Компании все чаще осознают важность внедрения искусственного интеллекта в свои бизнес-модели.  Однако, недостаток знаний и трудности, с которыми сталкиваются компании на первых порах часто сводят на нет многие инициативы.  В этой статье мы рассмотрим некоторые варианты использования искусственного интеллекта, которые помогут определить, где и как Вы можете внедрить искусственный интеллект. 

В бизнес-среде искусственный интеллект (ИИ) в основном используется для извлечения паттернов или релевантной информации из генерируемых данных для принятия решений.  Однако, возможности практически безграничны и ниже описанные приложения могут внести улучшения в любую область.

Виртуальная помощь

Виртуальный помощник может отвечать за планирование встреч, предлагать статьи по интересам, рекомендовать контакты или отслеживать выполнение задач работниками на их рабочем месте. 

Улучшение службы поддержки клиентов

Использование чат-ботов для решения запросов клиентов или инцидентов может стать одним из наиболее важных краткосрочных улучшений для компаний, благодаря экономии на поддержке и обслуживании клиентов. 

Повышение производительности

Вы можете не только определять процессы, подверженные "узким местам", но и при каких обстоятельствах эти узкие места возникают.

Интеллектуальная аналитика

Если ИИ тщательно настроен, то он может анализировать как структурированные, так и неструктурированные данные и делать выводы быстрее, чем специалист, занимающийся Data Mining.

Прогнозирование данных

Прогнозирование данных - это еще одна область, которая может быть улучшена, например, прогноз, какие клиенты не оплатят следующие счета вовремя. 

Маркетинг и умные продажи

Вы можете обладать информацией о том, что продукт продается лучше в определенные месяцы в году, но у вас, возможно, не было времени проанализировать, зависит ли сезонность от региона или это общий факт. Используя ИИ, Вы можете получить гораздо больше информации, например: о странах, городах, возрасте, профессиональной деятельности и т.д., уделяя внимание каждой области и при этом не тратя много времени на анализ каждой. 

Определение аномалий

Отмечать, мониторить и контролировать любые отклонения от нормальных или ожидаемых бизнес-моделей.  Это может касаться всех сфер: продаж, консалтинга, технической поддержки и т.д. 

Анализ тональности высказываний

В рамках NLP есть ответвление, занимающееся оценкой настроения человека на основе письменного или рассказанного текста.  Это дает понимание уровня удовлетворенности  брендом при взаимодействии с клиентами, поставщиками и общественностью. 

Система для управления бизнес-процессами (BPMS), способная отслеживать процессы и управлять данными и документами - один из наиболее полных инструментов для создания бизнес-данных. Сбор данных и взаимодействий, автоматически генерируемых пользователями и устройствами, дает все, что необходимо для снабжения любого аналитического программного обеспечения, больших данных или ИИ.

Прогрессивные алгоритмы обучения предоставят Вашему бизнесу новые аналитические возможности, способность прогнозировать результаты, основанные на различных сценариях и помощь в принятии решений.  

Он может научить оптимизировать ресурсы для получения большего дохода.  И самое главное, алгоритмы становятся тем умнее, чем больше данных генерируется. 

Информация – это сила, а когда алгоритмы способны к самообучению, данные становятся интеллектуальной собственностью. 

No Comments