2022 жылы Жасанды интеллект (AI) және Machine Learning (ML) бизнестің барлық салаларында бірнеше рет қолданылатын ең инновациялық технологиялардың екеуі болып табылады. Жақында ML алгоритмдерін қабылдау және қабылдау өсті және AI кең танымал болды. Дегенмен, машиналық оқыту арқылы не нәрсеге қол жеткізуге болатынын түсіну технологиялық тәжірибеге және ағымдағы бизнес фокусына байланысты өзгереді.
Жұмыс арнайы бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуші компания Денсаулық сақтау, өндіріс және көлік сияқты маңызды секторлар үшін AI және ML бағдарламалық шешімдерін әзірлеуде тәжірибесі бар, мен бұл технологиялар бүкіл нарықтарды қайта құруға көмектесетінін көремін. Бұл бизнестің негізгі бағыттарының кейбірі Жасанды интеллект және Машина жасау тапсырмалар мен процестерді автоматтандыру, болжамды аналитика, үлгіні тану, жаңа бизнес үлгілерін ашу және киберқауіпсіздік мәселелерінде сізге көмектесе алады.
Енді бизнесіңізге арналған AI және ML шешімдерінің кейбірін толығырақ қарастырайық.
Интеллектуалды автоматтандыруға арналған жасанды интеллект
Бәсекелестеріңізге қарағанда, бизнестің сәттілігі барған сайын ақылды әрекет ету және инновацияларды жылдам енгізу қабілетімен анықталатынын білетін шығарсыз. Мұнда, интеллектуалды автоматика әлеуетін толық ашу үшін әрекет етеді. жазған мақала Гарвард бизнес шолу Сауалнамаға қатысқан компаниялардың 86% 2021 жылы AI негізгі технологияға айналатынын мойындағанын айтады. Тиімдірек бизнес-процестерге арналған жасанды интеллект (74%), неғұрлым егжей-тегжейлі бизнес модельдерін жеткізу (55%), және жаңа өнімдер мен қызметтерді әзірлеуге көмектесу (54%). Бірақ AI технологиясына мұндай үлкен қызығушылықты не тудырады?
Әрине, Ковид-19, цифрландыру және үнемі өсіп келе жатқан тұтынушылық талаптарға байланысты өзгеретін нарықтық жағдайлар өз рөлдерін атқарады. Бизнестің үлкен үлесі қазір желіде, ал онлайн тұтынушылар жеткізудің ең қысқа уақытын қалайды және сақтандыру бағасының бірден есептелуін күтеді. Цифрландыру процестерді, бағаларды және ережелерді жоғары жылдамдықпен өзгертеді. Бәсекеге қабілетті болып қалу үшін компаниялар икемді түрде ойлап, әрекет ете білуі керек. Болашаққа бағдарланған технологиялар қызметкерлердің дұрыс ойлау қабілеті сияқты маңызды. үшін AI интеллектуалды автоматика түсініктерді әрекетке айналдыру үшін барлығын біріктіреді. Ол сала мамандарының адам білімін деректерге негізделген AI-мен біріктіреді және қуатты пайдаланады AI бағдарламалық шешімдері шұғыл әрекеттерді қосу үшін.
Бөлшек сауда құн тізбегі бойынша AI пайдалану жағдайлары
2022 жылы ковидтен кейінгі экономикалық жағдай жылдамырақ Agile дамуын және бұлтты инфрақұрылым мен AI/ML технологияларына негізделген сенімді жұмыс үлгілерін қажет етеді. Дүние жүзіндегі бөлшек сауда басшыларының Google Cloud сауалнамасының соңғы нәтижелері барлық елдерде қолданылған қуатты жағдайлар туралы жарқын түсінік береді. бөлшек құн тізбегі. Зерттеу қай сегмент ең көп құндылық пен кіріс әкелетініне және осы мүмкіндіктерді пайдалану кезінде бөлшек саудагерлер қандай факторларды ескеруі керек екеніне назар аударды.
Зерттеу барлық бөлшек сауда салаларына қатысты болса да, пандемия кезінде әртүрлі қиындықтарға тап болатын кіші сегменттерге ерекше назар аударылды: азық-түлік жеткізу тізбектері, фармацевтика өнеркәсібі, және көтерме сауда. Азық-түлік, дәрі-дәрмек және көтерме саудаға қатысты зерттеу көрсеткендей, өсім 280-650 миллиард доллар іске асыру кезінде құн тізбегінде қол жеткізуге болады AI және ML технологиялары. Зерттеу мамандандырылған бөлшек саудагерлер үшін 230 жылға қарай 520-дан 2023 миллиард долларға дейін әлеуетті құнды құруды болжайды. Сондай-ақ, бір таңбалы пайда маржасы бар салалар үшін AI және ML енді компания иелері бәсекелестіктен озып қалғысы келсе, инвестицияның негізгі саласына айналуда.
Үлкен деректерді өңдеуге арналған AI және ML
Адамдар жиі деректердің үлкен көлеміне толып кетеді және қайталанатын үлгілерді анықтай алмайды. Екінші жағынан, AI және ML технологиялары үлкен деректерді өңдеуге және жақсарту бойынша ұсыныстар мен болашақ болжамдарды жасауға өте қолайлы. Бірақ үлкен деректер дегеніміз не? Тұжырымдама деректердің тез өсіп келе жатқан көлеміне немесе компаниялар ақпарат тасқынын өңдеу үшін қолданатын жаңа және айқын қуатты AI және ML шешімдеріне сілтеме жасай алады.
