Искусственный интеллект (AI) активно вошел в различные отрасли мировой экономики. ИИ, машинное обучение и технологии глубокого обучения стали активно внедряться компаниями во всем мире. Технологии ИИ обладают потенциалом для значительного улучшения качества бизнес-операций в корпоративном секторе, они способны преобразовать и разрушить многие существующие устоявшиеся рынки. Так как, ИИ можно легко расширять, адаптировать и применять к различным бизнес-операциям.

Причина, по которой искусственный интеллект внедряется в таких больших масштабах, связана с его способностью привносить интеллект в задачи, которые раньше не выполнялись. Возможность технологии ИИ автоматизировать повторяющиеся процессы с помощью интеллекта, делает его разрушительной силой в различных секторах экономики.

Почему ИИ является разрушительной силой для некоторых отраслей

Искусственный интеллект (AI) — это компьютерная программа, которая может имитировать определенные аспекты человеческого интеллекта. Вместо того, чтобы просто следовать данным ему командам, ИИ использует интеллектуальные стратегии и эвристики, чтобы использовать человеческий интеллект для решения проблем, как и любая другая компьютерная программа.

Улучшение с помощью машинного обучения

Программы машинного обучения образуют подмножество ИИ, способного учиться на поступающих к ним данных даже после развертывания. Это дает компаниям, внедряющим алгоритмы машинного обучения, фактор полезности, поскольку затраты на обслуживание и обновление снижаются. Более того, самоулучшающийся характер ML позволяет решениям динамично развиваться в соответствии с потребностями решаемых задач.

Возможности ИИ широко варьируются в корпоративных условиях, но одна из самых важных вещей, которую следует отметить, заключается в том, что чистые данные делают ИИ лучше. Следовательно, такие алгоритмы хорошо подходят для предприятий, где существует налаженный рабочий процесс данных с большим объемом данных. Сегодня сбор и хранение данных стали нормой, но секторы, в которых существуют давние банки данных, такие как финансы, здравоохранение и логистика, получат наибольшую выгоду от решения ИИ.

Хотя возможности ИИ различны и отличаются по внедрению и развертыванию, некоторые характеристики существуют для всех видов ИИ. Прежде всего, они могут использовать большие объемы данных для поиска лучших решений. Это огромная ничья для компаний, которые собрали большие объемы данных. Они могут просто обучить ИИ решать определенную проблему, используя эти данные, и развернуть решение, точно соответствующее их потребностям.

ИИ можно развернуть и улучшить с минимальными усилиями, а также адаптировать к требованиям компании с помощью данных. Такое близкое соответствие решений для имеющейся проблемы — одна из главных причин, по которой компании выбирают решения на основе ИИ. Это, в сочетании с возможностью алгоритмов машинного обучения улучшать себя с помощью дополнительных данных, делает ИИ выгодной покупкой для предприятий.

Снижение расходов (удешевление труда)

Искусственный интеллект не только на несколько порядков быстрее человеческого труда, но и значительно дешевле. Это смягчит удар для компаний, которые хотят использовать ИИ в качестве решения, поскольку потенциальная денежная прибыль намного выше, чем первоначальные инвестиции.

Облачные вычисления и сервисы поставщиков облачных услуг также способствуют внедрению ИИ. Облачное развертывание ИИ не только дешевле, чем локальное решение, но и поставляется с инструментами plug-and-play. Ценообразование является гибким, что еще больше снижает первоначальные инвестиции, которые компании должны сделать, чтобы попробовать решение ИИ.

Прогностическое преимущество (предиктивная аналитика)

Предиктивная аналитика, ветвь ИИ, очень полезна в разных отраслях и бизнес-нишах. Используя алгоритмы машинного обучения и прогностические модели, программу можно обучить находить взаимосвязь между различными переменными. Затем программа использует эту информацию, чтобы предсказать, какими будут отношения между переменными в будущем.

Например, алгоритм прогнозирования, используемый в сценарии цепочки поставок, будет обучаться с использованием данных об отгрузках. Количество, спрос и предложение каждого предмета будут приниматься алгоритмом среди других данных. Затем программа может точно предсказать необходимое количество для отгрузки, просматривая прошлые отношения между спросом и предложением.

