Phenquestions
Het is een ontmoedigende taak om te begrijpen hoe kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) ons bedrijf beïnvloeden in deze door technologie gedreven wereld. Ze hebben talloze toepassingen in ons leven. Door de technieken van kunstmatige intelligentie en machine learning toe te passen in het bedrijfsleven, hebben we ons bedrijf efficiënt, moeiteloos en concurrerend gemaakt. Bovendien haalt kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven het verborgen inzicht uit gegevens. Bovendien kan een bedrijf door kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven zijn middelen effectief gebruiken, en AI-aangedreven automatische tools maken het systeem efficiënter dan een handmatig systeem. Echt, kunstmatige intelligentie en machine learning hebben een aanzienlijke invloed op het comfortabeler maken van ons leven in deze moderne zakenwereld.
Voorbeelden van kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven
De modewoorden kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) zijn in een breed scala toegepast door innovatieve AI- en machine learning-bedrijven. Deze bedrijven gebruiken de kracht van kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven om een nieuwe dimensie te brengen. Hieronder vertellen we 15 voorbeelden van kunstmatige intelligentie en machine learning in het bedrijfsleven.
1. Afbeeldingsclassificatie
Een van de toepassingen van machine learning in het bedrijfsleven is beeldclassificatie. Afbeeldingsclassificatie is een manier om een reeks afbeeldingen in een aantal vooraf gedefinieerde categorieën te categoriseren. Beeldclassificatie heeft talloze toepassingen in het bedrijfsleven, zoals sociale media, i.e., facebook foto tagging, medische beelddiagnose, een 3D plan op basis van 2D beeldontwerpen, etc.
Voor beeldclassificatie kunnen deep learning-methoden zoals kunstmatige neurale netwerken worden gebruikt. Diepgaande leermethoden kunnen effectief functies extraheren en potentieel gecompliceerde functies identificeren, zoals verlichting, de hoeveelheid rommel, gezichtspunt, enzovoort uit een afbeelding. Bewaakte en niet-gecontroleerde machine learning-methoden kunnen ook worden gebruikt.
2. Helpdesk
De online helpdesk is een van de opwindende toepassingen van kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven. Wanneer we een website bezoeken, zien we dat er automatisch een chatbox is geopend. We kunnen vragen over de inhoud van de website stellen aan de chatbot. Het zou interessanter zijn als we met de chatbot kunnen praten in plaats van een bericht te sturen.
Nu werkt kunstmatige intelligentie (AI) aan het spraakgestuurde front op hulplijnen. Als AI dit kan, dan is de traditionele helpdesk een herinnering voor ons. Er zal geen mens in de hulplijn werken; de enige machine zal werken.
3. Klantsegmentatie
Klantsegmentatie voor campagnes is een andere krachtige machine learning-toepassing in het bedrijfsleven. Het is een moeizaam proces om klanten handmatig in groepen te verdelen wanneer de instelling of het bedrijf te groot is. Dus gebruiken datawetenschappers clustering- en classificatie-algoritmen om klanten te segmenteren op basis van gespecificeerde criteria zoals browsegeschiedenis. Deze persoonlijke campagne is effectiever dan traditionele campagnes.
4. Markt Onderzoek
Op dit moment proberen analyses kunstmatige intelligentie (AI) toe te passen in allerlei bedrijfsgebieden. Marktonderzoek is er een van. De opmerkelijke toepassingen van kunstmatige intelligentie (AI) in het bedrijfsleven. AI probeert het gedrag van de klant te verbinden met zakelijke marketing. Het bedrijf kan dus nauwkeuriger evalueren dan het traditionele marktonderzoeksproces.
Bovendien komt AI Photoshop-vervanging eraan. Het zal dus een nieuwe dimensie creëren in de branding van een product en campagne voeren. Binnenkort zal AI al het menselijke werk vervangen door machinewerk.
5. Dynamisch prijzen
Een andere prachtige toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) in het bedrijfsleven is dynamische prijsstelling of vraagprijsstelling. Het is een proces van e-commerce prijsstrategie van een product of item op basis van het interesseniveau van de doelklant door het gebruik van big data. AI in e-commerce is een proactieve benadering. Een proactief bereik via AI kan patronen zoeken op basis van het gedrag van de klant en vervolgens passende acties ondernemen om het gewenste doel te bereiken.
In e-commerce kan kunstmatige intelligentie ook worden gebruikt om voorspellingen te doen, zoals welk artikel een klant zal kopen, op welk moment ze het liefst kopen, welk soort apparaat ze gebruiken om de site te bezoeken, en nog veel meer.
