ИИ меняет ландшафт почти каждой отрасли и области. С 2019 по 2022 год 83% предприятий увеличили свои бюджеты на ИИ и машинное обучение по сравнению с прошлым годом 1. По мере того, как компании во всем мире понимают важность самосовершенствования, они с большей готовностью внедряют ИИ в свои процессы.

Однако проблема, возникающая в связи с ростом популярности ИИ, заключается в том, что предприятия сразу же переходят к внедрению ИИ без глубокого понимания конкретных вариантов использования или проблем, которые они хотят решить. Чтобы получить максимальную отдачу от внедрения AI/ML, важно быть готовым и привести ожидания в соответствие с реальностью. Для успешного внедрения ИИ компаниям необходимо определить конкретные способы, которыми ИИ может служить им и повышать ценность их основных предложений. В этой статье мы рассмотрим 6 различных отраслей и наиболее распространенные варианты использования в них, где ИИ зарекомендовал себя как революционная реализация.

Отрасли, которые мы рассмотрим:

  1. Банковские и финансовые услуги
  2. Телекоммуникации
  3. Маркетинг
  4. Производство
  5. Государственный сектор
  6. Логистика и цепочка поставок

Для каждой отрасли мы выделяем варианты использования с наибольшей добавленной стоимостью от реализации AI/ML.

Банковские и финансовые услуги

В каждой отрасли, стремящейся заново изобрести себя с помощью AI/ML, банковские и финансовые учреждения не являются исключением. В настоящее время настало время извлечь ценную информацию из кучи данных, существующих в базах данных, чтобы переопределить качество обслуживания клиентов и использовать бизнес-варианты для снижения финансовых рисков и максимизации окупаемости инвестиций.

Кредитный менеджмент и оценка кредитного риска

Используйте машинное обучение для создания моделей кредитного скоринга, которые будут анализировать прошлые исторические данные, чтобы предсказать вероятность дефолта клиента, обновить одобрение кредита и оптимизировать управление портфелем. Сведите к минимуму мошенничество, обслуживая клиентов, которые по праву заслуживают кредита, и экономьте время и ресурсы, которые в противном случае были бы потрачены на обнаружение и обработку мошеннических и ложноположительных случаев.

Обнаружение мошенничества с помощью машинного обучения

Обучайте и развертывайте модели машинного обучения, которые могут быстро и легко обнаруживать подозрительные и мошеннические действия в режиме реального времени для борьбы с отмыванием денег, мошенническими транзакциями и т. д. Правительства и финансовые учреждения по всему миру ужесточают правила для предотвращения нарушений безопасности. Извлекайте ценные сведения из данных, находящихся в озерах данных и конвейерах данных, чтобы узнавать о мошенническом и злонамеренном поведении и защищать финансовые данные клиентов.

Прочитайте наш вариант использования здесь.

Целевой маркетинг

Анализируйте пути клиентов, чтобы узнать о вкусах, предпочтениях и покупательских моделях клиентов, чтобы предоставлять персонализированные услуги. Поднимите персонализацию на совершенно новый уровень, используя сложные методы обработки естественного языка (NLP), такие как анализ настроений и извлечение информации, чтобы понимать человеческие эмоции и формировать долгосрочные отношения с клиентами за счет непрерывных инноваций.

Телекоммуникации

Если пандемия Covid-19 и научила нас чему-то, так это тому, что связь имеет наибольшее значение. Благодаря внедрению технологии 5G, Интернета вещей и повсеместному внедрению облачных вычислений телекоммуникационные компании находятся в авангарде цифровой революции. Отрасль в целом должна перейти к использованию искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы адаптироваться к быстро меняющейся бизнес-среде для увеличения доходов и роста.

Управление сетью и оптимизация

Телекоммуникационным компаниям приходится ежедневно обрабатывать большое количество заявок на устранение неполадок, которые могут негативно сказаться на качестве обслуживания клиентов, если их не решить быстро. Алгоритмы классификации, такие как деревья решений или случайные леса, могут помочь быстро установить основную причину. Это позволит команде NOC оптимизировать распределение ресурсов и заранее принять меры для снижения рисков.

Предотвращение мошенничества

Клиенты выражают свое доверие, делясь своими личными и финансовыми данными, и телекоммуникационные компании обязаны отвечать взаимностью на это доверие, развертывая эффективные модели, способные выявлять злонамеренное поведение. Незаконные действия, такие как кража личных данных, поддельная авторизация и клонирование учетных записей, растут. 80% специалистов по мошенничеству видели, как платформы на основе ИИ сокращают количество ложных срабатываний, мошенничество с платежами и предотвращают попытки мошенничества. 2. Неконтролируемые методы машинного обучения можно использовать для обнаружения таких аномалий в режиме реального времени, чтобы можно было принять меры для предотвращения таких мошеннических действий.

