Искусственный интеллект — это будущее». О, это полностью скопированная строка. Но это правда; она формирует многие отрасли. Будущее очевидно, и поэтому такие компании, как Google, Facebook, Microsoft и другие, вкладывают значительные средства в исследования ИИ; беспилотные автомобили — это просто пример.
Искусственный интеллект и машинное обучение открыли новые возможности; от аналитики данных до чат-бота.
Индивидуальный подход:
Чат-боты, самая успешная и обсуждаемая реализация ИИ, которая используется для систем контекстного обмена сообщениями. Чат-боты быстро проникают в каждый сектор, ориентированный на обслуживание клиентов. Чат-боты доказывают будущее пользовательского интерфейса следующего поколения. Помимо торговли, такие отрасли, как здравоохранение, путешествия и гостиничный бизнес, мода и там, где их нет, есть везде. Причина внедрения чат-ботов заключается в том, чтобы клиенты имели безупречный опыт.
Интернет уже кардинально изменил сценарий, предоставив покупателям плавный, но очень отстраненный опыт совершения покупок. Покупателям предоставляются персонализированные услуги через чат-бота, они привносят элемент онлайн-опыта в магазине. Теперь клиентам не нужно искать то, что они хотят, на веб-сайте во время изучения. Это всего лишь одна реализация ИИ, и она уже съедена на полстраницы только потому, что я объясняю вкратце!
Расширенный бизнес:
Искусственный интеллект расширил возможности компаний, воздействуя на данные потребителей, чтобы добиться улучшений во многих областях операций цепочки поставок, объединив его с аналитикой.
Переход к машинному обучению; Маркетолог может составить карту пути потребителя. Сейчас это влиятельная технология для маркетологов; это дает возможность анализировать поведение и оптимизировать его. Анализируя входные данные из различных источников данных, таких как аналитика поведения с мобильных устройств и веб-сайтов, недавние транзакции, ответы на рекламные кампании и т. д., маркетологи могут создавать целевые кампании.
Вы не хотите быть Банкстером:
Банки — это те, кто получает преимущества этого машинного обучения для защиты денег. Машинное обучение в основном было инициировано для обеспечения безопасности существующей банковской инфраструктуры. Но теперь мы можем пойти немного дальше и глубже и действительно выявлять подозрительные действия на основе истории транзакций и поведения отдельных клиентов.
Вывод:
Причина написания этого, чтобы просто подчеркнуть, что ИИ и машинное обучение больше не являются предметом разговоров, и они уже начали потреблять почти все основные сектора. Просто постарайтесь вложить это в свой разум. Так мы уходим в будущее или оно еще впереди? Подумайте о том, что скоро вернется к вам!
Для получения дополнительной информации не стесняйтесь спрашивать!
Источник информации: https://www.newgenapps.com/
