روند هوش مصنوعی که در سال 2023 تفاوت زیادی در تجارت ایجاد می کند

Oleksii Tsymbal رئیس نوآوری

هوش مصنوعی (AI) ، به درستی در بین فناوری هایی قرار دارد که اساساً دنیای مدرن را تغییر می دهند.

طبق بررسی جهانی مک کینزی ، وضعیت هوش مصنوعی در سال 2021 ، تصویب هوش مصنوعی همچنان رو به گسترش است. 56 ٪ از کل نمایندگان تجاری مورد بررسی اظهار داشتند که شرکت های آنها حداقل در یک عملکرد از هوش مصنوعی استفاده می کنند و به تازگی در سال 2020 ، این شاخص برابر با 50 ٪ است. به گفته همین منبع ، اکثر پاسخ دهندگان نظرسنجی همچنین به تأثیر مثبت هوش مصنوعی بر کارآیی تجارت و کاهش هزینه اشاره کردند.

انتظارات از تحولات هوش مصنوعی با تمایل به سرمایه گذاری در آنها تأیید می شود. گزارش شاخص هوش مصنوعی استنفورد 2022 ، نشان می دهد که سرمایه گذاری خصوصی در هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد است و در سال 2021 به مبلغ 93. 5 میلیارد دلار آمریکا می رسد ، بیش از دو برابر رقم مربوطه در سال 2020. همچنین ، دو سوم از مخاطبان مخاطباننظرسنجی مک کینزی که ما در بالا به نقل از آن ، ادعا می کنیم که سرمایه گذاری شرکت های آنها در هوش مصنوعی طی سه سال آینده افزایش می یابد.

چنین فعالیت های سرمایه گذاری به ناچار منجر به ظهور و بهبود راه حل ها و ابزارهای جامع جدید خواهد شد و سطح کلی فناوری را در این زمینه بالا می برد. مشاغل باید برای گرفتن موج آماده باشند.

این مقاله به شما کمک می کند تا با روشن کردن وضعیت امور در هوش مصنوعی ، این کار را انجام دهید. ما روندهای فعلی در هوش مصنوعی را ذکر خواهیم کرد ، و همچنین موارد اخیر را که در سال 2022 ظهور کرده و در سال 2023 قابل توجه خواهد بود ، آشکار خواهیم کرد.

این مقاله همچنین به 5 صنایع برتر که در سال 2023 تحت تأثیر روندهای هوش مصنوعی قرار خواهند گرفت و در مورد پیشرفت آنها اظهار نظر می کند. شرکت شما قادر به استفاده از این اطلاعات برای برنامه ریزی برای ایجاد ارزش اضافی ، بهینه سازی هزینه ها و تقویت تمرکز مشتری خواهد بود. شما یاد می گیرید که چگونه این کار را با استفاده از ابزارهایی که در زیرزمین های هوش مصنوعی مانند شبکه های عصبی ، یادگیری ماشین ، چشم انداز رایانه ، سیستم های خبره ، پردازش زبان طبیعی و پردازش گفتار انجام می شود ، انجام دهید.

روندهای فعلی در هوش مصنوعی

روند 1. AI متاور را باز می کند

در حالی که بحث در مورد مرزها و عادی بودن متاور ادامه دارد ، بازرگانان در حال حاضر در حال تنظیم و جمع آوری آن هستند. در حقیقت ، سال 2023 برای بسیاری از شرکت ها با توجه به نحوه ایجاد دنیای خود در متاور ، یک دوره تعیین کننده خواهد بود.

آخرین فناوری در هوش مصنوعی یکی از عناصر اصلی Metaverse است. به عنوان مثال ، هوش مصنوعی به ما اجازه می دهد تا محدودیت های ذاتی AR و VR را غلبه کنیم و تصاویر و فضاهای سه بعدی واقع بینانه ایجاد کنیم. علاوه بر این ، سیستم های هوش مصنوعی به دلیل یادگیری خود کنترل شده ، دارای پتانسیل داخلی برای بهبود هستند که ممکن است نیازی به مشارکت انسان نداشته باشد.

در مورد هر یک از جدیدترین فن آوری های هوش مصنوعی که کاربرد آنها را در متاور پیدا می کند ، می توان گفت. به عنوان مثال ، آواتارهای هوش مصنوعی یا به اصطلاح انسان های دیجیتال ، عمدتاً به دلیل پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی رایانه ای پدید آمده اند. نسخه های مجازی مردم نه تنها زبان بلکه حرکات و احساسات یکدیگر را درک می کنند. به این ترتیب ، کاربران می توانند بخشی از تعامل خود با دیگران را به آواتار منتقل کنند. در عین حال ، کپی دیجیتال می تواند شباهت کاملی با ویژگی های اصلی یا سایر ویژگی های خاص ارائه دهد.

ادغام سیستم های هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء (IoT) ، که دستگاه های آن داده های لازم را ارائه می دهند ، ایجاد دوقلوهای دیجیتال را امکان پذیر کرده است. چنین نسخه های مجازی از محیط ها یا سیستم ها امکان مدل سازی توسعه خود را در سناریوهای مختلف فراهم می کند. این امر امکان پیش بینی وضعیت و رفتار آنها تحت تأثیر عوامل مختلف خارجی را فراهم می آورد. بنابراین ، تجمع داده ها در مورد نسخه های دیجیتالی اشیاء واقعی و مصالح آنها و همچنین ایجاد سیستم های مدیریتی برای چنین پایگاه داده ها تقاضا است. چالش بهبود کیفیت دیجیتالی شدن است که به نوبه خود مستلزم افزایش الزامات برای ذخیره چنین حجم عظیمی از داده ها و برای بهره وری پردازش و تجزیه و تحلیل آنها است.

