Пересечение ИИ в 6 основных отраслях: Изучение последних приложений ИИ с точки зрения бизнеса

Рост ИИ стимулирует открытие деловых случаев и приложений ИИ в различных основных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, технологии, продажи и маркетинг, и другие. Использование ИИ достигло беспрецедентных уровней, с существенными инвестициями и исследованиями, направленными на обеспечение автоматизации в реальных сценариях.

Согласно Statista, текущая рыночная стоимость ИИ в размере примерно 100 миллиардов долларов США ожидается вырастет до почти двух триллионов долларов США к 2030 году, что указывает на двадцатикратное увеличение.

Давайте изучим различные приложения ИИ в 6 основных отраслях, а также некоторые советы, чтобы начать использовать ИИ в вашей организации.

Что может сделать ИИ для бизнеса?

ИИ позволяет машинам выполнять задачи, которые традиционно требуют человеческого внимания, но являются повторяющимися. Он может анализировать и интерпретировать информацию, используя огромные объемы данных и алгоритмов, что позволяет делать точные прогнозы и принимать обоснованные решения.

Инструменты ИИ приносят несколько преимуществ бизнесу, включая;

• Эффективность и производительность, позволяя людям сосредоточиться на задачах более высокой ценности.
• Высокоскоростные бизнес-решения и операции, позволяющие сократить циклы разработки и быстрее получить доход от инвестиций.
• Гибкие возможности и расширение бизнес-модели, такие как выявление новых источников дохода.
• Сокращение человеческих ошибок и улучшение качества, например, предоставление результатов без ошибок в финансовой сверке.
• Лучшие возможности мониторинга для предотвращения дорогих и разрушительных сбоев.

Приложения ИИ в 6 основных отраслях

Искусственный интеллект улучшает операции, оптимизирует рабочие процессы и повышает качество обслуживания клиентов в различных отраслях. Давайте изучим некоторые из них ниже.

1. Приложения ИИ в маркетинге

Изображение от airdone из Adobe Stock

Глобальный рынок ИИ в маркетинге ожидается достигнет $40,09 миллиарда к 2025 году, с темпом роста 29,7% в год с 2020 по 2025 год.

Компании используют ИИ для улучшения своих маркетинговых тактик и увеличения вовлеченности клиентов, от персонализированного контента и динамической ценообразования до времени доставки электронной почты и нацеливания на рекламу.

Вот некоторые приложения ИИ в маркетинге:

Персонализированный контент

Технология ИИ может оценить данные и спрогнозировать предпочтения потребителей с помощью алгоритмов машинного обучения, что позволяет бизнесу адаптировать свой контент к уникальным потребностям и интересам каждого клиента. Например, BuzzFeed (BZFD ) – это медиа-компания, которая использует ИИ для адаптации своего контента для своей аудитории.

Конверсационный ИИ

Конверсационный ИИ относится к технологиям, таким как чат-боты и виртуальные агенты, которые позволяют пользователям общаться через естественный язык. Эти технологии используют машинное обучение и обработку естественного языка для模拟 человеческих взаимодействий. Благодаря своей способности персонализировать, масштабировать и эффективно общаться с пользователями, конверсационный ИИ позволяет бизнесу предоставлять бесперебойный и динамичный опыт потребителя.

Нацеливание на рекламу

ИИ существенно повлиял на нацеливание на рекламу, анализируя огромные объемы данных для создания всесторонних профилей клиентов, что позволяет маркетологам более точно нацеливаться на свою рекламу. В результате маркетологи получают более высокие показатели конверсии, более низкие затраты на привлечение и лучшую отдачу от инвестиций.

2. Приложения ИИ в юридических услугах

Изображение от phonlamaiphoto из Adobe Stock

Принятие ИИ играет решающую роль в трансформации юридической отрасли, автоматизируя рутинные задачи, снижая затраты и повышая точность. До 60% обязанностей, выполняемых юристами и парALEGALами, могут быть автоматизированы, согласно отчету Accenture.

Давайте узнаем, как ИИ революционизирует юридическую отрасль.

Юридические исследования

ИИ предлагает сложные алгоритмы для помощи юристам в экономии времени и усилий при проведении юридических исследований. Юристы могут быстро оценить и проанализировать огромные объемы данных с помощью инструментов юридических исследований, работающих на ИИ, что помогает им принимать лучшие решения.

