Как ИИ и МО в бизнес-процессах меняют ландшафт рынка?

• АИ/МЛ
• 7 ноября 2023 года

Исполнитель: Akash Patel

Подумайте о мире, где ваши любимые онлайн- или оффлайн-магазины точно знают, что вы хотите купить дальше, и как на вас будет смотреться одежда. Где обслуживание клиентов доступно 24/7 и ежедневное управление задачами становится легким. Звучит как мечта, верно? Ну, это стало реальностью после внедрения МО и ИИ в бизнес-процессы.

Обе технологии меняют способ управления бизнесом с помощью их возможностей автоматизации. Оптимизация бизнес-процессов ИИ помогает сократить человеческие усилия, повысить производительность, снизить инвестиционные затраты и генерировать более высокие доходы.

Однако эти преимущества - лишь верхушка айсберга. Есть еще много того, что ИИ и ML-интеграции собираются привнести в наш бизнес. В этом блоге мы объяснили роль ИИ и ML в преобразовании бизнеса, их преимущества, будущие тенденции и новые технологии. Прочитайте его, чтобы получить глубокое понимание их.

Что такое AI и ML?

ИИ (искусственный интеллект) используется для разработки программного обеспечения или систем, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Например, ИИ может делать рассуждения, обучение, решение проблем, понимание естественного языка, выявление закономерностей и т. Д. Эти системы стимулируют когнитивные функции человека и автоматизируют сложные процессы.

Они обладают способностью работать с обширными и сложными наборами данных, анализировать данные и извлекать ценные идеи. Системы ИИ помогают принимать решения, основанные на данных, выявлять тенденции и прогнозировать будущие результаты. Это сила, стоящая за чат-ботами, системами рекомендаций и прогнозным обслуживанием.

С другой стороны, ML (машинное обучение) является подмножеством ИИ, которое помогает разрабатывать алгоритмы и статистические модели, позволяя компьютерам учиться и делать прогнозы или решения без явной программы. ML-системы анализируют большие наборы данных, собирают ценные сведения, учатся у них и адаптируют свои алгоритмы для принятия обоснованных решений или прогнозирования ситуаций.

Роль ИИ и МО в обеспечении трансформационного воздействия на бизнес

В 2021 году предполагаемый размер рынка искусственного интеллекта (ИИ) в маркетинге составил 15,84 млрд долларов США. Статиста сообщаетОжидается, что к 2028 году эта стоимость превысит 107,5 млрд.

С другой стороны, мировой рынок машинного обучения (ML) достиг значения, которое может быть достигнуто. $19,20 млрд в 2022 году и, по прогнозам, увеличится с 26,03 млрд долларов в 2023 году до впечатляющих 225,91 млрд долларов к 2030 году, после CAGR 36,2%.

The Влияние искусственного интеллекта (AI) И ОД по бизнесу довольно существенна. СтатистикаОбе технологии играют преобразующую роль в различных аспектах бизнеса, что приводит к значительным реформам.

Автоматизация и оптимизация

ИИ и ML выявляют повторяющиеся, трудоемкие и трудоемкие задачи и автоматизируют их для упрощения процесса. Например, ИИ в бизнесе обрабатывает такие задачи, как ввод данных, анализ документов, обработка и скрининг, основные запросы клиентов и т. д.

Кроме того, эти системы были разработаны для эффективного управления большими объемами данных. Они могут обрабатывать структурированные и неструктурированные данные, собранные из различных источников, включая документы, базы данных, Интернет, электронную почту, веб-сайт и т. Д. Обработка естественного языка и Компьютерные технологии зрения извлекать смысл из текстовых и визуальных данных.

После получения адекватной подготовки системы ИИ автоматически выполняют задачи с использованием запоминаемых шаблонов, проверяют данные, классифицируют расходы, обрабатывают входящие счета-фактуры и принимают решения по заранее заданным правилам.

Устранение традиционных процессов найма и проблем

При поддержке алгоритмов ИИ и ML рекрутеры могут автоматизировать начальные этапы найма и абордажа сотрудников. Эти алгоритмы экранируют и анализируют резюме кандидатов и получают заявки на должность.

Они сравнивают и отбирают кандидатов на основе навыков, квалификации и опыта, необходимых для заполнения вакансии. Процесс экономит время для кадровых рекрутеров и устраняет повторяющиеся задачи, обеспечивая точный и эффективный скрининг кандидатов.

Чат-боты с искусственным интеллектом Ручные вербовщики в планировании интервью, обработке запросов кандидатов и предоставлении информации об открытиях вакансий. Они также направляют кандидатов через процесс подачи заявок, улучшая общий опыт кандидатов и уменьшая нагрузку на команду HR.