توصیه می شود مشاغل برای ارزیابی موارد زیر:

• مدل های سه بعدی که اشیاء و سیستم ها در درجه اول برای شرکت ها و مصرف کنندگان آنها مفید خواهند بود.
• فرآیندهای مربوط به مشتری و شرکا که می توانند بدون درد به دنیای مجازی منتقل شوند ، و شاید حتی در آنجا بهتر شوند. امروزه ، هیچ کس از تست مجازی یا آزمایش محصول ، مدل سازی دیجیتال دکوراسیون و موارد دیگر تعجب نمی کند.
• اولویت ها ، ترجیحات و انتظارات مخاطبان هدف شما در متاور ، که به فضایی برای ارتباطات ، فروش و سایر اشکال تعامل تبدیل می شود.

همچنین شایان ذکر است که تکامل متاور را در زمینه مفهوم غیر متمرکز زندگی مدرن در نظر بگیرید ، و آماده می شود تا مشتریان بتوانند به طور مستقل داده ها را ذخیره و به اشتراک بگذارند ، اطلاعات مهم را در دستگاه های هوش مصنوعی خود پردازش کنند ، از برنامه های غیر متمرکز (DAPP) و غیره استفاده کنند. در همان زمان ، سخت افزار و خدمات نباید از نرم افزار عقب مانده باشند.

روند فعلی نشان می دهد که اشتها برای محصولات و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی فقط در حال رشد است. طبق گفته ردیاب اطلاعاتی مصنوعی نیمساله در سراسر جهان که توسط IDC (شرکت بین المللی داده) ارائه شده است ، درآمدهای جهانی برای بازار هوش مصنوعی (AI) در سال 2024 ممکن است نزدیک به 500 میلیارد دلار آمریکا باشد. به نوبه خود ، هر یک از این برنامه های تجاری با هوش مصنوعی می توانند انگیزه ای برای توسعه عناصر دیگر متاور ایجاد کنند.

همچنین بخوانید:

روند 2. AI امنیت و نظارت را تقویت می کند

به لطف فن آوری های جدید هوش مصنوعی ، سطح جدیدی از کیفیت در سیستم های امنیتی نیز امکان پذیر شده است. نظارت تصویری اکنون می تواند با احراز هویت بیومتریک با استفاده از تشخیص چهره و صدا و تجزیه و تحلیل تصویر خودکار ترکیب شود. سیستم های امنیتی و نظارت مبتنی بر هوش مصنوعی ، خود را به تنظیمات دقیق تر و دقیق تر می دهند و با دقت بیشتری اشیاء را که باید هنگام ظاهر شدن به آنها پاسخ داده شود ، شناسایی می کنند. نرم افزار ضبط و تجزیه و تحلیل ویدیو با تشخیص تهدیدهای احتمالی ، به امنیت فضاهای بزرگ عمومی و خصوصی کمک می کند. سیستم های حساس اطلاعات به موقع ، نه تنها در مورد شناسایی میهمانان ناخواسته ، بلکه در مورد هرگونه ناهنجاری رفتاری یا فعالیت مشکوک بازدید کنندگان ، به اپراتورها ارائه می دهند.

شناسایی یک شخص ، از جمله سن ، جنس و وضعیت عاطفی آنها ، از طریق تشخیص صدا نیز به ویژگی مهمی از برنامه های کاربردی AI تبدیل شده است. یک ویژگی ضد غرق شدن داخلی که صدای سنتز شده و ضبط شده را تشخیص می دهد ، دقیقاً همان چیزی است که برای ایمن نگه داشتن چنین ابزارهایی لازم است. شناخت بیومتریک صورت نیز برای حفظ امنیت ضروری است.

لازم به ذکر است که مهاجمان بالقوه و کاربران بی پروا نیز فناوری های زیادی در اختیار دارند. موارد حملات جعلی که شخص وانمود می کند شخص دیگری است و می خواهد از مزایای غیرقانونی برخوردار باشد ، نادر نیست. این کار می تواند با کمک برنامه های مخرب خاص ، استفاده از عکس های جعلی یا تصاویر افراد دیگر و داده های شخصی سرقت شده انجام شود. باید در نظر داشت که بیشتر پروتکل های اینترنتی مکانیسم هایی برای تأیید اعتبار منبع درخواست ندارند. بنابراین ، عملکرد تأیید ایمن و قابل اعتماد از هویت کاربر باید بخشی از نرم افزار باشد. بنابراین ، توسعه تکنیک های مختلف ضد پاشیدن در سال 2023 تقاضای زیادی خواهد داشت.

استفاده از بیومتریک برای تحقق مفهوم احراز هویت "What-You-are" باعث می شود هویت فرد را با ویژگی های منحصر به فرد خود ، مانند اثر انگشت ، عنبیه ، صدا یا صورت ، تأیید کند. رویکرد Edge AI به معنای نصب و بهره برداری از برنامه های هوش مصنوعی بیومتریک به طور مستقیم در دستگاه محیطی کاربر ، بدون نیاز به اتصال مداوم به اینترنت و یک سرویس ابری است. داده ها به صورت محلی و خودمختار بر روی دستگاه قابل حمل ، شاید حتی پوشیدنی کاربر پردازش می شوند. به این ترتیب ، راه حل های بیومتریک Edge به یک منطقه امیدوارکننده از توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود امنیت و نظارت تبدیل شده است.

