Interseksjonen av AI på tvers av 6 store industrier: Utforsking av de siste AI-applikasjonene fra et bedriftsperspektiv

Oppblomstringen av AI fører til oppdagelsen av bedriftsbrukssaker og AI-applikasjoner på tvers av en rekke store industrier, som helse, finansielle tjenester, teknologi, salg og markedsføring og andre. AI-utnyttelse har nådd utenfor sammenligning høye nivåer, med betydelig investering og forskning rettet mot å drive automatisering i virkelige scenarier.

Ifølge Statista, er den nåværende AI-markedverdien på omtrent 100 milliarder amerikanske dollar prosjektert å skyte i vej til nesten to billioner amerikanske dollar innen 2030, noe som indikerer en tyvefolds økning.

La oss utforske ulike AI-applikasjoner på tvers av 6 store industrier, sammen med noen tips for å komme i gang med AI-tilpasning i din organisasjon.

Hva kan AI gjøre for bedrifter?

AI gjør det mulig for maskiner å utføre oppgaver som tradisjonelt krever menneskelig oppmerksomhet, men som er repetitive. Det kan analysere og tolke informasjon ved hjelp av store mengder data og algoritmer, noe som muliggjør nøyaktige forutsigelser og informerte beslutninger.

AI-verktøy bringer flere fordeler til bedrifter, inkludert;

• Effektivitet og produktivitet ved å la mennesker fokusere på høyverdioppgaver.
• Høyhastighetsbedriftsbeslutninger og -operasjoner, som muliggjør kortere utviklingscykler og raskere avkastning på utviklingsdollarene.
• Smidige evner og forretningsmodellutvidelse, som å identifisere nye inntektsstrømmer.
• Redusert menneskelig feil og forbedret kvalitet, som å levere feilfrie resultater i finansiell avstemming.
• Bedre overvåkingsmuligheter for å forebygge kostbare og disruptive sammenbrudd.

AI-applikasjoner på tvers av 6 store industrier

Kunstig intelligens forbedrer operasjoner, strømlinjeformer arbeidsflyter og forbedrer kundeopplevelser på tvers av ulike industrier. La oss utforske noen av dem nedenfor.

1. AI-applikasjoner i markedsføring

Bilde av airdone fra Adobe Stock

Det globale AI-markedet i markedsføring er prosjektert å nå $40,09 milliarder dollar innen 2025, med en årlig vekstrate på 29,7% fra 2020 til 2025.

Bedrifter bruker AI til å forbedre sine markedsføringsstrategier og øke kundeengasjement, fra tilpasset innhold og dynamisk prising til AI-drevne e-postleveringstider og annoncetargeting.

Her er noen AI-applikasjoner i markedsføring:

Tilpasset innhold

AI-teknologi kan evaluere data og forutsi kundepreferanser ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer, noe som muliggjør at bedrifter kan tilpasse sitt innhold til hver enkelt kundes unike behov og interesser. For eksempel er BuzzFeed et medieselskap som bruker AI til å tilpasse sitt innhold for sin publikum.

Konversasjons-AI

Konversasjons-AI omfatter teknologier som chatboter og virtuelle agenter som muliggjør at brukere kan kommunisere gjennom naturlig språk. Disse teknologiene bruker maskinlærings- og naturligspråkbehandling til å simulere menneskelige interaksjoner. På grunn av deres evne til å tilpasse, skalerer og kommunisere effektivt med brukere, muliggjør konversasjons-AI at bedrifter kan levere en sammenhengende og dynamisk kundeopplevelse.

Annoncetargeting

AI har hatt en betydelig innvirkning på annoncetargeting ved å analysere enorme mengder data for å produsere omfattende kundeprofiler, noe som muliggjør at markedsførere kan targete sine annonser mer nøyaktig. Som et resultat kan markedsførere nyte høyere konverteringsrater, lavere kostnader per acquistion og bedre avkastning på investeringen.

2. AI-applikasjoner i juridiske tjenester

Bilde av phonlamaiphoto fra Adobe Stock

AI-tilpasning spiller en avgjørende rolle i å transformere den juridiske industrien ved å automatisere rutineoppgaver, redusere kostnader og forbedre nøyaktigheten. Opptil 60% av ansvarlige oppgaver utført av advokater og juridiske assistenter kan automatiseres, ifølge en rapport fra Accenture.

La oss oppdage hvordan AI revolusjonerer den juridiske industrien.

Juridisk forskning

AI tilbyr avanserte algoritmer for å hjelpe juridiske praktikere med å spare tid og anstrengelse under juridisk forskning. Advokater kan raskt vurdere og analysere store mengder data ved hjelp av AI-drevne juridiske forskningsverktøy, noe som hjelper dem til å ta bedre beslutninger.

