Искусственный интеллект и машинное обучение создают персонализированный опыт для всех, кто связан с бизнесом.
Что касается технологической области, мы заметили, что искусственный интеллект быстро развивается. Однако ИИ занимает золотую середину в разговорах и демонстрирует свой потенциал в самых разных областях, включая производство и розничную торговлю. В результате изобретения облачных вычислений и хранения данных ИИ совершенствуется в повышении эффективности для повышения производительности. В последующие годы ежегодные темпы роста искусственного интеллекта увеличатся на 60%. Благодаря повышенной производительности и эффективности пользователь может добиться большей производительности. ИИ также помогает предприятиям принимать более обоснованные решения, предоставляя критически важные данные.
Использование искусственного интеллекта для определенных фирм означает исследование определенных частей их операций для создания вариантов использования ИИ. Хотя эта стратегия может помочь вам быстро отслеживать тенденции, это не путь к авторитету ИИ. Чтобы стать настоящим предприятием с искусственным интеллектом, вам может потребоваться заново изобрести процедуры и взаимодействие человека и машины в вашей организации. Чтобы внедрить на предприятии процесс принятия решений, основанный на аналитической информации, руководители высшего звена должны стремиться интегрировать машинное обучение и другие когнитивные технологии в критически важные операции организации.
Как искусственный интеллект может повысить производительность вашей организации?
Автоматизация найма
Бренд работодателя в настоящее время находится в центре внимания бизнеса. Вот почему они должны проявлять инициативу при найме и максимально упростить процесс.
AI и ML могут помочь в этом, автоматизируя часть процесса, повышая эффективность рекрутеров и позволяя им выбирать подходящие приложения в меньше времени. С AI и ML в найме рекрутерам больше не нужно будет читать одно резюме, чтобы определить идеальных людей для своей организации.
Прогноз продаж
Компании могут использовать ИИ, чтобы сосредоточиться на перспективах с наибольшей вероятностью успеха. Как? В теории это простое понятие, но для просеивания огромных наборов данных требуется развертывание надежных алгоритмов и решений на базе ИИ. Не секрет, что средний бизнес собирает огромные объемы потребительских и поведенческих данных. Правильное использование этих данных может означать разницу между конкурентным преимуществом и продолжением неудачи.
Агентство использует ИИ для выявления закономерностей и тенденций в этих данных, а также для идентификации изображений и объектов. Он также используется для выявления клиентов, которые более склонны покупать продукты или услуги компании. Это лучшая технология для определения того, купит ли покупатель. Они также войдут в магазин или просматривают интернет-бизнес.
Возможно, вся информация, такая как рыночные данные, клиенты, исторические данные о продажах, поведенческие тенденции и т. д., подвергается дальнейшей оценке. После этого технология искусственного интеллекта создаст профили клиентов, чтобы предсказать, что клиент или клиент будет делать в будущем.
Просмотр и извлечение информации
Изучение сотен документов, бумаг и статистических данных для получения соответствующих сведений — трудоемкий и неприятный элемент любой организации.
В прошлом корпорации приходилось собирать, просматривать и регистрировать счета клиентов, чтобы обнаружить популярные продукты. Возможно, это не обязательно, потому что ИИ предлагает всю информацию вовремя и ценным образом.
С другой стороны, искусственный интеллект (ИИ) и подходы к машинному обучению являются следующими шагами в этой эволюции. Они могут находить скрытые идеи внутри этих цифровых вещей, оценивая и удаляя важные данные, которые человеческий глаз мог пропустить.
Они используют искусственный интеллект для извлечения данных из документов, чтобы сократить время проверки и повысить эффективность работы, информируя о будущих решениях и событиях. ИИ автоматизирует извлечение скрытой критической информации из документов в этой процедуре. В результате процессы проверки и развертывания становятся более эффективными, а доступной информации становится больше.
Использование интеллектуальных чат-ботов
Решения по обслуживанию клиентов требуют постоянного постоянного контакта между работниками и клиентами, особенно на начальном этапе. Многие низкоуровневые коммуникационные операции обрабатываются искусственным интеллектом, или, точнее, умными чат-ботами, которые облегчают нагрузку на сотрудников.
