Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение
Концепция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) не нова. ИИ — это широкая область компьютерных наук, занимающаяся созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Однако МО — это применение ИИ, которое дает устройствам возможность учиться на собственном опыте и совершенствоваться без написания какого-либо кода. С постоянно растущим объемом данных организации полагаются на модели ИИ и МО для масштабирования своих операций, поддержки сотрудников в работе лучше и быстрее, выявления скрытых инсайтов из данных или даже подтверждения и оспаривания базовых предположений.
Почему ИИ и МО важны?
Данные — все более важный бизнес-актив, и объем генерируемых и хранимых данных в мире растет экспоненциально. По данным Forbes, в настоящее время каждый день создается 2,5 квинтиллиона байт данных. Кроме того, нет смысла собирать данные, если нечего с ними делать. Но эти огромные потоки данных просто не поддаются управлению без помощи автоматизированных систем. 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.
С постоянно появляющимися новыми возможностями взаимосвязь между ИИ и МО обеспечивает мощные преимущества практически в каждой отрасли. Более того, ИИ и МО предоставляют организациям способ извлечения ценности из массивов данных, которые они собирают, предоставляя бизнес-аналитику, автоматизируя задачи и расширяя возможности системы. ИИ/МО может преобразовать все аспекты бизнеса, помогая им достигать измеримых результатов. Вот некоторые из главных преимуществ, которые уже наблюдали организации:
• Больше источников ввода данных: ИИ и машинное обучение позволяют компаниям находить ценную информацию в более широком спектре структурированных и неструктурированных источников данных.
• Более быстрое и лучшее принятие решений: Компании используют машинное обучение для повышения целостности данных и используют ИИ для уменьшения человеческих ошибок — сочетание, которое приводит к принятию лучших решений на основе более качественных данных.
• Повышенная операционная эффективность: С помощью ИИ и машинного обучения компании становятся более эффективными за счет автоматизации процессов, что снижает затраты и освобождает время и ресурсы для других приоритетов.
Некоторые другие преимущества:
• Повышение удовлетворенности клиентов
• Предложение дифференцированных цифровых услуг
• Оптимизация существующих бизнес-услуг
• Автоматизация бизнес-операций
Отрасли применения ИИ и МО:
Организации в нескольких отраслях строят 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 взаимодействия с клиентами с помощью визуального поиска.
• Здравоохранение: для повышения клинической эффективности, ускорения и повышения точности диагностики, а также для улучшения результатов лечения пациентов. Кроме того, для использования в приложениях, таких как обработка изображений для улучшения обнаружения 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 взаимодействия с клиентами и оптимизации производительности сети 5G, помимо прочего.
• Обслуживание клиентов: использование чат-ботов и когнитивного поиска для ответа на вопросы, оценки намерений клиентов и оказания виртуальной помощи.
• Страхование: для автоматизации обработки претензий и предоставления страховых услуг на основе использования.
• Финансовые услуги: для модернизации и улучшения своих предложений, включая персонализацию обслуживания клиентов, улучшение анализа рисков и улучшение обнаружения 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 для улучшения торговли энергией.
Где мы находимся сегодня с ИИ И МО?
Организации по всему миру используют ИИ и МО, чтобы получить ответы о продажах, запасах, удержании клиентов, обнаружении мошенничества и многом другом. Компьютер также обнаруживает информацию, о которой никогда не думали спрашивать. Он предлагает краткое описание данных и предлагает другие способы их анализа. Некоторые исследования показали, что до 40% европейских стартапов, заявляющих об использовании ИИ, лгут или преувеличивают свои возможности. Фактически, согласно отчету State of Enterprise Open-Source, 66% телекоммуникационных организаций ожидают использовать корпоративное программное обеспечение с открытым исходным кодом для ИИ/МО в течение следующих двух лет по сравнению с 37% сегодня в начале 2021 года.
Прогноз на 2021-2022 годы
ИИ и МО меняются быстрее, чем можно написать их историю, поэтому прогнозы относительно их будущего также быстро устаревают. Технологические лидеры, такие как Google, Apple, IBM, а также многие другие, глубоко изучают эту технологию и инвестируют миллионы. Поскольку ИИ и МО приобретают все большее значение в бизнес-приложениях, существует большая вероятность того, что эти технологии будут предлагаться в качестве облачного сервиса, известного как Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Будет большой ажиотаж среди поставщиков оборудования, чтобы увеличить мощность процессора для обработки данных МО.
Автор:
Для получения более подробной информации Свяжитесь с:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Уттар-Прадеш 201301
По вопросам, связанным с продажами, обращайтесь к нам по адресу:[email protected]