Здравствуйте, уважаемые читатели блога KtoNaNovenkogo.ru. Дмитрий Мацкевич работает над упрощением ведения бизнеса при помощи программ на основе искусственного интеллекта. Для обучения ИИ была создана блокчейн-платформа Dbrain.
На этой площадке могли заработать обычные пользователи интернета. Простые люди размечали картинки, обозначая, что на них изображено. Отмеченные данные закладывались в алгоритм программ для автоматизации рутинных процессов. Технологии, над разработкой которых работала команда Мацкевича, сейчас активно применяются в сфере финансов, маркетинга, инвестиций.
1. Используйте аналитику на основе искусственного интеллекта для принятия эффективных бизнес-решений
Улучшения в сетевых технологиях и разработка инноваций в сфере хранения информации привели к эпохе больших данных.
Но собранные сведения бесполезны без анализа. Из-за больших объемов невозможно проанализировать данные с помощью человеческого интеллекта. В этой области могут помочь алгоритмы машинного и глубокого обучения.
HANA, платформа данных SAP в оперативной памяти, которая использует машинное обучение для анализа и поиска закономерностей в объемных данных, помогает Walmart в их анализе информации. У Walmart более 245 миллионов клиентов, посещающих их магазины и веб-сайты по всему миру.
Итак, данных огромное количество. Алгоритмы машинного обучения HANA выводят важную информацию на первый план, поэтому сотрудники Walmart могут принимать больше решений на ее основе.
2. Отслеживайте отзывы клиентов и управляйте репутацией
Работа с отзывами — важная часть формирования имиджа компании. Это позволяет предприятию понять свою целевую аудиторию.
Система на основе ИИ отслеживает каждый отзыв, как негативный, так и позитивный. Программа может сопоставить количество отрицательных и положительных комментариев, чтобы определить, как настроена аудитория по отношению к компании.
Если вы будете знать, что не устраивает потребителей в вашем товаре/услуге или подходе к бизнесу в целом, это поможет повысить качество обслуживания. Автоматизированную систему можно использовать в маркетинговом отделе для определения потребностей реальных и потенциальных клиентов.
3. Автоматизируйте маркетинговые процессы и увеличивайте продажи
Приложения на основе ИИ приспособлены выполнять рутинные задачи. Они могут настраивать маркетинговую информацию и данные о продажах для потребителей.
Чат-боты на базе искусственного интеллекта пошли дальше в развитии и теперь способны помогать с написанием ответов на запросы в службу поддержки, чтобы повысить их удовлетворенность и создать рекомендации по дополнительным продажам.
Машинное обучение также может помочь в оптимизации цен для различных рынков. RapidMiner, платформа для анализа данных, использует информацию о конкурентах, поставщиках, предпочтениях потребителей и рисках для автоматического создания моделей ценообразования для отдельных сегментов рынка. Этот подход, основанный на искусственном интеллекте, помогает предприятиям оптимизировать рентабельность.
4. Упростите управление запасами и цепочками поставок с помощью ИИ
Алгоритмы машинного обучения позволяют розничным и другим предприятиям эффективнее управлять своими активами.
Такие программы автоматизируют запросы на пополнение запасов и оптимизируют цепочки поставок. Вы можете передать решения по управлению активами и их перемещению приложениям на основе искусственного интеллекта.
Крупные игроки в области ИИ, такие как IBM Watson, вкладывают значительные средства в управление цепочками поставок. Продукты IBM помогают автоматизировать выполнение заказов. Другая компания, TransVoyant, объединяет машинное обучение и интернет для создания приложений, прогнозирующих движения цепочки поставок.
5. Улучшите обслуживание и повысьте безопасность своего оборудования
Искусственный интеллект помогает производственному и транспортному секторам улучшить графики технического обслуживания.
Например, авиационная отрасль пытается спрогнозировать износ механических частей своего парка, чтобы предотвратить простои. Прогнозный анализ на основе ИИ может значительно улучшить данный процесс. Это позволяет авиационной отрасли создать более оптимизированные графики технического обслуживания, чтобы избежать нежелательных задержек.
Обрабатывающая промышленность уже использует ИИ для техобслуживания и обеспечения безопасности. General Electric (GE) разработала платформу Predix, которая применяет искусственный интеллект для оптимизации и масштабирования промышленных приложений.