Как можно себе представить, предиктивная аналитика может значительно оптимизировать процессы, сокращая складские расходы и накладные расходы. Это особенно полезно на рынках розничной торговли, цепочки поставок и логистики. Предиктивная аналитика просто указывает на еще одну полезную характеристику сложных программ ИИ — распознавание образов.

Используя концепции статистики и компьютерных наук, программу машинного обучения можно научить распознавать закономерности. Сюда входят не только закономерности в собранных данных, но и в таких областях, как распознавание изображений и видео. Это дает ИИ широкое применение в здравоохранении, обороне и обслуживании клиентов.

10 отраслей экономики, на которые ИИ окажет большое влияние

Искусственный интеллект активно внедряется в различные отрасли экономики за последние 5 лет. С внедрением корпоративными алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения во многих существующих секторах экономики произошли повсеместные преобразования и разрушительные изменения из-за технологии ИИ.

Медицина и здравоохранение

Внедрение ИИ в здравоохранение обещает принести пользователям много преимуществ. Прежде всего, сектор здравоохранения в целом был ориентирован на сбор точных и актуальных данных о пациентах и ​​тех, кто обращается за помощью. Это делает искусственный интеллект подходящим для богатого данными мира здравоохранения. Во-вторых, ИИ может найти множество вариантов использования в сфере здравоохранения.

Внедрение искусственного интеллекта может обеспечить широкое распространение прогностического здравоохранения. Используя возможности прогнозной аналитики, ИИ может помочь врачам предпринимать активные действия для обеспечения здоровья своих пациентов. Это гораздо лучший подход к здравоохранению, чем реактивный подход, принятый сегодня. С появлением встроенных устройств с поддержкой IoT врачи могут удаленно следить за здоровьем пациентов, а также могут быть проинформированы, если пациент находится в чрезвычайной ситуации.

Помимо прогностического здравоохранения, ИИ также может упростить анализ результатов сканирования за счет распознавания изображений. Это уже использовалось, чтобы помочь врачам диагностировать симптомы с гораздо большей скоростью, поскольку ИИ может обрабатывать несколько сканирований намного быстрее, чем люди. Также разрабатываются чат-боты о здоровье. Эти боты позволят врачам собирать предварительные данные о симптомах пациента.

Услуги и сервисы обслуживания и поддержки клиентов

ИИ уже начал преобразования сервисов поддержки и обслуживания клиентов. Алгоритмы обработки естественного языка (NLP) нашли свое применение в линиях поддержки клиентов в виде чат-ботов. Эти чат-боты могут собирать информацию о проблемах клиентов и позволяют руководителям службы поддержки работать более эффективно. В некоторых случаях они также могут решать проблемы клиентов самостоятельно, передавая их руководству только в случае необходимости.

Благодаря своей способности точно понимать, что говорит клиент, достаточно продвинутые алгоритмы NLP могут полностью заменить руководителей сервиса поддержки клиентов. Вместо того, чтобы быть статически назначенным алгоритмом с набором предопределенных ответов, чат-бот может динамически адаптироваться к любой проблеме, с которой сталкивается клиент. Более того, поскольку клиенту не нужно ждать, чтобы связаться с руководителем службы поддержки, время ожидания сокращается, тем самым улучшая качество обслуживания клиентов.

Помимо чат-ботов и линий поддержки клиентов, системы рекомендаций также могут оказаться полезными. Амазон — отличный тому пример, платформа динамически создает отдельную домашнюю страницу для всех своих клиентов в зависимости от их привычек просмотра. Netflix также в значительной степени использует механизмы рекомендаций, тем самым повышая качество обслуживания клиентов, предоставляя индивидуальные рекомендации для каждого пользователя.

Банковское дело, финансовые услуги и страхование

ИИ и финансовый сектор отлично подходят друг другу. Как и в сфере здравоохранения, финансовые компании применяя прогностический анализ собирают, сопоставляют и систематизируют данные на протяжении многих десятилетий, что делает ИИ естественным дополнением к этой области. Эта технология использовалась для обнаружения возможности совершения человеком мошеннической транзакции.

