Всеки бизнес е различен, но дори коренно различни отрасли се сблъскват с едни и същи, универсални проблеми. През последните години изкуственият интелект се превърна в технологията, която е добре позиционирана за решаване на много от тези бизнес предизвикателства.
Онлайн изданието entrepreneur.com разглежда пет основни предизвикателства, с които се сблъскват предприятията, и как решенията, базирани на изкуствен интелект (AI), се справят с тях.
Измами и престъпления
Работата с повече цифрови и мобилни трансакции дава на клиентите време и свобода, а на престъпниците – възможност да се сдобият с чувствителни и лични данни. Потребителите очакват все по-бързи и сигурни трансакции и AI се превърна в единственото технологично решение, което позволява обработката на данни да се случва бързо и сигурно.
Компании като Sift Science и Feedzai използват AI и алгоритми за машинно обучение за сортиране и оценка на данните за няколко секунди. В резултат на това тези компании значително намаляват измамите, спамерите и широк спектър от финансови престъпления.
Обслужване на клиенти
Благодарение на непосредствеността, която съпътства дигиталния пазар, клиентското преживяване се превърна в жизненоважна част от успеха на всяка компания. Днешните компании може да доставят по-бързи трансакции, но те все още се борят с предизвикателството за денонощно обслужване на клиенти.
AI навлиза, за да помогне на компаниите да предлагат отзивчива поддръжка по множество канали, включително без намесата на хора до някакъв етап. AI е единственото решение, което може да реагира на заявки на клиенти, докато те говорят, като същевременно обикаля сложната софтуерна мрежа на компанията, за да предлага съвети и помощ на операторите в реално време.
Някои компании доставят интелигентни виртуални асистенти (IVA) и корпоративни чатботи. Този тип технологии често водят до по-бързи и по-ефективни решения за клиентите, което от своя страна изгражда репутацията на марката и лоялността на клиентите.
Персонализация
Въпреки че клиентите могат да харесат удобството да пазаруват онлайн и с мобилните си устройства, те искат от брандовете да ги виждат като индивиди и да им предоставят персонализирани взаимодействия. С много по-голяма база клиенти и без връзка лице в лице за бизнеса е голямо предизвикателство да персонализира всяко преживяване.
Amazon беше сред първите, които използваха AI за създаване на персонализирани препоръки въз основа на минали поръчки. Технологията може да се ползва и за персонализиране на маркетингови съобщения. Dynamic Yield минава една крачка напред, като използва AI, за да определи как може да се добави персонализация по време на пътуването на клиента. Това означава проучване, обработка и сегментиране на поведенчески съобщения, насочване и пренасочване на препоръки.
Примери от практиката показват, че използването на AI за подобряване на персонализацията води до увеличени реализации и приходи.
Анализ на данни
Увеличението на обемите от данни е от полза, но все пак е предизвикателство да структурираме и анализираме такива огромни масиви от информация. Въпреки че AI се превърна в основна част от анализа на данните през последното десетилетие, организирането на тези данни все още е сложно начинание.
DataRobot използва AI, за да помогне на AI. Прилагайки технология, известна като автоматизирано машинно обучение (AutoML), компанията е решила автоматизацията на част от процеса на разработване на машинно обучение и AI приложения, включително тези за анализ на данни. Така експертите могат бързо да създадат ефективни модели за анализ на данни, за да подобрят своите AI-захранвани процеси за анализ на данни.
По подобен начин H2o.ai създаде платформа с отворен код, за да подобри способността на AI да анализира данни по прозрачен, точен и надежден начин. Платформата на компанията помага на финансовата, застрахователната, здравната, производствената и маркетинговата индустрия, наред с други, да подобрят начина, по който използват AI за анализ на данни и бизнес решения.
Производителност
Компаниите, които искат да извлекат максимума от работната си сила и процесите, се фокусират върху работата по повишаване на производителността. И тук AI може да осигури по-добро решение. Технологията може да се използва за прогнозиране и предотвратяване на ИТ проблеми, проблеми с инфраструктурата в предприятието, за създаване на финансови модели и т.н.