روند 3. هوش مصنوعی در پردازش فیلم در زمان واقعی

برای پردازش کارآمد جریان های ویدیویی در زمان واقعی ، دستیابی به دقت انتقال داده ها و به حداقل رساندن تأخیر پردازش فیلم بسیار مهم است. راه حل های AI در عنصر ریشه - پردازش خط لوله داده ها نقش دارند.

سیستم پردازش ویدیویی در زمان واقعی با استفاده از تحولات اخیر در هوش مصنوعی شامل ادغام نزدیک یک مدل شبکه عصبی از قبل آموزش دیده ، الگوریتم های اجرای سناریوی کاربر و زیرساخت های ابری است. این به لطف ادغام این عناصر است که سرعت جریان در زمان واقعی حاصل می شود. شتاب پردازش ویدیو از دو طریق - با بهبود الگوریتم ها و موازی سازی فرآیندها امکان پذیر است. موازی سازی فرآیندها را می توان از طریق تقسیم پرونده یا با استفاده از رویکرد خط لوله انجام داد.

معماری خط لوله امکان استفاده از یک الگوریتم AI را برای پردازش فیلم در زمان واقعی ، جلوگیری از عوارض اضافی و حفظ دقت مدل فراهم می کند. به همین دلیل است که معماری خط لوله انتخاب بهینه برای پردازش ویدیوی سریع و با کیفیت است. علاوه بر این ، امکان استفاده از جلوه های اضافی برای تشخیص چهره و تار شدن صورت را فراهم می کند. شما می توانید با مقاله ما در مورد AI در پردازش ویدیوی در زمان واقعی ، عمیق تر به این موضوع بپردازید

تصور اینکه پردازش جریان ها در زمان واقعی بدون امکان استفاده از حذف پس زمینه و تار کردن دشوار است. توسعه سریع کنفرانس ویدیویی منجر به افزایش علاقه به ابزارهای این تأثیرات شده است. براساس پیش بینی های Globenewswire ، این روند به افزایش حرکت ادامه خواهد داد زیرا انتظار می رود بازار جهانی کنفرانس ویدیویی از 9. 2 میلیارد دلار در سال 2021 به 22. 5 میلیارد دلار برسد تا سال 2026.

حذف پس زمینه و تار شدن در فیلم های زمان واقعی بر اساس ایجاد مدلی است که فرد را در قاب از پس زمینه جدا می کند. این کار به یک شبکه عصبی متکی است. برای عملکرد آن ، می توانید یکی از مدل های موجود مانند BodyPix ، MediaPipe یا Pixellib را انتخاب کنید. در مرحله بعد ، شما باید مدل انتخاب شده را با چارچوب مربوطه ادغام کرده و فرآیند اجرای بهینه را با استفاده از WebAssembly ، WebGL یا WebGPU سازماندهی کنید.

همچنین بخوانید:

روند 4. دستیاران مجازی و چت بابات هوش مصنوعی

دستیاران دیجیتال از این نوع بسیار متداول هستند و برای بسیاری از آنها به اولین تجربه تعامل با هوش مصنوعی تبدیل شده اند. در واقع ، این تعامل با شخصی است که برجسته چنین راه حل های هوش مصنوعی است. به عنوان مثال ، یک Chatbot مبتنی بر AI نه صرفاً پیروی از یک مجموعه استاندارد از دستورات ، بلکه در درک قصد و عادت مشتری است. چنین ابزارهایی ارتباطات را در سطح نزدیک به "انسان و انسان" به کاربران خود ارائه می دهد. در نتیجه ، اطلاعات لازم به راحتی برای یک شخص ارائه می شود.

استفاده از Chatbots به سرعت در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی ، امور مالی ، بازاریابی و فروش ، مسافرت و مهمان نوازی و غیره گسترش می یابد و نیاز به کارکنان را کاهش می دهد. به عنوان مثال ، یک چت بابات پزشکی به راحتی می تواند سازماندهی قرار ملاقات پزشک بیمار را انجام دهد ، پاسخ به سؤالات متداول را ارائه دهد و به مردم یادآوری کند که زمان آن است که داروی خود را مصرف کنند و ورزش کنند.

در زمینه های دیگر ، Chatbots درخواست های مشتری را برای پردازش طبقه بندی و پیش می برد ، پیام های هدفمند را تحویل داده و پیشنهادات و پشتیبانی شخصی را در اختیار کاربران قرار می دهد. Chatbots آموزشی دستیاران غیر قابل تعویض شده اند که همیشه در هر زمان مناسب برای یادگیرنده برای تحکیم دانش هستند. بنابراین ، کاملاً طبیعی است که طبق گفته Business Insider ، این احتمال وجود دارد که بازار Chatbot در سال 2024 به 9. 4 میلیارد دلار برسد.

