AI:s korsning över 6 stora branscher: Utforska de senaste AI-tillämpningarna ur ett företagsperspektiv

AI:s uppgång driver upptäckten av affärsscenarier och AI-tillämpningar inom ett brett spektrum av stora branscher, såsom hälsovård, finans, teknik, försäljning och marknadsföring, samt andra. AI-användningen har nått oanade nivåer, med betydande investeringar och forskning riktad mot att driva automation i verkliga scenarier.

Enligt Statista är den nuvarande AI-marknadsvärdet på cirka 100 miljarder amerikanska dollar förväntat att skjuta i höjden till nästan två biljoner amerikanska dollar år 2030, vilket indikerar en tjugo gånger större ökning.

Låt oss utforska olika AI-tillämpningar inom 6 stora branscher, tillsammans med några tips för att komma igång med AI-adoption i din organisation.

Vad kan AI göra för företag?

AI möjliggör för maskiner att utföra uppgifter som traditionellt kräver mänsklig uppmärksamhet men är repetitiva. Det kan analysera och tolka information med hjälp av stora mängder data och algoritmer, vilket möjliggör exakta förutsägelser och informerade beslut.

AI-verktyg bringar flera fördelar till företag, inklusive;

• Effektivitet och produktivitet genom att låta människor fokusera på högvärdiga uppgifter.
• Höghastighetsbeslut och operationer, vilket möjliggör kortare utvecklingstider och snabbare avkastning på utvecklingskostnader.
• Smidiga förmågor och affärsmodellstillväxt, såsom identifiering av nya intäktsströmmar.
• Minskad mänsklig fel och förbättrad kvalitet, såsom leverans av felfria resultat i finansiell försoning.
• Bättre övervakningsförmåga för att förhindra dyra och störande driftstopp.

AI-tillämpningar över 6 stora branscher

Artificiell intelligens förbättrar drift, strömlinjeformar arbetsflöden och förbättrar kundupplevelser inom olika branscher. Låt oss utforska några av dem nedan.

1. AI-tillämpningar i marknadsföring

Bild av airdone från Adobe Stock

Den globala AI-marknaden inom marknadsföring förväntas nå $40.09 miljarder år 2025, med en årlig tillväxttakt på 29,7% från 2020 till 2025.

Företag använder AI för att förbättra sin marknadsföring och öka kundengagemanget, från anpassat innehåll och dynamisk prissättning till AI-ledd e-postleverans och annonsmålning.

Här är några AI-tillämpningar i marknadsföring:

Anpassat innehåll

AI-teknik kan utvärdera data och förutsäga konsumentpreferenser med hjälp av maskinlärningsalgoritmer, vilket möjliggör för företag att anpassa sitt innehåll till varje kunds unika behov och intressen. Till exempel är BuzzFeed (BZFD ) ett medieföretag som använder AI för att anpassa sitt innehåll för sin publik.

Samtalsbaserad AI

Samtalsbaserad AI avser tekniker som chatbots och virtuella agenter som möjliggör för användare att kommunicera genom naturligt språk. Dessa tekniker använder maskinlärning och naturlig språkbehandling för att simulera mänskliga interaktioner. På grund av deras förmåga att anpassa, skala och effektivt kommunicera med användare, möjliggör samtalsbaserad AI för företag att tillhandahålla en sömlös och dynamisk kundupplevelse.

Annonsmålning

AI har haft en betydande inverkan på annonsmålning genom att analysera enorma mängder data för att producera omfattande kundprofiler, vilket möjliggör för marknadsförare att rikta sina annonser mer exakt. Som ett resultat upplever marknadsförare högre omvandlingsfrekvenser, lägre kostnader per förvärv och en bättre avkastning på investeringen.

2. AI-tillämpningar i juridik

Bild av phonlamaiphoto från Adobe Stock

AI-adoption spelar en avgörande roll i att omvandla den juridiska branschen genom att automatisera rutinmässiga uppgifter, minska kostnader och förbättra noggrannheten. Upp till 60% av de uppgifter som utförs av advokater och jurister kan automatiseras, enligt en rapport från Accenture.

Låt oss upptäcka hur AI revolutionerar den juridiska branschen.

Juridisk forskning

AI erbjuder avancerade algoritmer för att hjälpa jurister att spara tid och ansträngning medan de utför juridisk forskning. Advokater kan snabbt utvärdera och analysera stora mängder data med hjälp av AI-drivna juridiska forskningsverktyg, vilket hjälper dem att fatta bättre beslut.

