В 2024 году ИИ и МО стали популярнее благодаря ChatGPT от OpenAI. ИИ широко используется в различных отраслях, таких как обработка документов, мониторинг финансового мошенничества, медицинская диагностика, обслуживание клиентов, прогнозирование энергопотребления и управление цепочками поставок, что помогает экономить время, снижать риски и повышать эффективность.
2024 год, похоже, станет прорывным для искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Некоторые специалисты считают, что недавние достижения в области ИИ могут привести к новой революции в обществе, сравнимой с промышленной революцией, изобретением интернета или появлением смартфонов. Тем не менее, 2023 год не ознаменовал изобретение ИИ — это просто год, когда он стал популярным благодаря технологии ChatGPT от OpenAI.
Многие отрасли используют ИИ уже десятилетиями, что поднимает вопрос: какие общие случаи использования ИИ и МО? Какие примеры должны отслеживать бизнес-лидеры и руководители ИТ, чтобы сформировать комплексную стратегию автоматизации процессов?
Почему AI/ML важны?
Прежде чем продолжить, давайте определим некоторые термины. Искусственный интеллект (ИИ) — это компьютерные системы, которые имитируют человеческое мышление и принятие решений. Алгоритмы машинного обучения (МО) используют математические формулы для обучения на наборах данных и со временем выполняют задачи всё лучше.
Хотя в этом году много говорят о генеративном ИИ-инструменте ChatGPT, это далеко не первый распространенный случай использования ИИ. Например, финансовые и инвестиционные компании были одними из первых, кто начал использовать ИИ и МО для принятия решений о покупке или продаже активов на фондовом рынке и других биржах (известно как высокочастотная торговля). Другие отрасли также широко используют ИИ — от здравоохранения до производства и коммунальных услуг — и мы ожидаем, что это распространение будет только расти.
7 примеров использования AI/ML
Давайте рассмотрим несколько интересных примеров использования ИИ, которые продолжают развиваться.
1. Обработка документов.
Большинство организаций утопают в документах. Это могут быть бумажные чеки, электронные счета или сканированные штрихкоды. Компании часто тратят много времени на обработку документов. Интеллектуальная обработка документов (IDP) позволяет извлекать данные из документов в больших объемах без значительных затрат ручного труда. Это экономит огромное количество времени, усилий и денег, а также снижает вероятность ошибок, которые возникают при ручном вводе данных.
2. Мониторинг финансового мошенничества.
Одним из самых распространенных концептов ИИ и МО является обнаружение аномалий в наборах данных. Когда ИИ обучается на наборе данных, он может установить базовый уровень поведения. Всякий раз, когда происходит что-то сильно выходящее за рамки нормы — аномалия — система может отметить эту аномалию для дальнейшего анализа. Финансовые учреждения используют обнаружение аномалий в процессе «Знай своего клиента» (KYC), чтобы выявлять мошеннические транзакции или случаи кражи личности. Например, если по кредитной карте совершается крупная покупка в другой стране одновременно с покупкой в родном городе, компания может заблокировать карту и запросить подтверждение у владельца.
3. Одобрение кредитов и оценка рисков.
Финансовые учреждения могут активно использовать ИИ и МО для лучшего понимания кредитоспособности и рисков кредитования. ИИ может анализировать множество данных, таких как кредитная история, использование кредитов и финансовые отчеты, чтобы оценить, насколько безопасно выдавать кредит потенциальному заемщику для кредитной карты, ипотеки или бизнес-займа. Более того, со временем ИИ может выявлять потенциальные риски дефолта, которые могут быть не очевидны для человеческих аналитиков. Это не только снижает риски, но и делает процесс обработки заявок гораздо более эффективным для кредитных специалистов и андеррайтеров.
4. Визуализация и медицинская диагностика.
Одной из захватывающих областей, где мы увидим больше применения ИИ и МО, является здравоохранение. Например, специалисты по медицинской визуализации, такие как рентгенологи и ультразвуковые специалисты, будут чаще использовать искусственный интеллект для обнаружения потенциальных проблем на медицинских снимках пациентов. Использование машин для поиска возможных проблем и интерпретации результатов техником может быть более точным, чем полагаться на человеческий глаз, который может ошибаться. Кроме того, врачи будут использовать информацию от пациентов о симптомах, чтобы ИИ мог диагностировать заболевания и даже рекомендовать лечение.
5. Обслуживание клиентов.
Одним из самых интересных случаев использования ИИ и МО является обслуживание клиентов. Чат-боты могут использовать обработку естественного языка (NLP) для ответа на запросы клиентов и запуска других рабочих процессов на заднем плане, чтобы помочь решить проблемы клиента. Например, чат-бот может обрабатывать низкоуровневые возвраты или создавать ответы по электронной почте, которые затем проверяются человеческими агентами. Это экономит значительное время для сотрудников службы поддержки в их повседневной работе и улучшает опыт клиентов, что позволяет компаниям повышать долгосрочную удовлетворенность клиентов.
400+ подписчиков на нашем телеграм канале уже следят за обновлениями искусственного интеллекта. Подписывайтесь и вы.
6. Прогнозирование энергопотребления.
На протяжении десятилетий коммунальные службы работали над созданием интеллектуальных сетей. Такие устройства, как «умные» счетчики, помогают планировать периоды пикового потребления. Искусственный интеллект и машинное обучение могут анализировать исторические данные, такие как потребление энергии, погодные условия и другие переменные, чтобы лучше прогнозировать спрос. Это помогает операторам коммунальных служб предсказывать потребление энергии и увеличивать поставки, когда спрос растет, не перегружая систему (или готовиться к сбоям).
Кроме того, эта новая технология играет важную роль в усилиях по устойчивому развитию, поскольку ИИ помогает оптимизировать эффективность использования энергии, распределение и предотвращать потери. Это также помогает снизить затраты как для коммунальных служб, так и для промышленных и бытовых потребителей.
7. Управление цепочками поставок.
Последние несколько лет показали уязвимость глобальных цепочек поставок. Пандемия COVID-19 нарушила обычные соотношения спроса и предложения, что привело к пикам в одних областях и спадам в других. Трудно предсказать спрос, основываясь только на исторических данных — современные лидеры цепочек поставок нуждаются в более сложных методах прогнозирования для управления цепочками поставок.
Возможности ИИ и МО позволяют профессионалам в области цепочек поставок лучше прогнозировать спрос с использованием данных в реальном времени по множеству точек данных, чтобы предотвратить нехватку. Они также могут использовать ИИ для выполнения задач, таких как ценообразование, прогнозирование погодных условий и маршрутов для кораблей и транспортных средств, а также создание более гибких сетей цепочек поставок с их поставщиками и партнерами.
