Innehåll
- AI i aktion
- Baddies Akta dig
- Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
Källa: uzenzen / iStockphoto
Hämtmat:
AI är ett mångsidigt verktyg, men hur används det för närvarande i affärer? Här tittar vi på några av implementeringarna.
Konstgjord intelligens är allt rasande i företaget idag. Berättelser finns i överflöd om alla förmågor att ge-whiz det kommer att leda till våra personliga och professionella liv.
Men som alla tekniker finns det vanligtvis en hel del hype innan verkligheten går in. Så vid denna tidpunkt är det förmodligen värt att fråga: Vem använder AI just nu, och hur?
AI i aktion
I bred mening, säger informationsålderns Nick Ismail, för AI redan fem viktiga kapaciteter till företaget:
- Röst- / bildigenkänning: Applikationer sträcker sig från att exakt transkribera möten och försäljningssamtal till att undersöka effekterna av varumärke, logotyper och andra bilder på webben.
- Dataanalys: Särskilt ostrukturerade data är mycket svåra att kvantifiera. Med hjälp av lättillgängliga verktyg kan organisationer fördjupa detaljerna i sin verksamhet, leveranskedjor, kundrelationer och en mängd andra aktiviteter för att samla in intelligens som är både korrekt och handlingsbar.
- Språköversättning: Konvertera ett talat språk till ett annat i realtid, ett allt viktigare verktyg för multinationella företag.
- Chatbots: Automatisera kundupplevelsen med en vänlig och lyhörd assistent som intuitivt kan rikta förfrågningar till rätt kunskapsbas.
- Prognosanalys: noggrant prognoser för viktiga datatrender, såsom kassaflöden, kundefterfrågan och prissättning.
För att se några av dessa funktioner i aktion, kolla in den nya webbplatsen för Peach Aviation som har ett automatiserat svarssystem som ger flerspråkigt stöd för kundfrågor. Systemet körs på Desse AI-agenten som tillhandahålls av SCSK ServiceWare Corp., och kan svara på alla språk som serviceras av flygbolaget: japanska, engelska, traditionella och förenklade kinesiska, kantonesiska, koreanska och thailändska. Dessutom använder den dataanalys för att kontinuerligt övervaka frågor och svar för att ständigt förbättra kvaliteten. Företaget rapporterar att av 100 000 förfrågningar som mottogs i slutet av december och början av januari, kunde systemet ge automatisk svar till 87 procent. (För mer om AI i affärer, kolla in hur artificiell intelligens kommer att revolutionera försäljningsindustrin.)
Ytterligare ett exempel på AI i aktion är ett gemensamt projekt av NBCUniversal och CognitiveScale för att urskilja nyckelelementen i en framgångsrik Super Bowl-annons. Företagen använde CognitiveScales Cortex-plattform för att analysera tre års reklam för speldagar och olika uppgifter om kundengagemang för att erhålla handlingsbara insikter kopplade till viktiga videokoncept, attribut och teman. Till exempel visade forskningen att komiska effekter fungerar bäst med försäljning, medan upplyftande toner är mer effektiva för varumärke.
Även om AI inte kommer att skriva och producera den perfekta annonsen själv, sa NBCUniversals SVP för Corporate Analytics och strategi Cameron Davies att den ger större insikt i vad som fungerar och vad som inte gör. "CognitiveScale-plattformen ger oss möjligheten att överväga nya annonsstrategier för företag som vill se till att deras annonser kommer att bli framgångsrika när de investerar i produktion och köp av media," sade han.
CognitiveScale samarbetar också med organisationer inom finans-, sjukvårds- och detaljhandeln genom att låta videodata genomgå samma analysprocesser som röst, bild och.
Baddies Akta dig
AI förvandlas också till ett effektivt brottbekämpningsverktyg, säger Forbes Rebecca Sadwick. Det visar sig att en av de största hindren för modern lagstiftning är den byråkratiska trögheten som finns i både offentliga och privata processer. AI hjälper till att övervinna dessa hinder, vilket ger välbehövlig tydlighet för mycket organiserade brottsföretag, allt från penningtvätt till människohandel till terrorism.
Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
Du kan inte förbättra dina programmeringsfärdigheter när ingen bryr sig om mjukvarukvalitet.
Ett av de viktigaste sätten AI hjälper till att lösa brott är genom att sänka kostnaderna för privata enheter för att övervaka sina transaktioner. Liksom alla lagkrav är efterlevnad främst en kostnadsfaktor för organisationer som är fokuserade på lönsamhet. Genom att använda tredjeparts AI-plattformar som är specifikt inriktade på att identifiera misstänkta datamönster, har företag inte bara sänkt sina kostnader utan ökat sina chanser att upptäcka besvärliga aktiviteter. Innan AI beräknas att nästan hälften av alla ekonomiska brott inte observerades.
Dessutom hjälper banker och finansinstitut som har använt AI på detta sätt faktiskt laglydiga medborgare att delta i kampen mot brott. Varje gång en juridisk transaktion behandlas utsätts en inlärningsalgoritm för de normala mönstren för pengarrörelse och är därför bättre rustad för att identifiera transaktioner som bryter dessa mönster.
Teknik är naturligtvis en tvåvägsgata, så samma teknik som för närvarande hjälper till att bekämpa brott kan också användas för att bedriva den. Med tillräckligt med datorkraft kan ett intelligent system kunna utnyttja den stigande trenden för mikrotransaktioner genom att dela upp stora transaktioner i många, kanske miljoner, mindre som är svårare att upptäcka och spåra. Dessutom har kvanttekniken ännu inte känt sin närvaro i den kriminella underjorden (såvitt vi vet, åtminstone), vilket skulle öppna en helt ny front i kriget mot cyberbrott. (För att lära dig mer om kvantberäkning, se The Challenge of Quantum Computing.)
Det är uppenbart att vi befinner oss i de tidigaste stadierna av AI-utvecklingen, så det kommer utan tvekan att finnas många andra sätt på vilka det kommer att påverka mainstream-företagsprocesser när marknaden mognar. Till skillnad från tidigare tekniker förväntas AI emellertid förbättras med åldern eftersom den innehåller både mänskliga och maskingenererade data för att skapa en större förståelse för den miljö den upptar och hur man bäst kan navigera i den.
Och det är troligtvis den mest djupgående förändringen av alla: slutet på långa utvecklingsprocesser där nya funktioner kommer ut en gång om året (om så är) och kan bara implementeras genom att ta infrastruktur och data offline. I framtiden kommer digitala system att bli bättre med åldern, ensamma.