For eksempel er ROSS Intelligence en AI-drevet plattform som hjelper flere advokatfirmaer, som Dentons, å automatisere sine forskningsprosesser og øke produktiviteten.

E-oppgave

E-oppgave omfatter å finne, samle inn og produsere elektronisk lagret informasjon (ESI) som svar på en juridisk forespørsel. E-oppgave kan utføres raskere, mer nøyaktig og billigere med AI enn med konvensjonelle manuelle metoder. Med Relativity AI-drevne teknologier kan juridiske praktikere strømlinjeforme samling til produksjonsprosesser.

Dommere-Bot

Et område hvor AI vinner terreng er i utviklingen av dommere-bot, som er AI-drevne systemer som kan hjelpe dommere med å ta mer informerte beslutninger basert på juridisk presedens og dataanalyse. Dommere-bot kan gi dommere en mer omfattende forståelse av juridiske spørsmål og hjelpe med å ta mer nøyaktige og konsistente avgjørelser.

Kina anvendte landets første dommere-bot, kalt Xiozhi, som kunne håndtere visse sivile saker gjennom dom.

3. AI-applikasjoner i salg

Bilde av Stanisic Vladimir fra Adobe Stock

Salgssektoren er i ferd med å gjennomgå en betydelig overgang ettersom AI muliggjør at de kan ta data-drevne beslutninger og forbedre ytelsen over hele lead-generering og kundeengasjement. Ifølge en rapport fra McKinsey kan salgsteam som bruker AI for lead-generering og mulighetsidentifisering øke produktiviteten med opptil 50%.

Her er noen få applikasjoner av AI i salg.

Samtaleintelligens

Samtaleintelligens (CI) bruker AI til å lytte og analysere tale og trekke data-drevne innsikter fra samtaler mellom salgsagenter og kunder. Bedrifter kan bruke samtaleintelligens til å samle inn verdifull informasjon om kundeatferd og preferanser. Dette muliggjør at de kan tilpasse sin salgsstrategi for å møte kundeforventninger.

Ved å gi innsikt i menneskelig kommunikasjon og identifisere vanlige smertepunkter, informerer CI design og utvikling av konversasjons-AI-systemer for å møte kundebehov bedre.

AI-Avatar

AI-avatare er en av de nyeste AI-teknologiene som skaper oppstyr i markedet. Disse er virtuelle assistenter som tilbyr tilpasset kundeomsorg og salgsstøtte ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer og naturlig språkbehandling. Med hjelp av AI-avatare kan salgsteam automatisere repetitive operasjoner for å frigjøre tid for forretningskritiske aktiviteter. For eksempel er Synthesia.io en AI-drevet videoproduksjonsplattform som lar deg lage AI-avatare for profesjonelle videoer.

Lead-generering

Et annet område hvor AI har gjort fremskritt er lead-generering. Ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer og prediktiv analyse kan bedrifter effektivt identifisere og prioritere høykvalitetsleads basert på deres sannsynlighet for konvertering.

Automatiserte lead-scoring-prosesser kan frigjøre verdifull tid for salgsstab, noe som muliggjør at de kan fokusere på å bygge meningsfulle relasjoner med potensielle kunder. Dette muliggjør at bedrifter kan optimere sine salgsinnsats og forbedre sjansene for å lukke avtaler samtidig som de strømlinjeformer lead-håndteringsprosessen.

For eksempel er Leadzen.ai et AI-drevet lead-genereringsverktøy som gir bedrifter sanntidsoppdateringer i prosessen med å finne nye kunder.

4. AI-applikasjoner i teknologi

Bilde av Blue Planet Studio fra Adobe Stock

IDC forutså at verden ville bruke 110 milliarder dollar på kunstig intelligens innen 2024, med teknologisektoren som stod for størsteparten av utgiftene.

Noen av de siste applikasjonene av AI i teknologisektoren inkluderer:

Maskinlæringsprogrammering

Maskinlæringsprogrammering (ML) omfatter utvikling av intelligente systemer som kan lære av data og forbedre over tid. Dette inkluderer automatisering av ML-operasjoner (MLOps), bakendeutvikling, dataingeniørarbeid og ML-modellutvikling.

Naturlig språkbehandling

Naturlig språkbehandling (NLP) muliggjør at maskiner kan gå utenfor bare å lese og inn i å forstå og tolke menneskelig språk. Ved å utnytte kraften av NLP, kan maskiner trekke mening fra skrevet eller talt tekst og utføre ulike oppgaver som talegjenkjenning, stemningsanalyse og automatisk tekstsummering.

