросов, показателей диабета, показателей посещения веб-сайтов и многого другого, согласно Калифорнийскому университету. , Риверсайд . Машинное обучение может не только выявить тенденции в отношении этой информации, но и дать представление о том, как можно предсказать будущее поведение, например, кто, скорее всего, выплатит свои кредиты или на какую клиентскую базу должна ориентироваться конкретная маркетинговая кампания.
Вот подходящий пример: вы ищете что-нибудь посмотреть на Netflix. Есть раздел "Рекомендованные для вас", основанный на предыдущих фильмах и шоу, которые вы смотрели. Алгоритмы использовали данные - то, что вы смотрели, - чтобы предсказать другие фильмы и показать, что вы могли бы быть заинтересованы в их просмотре.
Обработка естественного языка
Еще одно важное приложение, которое все еще развивается, - это распознавание речи и, в частности, обработка естественного языка. Подумайте об одном из ваших умных домашних устройств, например о Amazon Alexa или Google Home. Машинное обучение может узнать, как вы сформулируете конкретный запрос, преобразовать идею в одну из обычных команд и выполнить команду. Точно так же автоматизированные системы используют NLP, чтобы помочь перенаправить звонящих в нужный отдел и к представителю службы поддержки клиентов. Например, при звонке в страховую компанию автоматически выводится подсказка о том, какую страховку вы ищете, и соответствующим образом перенаправляете звонок.
ИИ и машинное обучение в тандеме также меняют облик маркетинга. В мире поисковой оптимизации есть инструменты, использующие НЛП для создания историй, которые читаются так, как будто их написал реальный человек, а не сгенерированы компьютером, и все они направлены на повышение рейтинга в Google. Даже информационные агентства, такие как Associated Press, используют инструменты НЛП для быстрого создания статей, таких как отчеты о прибылях и убытках и локализованное освещение выборов.
Роботизированная автоматизация процессов
RPA - это технология, в которой программные роботы, такие как Watson, выполняют рутинные и повторяющиеся задачи, которые обычно выполняются людьми.
Поскольку это робот, ему не нужно делать перерывы или идти домой в 17:00. Он может быть чрезвычайно эффективным, но сложные задачи могут быть вне его компетенции. Например, он может обеспечить меньшую ИТ-поддержку, но не сможет решить сложную проблему и повысить уровень до ИТ-специалиста-человека. Глобальная компания может иметь несколько больших офисов, но небольшой ИТ-отдел. Эти меньшие проблемы можно отфильтровать, сэкономив время и деньги за счет наличия большой ИТ-команды.
Эту же систему можно использовать для обновления пользовательских предпочтений или получения данных для выставления счетов. Это можно сделать в виде чат-бота на веб-сайте компании с базой данных вопросов и ответов, из которых можно извлечь.
RPA может даже заменить часть отдела кадров, частично автоматизируя процесс найма и увольнения, а также управляя расчетом заработной платы. Он может отфильтровывать резюме, в которых отсутствуют определенные ключевые слова, и, когда решение принято, автоматически заполнять и подавать документы. Есть дополнительные преимущества, такие как продвижение антидискриминационной практики найма, устранение большей части человеческого предубеждения в процессе найма.
Объедините эти концепции, и мы увидим, что технология быстро развивается. Их соединение создает захватывающую перспективу на будущее. Представьте себе будущее, в котором алгоритмы ИИ могут предсказывать результаты редактирования генов CRISPR-Cas9, выполнять редактирование генов и выполнять другие незначительные операции без людей, необходимых для чего-то большего, чем надзор. ИИ анализирует данные, использует инструменты и выполняет операции. За последние два десятилетия уже было проведено более 3 миллионов операций с помощью роботов.
Искусственный интеллект, машинное обучение и роботизированная автоматизация процессов - все это текущие, но развивающиеся технологии. Они определяют, как компании будут работать в будущем, и обещают повысить эффективность компании во всем: от HR до маркетинга, анализа данных и обслуживания клиентов.