محبوبیت دستیاران مجازی هوش مصنوعی به دلیل سرعت زندگی مدرن است. تعامل با دستیاران هوش مصنوعی مکالمه به شخص این امکان را می دهد تا بدون اینکه از سایر فعالیت های روزمره جدا شود ، اطلاعات مورد نظر را دریافت کند. در نهایت ، پیشرفت در پردازش زبان طبیعی (NLP) قابلیت های راه حل های خودکار سفارشی را تا حد زیادی افزایش داده است. به عنوان مثال ، سیستم تولید سؤال مبتنی بر NLP که در فیلم زیر ارائه شده است از خطاها در فرآیند تأیید اعتبار امن جلوگیری می کند.

روند 5. سیستم عامل های AI بدون کد

کلید محبوبیت فناوری های هوش مصنوعی در دسترس بودن آنها است. ظهور سیستم عامل های بدون کد AI به طور قابل توجهی آستانه حتی شرکت های کوچک را برای تبدیل شدن به کاربران راه حل های پیشرفته کاهش داد. کار با جدیدترین هوش مصنوعی برای شرکتهای بزرگی که می توانند از پس سفارش توسعه نرم افزار طولانی و گران قیمت از ابتدا استفاده کنند ، این امتیاز را متوقف کرده است.

بگذارید به طور خلاصه به یاد بیاوریم چه چیزی راه حل های بدون کد را جذاب می کند:

• توسعه و اجرای سریع که 90 ٪ زمان کمتری نسبت به نوشتن کد از ابتدا با جمع آوری و پردازش داده های مناسب و اشکال زدایی بعدی دارد ،
• هزینه توسعه پایین - به لطف اتوماسیون ، نیاز به جمع آوری مستقل داده های آموزش ناپدید شده است.
• سهولت استفاده-شما به ویژه با استفاده از عملکرد کشیدن و رها کردن ، نرم افزاری را بدون نوشتن کد ایجاد می کنید.

سیستم عامل های بدون کد AI در مواردی که سفارشی سازی محصولات توسعه یافته چندان مهم نیست ، مورد تقاضا قرار می گیرند. این گزینه ها اغلب توسط شرکت ها برای برنامه های رایانه ای برای شناسایی و طبقه بندی تصاویر ، اشیاء ، پوز ، صداها و غیره استفاده می شود. Google Cloud Auto ML ، Google ML کیت ، فراری AI ، CreatEML ، MakEML و غیره را می توان در میان محبوب ترین چنین مواردی ذکر کردمحیططرح ما به شما کمک می کند تا برای استفاده از سیستم عامل های AI بدون کد برای تجارت خود آماده شوید.

5 صنایع برتر که در سال 2023 تحت تأثیر روندهای هوش مصنوعی قرار می گیرند

هوش مصنوعی دقت تشخیصی را در مراقبت های بهداشتی بهبود می بخشد

آخرین فن آوری های هوش مصنوعی اساساً در حال تغییر مراقبت های بهداشتی هستند. مقادیر زیادی از اطلاعات پزشکی انباشته شده برای پردازش و تجزیه و تحلیل در دسترس قرار گرفته است. و این بسیار مهم است ، زیرا برخی پیش بینی می کنند که حجم داده های مراقبت های بهداشتی در آینده نزدیک سالانه 36 ٪ رشد خواهد کرد. به نوبه خود ، پردازش چنین مقدار زیادی از اطلاعات همچنین امکان تهیه داده های آموزشی با کیفیت بالا را فراهم می کند ، که باعث می شود کارایی مدل های مبتنی بر AI افزایش یابد.

طبق روندهای اخیر در هوش مصنوعی ، امیدوار کننده ترین زمینه های توسعه عبارتند از:

• دستگاه های پوشیدنی و غیر قابل پوشیدن فردی که شاخص های کلیدی سلامت را ردیابی می کنند و بازخورد در زمان واقعی را ارائه می دهند ، به طور موثری به یک مشاور بهداشت شخصی تبدیل می شوند.
• Telemedicine ابزاری برای تسهیل دسترسی به خدمات پزشکی است. قبلاً هرگز بیمار در انتخاب و برقراری ارتباط با ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی اینقدر آزاد نبوده است. براساس برخی از داده ها ، تعداد بازدیدهای پزشکی از راه دور در ایالات متحده در مارس 2020 بیش از 1. 5 برابر در مقایسه با مدت مشابه سال قبل افزایش یافته است. در این حالت ، لازم به ذکر است که راه حل های مربوطه IT که قادر به اطمینان از تعامل از راه دور بین بیماران و پزشکان حتی با چنین افزایشی تقاضا هستند.
• اتوماسیون و سفارشی سازی تحقیقات و آزمایشات در ایجاد داروها و واکسن ها ، از جمله با کمک دوقلوهای دیجیتال.
• راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی برای اینترنت چیزهای پزشکی ، که تجهیزات پزشکی را به سطح جدیدی می رساند ، و همچنین "نرم افزار به عنوان یک دستگاه پزشکی" (SAMD) تحولات نوع ، که امکان استفاده بهتر از قابلیت های دستگاه پزشکی را فراهم می کند.
• تقسیم تصویر پزشکی (تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI) ، توموگرافی کامپیوتری (CT) و غیره) برای تجزیه و تحلیل کارآمدتر داده های آناتومیکی.

در مورد نحوه کار تقسیم بندی تصویر در ویدیوی Mobidev در زیر اطلاعات بیشتری کسب کنید.

