5 технологий искусственного интеллекта, способных раскрыть бизнес

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) работают практически во всех аспектах бизнеса. К важным технологиям искусственного интеллекта относятся распознавание изображений, распознавание речи, чат-боты, генерация естественного языка и анализ настроений.

И каждый из этих типов технологий ИИ представляет широкие категории, которые часто включают в себя десятки или даже сотни базовых компонентов, которые объединяются в сложные приложения для повышения эффективности бизнеса.

Давайте разберем пять технологий ИИ, способные кардинально изменить методы обработки, анализа и генерации данных.

Распознавание изображений

Распознавание изображений используется для идентификации продуктов на полках, отдельных лиц на фотографиях или видео, дефектов на конвейере и объектов на улицах для автомобилей с автоматическим управлением. С началом пандемии появляются приложения для мониторинга масок и правил социального дистанцирования.

Интеллектуальная обработка документов позволяет анализировать визуальный макет документа, чтобы определить, какой раздел представляет продукт, сумму счета или условия продажи, и передать эту информацию в другие бизнес-приложения.

Вот еще несколько способов использования распознавания изображений:

• Автоматическая проверка на производственных линиях.
• Генерирование оценок ущерба в страховании.
• Идентификация объектов на изображениях.
• Подсчет людей.
• Управление производственными процессами.
• Обнаружение событий (например, входящих клиентов).
• Создание моделей реального мира.

Стоит отметить, что большинство приложений для распознавания изображений в бизнесе очень чувствительны к контексту. Поэтому рекомендуется обучать эти приложения работе с данными, представляющими конкретные виды изображений, которые будут обрабатываться.

Распознавание речи

Хотя системы распознавания речи совершенствуются, даже самые современные системы распознавания речи по-прежнему подвержены ошибкам. Сейчас облачные сервисы предоставляют разнообразные базовые услуги преобразования речи в текст, которые разработчики затем внедряют в различные корпоративные рабочие процессы.

Основные функции распознавания речи встроены в современные смартфоны и компьютеры через облачные сервисы, такие как Алиса Яндекс, Google Now и Apple Siri.

Использование технологий распознавания речи в бизнесе расширяется. Несколько поставщиков также начинают разрабатывать приложения для автоматической записи конференцсвязи и физических совещаний в целях обеспечения соответствия или для лучшего документирования процесса принятия решений.

Автоматическое распознавание речи также может помочь в мониторинге активности колл-центра, чтобы гарантировать, что работники следуют правильным процедурам, а менеджерам не пришлось слушать каждый звонок. Приложения для распознавания речи также используются для автоматизации устных переводов для путешественников, в домашней автоматизации, видеоиграх, индексации видео и др.

Чат-боты

Разговорные методы ИИ позволяют приложениям естественным образом взаимодействовать с людьми. Самые ранние чат-боты были ограничены с точки зрения словарного запаса и типов взаимодействий. Но сейчас чат-боты улучшились благодаря технологиям обработки естественного языка и лучшей интеграции с другими службами, упрощающими компаниям автоматическую настройку чат-ботов.

Чат-боты могут:

• Отвечать на часто задаваемые вопросы.
• Принимать заказы.
• Настраивать ответы конкретным пользователям.
• Автоматизировать многие аспекты взаимодействия с клиентами.
• Более активно взаимодействовать с различными социальными сетями.

Чат-боты могут также помочь облегчить другие типы внутренних взаимодействий. Чат-боты используются предприятиями для автоматизации взаимодействия с управлением ИТ-системами для решения простых проблем или автоматической сортировки более сложных проблем.

А интеграции ChatOps позволяют компаниям документировать свои процессы для облегчения реагирования на повторяющиеся проблемы или выполнение определенного процесса в прошлом. ChatOps также может использоваться для генерации и отслеживания статуса важных бизнес-показателей и для сбора данных о ключевых учетных записях.

Генерация естественного языка

Приложения для создания естественного языка (NLG) могут помочь найти, систематизировать и обобщить наиболее подходящую информацию для пользователя.

Существуют различные разновидности этой технологии искусственного интеллекта в зависимости от варианта использования. Генерация естественного языка начинает добавляться в качестве внешнего интерфейса для приложений бизнес-аналитики.

Эти технологии сочетают в себе способность интерпретировать простые текстовые запросы и генерировать соответствующие сводные данные анализа на простом языке.

Еще одна разновидность этой технологии используется для улучшения способа представления информации о продукте пользователям. В этих типах приложений механизм генерации естественного языка может настраивать описание продукта на основе предпочтений пользователя. Например, более техническому пользователю может быть представлено глубокое погружение в технические характеристики продукта, такого как новая телефонная гарнитура, в то время как покупателю, заботящемуся о моде, будет дано эстетическое описание того, как он выглядит и чувствует себя. NLG также может помочь улучшить способ перевода контента на новые рынки.

По-прежнему появляются новые метрики обработки естественного языка, чтобы помочь предприятиям оценить полезность данной среды и улучшить эти реализации приложений NLG.

Анализ настроений (эмоций)

Люди часто выражают различные типы и интенсивности эмоций, когда пишут о событиях, брендах, политиках и других вещах. Сейчас практически каждый оставляет цифровой след настроений в своих публикациях в социальных сетях, в блогах, комментариях к новостным статьям, обзорах, на форумах поддержки и в переписках с компаниями.

Различные технологии ИИ, включая обработку естественного языка, машинное обучение и статистику, используются для анализа эмоционального тона этих цифровых следов. Такие инструменты полезны для отслеживания влияния продукта или услуги на клиентов (без прямого взаимодействия). Это также полезно для отслеживания продуктов и кампаний конкурентов.

Аналитика настроений может помочь заинтересовать клиентов или потенциальных покупателей, чтобы предприятия могли улучшить свои текущие предложения или создать новые. Компании могут использовать анализ настроений, чтобы определить проблемы (например, длительное время ожидания, качество или плохо продуманный сайт).

Более сложные приложения анализа чувств используют ИИ, чтобы понять эмоции через голос и лицо. Анализ может помочь определить изменения настроения во время звонков в службу поддержки или оценить восприятие покупателем новых продуктов на полке магазина. Однако есть вероятность, что выводы будут слишком специфичны и обобщены.