Преимущества и применение искусственного интеллекта в бизнесе, электронной коммерции и маркетинге
Искусственный интеллект может улучшить качества программного обеспечения и производства, он может улучшить поддержки принятия управленческих решений, искусственный интеллект может помочь бизнесу в различных сферах, начиная от технической поддержки до персонализации, вы можете проверить ваших конкурентов, веб-сайты и социальные медиа-присутствия, просматривать их пресс-релизов, новостей и блогов, ИИ можно использовать на рынке, прогнозирование, его можно использовать во многих традиционных местах, как персонализация, интуитивно понятные рабочие процессы, усиливается поиск и рекомендации.
Искусственный интеллект в бизнесе
Существует много типов технологий ИИ, таких как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и когнитивные вычисления, ИИ может использоваться для распознавания изображений и речи, прогнозной аналитики, ИИ используется не только бизнесом, но и правительством, образованием, наукой и другими исследователями и другими.
Искусственный интеллект (ИИ) в бизнес становится широко используемым инструментом в конкурентной борьбе, он используется в лучших чат-ботов для обслуживания клиентов, анализ данных, принятия прогнозных рекомендаций, наблюдая деятельности вашей компании, ИИ может помочь предприятиям прогнозировать широкий круг мероприятий, с искусственным интеллектом, вы можете сделать три главные вещи для любого бизнеса, вы можете оптимизировать бизнес-процессы, Вы можете минимизировать расходы и вы можете максимизировать доходы.
Глубокое обучение & искусственный интеллект в своих многочисленных формах не видно на руководителей предприятий как важный инструмент, ваша компания должна присоединиться к ведущим развивающимся технологиям, как машинного обучения, облачных вычислений и больших данных, производители добавили ИИ, возможности их предложения, такие как Амазон, Эппл и Гугл в компании IBM, процессора Intelи компании Salesforce, поэтому, вы уж определитесь, планируете ли вы сделать это с аппаратным обеспечением вы владеете, купить, или облачные ресурсы (или оба).
Искусственный интеллект начинает заменять многие роли на рабочем месте, в которых доминируют мужчины, ИИ оптимизирует потоки на складе электронной коммерции, более продвинутый ИИ сведет к минимуму затраты на энергопотребление центра обработки данных, а ИИ максимизирует доходы онлайн-розничного бизнеса.
Предприятия могут использовать искусственный интеллект в качестве инструмента для повышения качества обслуживания клиентов и процессов, а не просто подражать людям, организациям узнайте, как использовать ИИ для оптимизации бизнеса, увеличения прибыльности и эффективности, искусственный интеллект влияет на множество отраслей, ИИ можно использовать для оптимизации своей профессиональной процедуры на основе практики как автоматизированный ввод данных и отчетность.
ИИ может использоваться в решениях для совместнойработы, безопасности, службах и сетевой инфраструктуре, платформа ИИ может использоваться для создания разговорных интерфейсов для питания следующего поколения чат-и голосовых помощников, ИИ может использоваться в ИТ-службах и безопасности, а также в гиперконвергентной инфраструктуре для балансировки рабочих нагрузок вычислительных систем.
ИИ можно использовать для защиты кибербезопасности, Система ИИ постоянно анализирует сетевые пакеты и отображает, что является нормальным трафиком, Ей известно о более чем 102 000 шаблонах в сети, ИИ выигрывает над традиционными правилами брандмауэра или данными AV, поскольку он работает автоматически без предварительного знания сигнатур для поиска аномалий.
Применение искусственного интеллекта в бизнесе
Существует множество применений ИИ в бизнес-управления, такие как спам-фильтр, умная, напишите категоризации, голос в текст функции, интеллектуальных персональных помощников, таких как Сири, Кортана & Google сейчас, автоматических спасательных служб и онлайн-поддержки клиентов, автоматизации процессов, продажах и бизнес-прогнозирования, видеонаблюдения, смарт-устройств, что корректировать в соответствии с поведением, автоматизированная выводы, особенно для отраслей, управляемых данными (например, финансовых услуг и электронной коммерции).
Существует множество применений искусственного интеллекта в потребительском и бизнес-пространств, от Siri от Apple до Google и DeepMind, Siri использует технологии обработки естественного языка (НЛП), чтобы интерпретировать голосовые команды и реагировать соответствующим образом, компании Google DeepMind использует глубокое обучение, это может сделать связей и достичь значений, не полагаясь на стандартные поведенческие алгоритмы, вместо того, чтобы учиться на опыте и используя исходные данные, что и входные, применяя выводы из DeepMind, Google может улучшить эффективность собственных центров питания, снижение энергии, используемой на охлаждение на 40%.
Искусственный интеллект в электронной коммерции
Искусственный интеллект в электронной коммерции может проявляться в интеллектуальных поисковых системах и функциях релевантности, персонализации как услуги, рекомендациях по продуктам и прогнозах покупок, обнаружении и предотвращении мошенничества при онлайн-транзакциях и динамической оптимизации цен на основе машинного обучения.
Технологии искусственного интеллекта предлагает конкурентное преимущество для компаний электронной торговли, она становится доступной для компаний любого размера или бюджета, ИИ позволяет покупателям получить сопутствующие продукты, будет ли его размер, цвет, форму, или даже совершенно, на первый получения визуальные подсказки из загруженных изображений, программное обеспечение может помогать покупателям в поиске товара, который они желают, электронной торговли ритейлеров становятся все более изощренными с их помощью AI возможностей.
Искусственный интеллект в маркетинге
Примеры ИИ в маркетинге включают: рекомендации и курирование контента, персонализации новостные ленты, шаблон и распознавания образов, язык распознавания – для переваривания неструктурированных данных клиентов и потенциальных клиентов, таргетинга и оптимизированы, торгов в реальном времени, анализ и сегментация клиентов, социальной семантики и анализа настроений, автоматизированный веб-дизайн и предиктивного обслуживания клиентов.