Phenquestions
Tas ir biedējošs uzdevums saprast, kā mākslīgais intelekts (AI) un mašīnmācīšanās (ML) ietekmē mūsu biznesu šajā tehnoloģiju virzītajā pasaulē. Viņiem mūsu dzīvē ir neskaitāmi daudz pielietojumu. Izmantojot uzņēmējdarbībā mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās paņēmienus, mēs esam padarījuši savu biznesu efektīvu, bez piepūles un konkurētspēju. Arī mākslīgais intelekts biznesā no datiem iegūst slēpto ieskatu. Turklāt, izmantojot uzņēmējdarbībā mākslīgo intelektu, uzņēmums var efektīvi izmantot savus resursus, un ar AI darbināmi automātiskie rīki padara sistēmu efektīvāku nekā manuālā sistēma. Patiešām, mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās būtiski ietekmē mūsu dzīves komfortu šajā mūsdienu biznesa pasaulē.
Mākslīgā intelekta piemēri uzņēmējdarbībā
Mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) īsvārdus plašā diapazonā ir izmantojuši inovatīvi AI un mašīnmācīšanās uzņēmumi. Šie uzņēmumi izmanto mākslīgā intelekta spēku uzņēmējdarbībā, lai ieviestu jaunu dimensiju. Zemāk mēs stāstām 15 mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās piemērus uzņēmējdarbībā.
1. Attēlu klasifikācija
Viens no mašīnmācīšanās pielietojumiem uzņēmējdarbībā ir attēlu klasifikācija. Attēlu klasifikācija ir veids, kā attēlu kopu kategorizēt iepriekš noteiktās kategorijās. Attēlu klasifikācijai ir neskaitāmas lietojumprogrammas uzņēmējdarbībā, piemēram, sociālajos medijos, t.e., facebook fotoattēlu marķēšana, medicīnisko attēlu diagnostika, 3D plāns, kas balstīts uz 2D attēlu dizainu utt.
Attēlu klasifikācijai var izmantot dziļas mācīšanās metodes, piemēram, mākslīgos neironu tīklus. Dziļās mācīšanās metodes var efektīvi iegūt iezīmes un identificēt iespējamās sarežģītās funkcijas, piemēram, apgaismojumu, jucekļa apjomu, viedokli utt. No attēla. Var izmantot arī uzraudzītas un bez uzraudzības mašīnmācīšanās metodes.
2. Palīdzības dienests
Tiešsaistes palīdzības dienests ir viens no aizraujošajiem mākslīgā intelekta pielietojumiem uzņēmējdarbībā. Apmeklējot vietni, mēs atklājam, ka tērzēšanas kaste ir atvērta automātiski. Mēs varam uzdot jautājumus par vietnes saturu tērzēšanas robotam. Būtu interesantāk, ja mēs varētu runāt ar tērzēšanas robotu, nevis sūtīt ziņu.
Tagad mākslīgais intelekts (AI) strādā ar balss aktivizētu fronti uz palīdzības līnijām. Ja AI to var izdarīt, tradicionālais palīdzības dienests mums paliks atmiņā. Neviens cilvēks nestrādās palīdzības līnijā; darbosies vienīgā mašīna.
3. Klientu segmentēšana
Klientu segmentēšana kampaņām ir vēl viena spēcīga mašīnmācīšanās lietojumprogramma uzņēmējdarbībā. Tas ir garlaicīgs process, kurā klienti tiek manuāli sadalīti grupās, kad iestāde vai uzņēmums ir pārāk liels. Tātad datu zinātnieki izmanto segmentu un klasifikācijas algoritmus klientu segmentēšanai, pamatojoties uz noteiktiem kritērijiem, piemēram, pārlūkošanas vēsturi. Šī personīgā kampaņa ir efektīvāka nekā tradicionālās kampaņas.
4. Tirgus Pētījumi
Pašlaik analītika cenšas mākslīgo intelektu (AI) pielietot visu veidu uzņēmējdarbības jomās. Tirgus izpēte ir viena no tām. Tā ievērojamie mākslīgā intelekta (AI) pielietojumi biznesā. AI mēģina saistīt klienta uzvedību ar biznesa mārketingu. Tātad bizness var novērtēt precīzāk nekā tradicionālais tirgus izpētes process.