بیایید به پیشرفت چشمگیر در حل یکی از مشکلات اساسی پزشکی - Diagnostics توجه داشته باشیم. افزایش دقت تشخیص به لطف یادگیری ماشین ، که باعث بهبود کیفیت نتیجه گیری های حاصل از داده های پردازش شده می شود ، تا حد زیادی حاصل می شود. تشخیص زودرس برای بیماری هایی مانند زوال عقل یا سرطان ضروری است ، که تشخیص زودرس به طور قابل توجهی احتمال درمان موفقیت آمیز بیمار را افزایش می دهد.

به عنوان مثال ، زوال عقل به دلیل بی نظمی بودن تظاهرات آن و دشواری در ایجاد علائم ، یک چالش اساسی برای مراقبت های بهداشتی است. با این حال ، استفاده از هوش مصنوعی از طریق ایجاد مدلهای پردازش گفتار ، امکان شناسایی مشکلات ارتباطی و منطقی را که خطر ابتلا به این بیماری را نشان می دهد ، امکان پذیر می کند. چنین پیشرفت هایی برای تشخیص زوال عقل با سه زیرزمین AI - پردازش زبان طبیعی (NLP) ، یادگیری ماشین (ML) و شبکه های نوترون همراه است - و می تواند هم برای تشخیص زودرس زوال عقل و هم برای نظارت بر پیشرفت بیماری استفاده شود. آزمایش عصبی برای تشخیص زودرس حتی در ضبط تلفنی می تواند انجام شود و مدلهای طبقه بندی به نظارت بر تغییرات در وضعیت بیمار کمک می کنند.

استفاده از جدیدترین فن آوری های هوش مصنوعی به طور قابل توجهی در ظهور روشهای جدید تشخیص بیماریهای انکولوژیکی با هوش مصنوعی نقش داشته است ، که بر خلاف بیوپسی سنتی ، اطلاعات چند نقطه ای و کامل را در اختیار پزشکان قرار می دهد. این به دلیل امکان انجام هیستوپاتولوژی بر اساس اسکن دیجیتالی بخش هایی از بدن انسان است. برای این کار ، متخصصان از تصویربرداری کامل اسلاید (WSI) استفاده می کنند. پردازش اطلاعات در این قالب قبلاً به دلیل وضوح تصویر عظیم بسیار دشوار و وقت گیر بود.

همچنین بخوانید:

QA محور AI و بازرسی در ساخت

یک شاخه قابل توجه از دید رایانه ، کنترل کیفیت با استفاده از هوش مصنوعی است. کنترل تولید خودکار بیشتر برای نظارت بر تجهیزات و بررسی کیفیت محصول استفاده می شود. بهره وری و صحت سیستم های تضمین کیفیت و بازرسی در حال افزایش است. در این زمینه ، تأثیر مثبت در بهبود شناسایی اشیاء بر روی فیلم احساس می شود.

به طور خاص ، از بازرسی با هوش مصنوعی برای کنترل مناسب بودن اجزای مونتاژ اتومبیل و همچنین تشخیص نقص محصول در نقاله استفاده می شود. بهبود بیشتر در تشخیص نقص در شرکتهای تولیدی بر اتوماسیون تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری متمرکز خواهد شد.

نرم افزار هوش مصنوعی می تواند ماهیت نقص در قطعات یا محصولات نهایی را بر اساس داده های دوربین ها و سنسورهای IoT تعیین کند. ارزیابی میزان انتقاد نقص و روند تصمیم گیری در مورد نحوه برخورد با نقص مشخص شده نیز خودکار می شود. در مورد کاربرد جدیدترین فناوری های هوش مصنوعی در صنعت در مقاله ما بیشتر بخوانید.

همچنین بخوانید:

هوش مصنوعی برای اتوماسیون گردش کار و پیش بینی تقاضا در خرده فروشی

آوردن فناوری های هوش مصنوعی به خرده فروشی، پیش بینی تقاضای مصرف کننده را دقیق تر می کند. این امر پیش نیازهایی را برای افزایش کیفیت برنامه ریزی مجموعه و قابلیت اطمینان تحویل ایجاد می کند. الگوریتم های یادگیری ماشینی را می توان برای ایجاد مدل هایی استفاده کرد که نوسانات فصلی و سایر نوسانات تقاضا را دقیقاً محاسبه می کند. به این ترتیب امکان حفظ موجودی محصولات در مراکز توزیع و خرده فروشی ها در سطح مطلوب فراهم می شود.

روش های ML امکان پیش بینی تقاضا را بر اساس تجزیه و تحلیل حجم قابل توجهی از داده ها از دوره های قبلی، شناسایی روابط داخلی و نظم در نوسانات تقاضا و همچنین احتمال تکرار آنها در دوره های خاص فراهم می کند.

طبق مطالعات مک کینزی، شرکت هایی که برای اولین بار زنجیره تامین خود را با هوش مصنوعی مدیریت می کنند، هزینه های لجستیک خود را تا ۱۵ درصد، سطح موجودی را تا ۳۵ درصد و سطح خدمات را تا ۶۵ درصد در مقایسه با شرکت های دیرباز بهبود داده اند.

تحقیقات نشان می دهد که هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین می تواند خطاهای مدیریتی را تا 20 تا 50 درصد کاهش دهد، کمبود محصول و فروش از دست رفته را تا 65 درصد، هزینه های ذخیره سازی را 5 تا 10 درصد و هزینه های اداری را 25 تا 40 درصد کاهش دهد.