Оптимизация цепочки поставок

Системы ИИ изучают предыдущие данные о продажах и анализируют тенденции рынка для прогнозирования будущих потребностей в целевых продуктах. Эти прогнозы помогают управлять запасами и снижать риски перенакопления и накопления запасов. Кроме того, системы ИИ автоматически корректируют уровни запасов на основе спроса в реальном времени, времени выполнения заказа и других переменных.

Системы ИИ оптимизируют уровни запасов, снижают транспортные расходы и улучшают денежный поток. Алгоритмы ML определяют наиболее эффективные маршруты для транспортировки и логистики. Он контролирует многие аспекты, такие как погода, условия движения и сроки доставки, и выбирает лучший маршрут, улучшая опыт доставки и сокращая время и транспортные расходы.

ИИ в бизнес-процессах также помогает в выборе и управлении поставщиками, автоматизации складов, контроле качества, персонализированной доставке, совместном прогнозировании, снижении затрат, управлении рисками и т. Д.

Прогнозная аналитика и принятие решений

Алгоритмы ИИ и ML бизнес-процессов собирают и интегрируют необходимые данные из нескольких источников, таких как внешние наборы данных, Интернет, базы данных и устройства IoT. Эти системы очищают, обрабатывают, консолидируют и преобразуют данные для прогнозирования в реальном времени. Он также отслеживает новые данные всякий раз, когда данные становятся доступными и дает рекомендации пользователям, поставщикам и владельцам.

Обнаружение мошенничества и управление рисками

ИИ в бизнес-процессах распознает и останавливает мошеннические действия и помогает эффективно управлять связанными с ними рисками. Это лучшее преимущество для таких отраслей, как электронная коммерция, страхование, финансы, кибербезопасность и т. Д. Системы ИИ следят за записями транзакций, историческими случаями мошенничества, журналами активности пользователей и другой связанной с ними информацией.

Они обрабатывают данные, учатся на анализе и оценивают вероятность мошенничества для каждого из них. Если модель подозревает необычное поведение, она выдает предупреждения или предпринимает автоматизированные действия для блокировки инициированной транзакции. ИИ и ML также принимают во внимание текущие рыночные условия для прогнозирования потенциальных рисков.

Модели машинного обучения обеспечивают соблюдение отраслевых правил, имитируют различные сценарии риска, отмечают потенциальные нарушения и помогают организациям понять влияние различных рисков на их бизнес-операции и финансовое здоровье.

Персонализированные рекомендации

Компании собирают данные, сообщающие предпочтения пользователей, демографию, поведение и другую связанную с ними информацию. Системы ML классифицируют эти данные по сегментам, удерживая людей с аналогичными атрибутами вместе. Используя эти сегменты, ИИ делает персонализированные рекомендации и предлагает продукты, контент и услуги отдельным клиентам.

Преимущества использования ИИ и ML в управлении бизнес-процессами

Успешная интеграция ИИ в управление бизнес-процессами помогает организациям получить конкурентное преимущество перед другими конкурентами.

Повышение производительности

Интеграция ИИ и МО в оптимизации бизнес-процессов повышают эффективность, снижают риски человеческих ошибок и выполняют повторяющиеся и обыденные задачи без ручного вмешательства.

Улучшение принятия решений

Алгоритмы ML собирают ценные сведения из больших данных для поддержки принятия решений, основанных на данных. Они также помогают организациям и разработчикам в выделении ресурсов и стратегическом планировании.

Сокращение расходов

Использование ИИ в оптимизации бизнес-процессов снижает эксплуатационные расходы и максимизирует использование ресурсов. Это может помочь признать возможности экономии затрат и выполнить многие задачи с минимальными ресурсами и инструментами.

экономия времени

Организации могут ускорить работу с использованием ИИ и МО в бизнес-процессах, быстро помочь клиентам и вовремя решить их вопросы.

Самоотверженная помощь

Чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ помогают пользователям 24/7, предлагая специальную поддержку и оперативно решая проблемы. Эти системы не только предоставляют решения, но и улучшают взаимодействие с клиентами.

Мониторинг и соблюдение

Организации могут автоматизировать повторяющиеся задачи, связанные с аудитом, отчетностью и безопасностью данных, используя ИИ в оптимизации бизнес-процессов. Это может помочь компаниям контролировать и обеспечивать соблюдение отраслевых правил и не отставать от мер безопасности данных.

Непростая безопасность

Алгоритмы машинного обучения обнаруживают и реагируют на угрозы безопасности на ранней стадии, защищая приложения, системы, пользовательские данные и другую информацию от уязвимостей и кибератак.

Подготовка кадров и образование

Системы обучения, основанные на ИИ, способны проводить персонализированные учебные программы для сотрудников, помогая им приобретать новые навыки и обновляться с последними технологическими достижениями. Вы даже можете использовать ИИ при сотрудничестве с сотрудниками. Обучение видео-компаниям Для оптимизации процесса и легкой подготовки ваших сотрудников.

Распределение ресурсов

ML может помочь компаниям в распределении ресурсов, например, назначить человеческие ресурсы или оборудование для конкретных задач наиболее эффективным способом.

Широкий охват

Инструменты ИИ и ML хранят данные клиентов и анализируют необходимую информацию для подготовки материалов и стратегий для маркетинговых кампаний, ориентированных на более высокие показатели конверсии и широкую базу пользователей.

Будущее ИИ и ML в бизнесе

Новые технологии ИИ/ML, которые формируют бизнес-ландшафт и динамику рынка, выглядят следующим образом:

Гипер автоматизация

Гиперавтоматизация - это передовой подход к улучшению бизнес-процессов с использованием комбинированных приложений ИИ и МО. Он использует обе технологии для автоматизации, оптимизации и оптимизации широкого спектра операций в организации.

Эти новые алгоритмы гораздо умнее существующих. Они используют автоматически генерируемые алгоритмы и обученную робототехнику для автоматизации сложных задач и выполнения их с большей точностью и скоростью. По данным исследования, обновленные алгоритмы и технологии гиперавтоматизации ИИ и ML могут минимизировать эксплуатационные расходы на 30%.

Эта гиперавтоматизация может быть легко масштабирована вверх или вниз, чтобы учесть колебания рабочей нагрузки, обеспечивая предприятиям возможность реагировать на меняющиеся требования без найма или увольнения рабочей силы.

Многозадачные модели

Многозадачные модели — это продвинутые модели машинного обучения и AL, которые могут выполнять и обрабатывать несколько задач или задач одновременно с использованием одной системы. Эти модели могут одновременно обучать и обобщать различные задачи с меньшим количеством обучения и ресурсов. Система устраняет необходимость в отдельных и специализированных моделях для каждой задачи, экономя время и усилия.

Они также улучшают использование данных и уменьшают избыточность за счет использования общих данных для различных задач. Проще говоря, данные, собранные для выполнения одной задачи, могут помочь выполнить и другие задачи. Наряду с этим эти модели могут быть точно настроены и настроены для удовлетворения конкретных требований предприятий и отраслей.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) - это подмножество искусственного интеллекта и машинного обучения, которое устанавливает связи и облегчает взаимодействие между компьютерами и человеческим языком. Это позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать значимый и контекстуально релевантный человеческий язык.

NLP — это технология, лежащая в основе чат-ботов и виртуальных помощников ИИ, которые отвечают на запросы клиентов и решают проблемы. Она остается активной 24/7, обеспечивая оптимальную поддержку клиентов. Кроме того, NLP автоматически извлекает полезные данные и достоверную информацию из неструктурированных текстовых данных, включая электронные письма, собранные данные, отзывы клиентов, разговоры в социальных сетях и т. Д.

Он анализирует данные для получения значимых ответов и выполнения других задач. НЛП может автоматизировать рутинные административные задачи, такие как ввод данных, длительное обобщение документов и категоризация контента. Он может повысить производительность и точность внутренних поисковых систем и систем поиска контента, помогая сотрудникам и пользователям находить информацию, которую они ищут.

Системы кибербезопасности на основе ИИ

Это высокотехнологичные системы безопасности, обеспечивающие повышенную и продвинутую безопасность реализованного ИИ в бизнес-процессах. Они защищают компьютерные системы, сети и конфиденциальные данные от киберугроз и атак. Они используют алгоритмы для мониторинга, идентификации и немедленного реагирования на угрозы безопасности.

Это также уменьшает ложные тревоги и необязательные оповещения о безопасности, не позволяя им без необходимости тратить время и освобождая их для сосредоточения на законных угрозах. Системы безопасности бизнес-процессов автоматизируют рутинные задачи безопасности, такие как оценка уязвимостей, управление исправлениями и мониторинг сети, помогая персоналу безопасности вовремя выявлять угрозы.

Концептуальный дизайн с поддержкой AI

Эта технология помогает разработчикам в процессе проектирования продукта, архитектуры и других творческих начинаний.Система автоматизирует многие этапы процесса проектирования, генерирует новые идеи и облегчает исследование инновационных концепций.

Системы ИИ могут предлагать новые идеи и концепции, производить несколько итераций дизайна, совершенствовать и проверять дизайнерские решения и помогать дизайнерам и архитекторам создавать широкий спектр проектов в течение короткого промежутка времени.

