Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение
Концепция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) не нова. ИИ — это широкая отрасль информатики, занимающаяся созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Однако МО — это применение ИИ, которое дает возможность устройствам учиться на своем опыте и совершенствоваться без какого-либо кодирования. В связи с постоянно растущим объемом данных организации полагаются на модели ИИ и МО для масштабирования своих операций, поддержки персонала в более эффективной и быстрой работе, выявления скрытых закономерностей в данных или даже для подтверждения и оспаривания основных предположений.
Почему ИИ и МО важны?
Данные являются все более важным бизнес-активом, при этом объем данных, генерируемых и хранящихся в глобальном масштабе, растет в геометрической прогрессии. По данным Forbes, в наши дни создается 2,5 квинтиллиона байт данных в день. Кроме того, нет никакого смысла в сборе данных, если с ними нечего делать. Но эти огромные потоки данных просто неуправляемы без автоматизированных систем, которые могли бы помочь. По данным Всемирного экономического форума, в начале 2020 года количество байтов в цифровой вселенной было в 40 раз больше, чем количество звезд в наблюдаемой вселенной.
Благодаря постоянно появляющимся новым возможностям, взаимосвязь между ИИ и МО дает мощные преимущества практически в каждой отрасли. Более того, ИИ и МО предоставляют организациям способ извлечь ценность из огромных объемов собираемых ими данных, предоставляя бизнес-аналитику, автоматизируя задачи и совершенствуя возможности системы. ИИ/МО обладает потенциалом для преобразования всех аспектов бизнеса, помогая им достигать измеримых результатов. Вот некоторые из основных преимуществ, которые организации уже наблюдают:
• Больше источников ввода данных: ИИ и машинное обучение позволяют компаниям находить ценную информацию в более широком диапазоне структурированных и неструктурированных источников данных.
• Более качественное и быстрое принятие решений: компании используют машинное обучение для улучшения целостности данных и используют ИИ для уменьшения человеческих ошибок — сочетание, которое приводит к принятию более качественных решений на основе более качественных данных.
• Повышение операционной эффективности: с помощью ИИ и машинного обучения компании становятся более эффективными благодаря автоматизации процессов, что снижает затраты и высвобождает время и ресурсы для других приоритетов.
Другие преимущества:
• Повышение удовлетворенности клиентов
• Предоставление дифференцированных цифровых услуг
• Оптимизация существующих бизнес-услуг
• Автоматизация бизнес-операций
Отрасли применения ИИ и МО:
Организации в нескольких отраслях создают приложения, которые используют преимущества связи между искусственным интеллектом и машинным обучением. Вот лишь несколько способов, с помощью которых ИИ и машинное обучение помогают компаниям преобразовывать свои процессы и продукты:
• Розничная торговля: для оптимизации своих запасов, создания механизмов рекомендаций и улучшения качества обслуживания клиентов с помощью визуального поиска.
• Здравоохранение: для повышения клинической эффективности, повышения скорости и точности диагностики и улучшения результатов лечения пациентов. Также для использования в таких приложениях, как обработка изображений для улучшения выявления рака и прогнозная аналитика для геномных исследований.
• Продажи и маркетинг: для персонализированных предложений, оптимизации кампаний, прогнозирования продаж, анализа настроений и прогнозирования оттока клиентов.
• Телекоммуникации: для получения информации о поведении клиентов, улучшения качества обслуживания клиентов и оптимизации производительности сети 5G, среди прочего.
• Обслуживание клиентов: использование чат-ботов и когнитивного поиска для ответа на вопросы, оценки намерений клиентов и предоставления виртуальной помощи.
• Страхование: автоматизация обработки претензий и предоставление страховых услуг на основе использования.
• Финансовые услуги: модернизация и улучшение своих предложений, включая персонализацию обслуживания клиентов, улучшение анализа рисков и улучшение выявления мошенничества и отмывания денег.
• Автомобилестроение: помогает компаниям повысить эффективность своих маршрутов и использовать прогнозную аналитику для таких целей, как прогнозирование трафика.
• Энергетика: для разработки интеллектуальных электростанций, оптимизации потребления и затрат, разработки моделей профилактического обслуживания, оптимизации полевых операций и безопасности, а также улучшения торговли энергией.
Где мы находимся сегодня с ИИ и МО?
Организации по всему миру используют ИИ и МО, чтобы получить ответы на вопросы о продажах, запасах, удержании клиентов, выявлении мошенничества и многом другом. Компьютер также обнаруживает информацию, которую никогда не думали спрашивать. Он предлагает повествовательное резюме данных и предлагает другие способы их анализа. Некоторые исследования показали, что до 40% европейских стартапов, утверждающих, что используют ИИ, лгут или преувеличивают свои возможности. Фактически, согласно отчету State of Enterprise Open-Source, 66% телекоммуникационных организаций ожидают использования корпоративного открытого исходного кода для ИИ/МО в течение следующих двух лет, по сравнению с всего лишь 37% сегодня в начале 2021 года.
Перспективы на 2021-2022 годы
ИИ и МО меняются быстрее, чем может быть написана его история, поэтому прогнозы о его будущем также быстро устаревают. Технологические лидеры, такие как Google, Apple, IBM, а также многие другие, глубоко изучают эту технологию и вкладывают миллионы. Поскольку ИИ и МО приобретают все большее значение в бизнес-приложениях, существует высокая вероятность того, что эти технологии будут предлагаться как облачная услуга, известная как Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Среди поставщиков оборудования будет большой ажиотаж по поводу увеличения мощности ЦП для размещения обработки данных МО.
Автор:
Для получения более подробной информации обращайтесь:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
По вопросам, связанным с продажами, обращайтесь к нам по адресу [email protected]