AIがビジネスにどのように役立つか

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人工知能は誕生以来、成功と失敗の時期を経験し、技術の進歩も限界と放棄に直面してきました。これらの時期はそれぞれ「AIの春」と「AIの冬」と呼ばれています。人工知能の春がやってきました。組織は、大規模なデータの処理効率を向上させ、複雑なアルゴリズムを追加して、エンタープライズビジネス向けの需要ベースのアプリケーションを開発するための技術革新に取り組んでいます。多くの業界では、ビジネスを効率的に処理するために人工知能の導入を検討しています。

人工知能とは何ですか?

人工知能は、機械によって実行される人間の知能と定義できます。これは、機械が人間の心を近似、シミュレート、複製、自動化し、最終的には改善できるようにするために連携して動作するさまざまなテクノロジで構成されています。コア技術の進歩は人工知能にとって重要です。人工知能の基本的なメカニズムには、次の機能があります。

• 感知

•理解する

•勉強

• 問題解決

•推論

人工知能はなぜそれほど重要なのでしょうか?

今日、AI テクノロジーは人間の重要な事業を効果的に強化しています。さまざまなビジネスに応用され、AIは今後数年間で主要なテクノロジーになるでしょう。現代の企業の競争意識が高まるにつれて、ますます多くの組織がデジタル化の方法を模索しています。今こそ、人工知能の統合を決断する時です。長期的には、人工知能を使用しない企業は競争で遅れをとる可能性があるからです。

物流企業への支援

物流会社は、次のようなさまざまな課題に対処するために、物理レベルとデジタルレベルの両方でネットワークに依存しています。

•高効率で低マージンな効率的な作業。

•複数回の支払い。

•厳しい期限を守る。

プロセスを円滑に実行するには、ネットワークを効果的に配置することが不可欠です。人工知能は物流業界を支援し、物流業界で行われる業務に革命をもたらすことができます。これにより、物流会社は重要な分野で積極的な行動を取り、状況を予測し、手動処理から自動化に移行して、物流パフォーマンスを向上させることができます。

クラウドコンピューティングデータベース

膨大なクラウド コンピューティング リポジトリ内に存在する情報は、例やパターンごとに分離して準備されない限り、役に立ちません。組織内の人工知能テクノロジーは、数十億の情報フォーカスを迅速かつ効率的に準備することで、これらのデータセットに含まれる特定の種類の情報をマイニングするのに役立ちます。人工知能技術は静的なものではなく、素早く学習して調整することができます。

データのクリーンな処理

毎日データを生成するサプライ チェーン管理を使用する組織向けに、大量の構造化データと非構造化データを処理できます。人工知能におけるディープラーニングとは、継続的な学習を通じて世界から情報を取得し、新しい情報に基づいてモデルを調整することです。

ブロックチェーン

近い将来、貨物輸送業界の標準になると予想されるブロックチェーンは、人間の脳のニューラルネットワークの仕組みにヒントを得た複数のノードで動作します。新しいデータは調整されて保存されるため、透明性が高まり、情報が無駄になりません。

カスタマーサポート

自動化フレームワークが通話、チャット、メッセージ、ソーシャル メディアの処理に熟達するにつれて、来年には顧客とのやり取りのほぼ 85% が人間なしで処理されると予測されています。人工知能は、自動音声ボットの使用を通じて顧客との接続プロセスを自動化しており、チャットボットも顧客との会話を可能にするためにさらに進化しています。

顧客のショッピングパターン

今日、人工知能はさまざまな形でオンラインコマースの性質を変えています。顧客の購入パターン、過去の信用調査などのパターンとクラスターを素早く区別できます。 AI は、毎日大量のそのような取引を分析することで、その時点で個々の顧客へのオファーに焦点を当て、カスタマイズされた洞察を提供するのに役立ちます。

顧客接点の修正と改善

さらに、インターネットの使用が人々の生活の中心となっているため、AI は製品レビューやソーシャル メディアのチャットを絞り込み、顧客の反応を解釈できるモバイル コンピューティング テクノロジーも提供しています。つまり、AI は顧客とのタッチポイントを変更し、改善することができます。

航空業界への継続的な支援

世界の航空業界は、絶えず変化する市場やオンライン メディアで幅広い顧客と連携しながら、物流と顧客関係に関する理解を維持するよう努めています。ここで AI が大いに役立ちます。コスト効率の高いフレームワークとチャットボットを使用すると、顧客と対話して個別のアラートを発行し、フライトスケジュールに関する情報を提案および更新できます。