Банковское дело — это сектор, где бумажная работа и документация всегда присутствуют. ИИ также может автоматизировать процессы, которые раньше выполнялись вручную, такие как оформление документов и документация. Это не только сократит время, необходимое для решения проблем, но и позволит банкам лучше обслуживать клиентов.

Кроме того, прогностический анализ также нашел большой успех в банковском секторе. Банки могут выявлять ценных клиентов с помощью прогнозной аналитики посредством интеллектуального анализа данных и анализа текста в Интернете. Они также могут дольше удерживать клиентов, предоставляя дополнительные услуги в зависимости от их расходов и финансовой деятельности.

Изучая кредитную историю клиента, ИИ может точно предсказать вероятность того, что человек не выполнит свои обязательства по кредиту. Это упрощает процесс привлечения новых клиентов и снижает вероятность неуплаты.

Логистика и поставки

ИИ в логистике может радикально изменить операции. Прогнозная аналитика может точно предсказать запасы, необходимые поставщику, и оптимизировать маршруты для минимизации накладных расходов.

К примеру компания Ab InBev, мировой дистрибьютор таких напитков, как Budweiser и Corona, в значительной степени использовал ИИ для оптимизации логистики. Используя предиктивную аналитику, организация смогла не только приготовить оптимальное количество каждого напитка, но и точно предсказать спрос на тот или иной продукт. Это позволило им значительно сократить складские расходы и накладные расходы.

Судоходные компании также получат большую выгоду от внедрения ИИ. Обычно проверка документов на таможенных постах задерживает процесс доставки. Сегодня судну требуется несколько рабочих дней, чтобы получить разрешение на отправку всех своих товаров. Алгоритмы распознавания изображений и интеллектуальная автоматизация могут помочь сотрудникам таможни более эффективно проводить проверки, сканируя соответствующие документы и переводя их в цифровую среду.

Затем эти данные можно использовать для точного отслеживания поставок и сокращения времени, проведенного в портах. Благодаря преимуществам этой технологии мировая судоходная отрасль также внедрила ИИ, особенно прогнозную аналитику, для оптимизации экономики цепочки поставок.

Розничная торговля

Розничная аналитика уже получила широкое распространение среди ритейлеров. Помимо оптимизации цепочки поставок, ритейлеры также могут точно предсказать, сколько товаров нужно хранить в своих супермаркетах. Более того, собирая данные о том, как клиенты заходят в магазин, они могут размещать товары в соответствии с предпочтениями клиентов, тем самым увеличивая общий объем продаж.

Розничная торговля также будет разрушена искусственным интеллектом в виде магазинов самообслуживания. Amazon уже продемонстрировал доказательство концепции полностью автономных покупок. Amazon Go уже открыла несколько экспериментальных магазинов.

Они используют машинное обучение, глубокое обучение, распознавание изображений и интеллектуальную автоматизацию, чтобы позволить клиентам входить и выходить с продуктами по своему выбору. Анализируя шаблоны просмотра клиентов и их покупки на сайте, Amazon может точно предсказать похожие продукты, тем самым максимизируя продажи.

Кибербезопасность

ИИ в кибербезопасности может работать с обширными базами данных, которые большинство компаний, занимающихся кибербезопасностью, поддерживают для проверки на наличие вирусных атак. Эта технология также используется антивирусными компаниями для обеспечения упреждающего метода борьбы с кибератаками.

Благодаря большому объему существующих данных о видах кибератак, вредоносных программах и векторах атак ИИ можно научить рассуждать. Это позволит компаниям использовать ИИ-решения по принципу «установи и забудь», которые будут постоянно отслеживать сеть на предмет любой подозрительной активности. Если обнаружена неуместная активность, алгоритм может немедленно исправить дыру в безопасности или уведомить обработчиков проблемы. Это сокращает время, необходимое для решения проблемы, тем самым сводя к минимуму риск и потерю информации.

В дополнение к этому, долгосрочные кибератаки на высокопоставленные цели, такие как многонациональные предприятия, также могут быть обнаружены раньше с помощью решений ИИ. ИИ активно отслеживает сети на наличие злонамеренных действий, что позволяет компании намного раньше обнаружить атаку. Это является неотъемлемой частью снижения ущерба и защиты компании от финансовых потерь и потерь данных.