I NLP omfatter GPT-utvikling utvikling av tekstgenereringsmodeller basert på GPT-3 og GPT-4. Dette inkluderer tilpasset modelltrening og modelloptimering for å hjelpe bedrifter med å forbedre produktene og tjenestene, automatisere prosesser og forbedre kundeopplevelsen.

5. AI-applikasjoner i helse

Bilde av hasan fra Adobe Stock

AI støtter helseindustrien ved å muliggjøre raskere diagnoser og forbedre pasientresultater. La oss utforske noen AI-applikasjoner i helse.

Legemiddelforskning

Kliniske prøver for hvert legemiddel koster i gjennomsnitt 1,3 milliarder dollar, og bare 10% av legemidlene når markedet. Imidlertid akselerer AI legemiddelforskning ved å analysere og forutsi legemiddelbivirkninger og effektivitet. AI reduserer også tid til marked for kritiske legemidler.

For eksempel er Therapeutics Data Commons en åpen plattform som muliggjør samarbeid og gir datamengdekurering og algoritmdesign for flere behandlingsmodeller på alle stadier av legemiddelforskning.

AI-støttet robotkirurgi

Robotene i kirurgiske prosedyrer vinner raskt popularitet, med sykehus som avhenger av dem for minimalt invasiv kirurgi og åpne hjertekirurgi. Robotstøttede kirurgiske inngrep har resultert i færre komplikasjoner, mindre smerte og raskere rekning.

For eksempel bruker Mayo Clinic i USA robotstøttede kirurgiske inngrep for å gi nøyaktighet, fleksibilitet og kontroll som overstiger menneskelige evner, og muliggjør at leger kan utføre komplekse prosedyrer enkelt.

AI-drevne virtuelle teraputer

AI-drevne virtuelle teraputer tilbyr en innovativ løsning på hverdagslige mentale helseutfordringer ved å gi bedre tilgang til helse og digital pasientengasjement. I tillegg kan helsechatboter samarbeide med menneskelige teraputer i sanntid for å gi tilbakemelding eller forslag.

6. AI i finansielle tjenester

Bilde av Have a nice day fra Adobe Stock

AI har forstyrret ulike industrier, men ingen som finansielle tjenester. Ifølge en rapport fra Financial Services kunne bankene spare 447 milliarder dollar innen 2023 ved å bruke AI-applikasjoner.

La oss gå gjennom noen av disse applikasjonene.

AI-drevet tilpasset banktjeneste

Tilpasset banktjeneste drevet av AI revolusjonerer industrien. Maskinlæringsalgoritmer integrert i mobile bankapplikasjoner hjelper kunder med å ta bedre finansielle beslutninger ved å identifisere deres utgiftsmønster og gi verdifulle tips.

For eksempel hjelper Tally, et finansteknologiselskap, kunder med å betale av kredittkortgjeld ved å gi veiledning om hvilke gjeld de skal betale først og når.

Atferdsbasert investeringsforutsigelse

Atferdsbasert investeringsforutsigelse er investeringsstrategier som utnytter maskinlæringsalgoritmer for å forutsi markedstrender basert på investoratferd. Disse strategiene bruker en kombinasjon av finansiell og ikke-finansiell data, som nyhetsartikler, sosiale medier-sentiment og investor-sentiment, for å identifisere mønster og trender som kan brukes til å forutsi fremtidige markedbevegelser.

Mikro-investeringsapper som Acorns bruker AI til å analysere brukernes utgiftsmønster for å forutsi når de kan spare eller investere små beløp uten å påvirke daglige utgifter.

Anti-pengehvitting

Med hjelp av AI kan finansielle institusjoner nå detektere svindelaktiviteter i sanntid, redusere falske positiver og forbedre identifisering av mistenkelige transaksjoner og atferd. Dette skyldes at AI-algoritmer kan analysere store mengder data og detektere mønster som mennesker kan overse. For eksempel er Feedzai et svindelforsvarssystem som hjelper banker med å håndtere finansielle risiko.

AI-tilpasning i bedrifter

Å komme i gang med AI-tilpasning i din organisasjon kan være overveldende. Her er tre tips for å komme i gang.

• Start med å identifisere forretningsproblemene som kan dra nytte av AI-løsninger.
• Vurdér din organisasjons beredskap til å tilpasse AI, inkludert datakvalitet, teknologi-infrastruktur og ansattes ferdigheter.
• Etablér et tverrfaglig team med IT-, forretnings- og data-vitenskapsrepresentanter for å overvåke AI-tilpasningsprosessen.

Besøk Unite.ai for å lære mer om de siste trendene og teknologiene i AI.