Помимо глобального воздействия на бизнес и протекающие в нем процессы, наиболее часто возможности искусственного интеллекта и машинного обучения устанавливаются именно внутри приложений, предоставляя клиентам лучшие функциональные предложения на основе автоматизации или прогнозирования. Эти интеллектуальные приложения максимально упрощают процедуры и задачи, выполняемые организациями и работниками с помощью AI. При этом, безусловно, крайне важно разделять устройства, которые работают непосредственно на базе AI, и инструменты, которые, собственно, помогают создавать интеллектуальные приложения.

В конце текущего года эксперты обозначили лучшее программное обеспечение на базе AI и ML, которое будет и дальше совершенствоваться и набирать популярность в своем применении, и мы рассмотрим лучшие соответствующие продукты.

  1. Платформа для реализации проектов на базе AI и ML – Google Cloud AI Platform
    Платформа искусственного интеллекта Google Cloud позволяет разработчикам ML, ученым и инженерам данных легко и быстро выполнять свои проекты в области машинного обучения – от идеи до создания и развертывания. Начиная с разработки данных и заканчивая адаптацией без блокировки, встроенный инструментарий AI Platform позволяет создавать и запускать собственные приложения ML.
  2. Облачный мониторинг данных – Site24x7
    Site24x7 предлагает унифицированный облачный мониторинг для DevOps и ИТ-операций как для небольших, так и для крупных компаний. Это решение позволяет пользователям получать доступ к сайтам и приложениям с персональных компьютеров и смартфонов. Возможности мониторинга «сверху вниз» позволяют командам DevOps проверять и устранять неполадки приложений, серверов и системной инфраструктуры, включая частные и публичные облака. Скрининг опыта конечных пользователей осуществляется в более чем 100 регионах мира и на разных операторах беспроводной связи.
  3. Студия машинного обучения – Azure
    Azure позволяет частным пользователям и компаниям любых масштабов и направлений деятельности получать прибыль благодаря уникальным возможностям ML. Azure Machine Learning Studio предоставляет платформу по каждому этапу работы – от предварительной обработки данных путем определения наилучшей модели до развертывания этой модели во всевозможных приложениях, которые ее поглощают. AI Studio также предлагает условие, не требующее кодирования для экспериментов, связанных со структурой ML. И, если они изначально оказались эффективными в работе, то могут быть автоматически связаны с производственными приложениями посредством API веб-служб.
  4. Инструмент для HR-компаний – TurboHire Resume Parsing Engine
    Модуль анализа резюме TurboHire высоко ценится среди других похожих инструментов, предоставляя не просто извлеченные данные из резюме, опыт работы, образование и прочее, но и анализирует общую информационную картину соискателя, обеспечивая работодателю важные рекомендации. Таким образом формируется своего рода расширенный профиль кандидата на конкретную должность в компании.
  5. Платформа для обработки данных – IBM Watson Studio
    Вместе с IBM Watson Machine Learning, IBM Watson Studio является ведущей платформой на базе искусственного интеллекта для обработки данных и ML, разработанной для бизнеса. Инструмент позволяет компаниям осуществлять процедуру экспериментирования с развертыванием, ускорять исследование данных, а также обучать и масштабировать необходимые интеллектуальные модели, расширяя деятельность по науке данных. Платформа подходит для гибридных мультиоблачных сред, требующих критически высокой производительности, безопасности и администрирования в частных облаках, публичных облаках, локальных и настольных системах, включая IBM Cloud Private for Data.
  6. Товарная аналитика – Merchandise Analytics
    Merchandise Analytics от Manthan – это аналитическое решение для розничной торговли, предназначенное для того, чтобы дать возможность мерчендайзерам эффективно работать с акциями, управлять ценообразованием и рекламой с использованием инноваций в области искусственного интеллекта и передовой аналитики. Инструменты анализа данных, такие как прогнозирование спроса, анализ тенденций и настроений, а также рационализация продуктов, помогают контролировать планирование, распределение торговых площадей и многое другое. Благодаря постоянному распознаванию аномалий, моделированию пополнения запасов и инвентаризации в реальном времени, Merchandise Analytics дает возможность умело контролировать процесс заказов, реализации продукции и организации закупок.
  7. Мультифункциональная платформа – TensorFlow
    TensorFlow – это комплексная платформа с открытым исходным кодом для AI. Она имеет далеко идущую, адаптируемую среду инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, что дает ученым возможность продвинуть передовые позиции в области ML, а инженеры могут эффективно создавать и развертывать приложения с поддержкой ML. Первоначально TensorFlow была создана инженерами и разработчиками для Google Brain, входящей в ассоциацию Google Machine Intelligence Research, по причинам, связанным с исследованиями ML и глубоких нейронных сетей. Сейчас структуры платформ имеют много общего и применимы в самых разных областях.
  8. Универсальная бот-платформа – Chatbot
    ChatBot предоставляет лучшую бот-платформу для создания и развертывания диалоговых чат-ботов для общения с клиентами и передачи данных клиентам. С помощью процесса объединения одним нажатием, например, с Facebook Messenger и целого ряда других различных сервисов, можно запустить самых «хитрых» ботов. ChatBot позволяет создавать и моделировать разнообразные разговорные ситуации, а также использует естественную обработку обучения и машинное обучение, чтобы создавать максимальное удобство в общении с клиентами и реализации их интересов.
  9. Платформа для расширенной работы с данными – Sisense
    За интуитивно понятным пользовательским интерфейсом Sisense и привлекательными вариантами визуализации скрывается инновация, навсегда изменившая мир программного обеспечения для бизнес-аналитики. Устраняя ограничения на размер информации и производительность, налагаемые в оперативной и реляционной базах данных, Sisense позволяет любому бизнесу предоставлять интеллектуальные аналитические терабайтные данные большому количеству пользователей в течение нескольких часов. Sisense – это единственное решение, которое может быть полностью настроено и использовано внутри абсолютно любой компании. Даже при немыслимо огромных объемах данных Sisense может работать с ними на одном обычном сервере, справляясь с каждой из стоящих задач.
  10. Виртуальный помощник – Exceed.ai
    Exceed.ai – это виртуальный помощник на базе ML, AI и инновационных диалоговых ботов, предназначенный для поддержки групп по продажам и маркетингу, выявляющих и удерживающих потенциальных клиентов. В качестве онлайн-решения Exceed.ai позволяет пользователям связываться с лидами в любое время и в любом месте с помощью любого веб-гаджета. Exceed.ai работает как инструмент для поиска, предоставляя потенциальным клиентам возможность вести обсуждения, подобные человеческим, с виртуальным помощником по продажам через автоматическую переписку по электронной почте или в чате на веб-сайте. Другие функции автоматизации включают в себя возможность интеллектуальной обработки любой информации, поступающей от пользователей, что дает возможность виртуальному помощнику понимать реакцию каждого отдельного клиента на предмет желания или нежелания дальнейшего сотрудничества и определять готовые к продаже возможности.

Автор: Maryna


Читайте также:

2019 год стал особенно важным для индустрии бизнес-аналитики на базе AI

Увеличение объема и сложности бизнес-данных способствует коммерческому внедрению ИИ в инструменты бизнес-аналитики

Комментарии