Например, ROSS Intelligence – это платформа, работающая на ИИ, которая помогает нескольким юридическим фирмам, таким как Dentons, автоматизировать свои исследовательские процедуры и повысить производительность.

Электронное открытие

Поиск, сбор и представление электронно хранящейся информации (ESI) в ответ на юридический запрос называется электронным открытием. Электронное открытие может быть проведено быстрее, точнее и экономичнее с помощью ИИ, чем с помощью традиционных ручных методов. С помощью технологий Relativity, работающих на ИИ, юристы могут оптимизировать процесс сбора до производства.

Робот-судьи

Одна из областей, где ИИ набирает обороты, – это разработка робот-судей, которые являются системами, работающими на ИИ, и могут помочь судьям принимать более обоснованные решения на основе юридических прецедентов и анализа данных. Робот-судьи могут дать судьям более полное понимание юридических вопросов и помочь в принятии более точных и последовательных решений.

Китай использовал первых робот-судей, названных Xiozhi, способных эффективно处理 определенные гражданские дела через судебное разбирательство.

3. Приложения ИИ в продажах

Изображение от Stanisic Vladimir из Adobe Stock

Сектор продаж переживает значительную трансформацию, поскольку ИИ позволяет им принимать обоснованные решения и повышать производительность на протяжении всего процесса генерации лидов и вовлечения клиентов. Согласно отчету McKinsey, команды продаж, которые используют ИИ для генерации лидов и выявления возможностей, могут повысить свою производительность до 50%.

Вот некоторые приложения ИИ в продажах.

Интеллект разговора

Интеллект разговора (CI) использует ИИ для записи и анализа речи и извлечения данных, основанных на разговорах между агентами продаж и клиентами. Бизнес может использовать интеллект разговора, чтобы получить информацию о поведении и предпочтениях клиентов. Это позволяет им адаптировать свою стратегию продаж, чтобы удовлетворить ожидания клиентов.

Предоставляя информацию о человеческих моделях общения и выявляя общие болевые точки, CI информирует разработку и создание конверсационных систем ИИ, чтобы лучше удовлетворить потребности клиентов.

Аватар ИИ

Аватары ИИ – одна из последних технологий ИИ, вызывающих ажиотаж на рынке. Это виртуальные помощники, которые предлагают персонализированную поддержку клиентов и помощь в продажах с помощью алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка. С помощью аватаров ИИ команды продаж могут автоматизировать повторяющиеся операции, чтобы освободить время для бизнес-критических задач. Например, Synthesia.io – это платформа создания видео на ИИ, которая позволяет создавать аватары ИИ для профессиональных видео.

Генерация лидов

Еще одна область, где ИИ сделал успехи, – это генерация лидов. С помощью алгоритмов машинного обучения и предсказательной аналитики бизнес может эффективно выявлять и расставлять приоритеты высококачественных лидов на основе их вероятности конверсии.

Автоматические процедуры оценки лидов могут освободить ценное время для сотрудников продаж, позволяя им сосредоточиться на построении значимых отношений с потенциальными клиентами. Таким образом, бизнес может оптимизировать свои продажи и повысить шансы на заключение сделок, а также оптимизировать процесс управления лидами.

Например, Leadzen.ai – это инструмент генерации лидов на ИИ, который предоставляет бизнесу актуальные обновления в процессе поиска.

4. Приложения ИИ в технологиях

Изображение от Blue Planet Studio из Adobe Stock

IDC прогнозирует, что к 2024 году мировые расходы на ИИ достигнут 110 миллиардов долларов, и технологический сектор будет составлять большую часть этих расходов.

Некоторые из последних приложений ИИ в технологическом секторе включают:

Разработка программного обеспечения на основе машинного обучения

Разработка программного обеспечения на основе машинного обучения (ML) означает создание интеллектуальных систем, которые могут учиться на данных и улучшаться со временем. Это включает в себя автоматизацию операций машинного обучения (MLOps), разработку бэкенда, инженерию данных и развертывание моделей машинного обучения.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) позволяет машинам выходить за рамки простого чтения и входить в область понимания и интерпретации человеческого языка. Используя силу NLP, машины получают возможность извлекать смысл из письменного или устного текста и выполнять различные задачи, такие как распознавание речи, анализ настроений и автоматическое суммирование текста.

В NLP разработка GPT означает создание моделей генерации текста на основе GPT-3 и GPT-4. Это включает в себя настройку и оптимизацию моделей для того, чтобы бизнес мог улучшить свои продукты и услуги, автоматизировать процессы и повысить качество обслуживания клиентов.