Автономный транспорт

Автономное вождение считается одним из самых революционных способов использования ИИ в реальном мире. Беспилотные автомобили уже стали популярными благодаря таким компаниям, как Tesla, и даже Uber рассматривает возможность развертывания автономных транспортных средств. Такие гиганты, как Google, также создают технологии автономного вождения.

Кроме того, автономное вождение можно использовать и для перевозки грузов. Беспилотные грузовики обеспечат более быструю доставку и более эффективные расходы, поскольку они не требуют остановок для отдыха и будут стоить меньше, чем водители-люди. Примером этого является автомобиль Tesla Semi. Этот грузовик имеет функции безопасности, которые стали возможными благодаря алгоритмам искусственного интеллекта. Эти алгоритмы обработки изображений могут определить, неизбежно ли столкновение, основываясь на скорости транспортного средства и воспринимаемой глубине других транспортных средств на дороге.

Вскоре эта технология будет достаточно развита, чтобы люди могли занимать должность супервайзера, от которого потребуется только следить за ИИ. Вождение в таких условиях станет автономным, что снизит нагрузку на водителей и сократит расходы компаний.

Маркетинг

Индустрия маркетинга получит выгоду от ИИ двумя основными способами. Первый — более персонализированный обмен сообщениями, а второй — лучший таргетинг. Другие более мелкие преимущества, такие как интеллектуальная автоматизация и инструменты на основе ИИ, уже начали проявляться и внедряются.

Маркетинговые решения на основе ИИ также могут определять наиболее эффективные сообщения для компании на основе предпочтений клиентов. Например, если клиент заказывает пару обуви, алгоритм отправляет клиенту уведомление об аналогичных продуктах, тем самым увеличивая вероятность того, что клиент купит другой продукт.

ИИ позволит отделам маркетинга легче привлекать клиентов, поскольку таргетированная реклама с использованием нейронных сетей становится все более распространенной. Такие сервисы, как реклама Google и Facebook, уже начали использовать технологию искусственного интеллекта для лучшего таргетинга. Механизмы рекомендаций также можно использовать для персонализированной рекламы от пользователя к пользователю.

Оборона и вооружение

Несмотря на то, что продвижение автономного оружия, как новый вид вооружения строго регламентировано, этот сектор, несомненно, будет развиваться по мере того, как в него вкладывается капитал. Этические последствия создания автономного оружия также рассматривались, но эксперты считают, что оружие с искусственным интеллектом свидетельствует о следующей гонке вооружений.

Помимо автономного оружия, распознавание изображений и видео может использоваться для наблюдения за населением в целом. Основываясь на существующих базах данных с биометрическими данными и сканированием лица, гражданин может быть идентифицирован с использованием алгоритмов распознавания лиц в сетях наблюдения. С одной стороны — это повышает общую безопасность нации, но также уменьшает вмешательство человека и ущемляет свободу людей.

Уже возникли этические дискуссии об использовании этой технологии, поскольку ею можно злоупотреблять для обеспечения авторитарного стиля правления. Такая технология уже используется в Китае и частично в США. Широко распространенные алгоритмы распознавания лиц используются для создания системы социального кредита и для других задач. Граждане оцениваются на основе их действий, которые регистрируются с помощью камер на основе ИИ.

Новый образ жизни с ИИ

ИИ также приведет к ряду изменений в образе жизни, таких как умные дома и интегрированный образ жизни. Такие устройства, как Google Home и Amazon Alexa, стали популярными во всем мире, и в ближайшие годы чат-боты могут стать более широко представленными в разных отраслях.

Такие устройства уже получили широкое распространение среди населения. Наряду с развитием Интернета вещей алгоритмы прогнозирования могут обеспечить автоматический образ жизни для пользователей. Например, холодильник может использовать алгоритмы распознавания изображений, чтобы определить, заканчиваются ли в нем овощи. Затем он может разместить заказ в ближайшем продуктовом магазине и доставить продукты к порогу пользователя с помощью робота.

Этот образ жизни с ИИ будет распространяться на повседневные домашние дела. Более того, общее воздействие и влияние ИИ, коренным образом изменит жизнь, какой мы ее знаем.


Новые комментарии:

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *