Машинное обучение, RPA и Conversational AI уже сегодня могут изменить ваш бизнес. Узнайте больше о технологии искусственного интеллекта (ИИ).
Технология искусственного интеллекта (AI) — это общий термин, обозначающий технологию, которая позволяет машинам воспринимать, понимать, действовать и учиться. Алгоритмы машинного обучения (ML), автоматизация роботизированных процессов (RPA), распознавание лиц и распознавание голоса — вот некоторые из наиболее распространенных примеров. Эта область обширна и включает в себя многочисленные приложения искусственного интеллекта.
ИИ можно разделить на три различных уровня сложности:
Уровень 1: Технология, способная распознавать паттерны, такие как образы или речь.
Уровень 2: Технология, которая может связывать данные и делать прогнозы на основе вероятностей.
Уровень 3: Технология, которая может открывать новые связи и учиться на собственном опыте.
Технология искусственного интеллекта (ИИ) уже является частью нашей повседневной жизни. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных применений искусственного интеллекта, с которыми вы можете столкнуться и даже не осознавать этого.
Виртуальные помощники: виртуальные помощники, такие как Google Assistant или Яндекс.Станция, используют разговорный ИИ и распознавание голоса для создания интерактивного двустороннего взаимодействия. Например, вы можете попросить добавить событие в свой календарь. Различные технологии искусственного интеллекта проанализируют вашу речь, определят, что относится к команде, а затем запросят более подробную информацию, прежде, чем добавить событие в структурированный набор данных (календарь).
Умные дома: умные дома используют подключенные устройства, такие как камеры домашней безопасности с поддержкой искусственного интеллекта и термостаты. Например, Google Nest может изучать привычки жильцов и регулировать внутреннюю температуру в зависимости от того, находятся ли они дома или на работе, бодрствуют или спят.
Рекомендации медиаканалов: такие сервисы, как Netflix, Spotify и YouTube, используют ИИ, чтобы узнать, что нравится или не нравится пользователям. Затем они делают рекомендации, основанные на этих инсайтах.
Такси и совместное использование машин: Такие сервисы, как Uber или Яндекс Go, используют искусственный интеллект для определения того, как долго вам придется ждать машину или сколько времени пройдет, прежде чем вы прибудете в пункт назначения.
Машинное обучение — это общий термин, обозначающий разновидность искусственного интеллекта, который учится на собственном опыте. Алгоритмы машинного обучения идеально подходят для решения сложных крупномасштабных задач. Эта технология часто используется для прогнозирования поведения человека или окружающей среды, или для обнаружения ранее незамеченной неэффективности или закономерностей в больших массивах данных.
Системы машинного обучения — это специализированные системы, которые могут быть эффективно и в полной мере использованы только в областях, в которых они обучаются. Как это работает? Машинное обучение требует алгоритма, основанного на данных. Затем этот алгоритм «обучается», чтобы он мог выполнять определенную работу. Пока алгоритм работает, пул данных постоянно растет по мере изменения условий. Включив эти дополнительные данные, алгоритм продолжает свое обучение, «учится» и, шаг за шагом, расширяет свои возможности. Вот тут-то и может помочь NTT DATA Business Solutions.
NTT DATA Business Solutions использовала алгоритмы машинного обучения, сенсорные технологии и прогноз погоды, чтобы помочь Xervon понять, сколько градирен ему нужно запустить в каждый момент времени. Это сэкономило компании деньги за счет снижения затрат на электроэнергию. Это также помогло Xervon планировать техническое обслуживание на периоды, когда компания ожидала, что башни будут отключены.
Эта статья объясняет, как разработать стратегию, которая изменит основу конкуренции в вашей отрасли Узнайте больше о неиспользованном потенциале Машинного обучения.
Наше Руководство объясняет, как внедрить инструменты Машинного обучения быстро (за 60 дней) при разумных затратах вашей компании.
Томас Нормак (Thomas Nørmark) Руководитель глобального подразделения ИИ и роботизации
В прошлом бизнес-решения могли зависеть от разрозненных факторов. Сегодня, по мере объединения всё большего количества устройств, объем данных растет экспоненциально. Теперь задача состоит в максимизации ценности этого массива данных.
С помощью технологии искусственного интеллекта вы можете использовать эти данные для принятия обоснованных и точных решений и стать интеллектуальным предприятием. Например, данные датчиков интернета вещей могут быть объединены с облачными сервисами на основе ИИ для повышения эффективности цепочки поставок. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) упрощает повторяющиеся задачи и устраняет минусы человеческого фактора. Цифровые аватары могут оптимизировать услуги для ваших клиентов, освобождая драгоценное время ваших сотрудников. Машинное обучение может улучшить прогнозирование. Есть ли у вас такие данные, которые имеют большой объем, при этом недостаточно используются? Возможно, ИИ может помочь.
