Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение
Концепция искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) не нова. AI — это широкая область компьютерных наук, занимающаяся созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Однако ML — это приложение AI, которое дает устройствам возможность учиться на своем опыте и совершенствоваться без какого-либо кодирования. В связи с постоянно растущим объемом данных организации полагаются на модели AI и ML для масштабирования своих операций, поддержки персонала в работе лучше и быстрее, выявления скрытых закономерностей в данных или даже подтверждения и оспаривания основных предположений.
Почему AI и ML 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 настоящее время создается 2,5 квинтиллиона байт данных каждый день. Кроме того, нет никакого смысла собирать данные, если с ними нечего делать. Но эти огромные потоки данных просто неуправляемы без 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 возникающими новыми возможностями корреляция между AI и ML дает значительные преимущества почти в каждой отрасли. Более того, AI и ML предоставляют организациям способ извлекать ценность из огромных массивов собираемых ими данных, предоставляя бизнес-аналитику, автоматизируя задачи и расширяя возможности системы. AI/ML обладает потенциалом преобразовать все аспекты бизнеса, помогая им достигать измеримых результатов. Вот некоторые из главных преимуществ, которые организации уже ощутили:
• Больше источников ввода данных: AI и машинное обучение позволяют компаниям обнаруживать ценную аналитику 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 AI для снижения человеческих ошибок — комбинация, которая приводит к принятию более качественных решений на основе более качественных данных.
• Повышение операционной эффективности: С помощью AI и машинного обучения компании становятся более эффективными благодаря автоматизации процессов, что снижает затраты и высвобождает 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 AI и ML:
Организации в различных отраслях создают приложения, использующие связь между искусственным интеллектом и машинным обучением. Вот лишь несколько способов, с помощью которых AI и машинное обучение помогают компаниям преобразовывать свои процессы и продукты:
• Розничная торговля: Оптимизация запасов, создание рекомендательных систем и улучшение качества обслуживания клиентов с помощью визуального поиска.
• Здравоохранение: Повышение клинической эффективности, ускорение и повышение точности диагностики, а также улучшение результатов лечения пациентов. Также для использования в таких приложениях, как обработка изображений для улучшения выявления рака и предиктивная 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 обнаружения мошенничества и отмывания денег.
• Автомобилестроение: Помогает компаниям повысить эффективность своих маршрутов и использовать предиктивную аналитику для таких целей, как прогнозирование дорожного движения.
• Энергетика: Разработка интеллектуальных электростанций, оптимизация потребления и затрат, разработка моделей профилактического обслуживания, оптимизация полевых операций и безопасности, а также улучшение торговли энергоносителями.
Где мы сегодня с AI и ML?
Организации по всему миру используют AI и ML, 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 изложение данных и предлагает другие способы их анализа. Некоторые исследования показали, что до 40% европейских стартапов, заявляющих об использовании AI, лгут или преувеличивают свои возможности. Фактически, согласно отчету State of Enterprise Open-Source, 66% телекоммуникационных организаций ожидают использования корпоративного открытого исходного кода для AI/ML в течение следующих двух лет по сравнению с 37% сегодня в начале 2021 года.
Перспективы на 2021-2022 годы
AI и ML меняются быстрее, чем можно написать их историю, поэтому прогнозы об их будущем также быстро устаревают. Технологические лидеры, такие как Google, Apple, IBM, а также многие другие, углубленно изучают эту технологию и инвестируют миллионы. Поскольку AI и ML приобретают все большее значение в бизнес-приложениях, существует высокая вероятность того, что эти технологии будут предлагаться в качестве облачной услуги, известной как Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Наблюдается большой ажиотаж среди поставщиков оборудования по увеличению мощности процессоров для обработки данных ML.
Автор:
Для получения более подробной информации свяжитесь:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
По вопросам, связанным с продажами, обращайтесь к нам по адресу [email protected]