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.
• Быстрые бизнес-решения и операции, ermögоляющие более короткие циклы разработки и быструю окупаемость инвестиций.
• Гибкие возможности и расширение бизнес-модели, такие как выявление новых источников дохода.
• Снижение человеческих ошибок и улучшение качества, такое как доставка результатов без ошибок в финансовом учете.
• 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% с 2020 по 2025 год.

Компании используют ИИ, чтобы улучшить свои маркетинговые тактики и увеличить вовлеченность клиентов, от персонализированного контента и динамической ценообразования до ИИ-управляемых времен доставки электронной почты и нацеливания на рекламу.

Вот некоторые приложения ИИ в маркетинге:

Персонализированный контент

Технология ИИ может оценить данные и спрогнозировать предпочтения потребителей, используя алгоритмы машинного обучения, что позволяет бизнесу адаптировать свой контент к уникальным потребностям и интересам каждого клиента. Например, BuzzFeed – это медиа-компания, которая использует ИИ, чтобы адаптировать свой контент 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, чтобы симулировать человеческие взаимодействия. 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, чтобы создать всесторонние профили клиентов, что позволяет маркетологам нацеливаться на свою рекламу более точно. 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 улучшая 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, чтобы помочь юристам сэкономить время и усилия при проведении юридических исследований. Юристы могут быстро оценить и проанализировать огромные объемы данных, используя инструменты юридических исследований, основанных на ИИ, что помогает им принимать лучшие решения.

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

Электронное открытие

Электронное открытие – это поиск, сбор и представление электронно хранящейся информации (ESI) в ответ на юридический запрос. Электронное открытие может быть проведено более быстро, точно и экономично с помощью ИИ, чем с помощью традиционных ручных методов. С помощью технологий Relativity, основанных 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, основанными на ИИ, которые могут помочь судьям принимать более обоснованные решения, основанные на юридических предшественниках и анализе данных. Робот-судьи могут предоставить судьям более полное понимание юридических вопросов и помочь в принятии более точных и последовательных решений.

Китай использовал первых робот-судей страны, названных Xiozhi, способных эффективно рассматривать определенные гражданские дела через судебное решение.

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 вовлеченности клиентов. Согласно отчету McKinsey, команды продаж, которые используют ИИ для генерации лидов и выявления возможностей, могут увеличить свою производительность до 50%.

Вот несколько приложений ИИ в продажах.

Интеллект разговора

Интеллект разговора (CI) использует ИИ, чтобы записать и проанализировать речь и извлечь данные, основанные на инсайтах из разговоров между агентами продаж и клиентами. Бизнес может использовать интеллект разговора, чтобы собрать информацию о поведении и предпочтениях клиентов. Это позволяет им адаптировать свою стратегию продаж, чтобы удовлетворить ожидания клиентов.

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

ИИ-аватар

ИИ-аватары – одна из последних технологий ИИ, которая вызывает ажиотаж на рынке. Это виртуальные помощники, которые предлагают персонализированную помощь клиентам и поддержку продаж, используя алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка. С помощью ИИ-аватаров команды продаж могут автоматизировать повторяющиеся операции, чтобы освободить время для бизнес-критических действий. Например, Synthesia.io – это платформа создания видео на основе ИИ, которая позволяет создавать ИИ-аватары для профессиональных видео.

Генерация лидов

Еще одна область, где ИИ сделал шаги, – это генерация лидов. Используя алгоритмы машинного обучения и предсказательную аналитику, бизнес может эффективно выявить и расставить приоритеты высококачественных лидов, основанных на 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 усилия по продажам и улучшить свои шансы на заключение сделок, оптимизируя процесс управления лидами.

Например, Leadzen.ai – это инструмент генерации лидов на основе ИИ, который предоставляет бизнесу актуальную информацию в процессе поиска перспектив.

4. Приложения ИИ в технологиях

Изображение от Blue Planet Studio из Adobe Stock

IDC прогнозировал, что к 2024 году мир потратит $110 миллиардов на искусственный интеллект, при этом технологический сектор будет составлять большую часть 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) относится к созданию интеллектуальных систем, которые могут учиться на данных и улучшаться со временем. Это включает в себя автоматизацию операций ML (MLOps), разработку бэкенда, инженерию данных и развертывание модели ML.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) позволяет машинам выходить за рамки простого чтения и переходить к пониманию и интерпретации человеческого языка. Используя силу NLP, машины приобретают способность извлекать смысл из написанного или устного текста и выполнять различные задачи, такие как распознавание речи, анализ настроений и автоматическое суммирование текста.

В NLP разработка GPT относится к разработке моделей генерации текста на основе GPT-3 и GPT-4. Она включает в себя настройку модели и оптимизацию, чтобы помочь бизнесу улучшить свои продукты и услуги, автоматизировать процессы и повысить опыт клиентов.

5. Приложения ИИ в здравоохранении

Изображение от hasan из Adobe Stock

ИИ поддерживает отрасль здравоохранения, позволяя делать более быстрые диагнозы и улучшая 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 открытие лекарств, анализируя и прогнозируя эффекты препаратов и их эффективность. ИИ также снижает время выхода на рынок критически важных препаратов.

Например, Therapeutics Data Commons – это платформа с открытым доступом, которая облегчает сотрудничество и предоставляет кураторство наборов данных и проектирование алгоритмов для нескольких методов лечения на всех стадиях разработки препаратов.

ИИ-ассистированная робототехника

Роботы в хирургических процедурах быстро набирают популярность, и больницы полагаются на них для минимально инвазивных процедур и операций на открытом сердце. Операции с помощью роботов привели к меньшему количеству осложнений, снижению боли и более быстрому восстановлению.

Например, Mayo Clinic в США использует операции с помощью роботов, чтобы предоставить точность, гибкость и контроль, которые превосходят человеческие возможности, позволяя врачам выполнять сложные процедуры легко.

ИИ-аватары виртуальных терапевтов

ИИ-аватары виртуальных терапевтов предлагают инновационное решение повседневным проблемам психического здоровья, предоставляя улучшенный доступ к здравоохранению и цифровому взаимодействию пациентов. 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 могли бы сэкономить $447 миллиардов к 2023 году, используя приложения ИИ.

Давайте рассмотрим некоторые из его приложений.

ИИ-аватары персонализированного банкинга

Персонализированный банкинг, основанный на ИИ, революционизирует отрасль. Алгоритмы машинного обучения, интегрированные в мобильные банковские приложения, помогают клиентам принимать лучшие финансовые решения, выявляя их закономерности расходов и предлагая ценные советы.

Например, Tally, финтех-компания, помогает клиентам погасить свои кредитные карты, предоставляя рекомендации 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, чтобы прогнозировать рыночные тенденции 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 рыночных движений.

Микро-инвестиционные приложения, такие как Acorns, используют ИИ, чтобы анализировать закономерности расходов пользователей и прогнозировать, когда они могут сэкономить или инвестировать небольшие суммы денег, не влияя на их повседневные 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 работы с принятием ИИ в вашей организации может быть ошеломляющим. Вот три совета, чтобы начать.

• Начните с выявления бизнес-проблем, которые могут получить пользу от решений ИИ.
• Оцените готовность вашей организации к принятию ИИ, включая качество данных, технологическую инфраструктуру и навыки сотрудников.
• Установите 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 в ИИ.