छह प्रमुख उद्योगों में एआई का संगम: व्यावसायिक दृष्टिकोण से नवीनतम एआई अनुप्रयोगों की पड़ताल

एआई का बढ़ता उपयोग स्वास्थ्य सेवा, वित्त, प्रौद्योगिकी, बिक्री और विपणन जैसे प्रमुख उद्योगों में व्यावसायिक उपयोग और नए अनुप्रयोगों की खोज को गति दे रहा है। एआई का उपयोग अभूतपूर्व स्तर पर पहुंच गया है और वास्तविक परिस्थितियों में स्वचालन को सक्षम बनाने के लिए बड़े पैमाने पर निवेश और शोध किए जा रहे हैं।

Statista के अनुसार, लगभग 100 अरब अमेरिकी डॉलर मूल्य का वर्तमान एआई बाजार 2030 तक लगभग दो ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच सकता है, जो बीस गुना वृद्धि होगी।

आइए छह प्रमुख उद्योगों में एआई के अनुप्रयोगों और अपने संगठन में एआई अपनाना शुरू करने के कुछ सुझावों पर नजर डालें।

एआई व्यवसायों के लिए क्या कर सकता है?

एआई मशीनों को ऐसे दोहराव वाले कार्य करने में सक्षम बनाता है जिनके लिए परंपरागत रूप से मानव ध्यान की जरूरत होती है। यह बड़ी मात्रा में डेटा और एल्गोरिदम की मदद से जानकारी का विश्लेषण और अर्थ समझ सकता है, जिससे सटीक पूर्वानुमान और जानकारी पर आधारित निर्णय लेना संभव होता है।

एआई उपकरण व्यवसायों को कई लाभ देते हैं:

• लोगों को अधिक मूल्यवान कार्यों पर ध्यान देने का अवसर देकर दक्षता और उत्पादकता बढ़ाना।
• व्यावसायिक निर्णय और संचालन तेज करना, जिससे विकास चक्र छोटे होते हैं और विकास पर खर्च की गई राशि का निवेश प्रतिफल जल्दी मिलता है।
• तेजी से अनुकूलन और व्यवसाय मॉडल का विस्तार, जैसे नए राजस्व स्रोतों की पहचान।
• मानवीय त्रुटियां घटाना और गुणवत्ता सुधारना, जैसे वित्तीय खातों के मिलान में त्रुटिरहित परिणाम देना।
• महंगी और काम बाधित करने वाली खराबियों को रोकने के लिए बेहतर निगरानी।

छह प्रमुख उद्योगों में एआई के अनुप्रयोग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता विभिन्न उद्योगों में संचालन सुधारती है, कार्यप्रवाह सुव्यवस्थित करती है और ग्राहक अनुभव बेहतर बनाती है। नीचे कुछ उदाहरण हैं।

1. विपणन में एआई के अनुप्रयोग

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विपणन में वैश्विक एआई बाजार 2025 तक 40.09 अरब डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है। 2020 से 2025 के बीच इसकी चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर 29.7% रहने की संभावना है।

कंपनियां अपनी विपणन रणनीतियां और ग्राहक जुड़ाव सुधारने के लिए एआई का उपयोग करती हैं। इसमें व्यक्तिगत सामग्री और बदलती कीमतों से लेकर ईमेल भेजने का उचित समय तय करना और विज्ञापन लक्षित करना शामिल है।

विपणन में एआई के कुछ अनुप्रयोग ये हैं:

व्यक्तिगत सामग्री

एआई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से डेटा का मूल्यांकन और उपभोक्ता पसंद का पूर्वानुमान लगा सकता है। इससे व्यवसाय हर ग्राहक की विशिष्ट जरूरतों और रुचियों के अनुसार सामग्री तैयार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, BuzzFeed (BZFD ) एक मीडिया कंपनी है जो अपने दर्शकों के अनुरूप सामग्री बनाने के लिए एआई का उपयोग करती है।

संवादात्मक एआई

संवादात्मक एआई में चैटबॉट और वर्चुअल एजेंट जैसी तकनीकें शामिल हैं, जिनसे उपयोगकर्ता प्राकृतिक भाषा में संवाद कर सकते हैं। ये मानव जैसी बातचीत का अनुकरण करने के लिए मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करती हैं। निजीकरण, बड़े पैमाने पर सेवा और प्रभावी संवाद की क्षमता व्यवसायों को सहज और गतिशील ग्राहक अनुभव देने में मदद करती है।