Прочитайте наш вариант использования здесь.

Сократите отток клиентов с помощью аналитики на основе машинного обучения

Телекоммуникационные компании имеют глобальное присутствие и работают на разных рынках. Следовательно, чрезвычайно важно иметь возможность однозначно идентифицировать потребности, предпочтения и поведение клиентов на каждом рынке. Предоставляя персонализированные продукты и целевые кампании, аналитика данных может помочь телекоммуникационным компаниям формировать более глубокие, содержательные и долгосрочные отношения с клиентами, которые улучшат имидж бренда и уменьшат отток клиентов.

Читайте наш кейс здесь.

Маркетинг

Понимание поведения потребителей стало довольно сложным с появлением больших данных. Только те компании будут процветать, кто сможет использовать огромные объемы данных о клиентах, которые у них есть, и преобразовать их в полезную информацию для взаимодействия с потенциальными и существующими клиентами на более персонализированном уровне. Следовательно, маркетологи должны повышать ставки, чтобы оставаться актуальными и эффективными.

Объяснимый ИИ

Чрезвычайно важно понять, почему ваши клиенты ведут себя именно так, а не иначе. Прошли те времена, когда вы могли просто создавать портреты покупателей на основе описательной статистики. Объяснимый искусственный интеллект помогает маркетологам понять прогнозы, генерируемые моделями машинного обучения, чтобы они могли обеспечить всестороннее обслуживание клиентов для увеличения доходов.

Анализ настроений

Это век социальных сетей. Клиенты делятся своими чувствами и эмоциями по отношению к вашему продукту в социальных сетях. Нет, вам решать, пассивно слушать эти комментарии или активно анализировать их, используя методы анализа настроений, чтобы перестроить свои цели и стратегии, которые окажут максимальное влияние и позволят вам оставаться в центре внимания вашей клиентской базы.

Анализ рыночной корзины

Привлечение новых клиентов обходится дороже, чем удержание существующих. Следовательно, имеет смысл определить возможности для перекрестных продаж и дополнительных продаж существующей клиентской базе, поскольку это снизит затраты и увеличит прибыль. Правила кластеризации и ассоциации, которые представляют собой неконтролируемые методы машинного обучения, могут отображать пути клиентов, чтобы определить взаимосвязь между предметами, купленными покупателем, чтобы вы могли продвигать и перекрестно продвигать продукты с похожими покупателями.

Производство

За десятилетия обрабатывающая промышленность претерпела кардинальные преобразования из-за роста роботизации и автоматизации. Теперь наука о данных представляет собой следующий шаг в эволюции, поскольку компании сталкиваются с растущей конкуренцией со стороны глобальных цепочек поставок и ищут инновации для сокращения затрат, увеличения доходов и максимизации производительности за счет использования возможностей искусственного интеллекта и аналитики.

Разработка продукта

С помощью устройств, подключенных к Интернету и обеспечивающих непрерывный поток информации, предприятия могут получать полезную информацию об использовании продукта и более активно разрабатывать функции, отвечающие потребностям клиентов. Модели машинного обучения могут принимать данные датчиков и делать прогнозы, которые могут помочь компаниям постоянно улучшать свои продукты.

Прогностическое обслуживание на основе машинного обучения

Отказ или поломка оборудования могут привести к задержкам или даже полному останову, что приведет к большим убыткам предприятий. Создавайте и оптимизируйте модели классификации, которые могут анализировать данные временных рядов, чтобы прогнозировать отказы оборудования до того, как они произойдут, чтобы вы как компания могли заранее планировать любые непредвиденные задержки в производстве для удовлетворения потребностей клиентов.

Прочитайте наш вариант использования здесь.

Управление цепочками поставок

Используйте большие данные для обучения и развертывания моделей, чтобы оптимизировать производственные процессы и ускорить доставку продукции на глобальные рынки. Компании-производители могут понести огромные финансовые потери из-за задержек, поэтому необходимо подготовить планы на случай таких задержек. Такие методы, как анализ выживаемости и регрессионные модели, могут помочь компаниям прогнозировать задержки и точные сроки доставки.

Прочитайте наш вариант использования здесь.

Государственный сектор

Люди все чаще обращаются к своим правительствам и государственным учреждениям за ресурсами и равными возможностями для повышения уровня жизни. ИИ лежит в основе принятия решений, когда речь идет о распределении и эффективном использовании ресурсов для преобразования общества во всех сферах жизни с помощью технологий и инноваций.

Здравоохранение

Правительства могут создавать модели на основе данных, полученных от медицинских учреждений, чтобы помочь им спрогнозировать количество больниц, клиник, реабилитационных центров и других объектов, необходимых для адекватного удовлетворения потребностей людей. Географические данные могут указать, какие области требуют особого внимания. В связи с угрозами, исходящими от таких пандемий, как Covid-19, становится все более важным иметь возможность заблаговременно прогнозировать вспышки таких заболеваний с помощью ИИ.

Безопасность

Правоохранительные органы могут извлечь огромную пользу, анализируя статистику преступлений и находя корреляции и скрытые закономерности. ИИ и аналитика могут быть использованы для развертывания моделей, которые могут постоянно учиться на данных и обновлять себя. Службы безопасности и правоохранительные органы могут превратить эту информацию в полезную информацию, чтобы лучше реагировать на инциденты с применением насилия, угрозы кибербезопасности и преступную деятельность.

Прочитайте наш вариант использования здесь.

Защита

Триллионы долларов, которые правительства всего мира тратят на оборону, как никогда важно сделать оборонные институты более эффективными. Решения на основе искусственного интеллекта могут помочь правительствам контролировать и отслеживать границы уровней для обнаружения проникновения, защиты своих военно-воздушных и военно-морских баз, а также модернизации оборудования и логистики, чтобы значительно сократить время реагирования в случае возможной угрозы.

Логистика и цепочка поставок

Предприятия всех отраслевых вертикалей, будь то розничная торговля, производство, дистрибуция или логистика, заинтересованы в оптимизации своих цепочек поставок и уменьшении их уязвимости к постоянно меняющейся динамике рынка из-за глобальных потрясений, отсутствия прозрачности и неопределенности. Наука о данных — это ключ к совершенно новому миру бесконечных возможностей сделать цепочки поставок более устойчивыми и эффективными.

Управление запасами

Создавайте озера данных и конвейеры данных, в зависимости от того, что лучше всего подходит для вашего бизнеса, чтобы точно предсказать количество запасов, которые вы должны иметь в своем инвентаре, чтобы сбалансировать спрос и предложение. Используйте модели машинного обучения и глубокого обучения, чтобы анализировать прошлые исторические тенденции и создавать отчеты, чтобы выявить скрытые тенденции и закономерности, чтобы предотвратить избыточные или недостаточные запасы и всегда поддерживать положительный денежный поток.

Прочитайте наш вариант использования здесь.

Оптимальная маршрутизация

Собирайте и анализируйте кучу данных из множества источников для построения статистических моделей с помощью машинного обучения для расчета оптимального и наиболее рентабельного маршрута доставки отправлений. Более того, отслеживайте и контролируйте товары и услуги на протяжении всего их логистического пути в режиме реального времени и будьте в курсе любых повреждений, которые могут возникнуть из-за плохой погоды или плохих дорожных условий.

Прочитайте наш вариант использования здесь.

Предиктивная аналитика

Наличие оборудования в рабочем состоянии является ключом к обеспечению бесперебойной цепочки поставок. Это возможно с AI/ML — прогнозирование сбоев с помощью расширенной аналитики может увеличить время безотказной работы оборудования до 20%. 3С помощью искусственного интеллекта и расширенной аналитики, которые используют преимущества распределенных систем для параллельной обработки огромных объемов данных, затраты на техническое обслуживание могут быть значительно снижены за счет заблаговременного обнаружения неисправностей в производственных линиях и принятия необходимых мер по устранению неполадок оборудования до того, как оно сломается. вниз.

Прочитайте наш вариант использования здесь.

Нашли правильный вариант использования и готовы начать переосмысление своей организации? Пообщайтесь с нами, и мы поможем вам спланировать внедрение масштабируемого ИИ-решения!

Ресурсы:

  1. https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2021/01/17/76-of-enterprises-prioritize-ai--machine-learning-in-2021-it-budgets/?sh= 70fbdf14618a
  2. https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2019/09/05/how-ai-is-protecting-against-payments-fraud/?sh=6d914bb74d29
  3. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/Documents/deloitte-analytics/Deloitte_Predictive-Maintenance_PositionPaper.pdf

Первоначально опубликовано на https://www.pi.exchange.