6. Cyberbeveiliging
Tegenwoordig is cyberdreiging een groot probleem voor de bedrijfseigenaar. Of het bedrijf nu klein of groot is, cyberbeveiliging is essentieel voor een bedrijf. Wat betreft het doorbreken van cyberdefensie zijn er tal van geavanceerde tools beschikbaar. De handmatige QA is zowel een tijdrovend als een arbeidsintensief proces. Menselijke operators zijn niet langer ook genoeg.
Kunstmatige intelligentie speelt een uitstekende rol bij het beheersen van cyberaanvallen. Met behulp van machine learning-technieken zijn gegevensinbreuken en kwaadaardige activiteiten eenvoudig te verwijderen. AI kan realtime dreigingsdetectie leveren en kan reageren op de dreiging en ook de anomalieën identificeren.
7. Realtime interacties met de klant
In deze door technologie gedreven wereld zijn we het meest verslaafd aan de virtuele wereld dan aan ons echte leven. Nu geven we de voorkeur aan online winkelen in plaats van naar een winkelcentrum te gaan. Daarom zijn realtime interacties met de klant van cruciaal belang voor een online bedrijfseigenaar.
De krachtigste toepassing van kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven is de klantervaring beter en comfortabeler maken. Via kunstmatige intelligentie (AI) hebben we een chatbot: een op AI gebaseerde virtuele gespreksagent, virtuele assistent. Ze zijn zo ontworpen dat ze 24 uur per dag antwoord kunnen geven op vragen van klanten.
De chatbots kunnen natuurlijke talen begrijpen en interpreteren understanding. Ze kunnen dus menselijke gesprekken begrijpen en de juiste klant begeleiden bij het vinden van de juiste items of richtlijnen door de ontstekingen uit de website of webpagina te halen.
8. Aanbevelingsmotor:
Een aanbevelingsengine is een van de meest interessante en wijdverbreide toepassingen van machine learning in het bedrijfsleven. De aanbevelingsengine is een automatisering van een winkelbediende. Je vraagt de jongen om een product of een item, en hij zal je niet alleen dit product zien, maar ook de gerelateerde producten.
Tegenwoordig gebruiken veel bedrijven big data en ook een verscheidenheid aan aanbevelingsalgoritmen om een aanbevelingsengine te ontwikkelen. Collaborative filtering (CF) is een van de meest gebruikte aanbevelingsalgoritmen. Matrixdecompositie is een ander elegant aanbevelingsalgoritme.
9. Klantverloopmodellering
Heeft u er ooit over nagedacht waarom uw klanten niet geïnteresseerd zijn in het kopen van uw producten of in het afnemen van uw service?? Dit staat bekend als klantverloop. Klantverloopmodellering is het proces om te identificeren welke klanten waarschijnlijk zullen stoppen om met uw bedrijf in contact te komen. Het is een van de meest voorkomende toepassingen van machine learning in het bedrijfsleven.
Door machine learning te gebruiken bij het modelleren van klantverloop, kan het bedrijf hiervan profiteren. Het kan de omzet verhogen. Het bedrijf kan ook zijn bedrijf terugkrijgen en verlies voorkomen. Bovendien helpt het gebruik van machine learning bij het modelleren van klantverloop om steeds meer klanten te behouden.
10. Effectief gegevensbeheer
Met de snelle groei van het gebruik van IoT (Internet of Things) in het bedrijfsleven, krijgen we overtollige gegevens met behulp van sensoren. Door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie kunnen deze gegevens zinvol worden geanalyseerd. We moeten dus dankbaar zijn voor kunstmatige intelligentie die ons een geweldige toepassing in het bedrijfsleven geeft. Met kunstmatige intelligentie kunnen we beter inzicht krijgen in data.
Een startend bedrijf heeft een AI-app ontwikkeld die het socialemedia-account van gebruikers zoals Facebook kan scannen om aanstootgevende inhoud te detecteren, i,.e., geweld. Daarom heb je geen mens nodig om de gewelddadige persoon te achterhalen. Uw slimme algoritme zal de persoon vinden. Trouwens, een mens kan de gewelddadige post die enkele jaren geleden is geplaatst niet ontdekken. Deze toepassing voor kunstmatige intelligentie bespaart dus tijd en werk voor uw HR.
11. Trendvoorspelling
Ooit werd kunstmatige intelligentie gevonden in sciencefictionfilms, onderzoekspapers of sciencefictionromans. Maar nu is AI een modewoord geworden en heeft het een aanzienlijke impact op ons bedrijf. Tegenwoordig krijgen we talloze toepassingen van kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven. Trendanalyse of trendvoorspelling is er een van.
In kunstmatige intelligentie (AI) worden voor trendvoorspelling alle gegevens één keer gecontroleerd en één keer nageleefd. En het biedt een optimale logische oplossing die gunstig is voor een bedrijf. Als u niet zeker weet dat uw marketingtechnieken uw budget overlappen, moet u trendanalyse gebruiken met behulp van kunstmatige intelligentie.