Turklāt nāk AI Photoshop nomaiņa. Tātad tas radīs jaunu dimensiju produkta zīmolā un kampaņās. Nākotnē AI visu cilvēku darbu aizstās ar mašīnu.
5. Dinamiskā cenu noteikšana
Vēl viena izcilākā mākslīgā intelekta (AI) pielietošana uzņēmējdarbībā ir dinamiska cenu noteikšana vai pieprasījuma cenu noteikšana. Tas ir produkta vai preces e-komercijas cenu noteikšanas stratēģijas process, kura pamatā ir mērķa klienta interešu līmenis, izmantojot lielos datus. AI e-komercijā ir proaktīva pieeja. Proaktīva sasniedzamība, izmantojot AI, var meklēt modeļus, pamatojoties uz klienta uzvedību, un pēc tam veikt atbilstošas darbības, lai sasniegtu vēlamo mērķi.
E-komercijā mākslīgo intelektu var izmantot arī prognozēm, piemēram, kura prece pirks klientu, kurā laikā viņi izvēlas pirkt, kāda veida ierīci viņi izmanto, lai apmeklētu vietni, un vēl daudz vairāk.
6. Kiberdrošība
Mūsdienās kiberdraudi ir būtisks jautājums uzņēmuma īpašniekam. Neatkarīgi no tā, vai bizness ir mazs vai liels, kiberdrošība ir būtiska uzņēmējdarbībai. Attiecībā uz kiberaizsardzības pārkāpumiem ir pieejami daudzi sarežģīti rīki. Manuālā kvalitātes nodrošināšana ir laikietilpīgs, kā arī darbietilpīgs process. Arī cilvēku operatori vairs nav pietiekami.
Mākslīgajam intelektam ir lieliska loma kiberuzbrukumu pārvaldībā. Izmantojot mašīnmācīšanās paņēmienus, ir viegli novērst datu pārkāpumus un ļaunprātīgas darbības. AI var nodrošināt reāllaika draudu noteikšanu un reaģēt uz draudiem, kā arī identificēt anomālijas.
7. Reāllaika mijiedarbība ar klientu
Šajā tehnoloģiju virzītajā pasaulē mēs esam visvairāk atkarīgi no virtuālās pasaules, nevis no savas dzīves. Tagad mēs dodam priekšroku pirkumiem tiešsaistē, nevis dodamies uz iepirkšanās centru. Tāpēc tiešsaistes biznesa īpašniekam ļoti svarīga ir reāllaika mijiedarbība ar klientu.
Visefektīvākais mākslīgā intelekta pielietojums biznesā ir padarīt klientu pieredzi labāku un ērtāku. Izmantojot mākslīgo intelektu (AI), mēs esam ieguvuši tērzēšanas robotu: kas ir AI balstīts virtuālās sarunu aģents, virtuālais palīgs. Tie ir veidoti tā, lai 24 stundas varētu atbildēt uz klientu jautājumiem.
Tērzēšanas roboti spēj saprast un interpretēt dabiskās valodas. Tātad viņi var saprast cilvēku sarunas un var palīdzēt attiecīgajam klientam uzzināt piemērotos priekšmetus vai vadlīnijas, izdalot iekaisumus no vietnes vai tīmekļa lapas.
8. Ieteikumu dzinējs
Ieteikumu dzinējs ir viens no interesantākajiem un visplašāk izplatītajiem mašīnmācīšanās pielietojumiem uzņēmējdarbībā. Ieteikumu dzinējs ir veikala letes zēna automatizācija. Jūs lūdzat zēnam preci vai priekšmetu, un viņš jūs redzēs ne tikai šo produktu, bet arī saistītos produktus.
Mūsdienās daudzi uzņēmumi, lai izstrādātu ieteikumu dzinēju, izmanto lielos datus un arī dažādus ieteikumu algoritmus. Sadarbības filtrēšana (CF) ir viens no visizplatītākajiem ieteikumu algoritmiem. Matricas sadalīšanās ir vēl viens elegants ieteikumu algoritms.
