AIがプライバシーを尊重しながら優れた顧客体験を生み出す方法

ゼブラテクノロジーズグレーターチャイナのテクニカルディレクター、チェン・ニン氏

近年の人工知能（AI）技術の継続的な進歩により、中国の国内AI産業は活発な発展の勢いを維持しています。コア産業の規模は5,000億元に達し、革新的な成果が次々と生まれ、実用化されています。 「 AIは何を実現できるか」という議論は、今や現実のものとなりました。機械学習プロセスの自動化やモノのインターネット (IoT) デバイスへのマルチテナント展開などのソリューションを本番環境に導入する方法が研究されています。これは AI 分野における重要な転換点です。また、開発者やエンジニアが適切なツールを手に入れ、企業が AI プロジェクトを概念実証段階から投資収益を実現する段階に進めることも意味します。今後数年のうちに、AI が企業とその業務に具体的なメリットをもたらすのを実際に目にすることになるでしょう。

ワンクリックでAIを導入

現在、企業を含むあらゆる組織は、AI研究者やエンジニアの雇用にかかるコストの高さに悩まされていますが、関連ツールやローコードソリューションが成熟するにつれ、将来的には、マウスを数回クリックするだけで、企業が社内でソリューションを開発し、エッジに展開できるようになるでしょう。これは、企業がクラウド、エッジ、モバイル、またはハイブリッド アプローチで独自の AI システムを開発および展開する可能性を認識しているため、市場開発を推進できるだけでなく、市場運営を簡素化できることも示しています。

AI ソリューションのトレーニングと導入の民主化は、企業に多くのメリットをもたらし、イノベーションの展望を広げ、さらに重要なことに、すべての企業が参加できる公平な競争の場を作り出します。さらに、企業がよりインテリジェントになるにつれて、自動化を通じて効率を向上させ、顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供し、機能豊富なエクスペリエンスを生み出すこともできます。

顧客のプライバシーを尊重するAI

ユーザーレベルでは、プライバシーに対する一般の意識が高まるにつれて、人々は共有する個人データに対してより慎重になる傾向にあります。つまり、企業は顧客行動データを構築し、独自のアルゴリズムを実行して顧客をさらに引き付けるための新しい方法を模索する必要があるということです。

AIとデータ保護に関する見方は常にやや否定的であるように思われますが、AI技術が適切に実装され、技術の悪用が防止されれば、あらゆる分野でデータ保護が大幅に改善される可能性があります。すべてはそれがどのように実装されるかにかかっています。例えば、小売業界では、セルフサービスチェックアウトチャネルに小売損失防止AIシステムをインストールして、商品を安く購入するためにコードをスキャンしてチェックアウトするときに値札を交換する顧客がいるかどうかをリアルタイムで監視し、異常が発生した場合に店員に警告し、顧客が時間内にエラーを修正できるようにします。このシステムはセルフチェックアウトデバイス上で動作し、誰かの顔情報を保存することなく監視、検出、警報を発し、迅速に判断して店舗スタッフに警告することができます。

エッジで処理される IoT デバイスと AI アルゴリズムの台頭により、企業はデータを活用してリアルタイムでより適切なビジネス上の意思決定を行うようになり、それ以降の生データはすべて破棄されるようになりました。この傾向の発展と、それに対応する法律や規制の導入および実施により、技術者や研究者は、人々のプライバシーを保護し、企業の収益性を高めるための効率的なシステムの構築について、より深く考えるようになっています。

AIが利益を向上させる方法

AI は、主に 2 つの分野で収益性を向上させるために使用されています。1 つ目は、パーソナライズされたコンテンツや製品で顧客をターゲットにすることです。顧客のニーズを正確に予測する能力は企業の収益性と顧客ロイヤルティの向上に役立つため、顧客を理解することは常に企業にとって最優先事項です。個人データの共有によって生じる多くの問題により、顧客行動の測定は困難になっていますが、解決策はあります。たとえば、企業はアルゴリズムを使用して、合法かつ規制に準拠しながら顧客の行動を「比較および予測」できるため、顧客は気づいていなかった製品ニーズを発見したり、興味を引くコンテンツを発見したりできるようになります。

2 つ目は、顧客向けに機能豊富なエクスペリエンスを作成し、さまざまな AI ツールを使用して企業の効率性を向上させることです。たとえば、AI チャットボットを使用して顧客からの問い合わせに迅速かつ効率的に応答したり、画像や動画に自動的にタグを付けることでエンゲージメントを高めたりすることで、機能豊富で手頃な価格の顧客体験を実現できます。

結局のところ、企業が売上を増やしたり、業務効率を改善したりして収益性を高めたい場合、まず目標について考え、明確にし、次にそれを達成するために利用可能なツールを使用する必要があります。企業は強化学習を使用して小売店でのリアルタイムのタスク割り当てを実現し、効率を向上させることができます。また、複数のディープラーニング モデルを使用して製品認識を実行することもできます。重要なのは、人工知能と機械学習の研究結果を生産に適用し、投資収益率を達成し、顧客体験を向上させることです。