Przecięcie się sztucznej inteligencji w 6 głównych branżach: Eksploracja najnowszych aplikacji sztucznej inteligencji z perspektywy biznesu

Wzrost sztucznej inteligencji przyspiesza odkrywanie przypadków użycia w biznesie i aplikacji sztucznej inteligencji w różnych głównych branżach, takich jak opieka zdrowotna, finanse, technologia, sprzedaż i marketing, oraz innych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji osiągnęło bezprecedensowy poziom, z znaczącymi inwestycjami i badaniami ukierunkowanymi na napędzanie automatyzacji w rzeczywistych scenariuszach.

Zgodnie z Statista, obecna wartość rynku sztucznej inteligencji wynosząca około 100 miliardów dolarów amerykańskich ma szansę wzrosnąć do prawie dwóch bilionów dolarów amerykańskich do 2030 roku, co oznacza dwudziestokrotny wzrost.

Przejdźmy do eksploracji różnych aplikacji sztucznej inteligencji w 6 głównych branżach, wraz z kilkoma wskazówkami, aby rozpocząć proces wdrożenia sztucznej inteligencji w Twojej organizacji.

Czego może dokonać sztuczna inteligencja dla biznesu?

Sztuczna inteligencja umożliwia maszynom wykonanie zadań, które tradycyjnie wymagają uwagi ludzkiej, ale są powtarzalne. Może analizować i interpretować informacje przy użyciu ogromnych ilości danych i algorytmów, co pozwala na dokładne przewidywania i podejmowanie poinformowanych decyzji.

Narzędzia sztucznej inteligencji przynoszą wiele korzyści firmom, w tym:

• Wyższą wydajność i produktywność, pozwalając ludziom skupić się na zadaniach o wyższej wartości.
• Szybsze decyzje biznesowe i operacje, umożliwiające krótsze cykle rozwoju i szybszy zwrot z inwestycji.
• Elastyczne możliwości i rozwój modelu biznesowego, takie jak identyfikacja nowych strumieni dochodu.
• Zmniejszenie błędów ludzkich i poprawę jakości, takich jak dostarczanie wyników bez błędów w rekonsolidacji finansowej.
• Lepsze możliwości monitorowania, aby zapobiec drogim i zakłócającym awariom.

Aplikacje sztucznej inteligencji w 6 głównych branżach

Sztuczna inteligencja poprawia operacje, upraszcza przepływy pracy i wzmacnia doświadczenia klientów w różnych branżach. Przejdźmy do kilku z nich poniżej.

1. Aplikacje sztucznej inteligencji w marketingu

Image by airdone from Adobe Stock

Globalny rynek sztucznej inteligencji w marketingu ma szansę osiągnąć $40.09 miliarda do 2025 roku, z rocznym tempem wzrostu na poziomie 29.7% od 2020 do 2025 roku.

Firmy wykorzystują sztuczną inteligencję, aby poprawić swoje taktyki marketingowe i zwiększyć zaangażowanie klientów, od spersonalizowanej treści i dynamicznej ceny po sztuczną inteligencję prowadzącą czas dostarczania e-maili i celowanie w reklamy.

Oto kilka aplikacji sztucznej inteligencji w marketingu:

Spersonalizowana treść

Technologia sztucznej inteligencji może ocenić dane i przewidzieć preferencje konsumentów przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego, umożliwiając firmom dostosowanie swojej treści do indywidualnych potrzeb i zainteresowań każdego klienta. Na przykład, BuzzFeed (BZFD ) jest firmą medialną, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostosowania swojej treści do odbiorców.

Sztuczna inteligencja konwersacyjna

Sztuczna inteligencja konwersacyjna odnosi się do technologii, takich jak czaty i wirtualni agenci, które umożliwiają użytkownikom komunikację za pomocą języka naturalnego. Te technologie wykorzystują uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, aby symulować interakcje podobne do ludzkich. Dzięki możliwościom personalizacji, skalowalności i efektywnej komunikacji z użytkownikami, sztuczna inteligencja konwersacyjna pozwala firmom na zapewnienie bezproblemowego i dynamicznego doświadczenia klienta.