9. Klienta Churn modelēšana
Vai esat kādreiz domājis par to, kāpēc jūsu klienti nav ieinteresēti pirkt jūsu produktus vai izmantot jūsu pakalpojumus? Tas ir pazīstams kā klientu krīze. Klientu skaita modelēšana ir process, kurā tiek identificēti klienti, kuri, iespējams, pārtrauks iesaistīties jūsu biznesā. Tā ir viena no visizplatītākajām mašīnmācīšanās lietojumprogrammām uzņēmējdarbībā.
Izmantojot mašīnmācīšanos klientu modeļu modelēšanā, uzņēmums var gūt labumu. Tas var palielināt ieņēmumus. Arī uzņēmums var atgūt savu biznesu un var izvairīties no zaudējumiem. Turklāt mašīnmācīšanās izmantošana klientu modeļu modelēšanā palīdz noturēt arvien vairāk klientu.
10. Efektīva datu pārvaldība
Strauji pieaugot lietiskā interneta lietošanai biznesā, mēs iegūstam liekus datus, izmantojot sensorus. Izmantojot mākslīgo intelektu, šos datus var jēgpilni analizēt. Tātad, mums vajadzētu būt pateicīgiem par mākslīgo intelektu, kas mums lieliski noder uzņēmējdarbībā. Izmantojot mākslīgo intelektu, mēs varam iegūt labāku ieskatu par datiem.
Starta uzņēmums izstrādāja AI lietotni, kas var skenēt lietotāja sociālo mediju kontu, piemēram, Facebook, lai atklātu aizskarošu saturu, t.e., vardarbība. Tādēļ, lai uzzinātu vardarbīgo personu, jums nav vajadzīgs cilvēks. Jūsu viedais algoritms uzzinās personu. Turklāt cilvēks nevar uzzināt vardarbīgo ziņu, kas tika publicēta pirms vairākiem gadiem. Tātad, šī mākslīgā intelekta programma ietaupīs jūsu HR laiku un darbu.
11. Tendenču prognozēšana
Reiz mākslīgais intelekts tika atrasts zinātniskās fantastikas filmās, pētnieciskos darbos vai zinātniskās fantastikas romānos. Bet tagad AI ir kļuvis par vārdu, un tas būtiski ietekmē mūsu biznesu. Šodien mēs saņemam daudz mākslīgā intelekta pielietojumu biznesā. Tendenču analīze vai tendenču prognozēšana ir viena no tām.
Mākslīgajā intelektā (AI) tendenču prognozēšanai visi dati tiek pārbaudīti vienu reizi un vienreiz ievēroti. Un tas nodrošina optimālu loģisku risinājumu, kas ir izdevīgs biznesam. Ja jūs sajaucat, ka jūsu mārketinga paņēmieni tiks pārklāti ar jūsu budžetu, jums vajadzētu izmantot tendenču analīzi, izmantojot mākslīgo intelektu.
12. Klienta dzīves laika vērtības modelēšana
Klienta dzīves laikā veiktās vērtības modelēšana ir viens no būtiskākajiem e-komercijas biznesa kritērijiem. Tā ir viena no spilgtākajām mašīnmācīšanās lietojumprogrammām uzņēmējdarbībā. Klienta dzīves vērtības modeļi tiek izmantoti, lai efektīvi sadalītu uzņēmuma resursus un identificētu un noturētu potenciālos klientus. Uzņēmumi izmanto šos modeļus, lai uzraudzītu mārketingu un uzņēmējdarbības vispārējo progresu.
13. Automātikas vervēšana
Personāla atlases process ir viena no garlaicīgākajām darbībām jebkuram lielam uzņēmumam. Atbilstoša amata kandidāta atrašana ir biedējošs uzdevums. Mūsdienās daži novatoriski mākslīgā intelekta uzņēmumi cenšas izmantot mākslīgo intelektu, lai vervēšanas process būtu autonoms.