تأثیر مثبت برنامه ریزی بلندمدت با کیفیت بالا برای سفارشات کالا از خرده فروشی به حمل و نقل و سایر صنایع منتقل می شود و به آنها اجازه می دهد تا به صورت ریتمیک و منطقی از منابع کار کنند.

در سال های اخیر، خرده فروشی نمونه های زیادی از تحول مبتنی بر هوش مصنوعی را نشان داده است. حتی می توان گلوگاه های کلاسیک سوپرمارکت ها را از بین برد. اجرای خود پرداخت به دلیل اتوماسیون صندوق ها با استفاده از بینایی کامپیوتر باعث صرفه جویی در وقت مشتریان و افزایش رضایت آنها می شود. در عین حال، زنجیره های خرده فروشی هزینه های پرسنل را بهینه می کنند. استفاده از جدیدترین فناوری های هوش مصنوعی، ارائه خرده فروشی طیف کاملی از راه حل های اتوماسیون را ممکن می سازد - از اتوماسیون جزئی ماژولار، مانند ماشین های فروش خودکار، تا یک فروشگاه کاملاً خودکار «بگیر و برو».

فروشگاه های خرده فروشی مستقل مبتنی بر هوش مصنوعی به مشتری این امکان را می دهند که سهولت خرید آنلاین را با مزایای یک فروشگاه آجری ترکیب کند. بنابراین، هر زنجیره خرده فروشی می تواند مقیاس اتوماسیون هوش مصنوعی را انتخاب کند که خود و مشتریانش برای آن آماده هستند.

رویکردهای آزمایش شده در خرده فروشی نیز با موفقیت در پذیرایی استفاده می شود. نوآوری ها بر مراحل اصلی خرید دیجیتال ، که شناسایی هویت خریدار و ردیابی اقدامات وی ، تشخیص محصول ، تأیید خرید و پرداخت است ، تمرکز دارد.

همچنین بخوانید:

هوش مصنوعی تولیدی برای ایجاد محتوا در بازاریابی

رشد کیفیت محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی نمونه ای به ویژه پیشرفت در زمینه ای است که ما در این مقاله در نظر می گیریم. تحقیق و توسعه در این زمینه ها با اصطلاح AI تولیدی متحد شده است.

پردازش زبان طبیعی (NLP) بر الگوریتم های تولید متن متمرکز است. این زیرزمین از هوش مصنوعی مدلهایی را توسعه می دهد که ممکن است برای تقویت قابلیت های موتورهای جستجو ، تولید متن در برنامه های تجاری و چت بابات استفاده شود.

مدل در مقیاس بزرگ ترانسفورماتور از پیش آموزش 3 آموزش دیده 3 بود که از یادگیری عمیق برای ایجاد متون مانند انسان استفاده می کند. GPT-3 ، که در حال حاضر نسل سوم این مدل پیش بینی زبان است ، به طور متوسط 4. 5 میلیارد کلمه در روز تولید می کند. انتظارات بیشتر از کاربران این نوع مدل مربوط به GPT-4 است که برای پیشی گرفتن از پارامترهای نمونه نسل قبلی طراحی شده است.

به تدریج در حال تبدیل شدن به این است که متن ، انیمیشن ، آهنگ صوتی یا تصاویر تولید شده توسط مدل های AI به هیچ وجه نسبت به نمونه های ایجاد شده توسط انسان پایین نیست. مکالمه در مورد هوش مصنوعی مولد بدون ذکر فناوری GAN یا شبکه های مخالف مولد ، که از قبل قادر به ایجاد مستقل رسانه ای از انواع مختلف هستند ، ناقص خواهد بود.

هر دو رویکرد برای استفاده از مدل های هوش مصنوعی برای محتوا امیدوار کننده هستند - ایجاد مستقل در قالب های مختلف و کمک های نرم افزاری به افراد در فرآیند ایجاد متن و تصویری. ارسال های مربوطه و انتخاب فوری گزینه های نویسنده در حال حاضر در برنامه هایی مانند Grammarly ، Google Docs ، Microsoft Word ، Semrush ، Adobe Premiere Pro و غیره اجرا شده است.

اجرای آخرین فن آوری های هوش مصنوعی انگیزه ای برای توسعه بسیاری از صنایع ایجاد می کند. محتوا و تجربه کاربر از جمله بخش های سریعترین در حال رشد مارتک هستند. در این ارتباط ، فرصت هایی برای نوسازی گردش کار معمول در بازاریابی وجود دارد.

به نظر می رسد که هر دلیلی وجود دارد که انتظار داشته باشد محبوبیت محتوای مدولار رشد کند. این رویکرد شامل ایجاد محتوای سفارشی برای یک فرد یا دسته خاصی از مصرف کنندگان است. در این حالت ، از بلوک های موضوعی یا ماژول هایی که قبلاً تهیه شده بود استفاده می شود. بسته به منافع بخشی از مخاطبان که بازاریابان به آن پرداخته می شوند ، مجموعه محتوا شامل بلوک های خاصی خواهد بود. به این ترتیب ، نوار نقاله ها و کارخانه های عجیب و غریب برای تولید محتوای شخصی ظاهر می شوند.