Celowanie w reklamy

Sztuczna inteligencja znacznie wpłynęła na celowanie w reklamy, analizując ogromne ilości danych, aby wytworzyć kompleksowe profile klientów, umożliwiając marketerom bardziej precyzyjne ukierunkowanie swoich reklam. W rezultacie marketerzy cieszą się wyższymi wskaźnikami konwersji, niższymi kosztami pozyskania i lepszym zwrotem z inwestycji.

2. Aplikacje sztucznej inteligencji w usługach prawnych

Image by phonlamaiphoto from Adobe Stock

Wdrożenie sztucznej inteligencji odgrywa kluczową rolę w transformacji branży prawniczej, automatyzując rutynowe zadania, redukując koszty i poprawiając dokładność. Do 60% obowiązków wykonywanych przez prawników i paralegalnych może być zautomatyzowanych, według raportu Accenture.

Przejdźmy do odkrycia, jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje branżę prawniczą.

Badania prawne

Sztuczna inteligencja oferuje zaawansowane algorytmy, które pomagają prawnikom zaoszczędzić czas i wysiłek podczas prowadzenia badań prawnych. Prawnicy mogą szybko ocenić i przeanalizować ogromne ilości danych przy użyciu narzędzi do badań prawnych wspomaganych przez sztuczną inteligencję, co pomaga im podejmować lepsze decyzje.

Na przykład, ROSS Intelligence to platforma wspomagana przez sztuczną inteligencję, która pomaga wielu firmom prawniczym, takim jak Dentons, zautomatyzować swoje procedury badań i zwiększyć produktywność.

E-odkrywanie

E-odkrywanie to proces poszukiwania, gromadzenia i produkcji elektronicznie przechowywanych informacji (ESI) w odpowiedzi na żądanie prawne. E-odkrywanie może być przeprowadzone szybciej, dokładniej i taniej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Z wykorzystaniem technologii Relativity wspomaganych przez sztuczną inteligencję, prawnicy mogą uproszczyć procesy od zbierania do produkcji.

Sztuczna inteligencja sędziowska

Jednym z obszarów, w którym sztuczna inteligencja zyskuje na popularności, jest rozwój sztucznej inteligencji sędziowskiej, czyli systemów wspomaganych przez sztuczną inteligencję, które mogą pomóc sędziom w podejmowaniu bardziej poinformowanych decyzji na podstawie precedensów prawnych i analizy danych. Sztuczna inteligencja sędziowska może dać sędziom bardziej szczegółowe zrozumienie kwestii prawnych i pomóc w podejmowaniu bardziej dokładnych i spójnych decyzji.

Chiny zastosowały pierwsze sztuczne inteligencje sędziowskie, nazwane Xiozhi, które mogą skutecznie rozpatrywać pewne sprawy cywilne poprzez orzecznictwo.

3. Aplikacje sztucznej inteligencji w sprzedaży

Image by Stanisic Vladimir from Adobe Stock

Sektor sprzedaży przechodzi znaczącą transformację, ponieważ sztuczna inteligencja umożliwia podejmowanie decyzji opartych na danych i poprawę wyników w generowaniu leadów i zaangażowaniu klientów. Według raportu McKinsey, zespoły sprzedaży, które wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania leadów i identyfikacji możliwości, mogą zwiększyć swoją produktywność o do 50%.

Oto kilka aplikacji sztucznej inteligencji w sprzedaży.

Inteligencja konwersacyjna

Inteligencja konwersacyjna (CI) wykorzystuje sztuczną inteligencję do nagrywania i analizy mowy oraz wyprowadzania wniosków opartych na danych z rozmów między agentami sprzedaży a klientami. Firmy mogą wykorzystać inteligencję konwersacyjną, aby uzyskać wgląd w zachowania i preferencje klientów. Pozwala to im dostosować swoją strategię sprzedaży do oczekiwań klientów.

Dostarczając informacje o wzorcach komunikacji ludzkiej i identyfikując typowe ból, CI informuje projektowanie i rozwój systemów sztucznej inteligencji konwersacyjnej, aby lepiej spełniać potrzeby klientów.

