27 июня 2020
Искусственный интеллект (ИИ) - одно из модных слов прошлого десятилетия. В начале 2010-х обработка естественного языка (NLP) позволила людям общаться с телефонами и надежно управлять умными бытовыми приборами. В то время многие ожидали, что NLP взорвется в других областях, но это так и не было реализовано из-за плохих реализаций или из-за сосредоточенности на других типах разработки. Однако в течение этого десятилетия можно ожидать, что NLP будет использоваться в комплексном программном обеспечении. Например, программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), которое имеет решающее значение для любого бизнеса, находит более широкое распространение среди продавцов благодаря диалоговому ИИ. Применение ИИ в различных программах также помогает выявлять повторяющиеся задачи и автоматизировать их, тем самым повышая производительность труда сотрудников. С помощью ИИ бизнес-приложения смогут отвечать на вопросы или помогать пользователям перемещаться по интерфейсам, а поставщикам облачных услуг потребуется меньше вспомогательного персонала. Акцент на разнообразие в развитии создаст ландшафт, в котором NLP лучше понимает различные акценты и стили речи.
Когда все больше компаний получат преимущества аналитических и диалоговых интерфейсов на основе NLP, спрос на решения от одного поставщика увеличится. Как только руководители уровня С поймут, что могут попросить помощников ИИ создавать отчеты для них на лету, они захотят, чтобы эта функция присутствовала в их бизнесе, а не только в одном отделе, где они внедрили новые технологии. Организации, которые будут наиболее успешны в использовании ИИ в течение этого десятилетия, - это те, которые сегодня внедряют технологические платформы от одного поставщика. Если данные разбросаны в приложениях, использующих разные модели данных, с ними будет сложно работать. Но когда все данные находятся на одной платформе, их гораздо проще включить в алгоритм машинного обучения. Чем больше данных доступно, тем более полезными будут прогнозы и модели машинного обучения .
Существует множество инноваций в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые могут стать актуальными в следующие пять лет благодаря:
1. Гиперсонализация. Гиперсонализация повысит производительность труда пользователей программного обеспечения для бизнеса. В этом десятилетии выросло количество алгоритмических (а не хронологических) графиков социальных сетей, что привело к увеличению использования. Для программного обеспечения для бизнеса существует огромная возможность создавать интерфейсы, которые интеллектуально направляют внимание пользователя. Можно только представить CRM, который учится на истории продаж организации и руководит представителями для более продуктивной работы на основе их рабочих привычек.
2. Повсеместная очистка данных ИИ. В гораздо большем количестве областей будет реализована очистка данных ИИ. Небольшие организации начнут ожидать функциональности ИИ в таких вещах, как электронные таблицы, где они смогут анализировать информацию по адресам или устранять несоответствия. Более крупные организации получат выгоду от ИИ, который сделает их данные более полезными для аналитики или подготовит их для миграции из одного приложения в другое.
3. Автоматическая пометка становится нормой. Квантовые фонды (QBF) все больше входят в жизнь инвестора. Сегодня смартфоны могут распознавать и отмечать объекты на фотографиях, что делает личную библиотеку фотографий более доступной для поиска. Скоро люди увидят, как бизнес-приложения автоматически помечают информацию, чтобы сделать ее более доступной. Сегодня владельцы бизнеса могут найти своих главных клиентов в CRM, запустив отчет и отсортировав по доходам. В ближайшие пять лет они смогут искать «лучших клиентов», а CRM будет знать, что они ищут.
Источник https://quant-based-funds.ru
(C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
Когда все больше компаний получат преимущества аналитических и диалоговых интерфейсов на основе NLP, спрос на решения от одного поставщика увеличится. Как только руководители уровня С поймут, что могут попросить помощников ИИ создавать отчеты для них на лету, они захотят, чтобы эта функция присутствовала в их бизнесе, а не только в одном отделе, где они внедрили новые технологии. Организации, которые будут наиболее успешны в использовании ИИ в течение этого десятилетия, - это те, которые сегодня внедряют технологические платформы от одного поставщика. Если данные разбросаны в приложениях, использующих разные модели данных, с ними будет сложно работать. Но когда все данные находятся на одной платформе, их гораздо проще включить в алгоритм машинного обучения. Чем больше данных доступно, тем более полезными будут прогнозы и модели машинного обучения .
Существует множество инноваций в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые могут стать актуальными в следующие пять лет благодаря:
1. Гиперсонализация. Гиперсонализация повысит производительность труда пользователей программного обеспечения для бизнеса. В этом десятилетии выросло количество алгоритмических (а не хронологических) графиков социальных сетей, что привело к увеличению использования. Для программного обеспечения для бизнеса существует огромная возможность создавать интерфейсы, которые интеллектуально направляют внимание пользователя. Можно только представить CRM, который учится на истории продаж организации и руководит представителями для более продуктивной работы на основе их рабочих привычек.
2. Повсеместная очистка данных ИИ. В гораздо большем количестве областей будет реализована очистка данных ИИ. Небольшие организации начнут ожидать функциональности ИИ в таких вещах, как электронные таблицы, где они смогут анализировать информацию по адресам или устранять несоответствия. Более крупные организации получат выгоду от ИИ, который сделает их данные более полезными для аналитики или подготовит их для миграции из одного приложения в другое.
3. Автоматическая пометка становится нормой. Квантовые фонды (QBF) все больше входят в жизнь инвестора. Сегодня смартфоны могут распознавать и отмечать объекты на фотографиях, что делает личную библиотеку фотографий более доступной для поиска. Скоро люди увидят, как бизнес-приложения автоматически помечают информацию, чтобы сделать ее более доступной. Сегодня владельцы бизнеса могут найти своих главных клиентов в CRM, запустив отчет и отсортировав по доходам. В ближайшие пять лет они смогут искать «лучших клиентов», а CRM будет знать, что они ищут.
Источник https://quant-based-funds.ru
(C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter