Владимир Мишин – Искусственный интеллект для всех (страница 4)

В этом случае я спрошу Берти, какой у меня баланс? Сколько у меня сейчас денег? Берти вернется и спросит, какой у вас номер счёта, ваш пин-код, ну, вы знаете, какая-то идентификационная информация. И я смогу предоставить эту информацию Берти. Номер моего счёта, возможно, дату рождения, пин-код и так далее. После этого, без необходимости взаимодействия с кассирами или другими сотрудниками, Берти сможет обратиться в банк. Она передаст всю эту информацию: номер моего счёта, дату рождения и пин-код. Она спросит: «Эй, банк, сколько денег у этого человека на счёте?» Банк авторизует меня и ответит: «Извините, у вас всего пятьдесят рублей. Может быть, хватит на носки, а может и нет».

Затем Берти сможет принять этот ответ и передать его мне без необходимости взаимодействия с людьми. Как это работает на самом деле? Давайте разберёмся.

Вернёмся, к примеру с цветочным магазином. Допустим, завтра День матери, а вы забыли заказать цветы, как мы это обычно делаем. Вот вы, мой клиент. Как мы уже упоминали, владелица цветочного магазина очень занята. У неё нет времени отвечать на телефонные звонки. К счастью, есть несколько способов взаимодействия с нашим чат-ботом, чтобы автоматизировать заказ цветов для вашей мамы.

На сайте цветочного магазина может появиться небольшое всплывающее окно, возможно, внизу, с Флорой. Это бот Флора. Она здесь и может появиться и спросить меня: «Какие цветы вы хотите заказать?». Конечно же, жёлтые розы, потому что они любимые моей мамой. Если мы не хотим пользоваться сайтом, мы можем просто позвонить, так что это может быть как текстовое, так и голосовое сообщение. Если я позвоню чат-боту, он скажет: «Добро пожаловать в Доставку цветов». Что бы вы хотели заказать?», – дюжину жёлтых роз, и чат-бот примет мой заказ и сможет его обработать.

Вы также можете использовать различные сервисы обмена мгновенными сообщениями для разных социальных сетей. У вас есть множество способов взаимодействия с чат-ботом.

Теперь давайте подумаем о том, как это работает на стороне сервера. Думаю, к настоящему моменту мы все знакомы с облаком. Это модное слово года. Именно здесь будет жить наш чат-бот. У вас будет поставщик услуг чат-бота. Этот чат-бот будет интегрироваться с различными сервисами, чтобы обрабатывать любую речь, которую произносит пользователь. Он будет использовать обработку естественного языка, а также искусственный интеллект, чтобы воспринимать то, что я говорю, и затем переводить это в то, что может понять компьютер.

Теперь давайте поговорим о преимуществах использования чат-бота. Приятно иметь возможность живого общения с клиентами при каждом обращении. Но я думаю, что, вероятно, главная причина, по которой кто-то может захотеть использовать чат-бота, – это экономия времени.

Во-вторых, это простота. Чат-ботов, хотите верьте, хотите нет, удивительно просто создавать. В большинстве случаев вам не нужно знать, как писать код. Если вы хотите более глубокой интеграции, вам, возможно, потребуется немного знаний программирования, но в основном всё основано на естественном языке. Вы можете сказать: «Привет, чат-бот, сообщай пользователям, что я работаю с понедельника по пятницу с 9:00 до 18:00». Он сможет передавать эту информацию без знания Python, Java-скриптов или чего-либо подобного.

Наконец, время запуска. Это означает, что создание чат-бота не займёт много времени. Как я уже говорил, вам не нужно знать код. Поскольку чат-бот работает в облаке, вам не нужно создавать какую-либо базовую инфраструктуру с момента начала разработки до завершения, это может занять всего час. Вот некоторые из причин, по которым вы можете захотеть создать чат-бота для своего бизнеса.

Недавний глобальный опрос, проведённый statista.com по внедрению ИИ в бизнес, показал, что 23% генеральных директоров компаний уже внедрили ИИ в свою деятельность, в то время как 43% планируют изучить возможности внедрения ИИ в будущем. Среди медицинских директоров или директоров по маркетингу 32% внедрили ИИ, а 39% планируют использовать его в будущем.

Представьте, как производственный завод справляется с проблемой непредвиденных отказов оборудования или как обеспечивается надёжность критически важного медицинского оборудования в медицинской отрасли.

Внедрение систем предиктивного обслуживания на базе ИИ в различных отраслях промышленности помогает выявлять потенциальные сбои до их возникновения. Это дополнительно приводит к минимизации простоев, повышению производительности и снижению расходов на обслуживание, что в конечном итоге приводит к повышению эффективности и экономичности.

