为什么智能算法是商业成功和赚钱的未来

已发表: 2021-10-06

自 16 世纪以来，自动化一直是成功公司的基石之一。 自数百年前制造业出现以来，公司一直在寻找和实施成本削减战略，同时又不牺牲产品质量。 算法在 1950 年代首次用于自动化商业运营。 主要参与者在 2010 年代开始为企业赞助和实施机器学习。

人工智能 (AI) 有可能彻底改变商业世界

它的主要作用和职责之一就是这个。 以下是机器学习技术可以帮助解决的一些问题：

响应能力。 与传统算法不同，人工智能无需事先培训即可适应新情况和数据。

利润增加了。 简单地在定价系统中使用机器学习可以使收入增加 5%。 一个公司的收入可以通过综合战略增加很多倍。

人的因素。 人工智能是没有感情的。 它具有功能而不是情感，技术和知识已经扮演了情绪波动的角色。

欺诈预防。 神经网络自学。 它有助于分析用户行为、识别可疑交易以及开发防止财务损失的算法。 结果，系统变得不那么容易受到影响，这是消费者信心的先决条件。

根据提供的信息和设定的目标制定营销计划。 人工智能不仅可以分析历史销售，还可以使用预测来“预测”未来的销售，从而帮助营销人员开展工作。 它考虑了竞争对手的行为以及一般的市场环境。 此外，拥有增强现实软件可以帮助您的企业为客户提供个性化的购物体验。 从长远来看，您会开始注意到销售转化率的提高，从而提高了整体收入。

算法业务及AI应用领域

  • 做出财务承诺（在移动银行应用程序中，风险管理、预测、加密交易机器人和聊天机器人都可用。）
  • 业务（客户行为分析和营销策略有效性、购买管理、量身定制的忠诚度计划开发和深入分析）。
  • 数据安全（反欺诈技术、威胁分析和新风险预防，以及共享数据库的数据）。
  • 药用植物（记录保存、诊断）。
  • 工作场所（制造过程控制、优化、设备诊断、破损数据、预防措施和自动化）。

这只是人工智能潜力的一小部分。 早期开发自学系统也需要资金。 但是，从长远来看，它对处理大量数据的帮助至关重要。

为什么算法很重要？

使用人工智能需要许多过程。 企业家的第一步也是最重要的一步是尽可能多地获取过去几年的销售数据。 数据集是这种格式的数据的集合。 幸运的是，自从引入在线收银机后，这些数据就会自动保存下来。 无需任何手动输入，系统只需单击几下即可与它们同步。 有时您可能会通过系统化已有的数据来解决问题。 但是，在其他情况下，您可能需要投入更多的时间和精力。

以下是人工智能可以关注的一些事情：

  • 我们已经解决的行政责任。
  • 通过简化工作流程来提高专家的生产力。
  • 客户的技术和信息援助。
  • 减少人为因素对决策的影响。
  • 改善内部沟通，特别是解决语言障碍。
  • 监控金融交易，并识别可疑的用户活动。
  • 您可以完全控制信息安全和数据隐私。
  • 制定营销计划。
  • 短期和长期预测

人工智能实施最杰出的例子

1.阿里巴巴

阿里巴巴是一家中国公司，是世界上最大的电子商务平台，销售额超过了亚马逊和 eBay 的总和。 通过跟踪城市中的每一辆车，City Brain 项目采用人工智能算法来构建智慧城市并协助缓解交通拥堵。 此外，阿里巴巴的阿里云计算部门协助农民追踪作物，以提高产量并降低开支。

2.亚马逊

亚马逊在其公司的许多部门都使用了人工智能，包括其数字语音助手 Alexa。 亚马逊的人工智能收集消费者购买习惯的数据，并使用预测分析来创建购买建议。 在许多传统企业都在努力保持相关性的时候，美国最大的在线零售商 Amazon Go 正在为便利店引入一种新理念。 与其他商店不同，无需结账。 商店中的人工智能技术会记录您挑选的商品，并使用手机上的 Amazon Go 应用程序自动向您收费。

3. 苹果公司

包含 FaceID 的 iPhone 以及使用 Siri 智能助手的 AirPods 智能扬声器、Apple Watch 和 HomePod 等设备都利用了人工智能和机器学习。 Apple 还在扩展其服务产品，利用人工智能在 Apple Music 中推荐音乐，在 iCloud 中定位照片，并使用地图来安排您的下一次约会。

4.IBM

多年来，IBM 一直走在人工智能的前沿。 距离 IBM 的深蓝计算机首次击败国际象棋世界冠军已经过去了二十多年。 Project Debater 是 IBM 最新的人工智能突破。 该 AI 是一种认知计算引擎，可参与与两名专业辩手的辩论。

5.腾讯

中国公司腾讯已将人工智能融入其几乎所有产品中。 拥有 10 亿用户的微信应用程序已将其覆盖范围扩大到游戏、数字助理、移动支付、云存储、流媒体、体育、教育、电影，甚至自动驾驶汽车。 “人工智能无处不在”是公司的口号之一。 腾讯收集了大量数据，并利用这些数据为公司谋取利益。

实施人工智能的关键步骤

开发自学习算法需要金钱和精力，但成本水平将由行业决定。 零售商可能会选择现成的选项，而不是设计自己的推荐系统。 增加收入是此类系统的功能之一。 仅仅使用三个月后，人工智能就收回了成本，然后开始通过节省大量成本和提高销售额来产生净利润。

以下是部署 AI 的主要步骤：

  1. 获取数据并将其数字化以进行分析，并将其输入数据处理程序。
  2. 从头开始创建算法或基于框架改进算法。
  3. 算法的学习和自我训练。
  4. 为组织和包含人工智能功能的所有业务流程创建新的综合营销策略。

综上所述

人工智能正迅速成为所有业务领域的需求。 唯一的问题是，谁将率先使用当代技术并获得快速的成果。 谁会在最后一刻站起来至少留在比赛中？

关于作者

Olesia Zamyshliaeva 认为写作是她最喜欢的空闲时间活动。 她喜欢阅读她以前从未听说过的东西，然后在纸上总结信息。 任何话题对她来说都是有趣的，只要可以在互联网上找到有关该话题的第一手资料。