شخصی سازی و تشخیص کلاهبرداری در FinTech

صنعت مالی همیشه برای اطمینان از اولویت های سنتی خود به نوآوری ها نیاز دارد: سرعت و صحت معاملات ، جلوگیری از خطاها و سوءاستفاده ها ، حفظ حریم خصوصی داده های مشتری و رعایت محرمانه بودن معاملات

بنابراین ، تصادفی نیست که بخش fintech به طور فعال فن آوری های هوش مصنوعی را برای امنیت وجوه و داده های شخصی ، تعمیم تجربه مشتری ، آماده سازی و تصمیم گیری مدیریت اجرا می کند.

سرعت پردازش اطلاعات ذاتی در راه حل های هوش مصنوعی امکان پذیر است تا به سرعت وقایع اخیر را در نظر بگیرد ، معاملات غیرعادی را تشخیص دهد یا همگام سازی اقدامات نامشخص افراد به ظاهر نامربوط را مشاهده کند. مدل های ایجاد شده با کمک یادگیری ماشین (ML) به سرعت یاد می گیرند که معاملات مشکوک ، تلاش برای سرقت یا جعل هویت دیجیتالی و سایر فعالیت های تقلب کننده احتمالی را بشناسند.

تشخیص زودهنگام هرگونه نشانه کلاهبرداری احتمالی و شناسایی پیشگیرانه نقاط ضعف بالقوه در سیستم های پرداخت ، مأموریت AI Shield برای امور مالی است. تشخیص به موقع و مسدود کردن یک معامله مشکوک یا دسترسی غیرمجاز به داده ها نه تنها باعث صرفه جویی در هزینه می شود بلکه مانع از تخریب رابطه بین مشتری و سازمان مالی می شود.

براساس نظرسنجی اقتصادی جهانی PWC و بررسی کلاهبرداری 2022 ، 52 ٪ از شرکت های دارای درآمد سالانه بیش از 10 میلیارد دلار در 2 سال گذشته هدف کلاهبرداری بوده اند. همانطور که از همان نظرسنجی شناخته شده است ، متداول ترین انواع کلاهبرداری در خدمات مالی کلاهبرداری مشتری (44 ٪) ، جرایم سایبری (38 ٪) و شکست "می دانید که مشتری خود را می دانید" (29 ٪). این امر اهمیت فرآیندهای "مشتری خود را می دانید" با هدف جمع آوری اطلاعات در مورد هویت ، مناسب بودن مشتری و خطرات مرتبط ، هدایت می کند.

علاوه بر تشخیص قابل اعتماد و به موقع کلاهبرداری ، آخرین فن آوری های هوش مصنوعی باعث افزایش امنیت امور مالی شرکت ها و شخصی با روش های دیگر می شود. از جمله آنها شناسایی مشتری از طریق پردازش گفتار ، تشخیص چهره یا با پارامترهای بیومتریک مانند اثر انگشت و غیره است. در نهایت ، همانطور که کاربر انتخاب می کند ، دسترسی به حساب ها و اطلاعات چند عاملی و قابل تنظیم تر می شود.

همچنین ، نوآوری در منطقه مورد نظر ما برای بهبود تبادل اطلاعات و تعامل بین مشتریان و موسسات مالی بسیار مفید است.

سفارشی سازی ویژگی ای است که در محصولات نرم افزاری بر اساس هوش مصنوعی ذاتی است. یادآوری ها و اعلان های ارائه شده توسط یک مشاور روبو ، به عنوان یک قاعده ، هم می تواند متن و هم صدا باشد. دریافت اخبار و پیام های مالی نیز می تواند توسط صنایع و بازارهای مورد علاقه کاربر مورد هدف قرار گیرد.

پیشنهادات شخصی به همان اندازه که در بخش های دیگر اقتصاد وجود دارد برای مصرف کننده خدمات مالی مهم است. سازمان های مالی به لطف تجزیه و تحلیل درآمد ، هزینه ها ، درخواست ها ، معاملات قبلی و خطرات ، امکان استفاده از یک رویکرد فردی برای همکاری با مشتری را دارند.

یک مشاور الکترونیکی سرمایه گذاری شخصی نیز گزینه ای است که با گسترش فن آوری های هوش مصنوعی امکان پذیر شد. در عین حال ، الگوریتم های اساسی را می توان با وارد کردن تنظیمات اضافی ، مانند سطح قابل قبول خطرات ، اولویت صنایع خاص یا بازارها و محدودیت های کمی ، سفارشی سازی کرد. در ترکیب با توانایی پردازش داده های بازار در زمان واقعی ، چنین ابزارهایی به شما امکان می دهد تصمیمات سرمایه گذاری را مطابق با اولویت های صاحب وجوه خودکار کنید.

در این زمینه ، مناسب است که اهمیت توضیح هوش مصنوعی را به عنوان عاملی در افزایش اعتماد به امور مالی به یاد بیاوریم. هوش مصنوعی قابل توضیح روند تصمیم گیری های مالی شفاف تر ، توجیه شده و قابل اعتماد را انجام می دهد. اتوماسیون متوقف نمی شود وقتی که برای تعداد زیادی از مشتریان بانک ها و سایر سازمان های مالی کمتر قابل مشاهده باشد ، من. ه. در دفاتر پشت آنهااین در مورد اتوماسیون فرآیندهای کاری داخلی چنین موسساتی است. اول از همه ، این امر در مورد عملیات استاندارد و تکراری که در آن مهم است که احتمال خطای انسانی یا سهل انگاری را کاهش دهید - بررسی و بسته شدن حساب ها ، آشتی دادن اسناد الکترونیکی ، تحقیق پردازش ، ارزیابی ریسک اعتباری و غیره.