Sztuczna inteligencja awatar

Sztuczna inteligencja awatar to jedna z najnowszych technologii sztucznej inteligencji, która wywołuje poruszenie na rynku. Są to wirtualni asystenci, którzy oferują spersonalizowaną opiekę klienta i wsparcie sprzedaży przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego. Z wykorzystaniem sztucznej inteligencji awatar, zespoły sprzedaży mogą zautomatyzować powtarzalne operacje, aby uwolnić czas na zadania biznesowe. Na przykład, Synthesia.io to platforma tworzenia filmów wideo wspomagana przez sztuczną inteligencję, która pozwala tworzyć awatary sztucznej inteligencji do profesjonalnych filmów wideo.

Generowanie leadów

Innym obszarem, w którym sztuczna inteligencja dokonała postępów, jest generowanie leadów. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego i analizy predykcyjne, firmy mogą skutecznie identyfikować i priorytetyzować leady o wysokiej jakości na podstawie ich prawdopodobieństwa konwersji.

Automatyczne procedury oceny leadów mogą uwolnić cenny czas dla personelu sprzedaży, pozwalając im skoncentrować się na budowaniu znaczących relacji z potencjalnymi klientami. W ten sposób firmy mogą zoptymalizować swoje wysiłki sprzedażowe i zwiększyć szanse na zawarcie umów, jednocześnie upraszczając proces zarządzania leadami.

Na przykład, Leadzen.ai to narzędzie generowania leadów wspomagane przez sztuczną inteligencję, które dostarcza firmom informacji w czasie rzeczywistym podczas procesu prospectowania.

4. Aplikacje sztucznej inteligencji w technologii

Image by Blue Planet Studio from Adobe Stock

IDC przewiduje, że do 2024 roku światowe wydatki na sztuczną inteligencję wyniosą 110 miliardów dolarów, a sektor technologiczny będzie stanowił większość tych wydatków.

Oto kilka najnowszych aplikacji sztucznej inteligencji w sektorze technologicznym:

Tworzenie oprogramowania z wykorzystaniem uczenia maszynowego

Tworzenie oprogramowania z wykorzystaniem uczenia maszynowego odnosi się do tworzenia inteligentnych systemów, które mogą uczyć się z danych i poprawiać się z czasem. Obejmuje to automatyzację operacji związanych z uczeniem maszynowym (MLOps), rozwój backendu, inżynierię danych i wdrożenie modeli uczenia maszynowego.

Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia maszynom czytanie, zrozumienie i interpretację języka ludzkiego. Wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego, maszyny mogą wydobywać znaczenie z tekstu lub mowy i wykonywać różne zadania, takie jak rozpoznawanie mowy, analiza sentymentu i automatyczne podsumowywanie tekstu.

W przetwarzaniu języka naturalnego, rozwój GPT odnosi się do tworzenia modeli generowania tekstu opartych na GPT-3 i GPT-4. Obejmuje to niestandardowe szkolenie modeli i optymalizację, aby pomóc firmom poprawić swoje produkty i usługi, zautomatyzować procesy i poprawić doświadczenia klientów.

5. Aplikacje sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia

Image by hasan from Adobe Stock

Sztuczna inteligencja wspiera sektor ochrony zdrowia, umożliwiając szybsze diagnozy i poprawę wyników pacjentów. Przejdźmy do eksploracji aplikacji sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia.

Odkrywanie leków

Kliniczne badania każdego leku kosztują średnio 1,3 miliarda dolarów, a tylko 10% leków dociera do rynku. Jednak sztuczna inteligencja przyspiesza odkrywanie leków, analizując i przewidując skutki uboczne leków i ich skuteczność. Sztuczna inteligencja również skraca czas wprowadzania leków na rynek.

Na przykład, Therapeutics Data Commons to platforma otwartego dostępu, która ułatwia współpracę i zapewnia kurację danych i projektowanie algorytmów na różnych etapach rozwoju leków.

Chirurgia z użyciem robota wspomaganego przez sztuczną inteligencję

Roboty w procedurach chirurgicznych zyskują na popularności, a szpitale korzystają z nich do zabiegów mało inwazyjnych i operacji kardiochirurgicznych. Chirurgia z użyciem robota przyniosła mniejszą ilość powikłań, mniejszy ból i szybszy powrót do zdrowia.

