По словам аналитиков, в этом году инвестиции в искусственный интеллект возрастут в три раза, а уже в 2025-м объём рынка достигнет $100 миллиардов. Ведущие компании мира внедряют алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для оптимизации бизнес-процессов, автоматизации принятия решений и других функций.

8 примеров, как передовые AI-решения повышают эффективность работы компании

 

1. Персонализация клиентской поддержки

Сбор и анализ данных, системы обработки естественного языка и алгоритмы, которые постоянно обучаются в процессе общения, позволяют обеспечить качественную клиентскую поддержку 24/7.

2. Повышение лояльности клиентов

Персонализация пользовательского опыта поможет компаниям быть всегда на шаг впереди, предлагая клиентам именно то, что им понравится.

8 способов использования машинного обучения в бизнесе (1)

3. Отбор квалифицированных кандидатов

Самая сложная часть работы для рекрутеров – отобрать достойных кандидатов. Искусственный интеллект может отфильтровать неподходящие по базовым параметрам заявки, оставив для рассмотрения лучшие резюме.

4. Автоматизация финансовой системы

Постоянный мониторинг всех процессов и запрограммированные сценарии при той или иной ситуации позволяют AI-системе быстро устранять всевозможные финансовые ошибки и не допускать их в будущем.

5. Отслеживание эффективности инвестиций

AI-решение для распознавания изображений можно использовать для отслеживания позиции логотипа в видео. За счёт этого инвесторы смогут понять, эффективно ли вкладывать средства в подобную рекламу.

8 способов использования машинного обучения в бизнесе (2)

6. Борьба с мошенничеством

Каждый год компании теряют около 5% прибыли из-за злоумышленников. Алгоритмы машинного обучения способны распознавать различные отклонения от нормы и предотвращать мошеннические транзакции до их осуществления.

7. Прогнозирование неисправностей

Обработка данных с датчиков, расположенных на оборудовании, позволяет системе спрогнозировать, когда оно выйдет из строя. Таким образом, технику можно отправить на профилактику до поломки, не дожидаясь дорогостоящего ремонта.

8. Увеличение надёжности в системе поставок

Контекстный анализ логистических данных помогает минимизировать риски в системе поставок.