Технология минимизирует затраты на проектирование продукта, связанные с ручным трудом и чертежами CAD (Computer-Aided Design) или архитектурными чертежами. Она также берет ссылки на предыдущие дизайн-проекты, включая уроки и лучшие практики в новые концепции дизайна.

Низкокодовые инновации

Низкокодовые и безкодовые платформы позволяют разработчикам с ограниченным опытом создавать приложения и автоматизировать процессы с использованием визуальных интерфейсов и предварительно построенных компонентов.Когда ИИ встраивается в эти платформы, он расширяет возможности этих платформ.

Техническая интеграция поддерживает быстрое развитие, сокращая время, необходимое для создания и развертывания приложений.Использование этих платформ, отраслей, организаций или отдельных лиц может создавать приложения, не полагаясь на ИТ-департаменты.

Интеграция этого ИИ в бизнес-процессы еще больше дает этим разработчикам возможность автоматизировать сложные процедуры. Кроме того, он может автоматизировать и оптимизировать сложные рабочие процессы, поощряя инновации, более быстрое выполнение задач и лучшее использование ресурсов.

Какие проблемы возникают при интеграции ИИ и МО в бизнес?

Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнес-операции может быть сложной из-за нескольких факторов.

Отсутствие продвинутых вычислений

ИИ находится на стадии разработки, но использует вычислительную мощность в большом количестве, и не все организации имеют доступ к этой большой вычислительной мощности. В нынешнюю эпоху, если компания хочет внедрить ИИ в бизнес-процессы, то ей, возможно, придется вкладывать значительные средства в создание сильной облачной инфраструктуры и параллельных систем обработки. Даже в этом сценарии, если объемы данных выходят за пределы, эти системы не могут сильно помочь.

Наем квалифицированных специалистов

ИИ и МО являются новыми технологиями, которые являются новыми для людей, организаций и разработчиков. Следовательно, поиск, найм и удержание экспертов-исследователей данных, экспертов МО, экспертов ИИ может быть сложной задачей. Спрос на этих специалистов высок, но рынок еще не удовлетворил его. Тем не менее, MindInventory может быть вашим пунктом назначения, чтобы найти квалифицированных разработчиков МА / МО.

Меньше информации для обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение требуют для обучения высококачественного и большого количества маркированных данных. Более того, разработчики должны убедиться, что собранные данные чисты, достаточны и актуальны для типа продукта и отрасли. Доступность этих данных меньше, а процесс очистки также является значительной проблемой. Чтобы избежать этой ситуации, вы можете нанять надежные компании, такие как MindInventory, для обучения. Синтетическая модель данных.

Интеграция с существующими системами

Системы наследия менее совместимы с программным обеспечением и продуктами ИИ/МЛ. Поэтому организациям приходится платить более высокую сумму за их интеграцию с этими системами. Несмотря на инвестиции, модели ИИ/МЛ сложны и их трудно интерпретировать. Они могут препятствовать доверию и принятию решений.

Соблюдение, конфиденциальность данных и проблемы безопасности

Системы ИИ должны придерживаться этических стандартов и соблюдать правила, что усложняет процесс разработки и развертывания. Наряду с этим системы ИИ часто имеют дело с конфиденциальными данными, которые более уязвимы для кибератак, таких как взлом, кража данных, фишинг и т. Д. Обеспечение их безопасности является проблемой для организаций.

Революционизируйте свой бизнес, используя алгоритмы AI и ML с помощью MindInventory

Интеграция ИИ и МО в бизнес-процессы, несомненно, трансформирует рыночный ландшафт глубокими способами. Эволюция переходит от ручных, основанных на правилах операций к управляемым данными, прогнозирующим и эффективным рабочим процессам. Однако это не без его проблем. От качества данных до этических соображений путь к успешной интеграции МА / МО проложен с препятствиями. Предприятиям нужна помощь от известных организаций для обеспечения успешной реализации ИИ и МО.

MindInventory - престижная организация, специализирующаяся на предоставлении услуг. Услуги по развитию ИИ и ML У нас есть квалифицированная команда ученых-данных, инженеров машинного обучения и Инженеры AI нанимают которые хорошо разбираются в новейших технологиях и лучших практиках.

Они используют готовые рамки и модели для ускорения процесса разработки, ориентируясь на основные бизнес-требования. Мы применяем стратегический подход к решению технических аспектов. Услуги по развитию ИИ.

Наймите инженеров машинного обучения Мы специализируемся на предоставлении инновационных услуг по разработке ИИ / ML и эффективных стратегий для поддержания конкурентоспособности вашего бизнеса.

FAQ на AI и ML