Ja uzņēmums pieņem darbā nepareizu kandidātu, uzņēmums var zaudēt miljoniem dolāru. Mākslīgā intelekta izmantošana biznesā var samazināt vervēšanas procesa operatīvo slogu. Mākslīgais intelekts automatizē uzdevumus un padara lēmumu pieņemšanu ātrāku un precīzāku. AI izlems, kurš ir labākais kandidāts darbam.
AI vervēšanai ir pārsteidzošs mākslīgā intelekta pielietojums, kas automatizē noteiktu vervēšanas procesa daļu, piemēram, atkārtotus uzdevumus vai liela apjoma uzdevumus. Izmantojot mākslīgo intelektu, uzņēmums var ietaupīt laiku, automatizējot atkārtotus uzdevumus. Tas arī uzlabo nomas kvalitāti.
14. AI e-komercijā
Mūsdienās mākslīgais intelekts tiek izmantots katrā nozarē. Starp šīm nozarēm e-komercija ir viena no izcilākajām konkurences jomām. Mākslīgā intelekta galvenie elementi ir NLP, mašīnmācīšanās un datu ieguve. Šie elementi palīdz e-komercijas biznesam gūt labākus rezultātus.
Izmantojot mašīnmācīšanās paņēmienus, mašīna ar mākslīgo intelektu var automātiski atzīmēt, meklēt un organizēt, marķējot produkta attēlu vai videoklipu. Izmantojot AI, mašīnas var bez piepūles veikt manuālus uzdevumus, un tāpēc tas kļūst par uzticamu pieeju uzņēmumam neatkarīgi no uzņēmuma lieluma un budžeta.
E-komercijas biznesā klienti bieži iegūst neatbilstošus produktu rezultātus. AI uzlabo meklēšanas rezultātus, izmantojot dabiskās valodas apstrādes (NLP) metodes. Tāpēc bizness kļūst vairāk orientēts uz klientu. Vēl viena nozīmīgāka mākslīgā intelekta izmantošanas priekšrocība e-komercijas biznesā ir tā, ka potenciālo klientu mērķauditorijas atkārtošana. Turklāt mākslīgais intelekts uzlabo kopējo pārdošanas procesu.
15. AI uzlabo biznesa darba vietu un automatizē darba slodzi
Pašlaik biznesa darba vieta ir pārslogota ar vairākiem uzdevumiem, piemēram, kanāliem, rīkiem, saturu. Šie uzdevumi kavē darba un privātās dzīves līdzsvaru. Mākslīgais intelekts uzlabo biznesa darbavietu un komunikācijas trūkumus. Viedā AI programmas palīdz uzņēmumiem efektīvi un efektīvi izmantot savus resursus.
Turpmākajos gados darba automatizācija novedīs pie uzņēmuma. Piemēram, Londonā bāzētā Nacionālā bezmaksas slimnīca un uzņēmums DeepMind izstrādā algoritmus nieru traumu un redzes apstākļu noteikšanai bez mazas cilvēku iejaukšanās. Izmantojot AI risinājumus, uzņēmums var samazināt uzturēšanas un ekspluatācijas izmaksas, kā arī uzlabot biznesa produktivitāti.
Beigu domas
Mākslīgais intelekts (AI) ir inženierzinātņu pētījums, kas izstrādā datorizētu sistēmu, kas spēj domāt kā cilvēka smadzenes. Mašīnmācība (ML) ir saprātīgas un autonomas mašīnas vai ierīces izstrādes pētījums. Neapšaubāmi, uzņēmējdarbībā ir daudz neiedomājamu mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās pielietojumu.
Izmantojot AI un ML, jūsu bizness gūs labumu, jo tie padarīs jūsu biznesa operācijas efektīvākas. Turklāt tie noņems nevēlamo procesu, kas var palēnināt jūsu biznesu. Jūs varat arī izlasīt mūsu iepriekšējo rakstu par to, kā mākslīgais intelekts un automatizācija nākamajos gados mainīs darba vietu.
Ja jums ir kādi ieteikumi vai jautājumi, lūdzu, atstājiet komentāru mūsu komentāru sadaļā. Jūs varat arī kopīgot šo rakstu ar draugiem un ģimeni, izmantojot sociālo mediju.
