Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение
Концепция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) не нова. ИИ — это широкая область компьютерных наук, связанная с созданием интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Однако ML — это приложение ИИ, 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 ИИ и ML для масштабирования своих операций, поддержки персонала в более качественной и быстрой работе, выявления скрытых закономерностей в данных или даже подтверждения и оспаривания основных предположений.
Почему ИИ и ML важны?
Данные становятся все более важным бизнес-активом, а объем данных, генерируемых и хранящихся во всем мире, растет экспоненциальными темпами. По данным Forbes, в настоящее время ежедневно создается 2,5 квинтиллиона байтов данных. Кроме того, нет смысла собирать данные, если с ними ничего не 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 в 40 раз превышало количество звезд в наблюдаемой вселенной.
Поскольку постоянно появляются новые возможности, взаимосвязь между ИИ и ML дает значительные преимущества почти в каждой отрасли. Более того, ИИ и ML предоставляют организациям способ извлекать ценность из огромных объемов собираемых ими данных, предоставляя бизнес-аналитику, автоматизируя задачи и расширяя возможности системы. ИИ/ML обладает потенциалом для преобразования всех аспектов бизнеса, помогая им достигать измеримых результатов. Вот некоторые из главных преимуществ, которые организации уже заметили:
• 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 повышения 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 за счет автоматизации процессов, что снижает затраты и высвобождает время и ресурсы для других приоритетов.
Другие преимущества:
• Повышение удовлетворенности клиентов
• Предложение дифференцированных цифровых услуг
• Оптимизация существующих бизнес-услуг
• Автоматизация бизнес-операций
Отрасли применения ИИ и ML:
Организации в нескольких отраслях создают приложения, использующие связь между искусственным интеллектом и машинным обучением. Это лишь несколько способов, которыми ИИ и машинное обучение помогают компаниям преобразовывать свои процессы и продукты:
• Розничная торговля: оптимизация товарных запасов, создание систем рекомендаций и улучшение обслуживания клиентов с помощью визуального поиска.
• Здравоохранение: повышение клинической эффективности, ускорение и повышение точности диагностики и улучшение 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 обслуживания клиентов и оптимизации производительности сети 5G, среди прочего.
• Обслуживание клиентов: использование чат-ботов и когнитивного поиска для ответов на вопросы, оценки намерений клиентов и предоставления 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 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 ML?
Организации по всему миру используют ИИ и ML для получения ответов о продажах, запасах, удержании клиентов, выявлении мошенничества и многом другом. Компьютер также обнаруживает информацию, которую никто и не думал запрашивать. Он предлагает сводное 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 планируют использовать корпоративное ПО с открытым исходным кодом для ИИ/ML в течение следующих двух лет, по сравнению с 37% сегодня в начале 2021 года.
Прогноз на 2021-2022 гг.
ИИ и ML меняются быстрее, чем можно написать их историю, поэтому прогнозы об их будущем также быстро устаревают. Такие лидеры технологий, как Google, Apple, IBM, а также многие другие, глубоко изучают эту технологию и инвестируют миллионы. Поскольку ИИ и ML приобретают все большее значение в бизнес-приложениях, существует большая вероятность того, что эти технологии будут предлагаться как облачный сервис, известный как Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Ожидается большой ажиотаж среди поставщиков оборудования, стремящихся повысить мощность ЦП для размещения обработки данных ML.
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]