Na przykład, Mayo Clinic w Stanach Zjednoczonych wykorzystuje chirurgię z użyciem robota, aby zapewnić precyzję, elastyczność i kontrolę, które przewyższają możliwości ludzkie, umożliwiając lekarzom wykonywanie złożonych procedur z łatwością.

Wirtualni terapeuci wspomagani przez sztuczną inteligencję

Wirtualni terapeuci wspomagani przez sztuczną inteligencję oferują innowacyjne rozwiązanie codziennych wyzwań zdrowia psychicznego, poprawiając dostęp do opieki zdrowotnej i cyfrowe zaangażowanie pacjentów. Ponadto, czaty botów medycznych mogą współpracować z ludzkimi terapeutami w czasie rzeczywistym, aby zapewnić informacje zwrotne lub sugestie.

6. Sztuczna inteligencja w finansach

Image by Have a nice day from Adobe Stock

Sztuczna inteligencja zakłóciła różne branże, ale żadną tak bardzo jak bankowość i finanse. Zgodnie z raportem Financial Services, banki mogą zaoszczędzić 447 miliardów dolarów do 2023 roku, wykorzystując aplikacje sztucznej inteligencji.

Przejdźmy do kilku jej aplikacji.

Sztuczna inteligencja w bankowości spersonalizowanej

Bankowość spersonalizowana z wykorzystaniem sztucznej inteligencji rewolucjonizuje branżę. Algorytmy uczenia maszynowego zintegrowane z aplikacjami mobilnymi pomagają klientom podejmować lepsze decyzje finansowe, identyfikując ich wzorce wydatków i oferując cenne wskazówki.

Na przykład, Tally, firma fintech, pomaga klientom spłacić swoje długi kart kredytowych, oferując wskazówki, które długi spłacić pierwsze i kiedy.

Przewidywania inwestycyjne oparte na zachowaniu

Przewidywania inwestycyjne oparte na zachowaniu to strategie inwestycyjne, które wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego, aby przewidzieć trendy rynkowe na podstawie zachowania inwestorów. Te strategie wykorzystują kombinację danych finansowych i niefinansowych, takich jak artykuły prasowe, sentyment społecznościowych mediów i sentyment inwestorów, aby zidentyfikować wzorce i trendy, które mogą być wykorzystane do przewidywania przyszłych ruchów rynkowych.

Aplikacje inwestycyjne mikro-inwestycyjne, takie jak Acorns, wykorzystują sztuczną inteligencję do analizy wzorców wydatków użytkowników, aby przewidzieć, kiedy mogą oni zaoszczędzić lub zainwestować niewielkie kwoty pieniędzy bez wpływu na ich codzienne wydatki.

Przeciwdziałanie praniu pieniędzy

Z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, instytucje finansowe mogą teraz wykrywać działalność przestępczą w czasie rzeczywistym, redukując fałszywe pozytywy i poprawiając identyfikację podejrzanych transakcji i zachowań. Jest to możliwe, ponieważ algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne ilości danych i wykrywać wzorce, których ludzie mogą nie zauważyć. Na przykład, Feedzai to oprogramowanie do wykrywania oszustw, które pomaga bankom zarządzać ryzykiem finansowym.

Wdrożenie sztucznej inteligencji w biznesie

Rozpoczęcie wdrożenia sztucznej inteligencji w Twojej organizacji może być przytłaczające. Oto trzy wskazówki, aby rozpocząć.

• Zacznij od identyfikacji problemów biznesowych, które mogą skorzystać z rozwiązań sztucznej inteligencji.
• Ocenić gotowość Twojej organizacji do wdrożenia sztucznej inteligencji, w tym jakość danych, infrastrukturę technologiczną i umiejętności pracowników.
• Utwórz zespół wielofunkcyjny z przedstawicielami IT, biznesu i nauki o danych, aby nadzorować proces wdrożenia sztucznej inteligencji.

Odwiedź Unite.ai, aby dowiedzieć się więcej o najnowszych trendach i technologiach sztucznej inteligencji.