Чат-боты могут собирать имена, информацию об учетной записи и основную информацию о проблемах клиентов. Если чат-бот не может оказать немедленную помощь, данные передаются представителю-человеку, который затем может взять на себя управление. Агентства используют технологию искусственного интеллекта, чтобы предлагать решения для постоянной поддержки, которые решают простые задачи и трудности в нерабочее время. Например, если клиенту требуется помощь в поиске документа поддержки или обучения, чат-бот может отправить его по правильному пути.
Автоматическое управление вызовами
AI использует управление звонками, чтобы направлять звонки определенным людям. Однако у ваших сотрудников почти нет причин сидеть у телефона в ожидании сообщений. Передовая система, такая как чат-боты, может собирать основную информацию от клиентов и потребителей, а затем направлять ее в соответствующий отдел или персонал. Это, по сути, один из лучших примеров автоматизации повторяющейся работы.
Это также приносит пользу вашим сотрудникам колл-центра, позволяя им сосредоточиться на более приоритетных задачах, а не на обработке каждого звонка, независимо от приоритета.
Прогностическое обслуживание
Организации осознают, что инвестиции в решения по диагностическому обслуживанию ценны, поскольку это верный способ повысить эффективность работы и, как следствие, почти мгновенно повлиять на итоговую прибыль. Predictive Maintenance использует датчики для проверки состояния инструментов и регулярной оценки данных. Это позволяет компании разработки электронной коммерции обслуживать оборудование по мере необходимости, а не по расписанию. Машины можно даже запрограммировать на диагностику собственных проблем, заказ запасных частей и привлечение выездного специалиста по мере необходимости. Чтобы вывести профилактическое обслуживание на новый уровень, используются алгоритмы больших данных для прогнозирования будущих поломок оборудования.
Операции в реальном времени
Просмотр и извлечение информации из поступающих данных, особенно информации о покупателях, занимает много времени. Однако в прошлом у агентства была команда, специально предназначенная для этой работы. Счета-фактуры, данные о продажах и другие документы будут тщательно изучены экспертами. А когда обнаруживают изъян, его откладывают. В результате большинство организаций используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы выполнить эту обязанность быстро, а в некоторых случаях и на месте.
Потоковая передача данных оценивается и улучшается, чтобы генерировать информацию в реальном времени и показывать немедленные действия. Они могут даже генерировать предупреждения о сомнительных действиях и выполнять действия по кибербезопасности. Даже если владелец имеет полномочия разрешить ситуацию. Однако машина обнаружила проблему на ранней стадии и устранит ее.
Улучшение производственных процессов
К концу года двигатели с искусственным интеллектом будут работать на различных типах машин. Кроме того, используйте алгоритмы машинного обучения для повышения компетентности производственного процесса. ИИ будет проверять потребляемое количество, время цикла, температуру, неисправности, время выполнения заказа и время простоя, чтобы изменить производственные циклы. В результате первым этапом развертывания ИИ будет режим «помощь оператора». В этом случае ИИ будет работать в фоновом режиме, рекомендуя решения оператору.
Заключение
Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют компаниям создавать более персонализированный опыт для всех заинтересованных сторон. Эти технологии приближают нас к будущему, в котором потребитель находится в центре внимания, а фирмы принимают решения, основанные на фактах, а не на спекулятивных предположениях. Благодаря обучению машинному обучению некоторые проблемы решаются с использованием передовых алгоритмов, нейронных сетей и чистых, релевантных больших объемов данных.
В результате основные проблемы для приложений ИИ и машинного обучения по-прежнему заключаются в установлении этики ИИ и баланс между удобством и безопасностью.
Чтобы получить доступ к неограниченному количеству историй, вы также можете зарегистрироваться, чтобы стать участником Medium всего за 5 долларов. Если вы зарегистрируетесь по моей ссылке, я получу небольшую комиссию (без дополнительных затрат с вашей стороны).