विज्ञापन लक्ष्यीकरण

एआई बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके विस्तृत ग्राहक प्रोफाइल बनाता है, जिससे विपणक विज्ञापनों को अधिक सटीक ढंग से लक्षित कर सकते हैं। परिणामस्वरूप रूपांतरण दर बढ़ती है, प्रति ग्राहक अधिग्रहण की लागत घटती है और निवेश पर बेहतर प्रतिफल मिलता है।

2. कानूनी सेवाओं में एआई के अनुप्रयोग

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नियमित कार्यों के स्वचालन, लागत में कमी और सटीकता में सुधार के जरिए एआई कानूनी उद्योग में बदलाव ला रहा है। Accenture की रिपोर्ट के अनुसार, वकीलों और पैरालीगल कर्मचारियों के 60% तक कार्य स्वचालित किए जा सकते हैं।

आइए देखें कि एआई कानूनी उद्योग को कैसे बदल रहा है।

कानूनी अनुसंधान

एआई के उन्नत एल्गोरिदम कानूनी अनुसंधान में पेशेवरों का समय और मेहनत बचाते हैं। एआई आधारित उपकरणों से वकील बड़ी मात्रा में जानकारी का तेजी से मूल्यांकन और विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है।

उदाहरण के लिए, ROSS Intelligence एक एआई आधारित प्लेटफॉर्म है जो Dentons जैसी कई कानूनी फर्मों के अनुसंधान को स्वचालित करके उत्पादकता बढ़ाता है।

ई-डिस्कवरी

कानूनी अनुरोध के जवाब में इलेक्ट्रॉनिक रूप से संग्रहित जानकारी (ESI) खोजना, एकत्र करना और प्रस्तुत करना ई-डिस्कवरी कहलाता है। एआई इसे पारंपरिक मैनुअल तरीकों की तुलना में तेज, सटीक और कम खर्चीला बना सकता है। Relativity की एआई तकनीकों से कानूनी पेशेवर जानकारी जुटाने से लेकर प्रस्तुत करने तक की प्रक्रिया सुव्यवस्थित कर सकते हैं।

जज बॉट

जज बॉट एआई आधारित प्रणालियां हैं जो कानूनी पूर्वनिर्णयों और डेटा विश्लेषण के आधार पर न्यायाधीशों को जानकारीपूर्ण निर्णय लेने में मदद कर सकती हैं। ये कानूनी मुद्दों की अधिक व्यापक समझ देकर निर्णयों की सटीकता और एकरूपता सुधार सकती हैं।

चीन ने Xiozhi नामक देश के पहले जज बॉट का उपयोग किया, जो न्यायनिर्णयन के माध्यम से कुछ दीवानी मामलों को प्रभावी ढंग से संभाल सकता है।

3. बिक्री में एआई के अनुप्रयोग

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एआई बिक्री क्षेत्र को डेटा आधारित निर्णय लेने और संभावित ग्राहक खोजने तथा ग्राहक जुड़ाव का प्रदर्शन सुधारने में मदद कर रहा है। McKinsey की रिपोर्ट के अनुसार, संभावित ग्राहक और अवसर पहचानने में एआई का उपयोग करने वाली बिक्री टीमें अपनी उत्पादकता 50% तक बढ़ा सकती हैं।

बिक्री में एआई के कुछ उपयोग नीचे दिए गए हैं।

बातचीत का विश्लेषण

कन्वर्सेशन इंटेलिजेंस (CI) एआई से बातचीत रिकॉर्ड और विश्लेषित करके बिक्री प्रतिनिधियों तथा ग्राहकों के संवाद से डेटा आधारित अंतर्दृष्टि निकालता है। व्यवसाय इससे ग्राहक व्यवहार और पसंद समझकर अपनी बिक्री रणनीति को ग्राहक अपेक्षाओं के अनुरूप ढाल सकते हैं।

मानव संचार के तरीकों और आम समस्याओं की पहचान करके CI, ग्राहक जरूरतें बेहतर पूरी करने वाले संवादात्मक एआई सिस्टम के डिजाइन और विकास को दिशा देता है।