5. Приложения ИИ в здравоохранении

Изображение от hasan из Adobe Stock

ИИ поддерживает отрасль здравоохранения, позволяя проводить быстрые диагностики и улучшать результаты лечения пациентов. Давайте изучим некоторые приложения ИИ в здравоохранении.

Обнаружение лекарств

Клинические испытания каждого препарата стоят в среднем 1,3 миллиарда долларов, и только 10% препаратов доходят до рынка. Однако ИИ ускоряет обнаружение лекарств, анализируя и прогнозируя эффекты и эффективность препаратов. ИИ также сокращает время выхода на рынок критических препаратов.

Например, Therapeutics Data Commons – это открытая платформа, которая облегчает сотрудничество и предоставляет наборы данных и разработку алгоритмов для различных методов лечения на всех стадиях разработки препаратов.

Роботизированная хирургия с помощью ИИ

Роботы в хирургических процедурах быстро набирают популярность, и больницы полагаются на них для минимально инвазивных процедур и открытых хирургических операций. Роботизированные операции привели к меньшему количеству осложнений, снижению боли и более быстрому выздоровлению.

Например, Mayo Clinic в США использует роботизированные операции, чтобы предоставить точность, гибкость и контроль, превышающие человеческие возможности, что позволяет врачам выполнять сложные операции легко.

Виртуальные терапевты, работающие на ИИ

Виртуальные терапевты, работающие на ИИ, предлагают инновационное решение повседневных проблем психического здоровья, улучшая доступ к здравоохранению и цифровому взаимодействию с пациентами. Кроме того, чат-боты здравоохранения могут сотрудничать с человеческими терапевтами в режиме реального времени, чтобы предоставить обратную связь или предложения.

6. ИИ в финансах

Изображение от Have a nice day из Adobe Stock

ИИ нарушил различные отрасли, но ни одну так, как банковское дело и финансы. Согласно отчету Financial Services, банки могут сэкономить 447 миллиардов долларов к 2023 году, используя приложения ИИ.

Давайте рассмотрим некоторые из его приложений.

Персонализированное банковское дело, работающее на ИИ

Персонализированное банковское дело, работающее на ИИ, революционизирует отрасль. Алгоритмы машинного обучения, интегрированные в мобильные банковские приложения, помогают клиентам принимать лучшие финансовые решения, выявляя их модели расходов и предлагая ценные советы.

Например, Tally – это финтех-компания, которая помогает клиентам погасить долги по кредитным картам, предоставляя руководство о том, какие долги погасить первыми и когда.

Прогнозы инвестиций на основе поведения

Прогнозы инвестиций на основе поведения – это инвестиционные стратегии, которые используют алгоритмы машинного обучения для прогнозирования тенденций рынка на основе поведения инвесторов. Эти стратегии используют комбинацию финансовых и нефинансовых данных, таких как статьи, настроения в социальных сетях и настроения инвесторов, чтобы выявить закономерности и тенденции, которые можно использовать для прогнозирования будущих движений рынка.

Микро-инвестиционные приложения, такие как Acorns, используют ИИ для анализа моделей расходов пользователей, чтобы предсказать, когда они могут сэкономить или инвестировать небольшие суммы денег, не влияя на их ежедневные расходы.

Борьба с отмыванием денег

С помощью ИИ финансовые учреждения теперь могут обнаруживать мошенническую деятельность в режиме реального времени, снижая количество ложных срабатываний и улучшая выявление подозрительных транзакций и поведения. Это связано с тем, что алгоритмы ИИ могут анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности, которые люди могут пропустить. Например, Feedzai – это программное обеспечение для обнаружения мошенничества, которое помогает банкам управлять финансовыми рисками.

Принятие ИИ в бизнесе

Начало использования ИИ в вашей организации может быть ошеломляющим. Вот три совета, чтобы начать.

• Начните с выявления бизнес-проблем, которые могут быть решены с помощью решений ИИ.
• Оцените готовность вашей организации к принятию ИИ, включая качество данных, технологическую инфраструктуру и навыки сотрудников.
• Создайте межфункциональную команду с представителями ИТ, бизнеса и науки о данных, чтобы курировать процесс принятия ИИ.

Посетите Unite.ai, чтобы узнать больше о последних тенденциях и технологиях ИИ.