Давайте более подробно рассмотрим влияние и применение ИИ в различных отраслях. В производстве ИИ является движущей силой новой эры эффективности и оптимизации. Робототехника и автоматизация на базе ИИ преобразуют производственные процессы, выполняя повторяющиеся задачи и сборку. Это освобождает людей для выполнения более сложных и творческих задач, повышая скорость, точность и масштабируемость.

Например, на производственных предприятиях BMW коботы или коллаборативные роботы используются вместе с людьми в общем рабочем пространстве для повышения эффективности и производительности. ИИ использует систему распознавания изображений для проверки продукции на наличие дефектов на сборочных линиях, гарантируя поставку клиентам только высококачественной продукции. Это помогает сократить отходы и повысить удовлетворенность клиентов.

ИИ может оптимизировать потребление энергии и работу производственных объектов, анализируя модели использования и выявляя возможности экономии. Благодаря интеллектуальным сетям и системам управления энергопотреблением на основе ИИ, ИИ может значительно снизить затраты на электроэнергию и повысить устойчивость.

Например, в пищевой промышленности и производстве напитков используются системы контроля качества на базе ИИ для проверки дефектов, загрязнений и свежести пищевых продуктов, гарантируя упаковку и доставку только безопасных и высококачественных продуктов.

ИИ меняет правила игры в здравоохранении, предлагая инновационные решения и обеспечивая ощутимые преимущества в различных областях. В рамках анализа медицинских изображений ИИ может анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ и КТ, помогая рентгенологам выявлять отклонения и ставить диагнозы. В предиктивной аналитике системы ИИ анализируют электронные медицинские карты (ЭМК), данные пациентов и исторические тенденции, чтобы прогнозировать результаты лечения и выявлять лиц с риском развития определенных заболеваний. Это позволяет поставщикам медицинских услуг прогнозировать и предотвращать заболевания, что приводит к более проактивному и эффективному лечению пациентов. Более того, ИИ повышает операционную эффективность за счет оптимизации распределения ресурсов, оптимизации планирования и более эффективного управления цепочками поставок.

Распространенный пример использования ИИ в здравоохранении – поиск и разработка лекарственных препаратов. ИИ ускоряет процесс поиска лекарств, исследуя молекулярные структуры, прогнозируя взаимодействие лекарств с мишенью и моделируя клинические испытания. Такие организации, как BenevolentAI, используют алгоритмы ИИ для выявления потенциальных кандидатов на лекарства для лечения различных заболеваний, значительно сокращая время и затраты, связанные с процессом разработки лекарств. Это может привести к открытию новых методов лечения таких заболеваний, как рак и болезнь Альцгеймера.

В финансовом секторе ИИ является стратегическим партнером в революционных преобразованиях в банковском деле, инвестициях и управлении рисками. Чат-боты на базе ИИ предоставляют персонализированную помощь и поддержку в режиме реального времени при банковских транзакциях, улучшая качество обслуживания клиентов. Инвестиционный анализ, основанный на алгоритме ИИ, помогает клиентам выявлять тенденции, возможности и риски на финансовых рынках, обрабатывая большие объемы данных. ИИ позволяет сделать стратегии управления рисками более проактивными и точными, тем самым прогнозируя потенциальные угрозы, предотвращая мошенничество и оптимизируя эффективность портфеля. Роботы-консультанты используют алгоритмы ИИ для предоставления автоматизированных инвестиционных рекомендаций, управления портфелем и услуг финансового планирования на основе алгоритмов.

Слышали ли вы об инструменте Erica от Bank of America? Чтобы предоставить клиентам более удобный способ управления финансами, Bank of America использовал ИИ и представил Erica – виртуального помощника на базе ИИ. Erica использует ИИ для помощи клиентам в решении различных задач, таких как проверка баланса, оплата счетов, составление бюджета, оповещения о мошенничестве и финансовая аналитика.

ИИ также оказал значительное влияние на взаимодействие с клиентами, инновации управление товарами и маркетинг в секторе розничной торговли. Рекомендательные системы на основе ИИ анализируют предпочтения клиентов и поведение при просмотре веб-страниц, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам.

Например, amazon.com использует ИИ для предложения клиентам товаров на основе прошлых покупок и похожих товаров, просмотренных другими пользователями. Алгоритмы прогнозирования спроса на основе ИИ анализируют исторические данные о продажах, рыночные тенденции и внешние факторы для прогнозирования будущего спроса на товары. Это позволяет ритейлерам оптимизировать уровни запасов, сокращать дефицит и минимизировать излишние затраты на хранение запасов. ИИ позволяет ритейлерам персонализировать маркетинговые кампании и акции на основе индивидуальных профилей и поведения клиентов.