В последние годы в результате непрерывных прорывов в технологии искусственного интеллекта (ИИ) появились инновации и использовались, а обсуждение «чего может достичь ИИ», стало реальностью. Продолжающиеся исследования того, как такие решения, как автоматизация процессов машинного обучения и мультитенантные развертывания на устройствах Интернета вещей (IoT), могут быть введены в производство, является основным поворотным моментом в ИИ, и означает, что у разработчиков и инженеров есть инструменты, чтобы взять их проекты искусственного интеллекта с стадии проверки концепции на стадию достижения инвестиций. В ближайшие несколько лет мы действительно начнем видеть, как ИИ приносит ощутимые преимущества для предприятий и их деятельности.
Развернуть ИИ с одним щелчком
Организации, в том числе предприятия, в настоящее время страдают от высокой стоимости найма исследователей и инженеров ИИ, но по мере того, как инструменты и решения с низким содержанием кодов созревают, компании смогут разрабатывать решения внутри и развернуть их на грани лишь нескольких кликов мыши. Это также показывает, что предприятия могут не только управлять рынком, но и упростить его, потому что они видят потенциал для разработки и развертывания своих собственных систем ИИ в облаке, на грани, на мобильном или гибридном виде.
Эта демократизация обучения и развертывания решений искусственного интеллекта приносит много преимуществ для предприятий, открывает перспективы инноваций и, что более важно, создает ровное игровое поле, в котором могут участвовать все предприятия. Кроме того, хотя предприятия становятся более интеллектуальными, они также могут повысить эффективность за счет автоматизации, предоставлять персонализированные рекомендации для клиентов и создавать богатый функциональным опытом.
ИИ, который уважает конфиденциальность клиентов
На индивидуальном пользовательском уровне, поскольку общественность становится более конфиденциальным, люди более осторожны с личными данными, которые они делятся, что означает, что компаниям необходимо изучить новые способы создания данных о поведении клиентов и запуска собственных алгоритмов для дальнейшего привлечения клиентов.
Хотя восприятие ИИ и защиты данных всегда кажется несколько негативным, если технология ИИ правильно реализована, а явление злоупотребления технологией нарушено, это может быть хорошим способом улучшения защиты данных в различных отраслях. Все сводится к реализации. Например, в отрасли розничной торговли система искусственного интеллекта по предотвращению розничной торговли может быть установлена на канале кассе самообслуживания, чтобы контролировать в режиме реального времени, независимо от того, будут ли клиенты «заменить ценник», чтобы покупать товары по низким ценам при сканировании кода и кассе, и напоминают клерку, когда есть аномалия, а затем клиенты могут исправить ошибку во времени. Система будет работать на устройствах самостоятельной проверки, мониторинга, обнаружения и оповещения без хранения информации о чьем-либо лице, и сможет принимать быстрые решения и предупреждать сотрудников магазина.
Рост устройств IoT и алгоритмов искусственного интеллекта для обработки на грани означает, что компании принимают лучшие деловые решения в режиме реального времени с данными, и все необработанные данные за пределами этого отбрасываются. Эта тенденция в сочетании с введением и соблюдением соответствующих законов и правил побуждает инженеров и исследователей больше думать о создании эффективных систем для защиты конфиденциальности людей и повышения прибыльности бизнеса.
Как ИИ может увеличить прибыль
ИИ работает в двух основных областях для повышения прибыльности, первым использует персональный контент или продукты для целевых клиентов. Знание ваших клиентов уже давно была мантрой, учитывая, что способность точно прогнозировать потребности клиентов может помочь повысить прибыльность и лояльность клиентов. Хотя измерение поведения клиентов стало проблемой из -за многих вопросов, поднятых путем обмена персональными данными, нет недостатка в решениях. Например, компании могут использовать алгоритмы для «сравнения и прогнозирования» поведения клиентов в контексте юридического соответствия, позволяя клиентам обнаружить потребности в продукте, которые они не поняли, что им необходимы, или обнаруживать контент, который им нравится.
Во-вторых, это создание опыта для клиентов, богатого функциями и использовать различные инструменты для искусственного интеллекта для повышения эффективности на предприятии. Например, используйте чат-боты искусственного интеллекта, чтобы быстро и эффективно реагировать на запросы клиентов, или увеличить взаимодействие, автоматически отметив изображения и видео для богатого и доступного качества обслуживания клиентов.
В конце концов, предприятия, которые хотят увеличить свою прибыль за счет увеличения продаж или повышения эффективности эксплуатации, должны сначала подумать и определить, каковы их цели, а затем использовать доступные инструменты для их достижения. Компании могут использовать обучение подкреплению для достижения задания в реальном времени в розничных магазинах для повышения эффективности и могут использовать несколько моделей глубокого обучения для идентификации продукта. Ключ заключается в том, чтобы применить результаты исследований ИИ и машинного обучения в производство для достижения возврата инвестиций и повышения качества обслуживания клиентов.