12. Modellering van waarde voor de levensduur van de klant
Klantwaardemodellering is een van de essentiële criteria voor e-commercebedrijven. Het is een van de meest prominente toepassingen van machine learning in het bedrijfsleven. Customer lifetime value-modellen worden gebruikt om de middelen van het bedrijf effectief toe te wijzen en potentiële klanten te identificeren en te behouden. Bedrijven gebruiken deze modellen om toezicht te houden op de marketing en de algemene voortgang van het bedrijf.
13. Wervingsautomatisering
Het wervingsproces is een van de vervelende handelingen voor elk groot bedrijf. Het vinden van een geschikte kandidaat voor de juiste functie is een ontmoedigende taak. Tegenwoordig proberen sommige innovatieve kunstmatige-intelligentiebedrijven kunstmatige intelligentie in te zetten om het wervingsproces autonoom te maken.
Als een bedrijf een verkeerde kandidaat rekruteert, kan een bedrijf miljoenen dollars verliezen. Het gebruik van kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven kan de operationele last van het wervingsproces verminderen. Kunstmatige intelligentie automatiseert taken en maakt besluitvorming sneller en nauwkeuriger. AI zal beslissen wie de beste kandidaat is voor de baan.
AI voor werving is een geweldige toepassing van kunstmatige intelligentie die een deel van het wervingsproces automatiseert, zoals repetitieve taken of taken met een hoog volume. Door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie kan een bedrijf tijd besparen door repetitieve taken te automatiseren. Het verbetert ook de kwaliteit van de aanwerving.
14. AI in e-commerce
Tegenwoordig wordt kunstmatige intelligentie in elke sector gebruikt. Van deze sectoren is e-commerce een van de meest prominente concurrentiegebieden op het gebied van snijden. De belangrijkste elementen van kunstmatige intelligentie zijn NLP, machine learning en datamining. Deze elementen helpen de e-commerce business om betere resultaten te behalen.
Door gebruik te maken van machine learning-technieken kan een machine met kunstmatige intelligentie automatisch taggen, zoeken en organiseren door de afbeelding of video van het product te labelen. Met AI kunnen machines moeiteloos handmatige taken uitvoeren, en daarom wordt het een betrouwbare benadering van een bedrijf, ongeacht de grootte en het budget van het bedrijf.
In een e-commercebedrijf krijgen klanten vaak irrelevante productresultaten. AI verbetert zoekresultaten door gebruik te maken van natuurlijke taalverwerkingstechnieken (NLP). Daarom wordt het bedrijf klantgerichter. Een ander, belangrijker voordeel van het gebruik van kunstmatige intelligentie in e-commerce is dat het opnieuw targeten van potentiële klanten. Bovendien verbetert kunstmatige intelligentie het algehele verkoopproces.
15. AI verbetert de zakelijke werkplek en automatiseert de werklast
Op dit moment is de zakelijke werkplek overbelast met verschillende taken zoals kanalen, tools, inhoud. Deze taken belemmeren de balans tussen werk en privé. Kunstmatige intelligentie verbetert de zakelijke werkplek en de communicatie in- en outs. Slimme AI-programma's helpen bedrijven om hun middelen effectief en efficiënt te gebruiken.
De automatisering van het werk zal de komende jaren leiden tot een bedrijf. Het in Londen gevestigde National Free Hospital en het bedrijf DeepMind ontwikkelen bijvoorbeeld algoritmen om nierletsels en gezichtsaandoeningen met weinig zonder menselijke tussenkomst te detecteren. Met AI-oplossingen kan een bedrijf de onderhouds- en bedrijfskosten verlagen en ook de bedrijfsproductiviteit verbeteren.
Gedachten beëindigen
Kunstmatige intelligentie (AI) is de studie van engineering die een computergebaseerd systeem ontwikkelt dat kan denken als een menselijk brein. En machine learning (ML) is de studie van het ontwikkelen van een intelligente en autonome machine of apparaat. Er zijn ongetwijfeld talloze onvoorstelbare toepassingen van kunstmatige intelligentie en machine learning in het bedrijfsleven.
Door AI en ML profiteert uw bedrijf ervan, omdat ze uw bedrijfsvoering efficiënter maken. Ze zullen ook het ongewenste proces verwijderen, wat uw bedrijf kan vertragen. U kunt ook ons vorige artikel lezen dat gaat over hoe kunstmatige intelligentie en automatisering de werkplek de komende jaren zullen veranderen.
Als je suggesties of vragen hebt, laat dan een reactie achter in onze commentaarsectie. Je kunt dit artikel ook delen met je vrienden en familie via sociale media.