オートメーション

AI フレームワークは、日常的なあらゆるタスクを処理します。これは、資産が限られていることが多い中小企業にとって大きな利点となります。新しい質問の学習や顧客関係管理 (CRM) でのメモ作成などのタスクをコンピューター化できるため、従業員は付加価値を生み出すことに集中できます。したがって、組織内で人工知能を使用することは画期的な動きです。

自動運転車

交通の自動化に関する議論が続く中、人工知能は交通状況を感知、分析、予測できる自動交通の開発に取り組んでいます。

さらに、最近導入された「トラック・プラトーニング」技術により、1 台のトラックがトラックのグループを先導することが可能になりました。機械と人間間の通信を可能にし、トラックの運転を制御します。

倉庫自動化

人工知能は倉庫管理を自動化できます。ロボットは倉庫で長い間使用されてきましたが、新たな進歩により、ロボットが製品の組み立てや保管などにも役立つようになっています。

インテリジェントロボットの分類

この技術は手紙や小包の仕分けに役立ちます。物流会社は数百万通の手紙や小包を処理する必要があり、貨物と AI がこれらの仕分けに役立ち、時間、エネルギー、コストを節約します。

予測メカニズム

AI は防御メカニズムに頼るのではなく、予測を通じて予防的な対策を講じる予測メカニズムで組織を支援し、産業運営の効率化を実現します。

AI フレームワークは、営業担当者が通常見逃してしまうようなシグナルを拾うのに適していますが、営業担当者は現在の顧客情報の関係に特に注意を払います。たとえば、AI 支援の顧客サービス デバイスが、顧客の意見は継続的な協力に依存していると予測した場合、その時点で組織はこのデータを活用して、より強力な顧客関係を構築できます。さらに、組織は顧客に好みがないことを知ったら、その認識を変えるために迅速かつ積極的な措置を講じることができます。したがって、結果を予測することで、組織はゼロ投資を達成することができ、これは人工知能技術が組織に提供する重要な支援となります。

賢明な意思決定

AI フレームワークは、膨大なデータセットから貴重な教訓を素早く抽出することができますが、これは面倒な作業です。顧客関係管理 (CRM) と AI を調整することで、組織は完全な顧客情報を入手し、理想的なビジネス上の意思決定を選択する方法を決定するのに役立つ知識を得ることができます。現在、「どの顧客と関わるか」や「理想的なオファー」などのビジネス上の選択の一部は、AI を使用して行われています。さらに、ビジネスに AI を導入すると、潜在的なリードと空きポストを区別するのにも役立ちます。

認知的契約

AI テクノロジーは、契約の利用規約、署名、ポリシー セクションを分類するのに役立ちます。人間の支援があれば、テクノロジーはそれらの調査結果をはるかに短い時間で確認できるようになります。

財務上の異常を発見

大規模な組織は通常、主要な業務の支援を多くのサードパーティに依存しており、請求書の発行や請求に関して問題に直面することがよくあります。人工知能は、組織が請求や支払いに関連する重要な情報を処理するのに役立ちます。

結論は

今後数年間で AI がどの程度活用され、すべてのアプリケーションが今後 10 年間で実用化されるかを予測することは困難ですが、AI と機械学習は、反復的な日常的なタスクを置き換えるために依然として使用されています。人工推論のビジネス上の利点は多岐にわたるため、切り替えが早ければ早いほど良いでしょう。それでも、組織が AI イノベーションをビジネスに取り入れる計画があると仮定しましょう。この場合、最初のステップは、利益を得る前に機会を整理し、長期的および短期的なビジネスアプローチを区別することです。したがって、テクノロジーが豊富で、人間中心で、ビジネス中心の方法論は、組織がインテリジェント フレームワークを完全に統合して活動を円滑にし、新しい開発機会を獲得するのに役立ちます。

人工知能は、人々の技術に対する一般的な認識と、それが世界を席巻することへの恐れから、常に課題に直面してきました。このため、彼らは人工知能の概念を持っており、業界をリードする一部のAI専門家（イーロン・マスクなど）は、スーパーインテリジェンス（SI）が人類に危機をもたらす可能性があると考えています。