एआई अवतार

एआई अवतार बाजार में ध्यान आकर्षित करने वाली नई तकनीकों में से हैं। ये मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण से व्यक्तिगत ग्राहक सेवा तथा बिक्री सहायता देने वाले वर्चुअल सहायक हैं। इनसे दोहराव वाले कार्य स्वचालित करके बिक्री टीमें महत्वपूर्ण व्यावसायिक गतिविधियों पर समय लगा सकती हैं। उदाहरण के लिए, Synthesia.io एआई आधारित वीडियो निर्माण प्लेटफॉर्म है, जिससे पेशेवर वीडियो के लिए एआई अवतार बनाए जा सकते हैं।

संभावित ग्राहक खोजना

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और पूर्वानुमान विश्लेषण की सहायता से व्यवसाय संभावित ग्राहकों के वास्तविक ग्राहक बनने की संभावना के आधार पर उच्च गुणवत्ता वाली लीड पहचानकर प्राथमिकता दे सकते हैं।

स्वचालित लीड स्कोरिंग से बिक्री कर्मचारियों का समय बचता है, जिसे वे संभावित ग्राहकों के साथ सार्थक संबंध बनाने में लगा सकते हैं। इससे लीड प्रबंधन सुव्यवस्थित होता है, बिक्री प्रयास बेहतर होते हैं और सौदे पूरे होने की संभावना बढ़ती है।

उदाहरण के लिए, Leadzen.ai एआई आधारित लीड जनरेशन उपकरण है जो संभावित ग्राहक खोजते समय व्यवसायों को वास्तविक समय में अपडेट देता है।

4. प्रौद्योगिकी में एआई के अनुप्रयोग

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IDC ने अनुमान लगाया था कि 2024 तक दुनिया कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर 110 अरब डॉलर खर्च करेगी, जिसमें प्रौद्योगिकी क्षेत्र का हिस्सा सबसे बड़ा होगा।

प्रौद्योगिकी क्षेत्र में एआई के कुछ नवीनतम उपयोग ये हैं:

मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर विकास

मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर विकास में ऐसी बुद्धिमान प्रणालियां बनाई जाती हैं जो डेटा से सीखकर समय के साथ सुधरती हैं। इसमें मशीन लर्निंग संचालन का स्वचालन (MLOps), बैकएंड विकास, डेटा इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग मॉडल की तैनाती शामिल है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) मशीनों को केवल पढ़ने के बजाय मानव भाषा को समझने और उसकी व्याख्या करने में सक्षम बनाता है। मशीनें लिखित या बोली गई भाषा से अर्थ निकालकर वाक् पहचान, भावना विश्लेषण और स्वचालित पाठ सारांश जैसे कार्य कर सकती हैं।

एनएलपी में GPT विकास का अर्थ GPT-3 और GPT-4 आधारित पाठ निर्माण मॉडल विकसित करना है। इसमें विशेष जरूरतों के अनुसार मॉडल प्रशिक्षण और अनुकूलन शामिल है, ताकि व्यवसाय उत्पाद तथा सेवाएं सुधार सकें, प्रक्रियाएं स्वचालित कर सकें और ग्राहक अनुभव बेहतर बना सकें।

5. स्वास्थ्य सेवा में एआई के अनुप्रयोग

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एआई तेजी से निदान और रोगियों के बेहतर परिणामों में मदद करता है। आइए स्वास्थ्य सेवा में एआई के कुछ अनुप्रयोगों को देखें।

दवाओं की खोज

प्रत्येक दवा के नैदानिक परीक्षणों की औसत लागत 1.3 अरब डॉलर होती है और केवल 10% दवाएं बाजार तक पहुंचती हैं। एआई दुष्प्रभावों तथा प्रभावशीलता का विश्लेषण और पूर्वानुमान लगाकर दवा खोज तेज करता है। यह गंभीर रोगियों की देखभाल में इस्तेमाल होने वाली दवाओं को बाजार तक पहुंचाने का समय भी घटाता है।

उदाहरण के लिए, Therapeutics Data Commons खुली पहुंच वाला प्लेटफॉर्म है जो सहयोग सुगम बनाता है और दवा विकास के सभी चरणों में विभिन्न उपचार पद्धतियों के लिए डेटासेट तैयार करने तथा एल्गोरिदम डिजाइन करने में मदद करता है।