Till exempel är ROSS Intelligence ett AI-drivet plattform som hjälper flera advokatbyråer, som Dentons, att automatisera sina forskningsprocesser och öka produktiviteten.

E-upptäckt

Att hitta, samla in och producera elektroniskt lagrad information (ESI) som svar på en juridisk begäran kallas e-upptäckt. Jämfört med traditionella manuella metoder kan e-upptäckt utföras snabbare, mer exakt och kostnadseffektivt med AI. Med Relativity AI-drivna tekniker kan jurister strömlinjeforma insamlingsprocesser till produktion.

Domarrobotar

Ett område där AI vinner mark är i utvecklingen av domarrobotar, som är AI-drivna system som kan hjälpa domare att fatta mer informerade beslut baserat på juridiskt prejudikat och dataanalys. Domarrobotar kan ge domare en mer omfattande förståelse för juridiska frågor och hjälpa till att fatta mer exakta och konsekventa beslut.

Kina använde landets första domarrobotar, kallad Xiozhi, som kunde hantera vissa civilmål genom dom.

3. AI-tillämpningar i försäljning

Bild av Stanisic Vladimir från Adobe Stock

Försäljningssektorn upplever en betydande omvandling eftersom AI möjliggör för dem att fatta datadrivna beslut och förbättra prestanda över leadsökning och kundengagemang. Enligt en rapport från McKinsey kan försäljningsteam som använder AI för leadsökning och möjlighetsidentifiering öka sin produktivitet med upp till 50%.

Här är några tillämpningar av AI i försäljning.

Samtalsintelligens

Samtalsintelligens (CI) använder AI för att spela in och analysera tal och extrahera data-drivna insikter från samtal mellan försäljningsagenter och kunder. Företag kan använda samtalsintelligens för att samla in värdefulla insikter om kundbeteende och preferenser. Detta möjliggör för dem att anpassa sin försäljningsstrategi för att uppfylla kundförväntningar.

Genom att tillhandahålla insikter om mänsklig kommunikation och identifiera vanliga smärt punkter, informerar CI utformningen och utvecklingen av samtalsbaserade AI-system för att möta kundbehov bättre.

AI-avatare

AI-avatare är en av de senaste AI-teknikerna som orsakar en sensation på marknaden. Dessa är virtuella assistenter som erbjuder individualiserad kundservice och försäljningsstöd med hjälp av maskinlärningsalgoritmer och naturlig språkbehandling. Med hjälp av AI-avatare kan försäljningsteam automatisera repetitiva operationer för att frigöra tid för affärskritiska aktiviteter. Till exempel är Synthesia.io en AI-video skapande plattform som låter dig skapa AI-avatare för professionella videor.

Leadsökning

Ett annat område där AI har gjort framsteg är leadsökning. Genom att använda maskinlärningsalgoritmer och predictiv analys kan företag effektivt identifiera och prioritera högkvalitativa leads baserat på deras sannolikhet för omvandling.

Automatiserade leadskörningsprocesser kan frigöra värdefull tid för försäljningspersonal, vilket möjliggör för dem att fokusera på att bygga meningsfulla relationer med potentiella kunder. På detta sätt kan företag optimera sin försäljningsinsats och förbättra sina chanser att stänga affärer samtidigt som de strömlinjeformar sin leadsökning.

4. AI-tillämpningar i teknik

Bild av Blue Planet Studio från Adobe Stock

IDC förutspådde att världen skulle spendera 110 miljarder dollar på artificiell intelligens år 2024, med tekniksektorn som stod för större delen av utgifterna.

Några av de senaste tillämpningarna av AI inom tekniksektorn inkluderar:

Maskinlärningsbaserad programvaruutveckling

Maskinlärningsbaserad programvaruutveckling avser utveckling av intelligenta system som kan lära sig av data och förbättras över tid. Detta inkluderar automatisering av maskinlärningsoperationer (MLOps), backend-utveckling, dataingenjörskap och maskinlärningsmodell distribution.

Naturlig språkbehandling

Naturlig språkbehandling (NLP) ger maskiner förmågan att gå utöver enkel läsning och in i områdena förståelse och tolkning av mänskligt språk. Genom att utnyttja kraften från NLP kan maskiner extrahera mening från skriven eller talad text och utföra olika uppgifter som taligenkänning, sentimentanalys och automatisk textsummering.