همچنین لازم به ذکر است که مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین می توانند به عنوان خود پیشرفتی طراحی شوند و علاوه بر این با دستیابی به داده های جدید تنظیم شوند. و این به نوبه خود ، به مدیریت اجازه می دهد تا روی استراتژی های توسعه سازمانی و به همراه پرسنل در شکل گیری یک تجربه مثبت مشتری تمرکز کند.

آینده فناوری هوش مصنوعی

درک آینده و روندهای فعلی در هوش مصنوعی و همچنین اطلاعات مربوط به صنایع تحت تأثیر آنها ، که از این مقاله به دست آمده است ، به شما و تیم های خود اجازه می دهد تا در سال 2023 در توپ قرار بگیرید.

با توجه به فعالیت تحقیق و سرمایه گذاری ذکر شده در بالا ، می توان انتظار توسعه پویا بیشتری را در زمینه هوش مصنوعی داشت. طیف وسیعی از راه حل ها - چت بابات ، دستیاران ، ابزارهای NLP ، روبات ها و سنسورها برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی ها - در حال حاضر به جریان اصلی تبدیل شده اند و این بردار ادامه خواهد یافت و برجسته تر می شود.

ما می توانیم یک برنامه گسترده تر برای عملیات استاندارد محصولات خودکار با کاربرد آسان مبتنی بر هوش مصنوعی پیش بینی کنیم. بنابراین ، احتمال خطا به دلیل فاکتور انسانی کاهش می یابد و زمان کار پرسنل سازمانها به سمت کارهای خلاقانه تر و پیچیده تر توزیع می شود.

روندهای هوش مصنوعی مطابق با روند عمومی اقتصادی شخصی سازی کالاها و خدمات است. این به لطف جدیدترین فناوری در هوش مصنوعی ، در درجه اول یادگیری ماشین ، شخصی سازی ، بر اساس پردازش مجموعه داده های عظیم و پیش بینی رفتار مصرف کننده ، به واقعیت تبدیل می شود. ترکیبی از هوش مصنوعی با فناوری های ابری نیز پتانسیل جدی دارد.

راه بهبود استفاده از هوش مصنوعی از طریق تولید مثل الگوهای تعامل انسان و همچنین تحول در تعامل انسان و ماشین است. این امر در درجه اول با کار با زبان و محتوا از طریق یادگیری مولتی مدال ، مدل های بزرگ زبان و پردازش زبان طبیعی حاصل می شود. الگوریتم های پشتیبانی از دستگاه برای افراد پیچیده تر و کاربردی تر می شوند و به سطح مشاوره و آموزش آموزش برای کاربر افزایش می یابد.

یادگیری ماشین و به ویژه یادگیری عمیق ، در آینده زمینه جهش تکنولوژیکی مورد انتظار است. تصادفی نیست که MLOP ها ، که شیوه های استقرار و حفظ مدل های یادگیری ماشین را پوشش می دهد ، قبلاً به عنوان یک منطقه جداگانه از تخصص و توسعه ظاهر شده اند.

اولویت سالهای آینده ایجاد مدلهایی است که به داده های کمتری و نمونه های آموزش برای آموزش نیاز دارند ، که امکان استفاده سریعتر از راه حل های AI را برای کارهای فزاینده پیچیده فراهم می کند.

به طور خلاصه با روندهای فعلی هوش مصنوعی که در بالا توضیح داده شد ، می توان خاطرنشان کرد که شرکت ها در مراحل مختلفی برای تسلط بر این فناوری ها قرار دارند. رهبران در حال حاضر در حال تجزیه و تحلیل تجربه اجرای مربوطه خود ، بهبود و مقیاس شیوه های هوش مصنوعی خود هستند. در عین حال ، بسیاری هنوز هم فقط در حال بررسی و آزمایش امکاناتی هستند که در این زمینه وجود دارد. در این راستا ، ارزش این را دارد که حداقل به دو شرایط مثبت توجه کنید.

اول ، تحولات اخیر در هوش مصنوعی در حال تحول در جهت خودکارسازی فرآیندهای جمع آوری داده ها و پردازش ، آزمایش و استقرار برنامه های ایجاد شده است. علاوه بر این ، بسیاری از الگوهای اثبات شده قبلاً کار شده است و راه حل های موفق در حال تکرار است. با توجه به تأثیر این عوامل ، هزینه دسترسی به راه حل های IT بر اساس هوش مصنوعی به تدریج برای اکثر کاربران بالقوه قابل قبول می شود.

ثانیا ، مشتریان نباید به طور مستقل روندهای فعلی در هوش مصنوعی را تجزیه و تحلیل کنند و عواقب آنها را برای تجارت مطالعه کنند. توصیه می شود با استفاده از جدیدترین فناوری در هوش مصنوعی ، به تخصص شرکت هایی که در توسعه تخصص دارند ، اعتماد کنید. مشاوران و مهندسان هوش مصنوعی ما در Mobidev ، با کمک فن آوری های پیشرفته ، همیشه آماده تهیه یک راه حل سفارشی برای استفاده از مزایای هوش مصنوعی در تجارت شما هستند.