Кейс Логистический мост: узнайте, как NTT DATA Business Solutions использовала технологию Интернета вещей и облачные ресурсы SAP для создания лучшего решения для отслеживания.
Кейс Kia Mia: узнайте, как NTT DATA Business Solutions использовала искусственный интеллект и SAP HANA.
Сеть FarmBot: узнайте, как NTT DATA Business Solutions создала платформу для пользователей садов FarmBot, интегрировав логистику, закупки и сами сады.
Кейс Гигантский борщевик: узнайте, как NTT DATA Business Solutions использовали интеллектуальные технологии и инновации SAP для спасения жизней.
Градирни XERVON: узнайте, как решения NTT DATA Business Solutions использовали машинное обучение для повышения эффективности и улучшения графика обслуживания.
Thomas Nørmark | Окт 11, 2021
Dimitri Schweigerdt | Авг 31, 2021
Dimitri Schweigerdt | Авг 04, 2021
Thomas Kierkgaard | Июн 29, 2021
Danny Groothuis | Окт 29, 2020
Thomas Nørmark | Окт 06, 2020
Danny Groothuis | Июл 30, 2020
Danny Groothuis | Июл 28, 2020
Danny Groothuis | Июл 25, 2020
Чат-боты с разговорным ИИ типичны в онлайн-настройках обслуживания клиентов, предлагают пользователям релевантную информацию на основе типизированных запросов.
Физические роботы, известные как «цифровые люди» или «цифровые аватары», могут помочь покупателям в офлайн магазинах и торговых центрах. Роботы в магазине оснащены мониторами, могут отвечать на вопросы и направлять людей к нужным товарам.
Финансовые менеджеры используют ИИ для ускорения сделок и составления рыночных прогнозов. Боты могут сэкономить время на задачах ввода данных. Они могут помочь и в более сложных задачах, например, уменьшить ошибки за счет автоматизации движения денежных средств или обеспечения соблюдения сложных мер по соблюдению требований законодательства.
Чат-боты и RPA-роботы могут автоматизировать обычные и повторяющиеся кадровые задачи, такие как заполнение форм, сканирование электронной почты на предмет ключевой информации и ввод данных. ИИ может помочь сузить большие группы кандидатов до нескольких наиболее подходящих кандидатов. Также технология может помочь с прогнозированием в HR, определив тех сотрудников, которые могут покинуть компанию.
ИИ может помочь в управлении взаимоотношениями с клиентами, предсказывая, какие клиенты собираются уйти и почему. Являются ли они стратегически важными клиентами? Можно ли что-то сделать сегодня, чтобы удовлетворить их пожелания? С помощью ИИ можно проанализировать, какие клиенты нуждаются в дополнительном внимании прямо сейчас.
Анализ изображений может упростить процессы категоризации и оценки. Например, на сайте перепродажи мебели дилеры обычно фотографируют каждый стул, идентифицируют дизайнера, описывают функциональность стула, детализируют износ и устанавливают цену. Анализ изображений ИИ может управлять этими процессами автоматически.
Технология IoT, такая как track and trace, добавила уровень точности службам доставки. Теперь можно не только запланировать день доставки, но и точно предсказать, когда может прибыть посылка.
Наш эксперт Адриан Кострз (Adrian Kostrz) делится в этой сессии информацией об интеллектуальном пакете SAP S/4HANA и его интегрированных функциях, основанных на искусственном интеллекте, машинном обучении и автоматизации роботизированных процессов. Узнайте, как эти передовые технологии дополняют головоломку интеллектуального предприятия и как их можно легко адаптировать к вашей реальной бизнес-модели и процессам.
В NTT DATA Business Solutions мы специализируемся на внедрении новых идей в различные отрасли промышленности посредством совместных инноваций. Это не универсальный, а уникальный, модульный и итеративный подход. Думайте об этом как о дорожной карте, ведущей вас от начальной точки, где бы она ни была, к месту назначения, и мы будем там, где вам нужно. Цель всегда одна и та же: превратить инновации в ценность.
Вы ищете ответы или хотите получить дополнительную информацию о технологии искусственного интеллекта?
Свяжитесь со мной сегодня, чтобы обсудить, какие цели Вы хотите достичь, и как мы можем Вам в этом помочь.
Руководитель отдела Customer Experience, NTT DATA Business Solutions
+ 7 495 120 28 08
[email protected]
По любым вопросам свяжитесь с нами