6. Упростите процесс приема сотрудников на работу и выбирайте лучших кандидатов
Поиск подходящих кандидатов на работу — это трудоемкий процесс. Существуют новые приложения для распознавания лиц на основе искусственного интеллекта, которые могут проводить собеседования с кандидатами и оценивать их работу с помощью эмоциональных сигналов. Это помогает компаниям упростить процесс найма.
Такие организации, как Unilever, IBM, Dunkin Donuts, уже используют искусственный интеллект для проверки сотрудников начального уровня. Unilever объявила об огромном успехе набора своих работников с помощью ИИ. Соискатели могут дать интервью в приложении HireVue на своем смартфоне. Программа принимает видео- и аудиоданные из интервью, анализирует их и дает рекомендации по дальнейшим действиям для кадровых агентств.
7. Используйте ИИ для борьбы с мошенничеством и предотвращения киберпреступлений.
Компании тратят огромное количество времени, пытаясь обнаружить мошеннические транзакции. Но эффективность борьбы с киберпреступностью во многом зависит от распознавания образов.
Инструменты машинного обучения позволяют выполнять эти задачи. Точно так же угрозы кибербезопасности также связаны с обнаружением аномалий модели. Таким образом, приложения на основе ИИ могут помочь и в этой области.
Компания Deepsense.ai использует методы машинного обучения для разработки решений, упрощающих выявление мошенничества. В системах, основанных на правилах, бывает много ложных срабатываний. Алгоритмы машинного обучения могут уменьшить их количество.
8. Расширьте свой бизнес с помощью технологий самообслуживания
Развитие машин-беспилотников зависит от искусственного интеллекта. Компании, которые сильно зависят от транспортировки товаров, могут использовать беспилотные грузовики для снижения затрат и повышения надежности. Автономные автомобили позволят повысить операционную эффективность производственных и других секторов.
На конференции Google в 2018 году компания Waymo объявляла о планах запуска самоуправляемых такси в Аризоне. Starsky Robotics протестировала полностью беспилотный грузовик во Флориде и начала перевозку коммерческих грузов. Эти средства открыли предприятиям новые возможности для улучшения текущих процессов и создания новых доходов.
Разработка искусственного интеллекта — рай или ад? Зависит от вас. Плохая новость для руководителей бизнеса, которые хотят разобраться в искусственном интеллекте, заключается в том, что быстрого пути нет. При выходе в интернет компаниям приходилось экспериментировать, чтобы понять, что им подходит. Фирмы должны пройти аналогичный путь экспериментов с искусственным интеллектом.
Вот практические шаги, которые вы можете предпринять, чтобы выяснить, в каком направлении стоит двигаться:
- Найдите скрытые возможности для бизнеса. Оцените свою деятельность, чтобы узнать, где можно использовать искусственный интеллект. В зависимости от ваших требований вы можете получить выгоду от управления запасами или чат-ботов. Посмотрите на рентабельность инвестиций (ROI) для вашей конкретной ситуации.
- Избегайте бизнес-рисков. Проблема любой развивающейся технологии в том, что она может дать сбой. Так что есть риск потерять свои вложения. Используйте поэтапный подход к снижению рисков. Меньший прирост также даст вам возможность быстрее исправить курс.
Найдите надежных партнеров по ИИ, которые поддержат ваш рост. Создание инфраструктуры искусственного интеллекта — дело дорогое и трудоемкое. Для этого нужны разработчики систем, специалисты по данным для обучения нейронных сетей, картографы для маркировки необработанной информации и машины для обработки алгоритмов.
Для большинства предприятий нецелесообразно нанимать сотни работников или создавать собственные центры управления программами на основе искусственного интеллекта нецелесообразно. Таким образом, поиск надежных людей для обслуживания системы может помочь вам получить преимущества ИИ без значительных вложений в дорогостоящую инфраструктуру.
- Получите опыт, занимаясь практикой искусственного интеллекта. Вы можете научиться, только пытаясь. Организации ошибаются. Если вы начнете внедрять решения, сможете учиться на своих ошибках. Ваш опыт даст вам преимущество перед конкурентами.
Как показывает практика крупнейших мировых компаний, автоматизация рутинных процессов позволяет повысить эффективность ведения бизнеса. Применение инновационных технологий на основе ИИ позволяет сэкономить время, которое раньше приходилось тратить людям на обработку и анализ данных вручную.
