Надеюсь, у вас уже была возможность ознакомиться с различиями между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением и увидеть, что IBM может предложить нашим клиентам в этой области. IBM получила похвалы и признание за инновации, участие и лидерство. Нажмем несколько.
· В августе 2017 года IDC назвала IBM лидером в области программных платформ ИИ для WW за продолжающуюся экспансию на рынке, в том числе такие клиенты, как H&R Block и Salesforce, внедряющие Watson Services, новые версии Conversations и Virtual Agent, а также упрощенное ценообразование. Подробнее здесь.
· Корпоративный API назван IBM Conversation «Корпоративным API года» в 2017 г.
· IBM была названа лидером Gartner 2017 MQ для платформ обработки и анализа данных. Мы получили эту награду за SPSS, наш ведущий инструмент прогнозного моделирования с простым и удобным пользовательским интерфейсом, а также за нашу стратегию и направление работы с Data Science Experience Platform.
Подробнее здесь.
Есть две ключевые тактики, которые я рекомендую продавцам, партнерам и клиентам IBM, чтобы быстро приступить к работе с выгодой: 1) Watson Business Services для ИИ и 2) Центры машинного обучения для обработки данных и машинного обучения.
Watson Business Services
Посмотрим правде в глаза — предприятия требовательны и хотят быстро увидеть ценность. Они хотят быстро увидеть варианты использования своих данных в реальном решении или MVP. Они хотят участвовать в разработке, создании и развертывании решений. Watson Business Services — это экспертные услуги, в которых мы работаем вместе с клиентом, используя его данные, чтобы быстро доказать свою ценность. У нас есть 3 новых бизнес-сервиса Watson, которые помогут клиентам получить готовые решения и внедрить их для решения ИХ вариантов использования. Давайте посмотрим на каждый из них:
Голос клиента — время окупиться за четыре недели!
Проблема. Компании получают отзывы клиентов из разных каналов, включая социальные сети, цифровые опросы, голосовые опросы и Интернет. Им необходимо обеспечить постоянное и высококачественное обслуживание клиентов по нескольким каналам.
Решение. Организация может использовать Watson для сбора структурированных и неструктурированных отзывов, их осмысления и принятия соответствующих мер.
Компоненты: Watson Discovery, Watson Knowledge Studio, экспертиза/архитектура/готовые активы, данные о клиентах.
Забота о клиентах — окупаемость за четыре недели!
Проблема. Несмотря на множество вариантов самообслуживания для получения поддержки (форумы, ответы на часто задаваемые вопросы, документы поддержки), клиенты, как правило, полагаются на живые каналы для получения поддержки. Интересно, что более 30% вопросов являются общими, повторяющимися вопросами. Компании должны масштабироваться, поддерживая каналы взаимодействия с клиентами, чтобы получать ответы на свои вопросы.
Решение. Организация может дополнить агентов-людей цифровыми виртуальными агентами. Watson понимает вопросы конечных пользователей на естественном языке и может решить наиболее распространенные проблемы клиентов. Виртуальный агент поставляется с набором готовых функций, которые охватывают наиболее распространенные области обслуживания клиентов и работают сразу после установки.
Компоненты: виртуальный агент Watson, Watson Conversation, Watson Discovery, экспертиза/архитектура/готовые активы, данные о клиентах.
Экспертная помощь — окупаемость за четыре недели!
Проблема. Две основные причины оттока клиентов: 1) когда они чувствуют, что с ними плохо обращаются, и 2) когда их проблемы не решаются быстро. Мы все испытывали разочарование, когда информацию нельзя было найти быстро или когда представитель службы поддержки клиентов не мог ответить на наш вопрос — вообще или своевременно.
Решение. Watson Expert Assist позволяет консультантам, агентам и представителям службы поддержки иметь под рукой больше информации, чтобы они могли быть экспертами и быстро отвечать на вопросы. Это повысит удовлетворенность клиентов и сотрудников. Watson предоставляет представителям службы поддержки возможность поиска в структурированных и неструктурированных данных, чтобы найти информацию за считанные секунды. Watson можно научить понимать языковые нюансы в домене и области обслуживания, которые он поддерживает.
Компоненты: виртуальный агент Watson, Watson Conversation, Watson Discovery, экспертиза/архитектура/готовые активы, данные о клиентах.
Центры машинного обучения — окупаемость за три дня!
Знаете ли вы, что у нас есть пять центров машинного обучения по всему миру, в которых работают специалисты по обработке и анализу данных, которые БЕСПЛАТНО помогут вам проработать вариант использования, требующий машинного обучения? Да, я тоже, пока не обсудил центры машинного обучения, расположенные в Сан-Хосе, Пекине, Торонто, Бангалоре и Штутгарте! Эти центры помогают клиентам совместно продумывать и решать свои отраслевые варианты использования, размещая организации, стремящиеся сотрудничать и работать с нашими специалистами по данным и машинному обучению. Их цель — поделиться опытом и помочь клиентам научиться применять машинное обучение в своих сценариях использования. Клиенты могут участвовать в технических обучающих семинарах по инструментам, создавать и внедрять прототипы или участвовать в дискуссиях с IBM по открытому исходному коду и исследованиях.
Центры машинного обучения работают с клиентами СЕГОДНЯ. Вот как их использует один клиент:
Клиент: Argus Health
Случай использования: влияние на здоровье пациента различных лекарств:
Задача: понять влияние разных препаратов на разных пациентов.
Решение.Используя классификацию и регрессию, наши специалисты по данным смогли предсказать выздоровление пациентов с учетом нескольких факторов: результатов сотен тестов, названий лекарств, возраста и пола. Мы смогли предсказать изменение показателей пациента (например, лейкоцитов) после приема препарата.
Преимущества. Благодаря пониманию прогнозируемых изменений в тестах конкретных пациентов в зависимости от того, какое лекарство или в какой дозе давать, специалисты в области здравоохранения могут лучше понять влияние лекарств на разных пациентов.
Чтобы начать работу с Центрами машинного обучения, нужно выполнить четыре шага.
· Отправьте их по адресу [email protected] и определите свою бизнес-задачу.
· Определите, кто будет участвовать в обсуждении с учеными данных
· Совместно согласовать постановку задачи
· Посетите центр машинного обучения
Подробнее о хабах можно узнать здесь.
На этом я завершаю серию из трех статей, посвященных искусственному интеллекту, машинному обучению и глубокому обучению. Я надеюсь, что это поможет вам лучше понять различия внутри региона, предложения IBM и то, как начать работу прямо сейчас. Если у вас еще не было возможности сделать это, прочитайте часть 1 и часть 2 моей серии блогов.