I NLP avser GPT-utveckling utveckling av textgenereringsmodeller baserade på GPT-3 och GPT-4. Det inkluderar anpassad modellträning och modelloptimering för att hjälpa företag förbättra sina produkter och tjänster, automatisera processer och förbättra kundupplevelser.

5. AI-tillämpningar inom hälsovård

Bild av hasan från Adobe Stock

AI stödjer hälsovårdssektorn genom att möjliggöra snabbare diagnoser och förbättra patientresultat. Låt oss utforska några AI-tillämpningar inom hälsovård.

Läkemedelsupptäckt

Kliniska prövningar för varje läkemedel kostar i genomsnitt 1,3 miljarder dollar, och endast 10% av läkemedlen når marknaden. Men AI accelererar läkemedelsupptäckt genom att analysera och förutsäga läkemedelsbiverkningar och effektivitet. AI minskar också tiden till marknaden för livsviktiga läkemedel.

Till exempel är Therapeutics Data Commons en öppen plattform som underlättar samarbete och tillhandahåller datauppsättning och algoritm design för flera behandlingsmodeller i alla skeden av läkemedelsutveckling.

AI-assisterad robotkirurgi

Robotar i kirurgiska ingrepp blir alltmer populära, med sjukhus som förlitar sig på dem för minimalt invasiva ingrepp och öppen hjärtkirurgi. Robotassisterad kirurgi har resulterat i färre komplikationer, mindre smärta och snabbare återhämtning.

Till exempel använder Mayo Clinic i USA robotassisterad kirurgi för att tillhandahålla precision, flexibilitet och kontroll som överträffar mänskliga förmågor, vilket möjliggör för läkare att utföra komplexa ingrepp enkelt.

AI-drivna virtuella terapeuter

AI-drivna virtuella terapeuter erbjuder en innovativ lösning för vardagliga mentala hälsoutmaningar genom att förbättra tillgången till hälsovård och digital patientengagemang. Dessutom kan hälsovårdschatbotar samarbeta med mänskliga terapeuter i realtid för att tillhandahålla feedback eller förslag.

6. AI i finans

Bild av Have a nice day från Adobe Stock

AI har stört olika branscher, men ingen som bank och finans. Enligt en rapport från Financial Services report kunde banker spara 447 miljarder dollar år 2023 genom att använda AI-applikationer.

Låt oss gå igenom några av dess tillämpningar.

AI-drivna personliga banker

Personliga banker drivna av AI revolutionerar branschen. Maskinlärningsalgoritmer integrerade i mobilbankappar hjälper kunder att fatta bättre finansiella beslut genom att identifiera deras utgiftsmönster och erbjuda värdefulla råd.

Till exempel hjälper Tally, ett finansteknikföretag, kunder att betala av sina kreditkortsskulder genom att erbjuda råd om vilka skulder som ska betalas först och när.

Beteende-baserade investeringsförutsägelser

Beteende-baserade investeringsförutsägelser är investeringsstrategier som utnyttjar maskinlärningsalgoritmer för att förutsäga marknadtrender baserat på investerarbeteende. Dessa strategier använder en kombination av finansiell och icke-finansiell data, såsom nyhetsartiklar, sociala medier-sentiment och investerarsentiment, för att identifiera mönster och trender som kan användas för att förutsäga framtida marknadsrörelser.

Micro-investeringsappar som Acorns använder AI för att analysera användarnas utgiftsmönster för att förutsäga när de kan spara eller investera små belopp utan att påverka deras dagliga utgifter.

Anti-penningtvätt

Med hjälp av AI kan finansiella institutioner nu upptäcka bedrägeri i realtid, minska falska positiva och förbättra identifieringen av misstänkta transaktioner och beteenden. Detta beror på att AI-algoritmer kan analysera stora mängder data och upptäcka mönster som människor kan missa. Till exempel är Feedzai en bedrägeridetekteringsprogramvara som hjälper banker att hantera finansiella risker.

AI-adoption i företag

Att komma igång med AI-adoption i din organisation kan vara överväldigande. Här är tre tips för att komma igång.

• Börja med att identifiera de affärsproblem som kan dra nytta av AI-lösningar.
• Utvärdera din organisations beredskap att anta AI, inklusive datakvalitet, teknisk infrastruktur och anställdas färdigheter.
• Etablera ett tvärfunktionellt team med IT, affärs och data science-representanter för att övervaka AI-adoptionen.

Besök Unite.ai för att lära dig mer om de senaste trenderna och teknologierna inom AI.