Пять общих проблем и компании, которые их решают.
Несмотря на то, что каждый бизнес отличается от других, даже те, кто работает в совершенно разных отраслях, сталкиваются с одними и теми же давними проблемами. В последние годы искусственный интеллект стал технологией, которая хорошо подходит для решения многих из этих бизнес-задач.
Давайте рассмотрим пять ключевых проблем, с которыми сталкиваются предприятия, и то, как решения на основе искусственного интеллекта, предлагаемые конкретными компаниями, решают эти проблемы.
1. Мошенничество
Обработка большего количества цифровых и мобильных транзакций дает клиентам то, что они хотят. Однако это также может дать преступникам то, что они хотят, то есть возможность захватить конфиденциальные личные и финансовые данные. В условиях, когда потребители все больше ожидают скорости транзакций, компании изо всех сил стараются удовлетворить спрос, обеспечивая при этом сканирование каждой транзакции на предмет возможного мошенничества.
AI стал единственным технологическим решением, достаточно быстрым для того, чтобы помочь компаниям обрабатывать такие быстрые транзакции. Например, такие компании, как Sift Science и Feedzai используют AI и алгоритмы машинного обучения для сортировки и оценки данных за считанные секунды. В результате, эти компании значительно сократили количество случаев мошенничества, спамеров и широкого спектра финансовых преступлений.
2. Поддержка клиентов
Благодаря непосредственной близости, которая сопровождает цифровой рынок, опыт клиента стал жизненно важной частью успеха каждой компании. Современные компании могли бы быстрее совершать сделки, но им все равно приходится сталкиваться с проблемой круглосуточной клиентской поддержки.
AI помогает компаниям обеспечить оперативную поддержку клиентов по нескольким каналам, даже не имея человека, который бы справлялся с запросами клиентов. Например, Агара помогает компаниям, работающим в сфере B2C, внедрить поддержку с использованием AI для улучшения качества обслуживания клиентов.
AI - единственное решение, которое может реагировать на запросы клиентов во время их разговора, одновременно проходя через комплексную сеть программного обеспечения компании, чтобы предложить советы и помощь операторам в режиме реального времени.
3. Персонализация
Хотя покупателям может понравиться удобство совершения покупок через Интернет и с помощью мобильных устройств, они все же хотят, чтобы бренды воспринимали их как личностей и обеспечивали персонализированное взаимодействие. Обладая гораздо более обширной клиентской базой и не имея возможности совершать личные покупки в магазинах, компании изо всех сил пытаются персонализировать каждый из них.
Amazon одной из первых использовала AI для создания персонализированных рекомендаций, основанных на прошлых заказах. Эта функция была только началом того, на что способны сейчас решения на базе AI. Например, Persado использует AI для персонализации маркетинговых сообщений, основанных на непрерывном процессе обучения технологии, для оценки форматирования, позиционирования слов, выбора слов и многого другого.
4. Анализ данных
Увеличение объема данных приносит пользу, но все равно сложно структурировать и с пользой для дела добывать всю эту информацию. Хотя за последнее десятилетие искусственный интеллект стал важной частью анализа данных, организация этих данных все еще является сложным делом.
DataRobot использует ИИ для помощи ИИ. Внедрив технологию, которую она изобрела, известную как автоматизированное машинное обучение (AutoML), компания поняла, как автоматизировать часть процесса разработки машинного обучения и приложений для ИИ, в том числе и для анализа данных. Инженеры по данным и программному обеспечению, а также эксперты по аналитике могут быстро построить эффективные модели анализа данных для улучшения процессов анализа данных на основе ИИ.
5. Производительность
Компании, которые хотят получить максимальную отдачу от своих трудовых ресурсов и процессов, фокусируются на том, чтобы работать умнее для повышения производительности. И снова, AI может предоставить лучшее решение.
Appnomic называет себя "самоисцеляющимся" предприятием и использует активный подход для решения проблемы непрерывности бизнес-приложений. Они используют AI для прогнозирования и предотвращения ИТ проблем до того, как они превратятся в проблемы, влияющие на производительность. Компания применила свое решение в широком спектре отраслей, от финансовой до розничной торговли и производства.
Без возможностей AI по прогнозированию предприятиям пришлось бы как исправлять проблему, так и устранять любой нанесенный ущерб. AI удерживает ИТ-отдел от пожаротушения и помогает им лучше выполнять свою работу.
Благодаря этим решениям, основанным на AI, вековые бизнес-задачи наконец-то решаются эффективно. В ходе этого процесса организации могут удовлетворять потребности клиентов, обеспечивать безопасность транзакций, улучшать взаимодействие с аудиторией и клиентами, лучше управлять данными и становиться более продуктивными.