Тұжырымдаманы сипаттайтындар атақты Үлкен деректердің үш қарсысы (қараңыз жағдайларды пайдалану сілтемеде): Көлем, жылдамдық, әртүрлілік.
Цифрлық ғасырда тұтынушы деректері кәсіпкерлік табысқа ықпал ететін негізгі бизнес активін білдіреді. AI тұтынушыдағы үлгілерді таниды пайдаланушының әрекетінәтижесінде болуы мүмкін жаңа тиісті мақсатты топтар. Сонымен қатар, AI технологиясы желідегі әдеттеріне талдау жасай отырып, пайдаланушылардың қалауы бойынша қолайлы веб-сайттарда онлайн жарнамаларды тікелей орналастыра алады. Осылайша, ML алгоритмдері қандай жарнамалық кеңістіктердің ең тиімді екенін және жоспарланған мақсатты топты одан әрі кеңейтуге болатынын анықтай алады.
Киберқауіпсіздікке қолданылатын AI және ML
Киберқауіпсіздікте AI және ML енгізу үрдісі де бар. Заманауи антивирустық бағдарламалық қамтамасыз ету бағдарламалары белгілі зиянды бағдарламаларды анықтап қана қоймайды. Шындығында, AI сіздің бизнесіңізді желіге үлкен зиян келтіретін және бизнесті жоғалтуға әкелетін белгісіз шабуылдардан сақтай алады. Әсіресе, пандемия кезінде хакерлер зиян келтірудің және маңызды осалдықтарды пайдаланудың керемет жаңа әдістерін қолданды. Соңғы мысал - атышулы Log4j осалдығы сәйкес қашықтан кодты орындауға мүмкіндік берді және 35,000 жылдың желтоқсанында 2021 XNUMX-нан астам Java пакеттеріне әсер етті. Google қауіпсіздік блогы.
Жетілдірілген Machine Learning алгоритмдерін пайдаланудың арқасында мұндай осалдықтарды алдын ала анықтауға және бизнесіңізді кез келген зияннан қорғауға болады. Бұрын талқыланғандай, AI көптеген деректерді өңдей алады, тіпті орта бизнесте де үлкен онлайн трафигі бар. Бұл деректерді тұтынушылар мен күнделікті бизнес арасында тасымалдау әрқашан қатаң қорғалған желілерде, API интерфейсінде немесе бұлттық платформаларда болуы керек. Сонымен қатар, AI және ML артық процесті жоя алады және қауіпті анықтауды және нәтижесінде жауап беру уақытын жылдамдатады.
Жаңа бизнес үлгілерін зерттеуге арналған AI
AI бар бизнес-модельдерді жақсарту немесе жаңа инновациялық бизнес-идеяларды әзірлеу құралы ретінде жиі қолданылуда. Бөлшек сауда немесе маркетинг болсын, денсаулық сақтау саласы немесе көлік, көптеген стартап-компаниялар дерлік әр салада пайда болуда және AI және ML технологиялары өркендеп келеді. Мысалы, егер сіздің бизнесіңіз сөйлеуді тану мүмкіндіктерімен жабдықталған сенімді AI шешіміне инвестиция жасаса, бағдарламалық құралды әрекет қадамдарын ұсынатын және деректерге негізделген шешім қабылдауды ынталандыратын бар қызметкерлер үшін қосымша құрал ретінде оңай пайдалануға болады. тұтынушыларға қызмет көрсетудегі чатбот.
Facebook, Youtube немесе Instagram сияқты кеңінен танымал әлеуметтік медиа платформаларының көпшілігі пайдаланушы әрекетін зерттеу, әрекетті бақылау және ұсынылған тартымды мазмұнды ұсыну үшін күрделі AI алгоритмдеріне сүйенеді. Ойын-сауық индустриясынан басқа, банк және сақтандыру секторы сияқты маңызды экономикалық тіректер де қолданылады Жаңа бизнес үлгілерін әзірлеу үшін AI. Мысалы, дәстүрлі несие мекемесімен аутсорсингке алынған немесе жаңадан құрылған тікелей банк несие беру туралы шешімді автоматтандыру үшін AI енгізе алады. Көптеген пайда болады необанктер (тек цифрлық банктер) пайдаланады жасанды интеллект мүмкіндіктері жоғары жекелендірілген несие шарттарын, тәуекелдерді басқаруды және сауда опцияларын ұсыну арқылы.
Авторы өмірбаяны Александрина Василева
Александрина - Dreamix компаниясының мазмұнды жасаушысы, бағдарламалық жасақтаманы әзірлеумен айналысатын компания және біздің әлемге оң әсер ететін инновациялық технологиялық шешімдерге құмар. Психологияға деген қызығушылықпен араласқан оның педагогикалық білімі оны біліммен бөлісуге итермелейді. Ол ынталы оқырман және ынталы блогер, әрқашан келесі шабыт іздейді.