एआई की सहायता से रोबोटिक सर्जरी

अस्पताल न्यूनतम चीरफाड़ वाली प्रक्रियाओं और ओपन-हार्ट सर्जरी में रोबोट का उपयोग तेजी से बढ़ा रहे हैं। रोबोट की सहायता से की गई सर्जरी में जटिलताएं और दर्द कम होते हैं तथा रोगी जल्दी स्वस्थ होते हैं।

उदाहरण के लिए, अमेरिका का Mayo Clinic मानव क्षमताओं से आगे की सटीकता, लचीलापन और नियंत्रण के लिए रोबोट-सहायता वाली सर्जरी का उपयोग करता है, जिससे डॉक्टर जटिल प्रक्रियाएं आसानी से कर सकते हैं।

एआई आधारित वर्चुअल थेरेपिस्ट

वर्चुअल थेरेपिस्ट स्वास्थ्य सेवा की पहुंच और रोगियों का डिजिटल जुड़ाव सुधारकर रोजमर्रा की मानसिक स्वास्थ्य चुनौतियों के लिए नया समाधान देते हैं। स्वास्थ्य सेवा चैटबॉट मानव थेरेपिस्ट के साथ वास्तविक समय में काम करके प्रतिक्रिया या सुझाव भी दे सकते हैं।

6. वित्त में एआई

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एआई ने अनेक उद्योगों में बदलाव किए हैं, लेकिन बैंकिंग और वित्त पर इसका प्रभाव विशेष रूप से बड़ा रहा है। वित्तीय सेवाओं की एक रिपोर्ट के अनुसार, बैंक एआई ऐप इस्तेमाल करके 2023 तक 447 अरब डॉलर बचा सकते थे।

इसके कुछ उपयोग नीचे दिए गए हैं।

एआई आधारित व्यक्तिगत बैंकिंग

मोबाइल बैंकिंग ऐप में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम खर्च के पैटर्न पहचानकर और उपयोगी सुझाव देकर ग्राहकों को बेहतर वित्तीय निर्णय लेने में मदद करते हैं। इस तरह एआई आधारित व्यक्तिगत बैंकिंग उद्योग को बदल रही है।

उदाहरण के लिए, फिनटेक कंपनी Tally ग्राहकों को यह बताकर क्रेडिट कार्ड का कर्ज चुकाने में मदद करती है कि कौन सा कर्ज पहले और कब चुकाना चाहिए।

व्यवहार आधारित निवेश पूर्वानुमान

ये निवेश रणनीतियां निवेशक व्यवहार के आधार पर बाजार के रुझान का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करती हैं। समाचार, सोशल मीडिया पर भावनाएं और निवेशक मनोभाव जैसे वित्तीय तथा गैर-वित्तीय डेटा को मिलाकर भविष्य के बाजार बदलावों का अनुमान लगाने योग्य पैटर्न खोजे जाते हैं।

Acorns जैसे सूक्ष्म निवेश ऐप खर्च के पैटर्न का एआई से विश्लेषण करके बताते हैं कि उपयोगकर्ता रोजमर्रा के खर्च को प्रभावित किए बिना कब छोटी राशि बचा या निवेश कर सकते हैं।

धन शोधन की रोकथाम

एआई से वित्तीय संस्थान वास्तविक समय में धोखाधड़ी पहचान सकते हैं, गलत सकारात्मक पहचान घटा सकते हैं और संदिग्ध लेनदेन तथा व्यवहार बेहतर पकड़ सकते हैं। एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डेटा से ऐसे पैटर्न खोज सकते हैं जो मनुष्य से छूट जाएं। उदाहरण के लिए, Feedzai धोखाधड़ी पहचानने वाला सॉफ्टवेयर है जो बैंकों को वित्तीय जोखिम संभालने में मदद करता है।

व्यवसाय में एआई अपनाना

संगठन में एआई अपनाने की शुरुआत कठिन लग सकती है। इन तीन सुझावों से शुरू करें:

• उन व्यावसायिक समस्याओं की पहचान करें जिन्हें एआई समाधान बेहतर कर सकते हैं।
• डेटा गुणवत्ता, प्रौद्योगिकी ढांचे और कर्मचारी कौशल सहित एआई अपनाने की संगठन की तैयारी जांचें।
• एआई अपनाने की प्रक्रिया की देखरेख के लिए आईटी, व्यवसाय और डेटा विज्ञान के प्रतिनिधियों की संयुक्त टीम बनाएं।

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