Владельцы бизнеса иногда сталкиваются с тем, что эффективность выполнения задач падает, а расход ресурсов компании повышается. Как правило, это происходит при использовании решений, казавшихся ранее высокоэффективными. Инструменты, работающие на платформе искусственного интеллекта, способны поднять компанию на более высокий уровень и дать жизнь новым проектам.

15 способов применения ИИ в бизнесе

  1. Инфраструктура, сфера услуг и корпоративные решения.
    Компания Cisco Systems применяет AI /ML для комплексной деятельности в сфере безопасности и развития сетевой инфраструктуры. Один из примеров применения компанией искусственного интеллекта – это создание диалоговых интерфейсов и голосовых помощников, кроме того, функционал ИИ применяется для распределения нагрузки на вычислительные системы.
  2. Кибербезопасность и AI.
    Инвестиционная компания RRA в дополнение к традиционным мерам безопасности задействует возможности искусственного интеллекта. AI постоянно анализирует состояние сетевых пакетов и отображает безопасный трафик, и может распознать более 102 тысяч шаблонов внутренней сети безопасности.
  3. Здравоохранение.
    Применение AI/ML в сфере здравоохранения уменьшит количество случаев экстренных госпитализаций. Примером тому является американский медицинский ресурс Heal – пациенты могут записаться к специалисту через форму на сайте или приложение для смартфона, сразу же осуществив платеж за визит врача, и получив полный комплекс услуг на дому – от стандартного осмотра до экспресс-анализа крови. Индийская компания Xcode Life Sciences также использует ИИ в разработках. Среди созданных программных продуктов: Come Alive – программа омолаживания клетки на уровне ДНК и модуль Gene Health, распознающий генетические маркеры диабета и ожирения.
  4. Автоматизация рекрутинга.
    Поиск квалифицированных сотрудников по-прежнему остается сложной задачей для HR. AI позволит ускорить поиск подходящего под критерии работодателя специалиста. Подобную систему уже внедрила американская компания Entelo, проводящая анализ резюме и подбирающая соискателей согласно запросам фирм.
  5. Интеллектуальные диалоговые интерфейсы.
    Венчурная компания Passage AI активно использует машинное обучение и искусственный интеллект для создания диалоговых чатов и голосовых подсказок. Такие диалоговые интерфейсы, управляемые искусственным интеллектом, дают ответы на часто задаваемые вопросы, информируют о параметрах продукта. Именно развитие нейронных сетей и машинное обучение делают востребованными большинство этих приложений.
  6. Сокращение затрат на электроэнергию.
    Разработчик программного обеспечения для предприятий компания Atomiton, Inc советует использовать искусственный интеллект для анализа расхода ресурсов и затрат на производство, например, при таких масштабных процессах, как добыча природного газа или переработка нефти. Подобный анализ позволяет сократить издержки производства и снизить общее количество отходов.
  7. Прогнозирование уязвимостей ПО.
    Эксперты Kenna Security, крупной охранной компании из США, используют систему AI для прогнозирования вероятности атаки злоумышленников на ПО с уязвимостями. Исходя из вероятности атаки, можно будет создать модель системы безопасности с более высоким откликом на угрозу, полагают специалисты.
  8. Увеличение количества клиентов.
    Обратная связь для клиентов и адаптация существующей услуги или товара под конкретные пожелания – вот основная информационно-аналитическая задача AI в бизнесе, уверены разработчики и авторы ресурса visioncritical.com. Это особенно важно для компаний и брендов, которые взаимодействуют с клиентами в режиме реального времени, например, через форму на сайте или комментарии.
  9. Прогнозирование рынка.
    Еще один способ применения искусственного интеллекта – это персонализация, расширенный поиск и рекомендации по продуктам. Мировые компании сравнительно недавно вовлекают AI в рыночные процессы, пытаясь с его помощью прогнозировать тенденции рынка, и этот опыт является успешным, полагают эксперты Thomson Reuters – информационной платформы, сотрудничающей с ведущими медийными провайдерами мира, такими как BBC, USA Today.
  10. Скорочтение и систематизация данных.
    Люди не обладают такой же способностью одновременно читать, систематизировать и структурировать большое количество научных данных, как системы ИИ. Машины в тысячи раз быстрее читают и анализируют научные статьи, ускоряя изобретение новых лекарственных препаратов и методов лечения. К такому выводу пришли разработчики Bioz – ведущей мировой поисковой медицинской системы на базе AI.
  11. Контроль уровней сетевых протоколов.
    Эксперты Continuity Software, занимающиеся разработкой ПО для гибридных IT-пространств отмечают, что существующие методики тестирования нередко не отвечают требованиям, предъявляемым к конфигурациям различных IT-уровней. Функционал AI выходит за рамки привычных методов контроля, а значит, с его помощью можно быстро выявить нарушения в протоколе.
  12. Бухгалтерский учет и контроль финансово-технологического сектора.
    В современном мире автоматизация охватывает не только бухгалтерию, а всю индустрию финансовых услуг. По этой причине финансовые аналитики системы PayPie рекомендуют использовать искусственный интеллект для оптимизации ввода данных и ведения отчетности. Такая методика работы позволит поддерживать стабильность финансового потока и объективно оценивать риски.
  13. Модернизация биллинговой системы.
    Многие организации за последние два-три года ввели новые правила биллинга, основанные на механизме машинного обучения. С их помощью производится обработка данных кредитных карт для выставления счетов. Также AI определяет тенденции отклонения платежей с кредитных карт, анализирует случаи мошенничества, приводящие к возвратным платежам. Первыми об этом заявили во всеуслышание SEO-эксперты THE HOTH – реселлеры сео-услуг для малого бизнеса.
  14. Прогнозирование намерений сотрудников, распознавание эмоций.
    Флагман применения машинного обучения для распознавания лиц, компания AI Digital Reasoning давно применяет возможности AI в своей практике. Опыт показывает, что искусственный интеллект не просто идентифицирует шаблоны общения, свойственные людям. Он также способен эффективно сводить данные аналитики поведения для прогнозирования поступков человека. Такая технология стратегически важна для мировых организаций, борющихся с терроризмом.
  15. Обзор деловых предложений и анализ их эффективности.
    Без сомнения, возможности искусственного интеллекта можно использовать для повышения качества обслуживания клиентов. Например, когда менеджер объекта получает предложение от подрядчика, ИИ анализирует масштаб сделки, стоимость требуемых ресурсов и производственные параметры. Затем на основании такого анализа система выдаст результат: будет ли данное предложение выгодно для компании и смогут ли клиенты получить качественный продукт. Подобная схема работы положительно зарекомендовала себя в деятельности облачной платформы ServiceChannel, которой пользуются более 500 брендов из 63 стран мира.

Авторский аналитический материал на основе базовой информации по Forbes.com
Все права защищены. Ни одна часть статьи не может быть использована в интернете для частного или публичного использования без обязательного активной гиперссылки на сайт everest.ua.

Автор: Елена Семенчук


Читайте также:

Спрос на AI в бизнесе растет: пальму первенства среди интеллектуальных инструментов эксперты отдают нейронным сетям

Спрос на нишевое внедрение AI бизнесом растет в геометрической прогрессии

Комментарии