為什麼智能算法是商業成功和賺錢的未來

已發表: 2021-10-06

自 16 世紀以來，自動化一直是成功公司的基石之一。 自數百年前製造業出現以來，公司一直在尋找和實施成本削減戰略，同時又不犧牲產品質量。 算法在 1950 年代首次用於自動化商業運營。 主要參與者在 2010 年代開始為企業贊助和實施機器學習。

人工智能 (AI) 有可能徹底改變商業世界

它的主要作用和職責之一就是這個。 以下是機器學習技術可以幫助解決的一些問題：

響應能力。 與傳統算法不同，人工智能無需事先培訓即可適應新情況和數據。

利潤增加了。 簡單地在定價系統中使用機器學習可以使收入增加 5%。 一個公司的收入可以通過綜合戰略增加很多倍。

人的因素。 人工智能是沒有感情的。 它具有功能而不是情感，技術和知識已經扮演了情緒波動的角色。

欺詐預防。 神經網絡自學。 它有助於分析用戶行為、識別可疑交易以及開發防止財務損失的算法。 結果，系統變得不那麼容易受到影響，這是消費者信心的先決條件。

根據提供的信息和設定的目標制定營銷計劃。 人工智能不僅可以分析歷史銷售，還可以使用預測來“預測”未來的銷售，從而幫助營銷人員開展工作。 它考慮了競爭對手的行為以及一般的市場環境。 此外，擁有增強現實軟件可以幫助您的企業為客戶提供個性化的購物體驗。 從長遠來看，您會開始注意到銷售轉化率的提高，從而提高了整體收入。

算法業務及AI應用領域

  • 做出財務承諾（在移動銀行應用程序中，風險管理、預測、加密交易機器人和聊天機器人都可用。）
  • 業務（客戶行為分析和營銷策略有效性、購買管理、量身定制的忠誠度計劃開發和深入分析）。
  • 數據安全（反欺詐技術、威脅分析和新風險預防，以及共享數據庫的數據）。
  • 藥用植物（記錄保存、診斷）。
  • 工作場所（製造過程控制、優化、設備診斷、破損數據、預防措施和自動化）。

這只是人工智能潛力的一小部分。 早期開發自學系統也需要資金。 但是，從長遠來看，它對處理大量數據的幫助至關重要。

為什麼算法很重要？

使用人工智能需要許多過程。 企業家的第一步也是最重要的一步是盡可能多地獲取過去幾年的銷售數據。 數據集是這種格式的數據的集合。 幸運的是，自從引入在線收銀機後，這些數據就會自動保存下來。 無需任何手動輸入，系統只需單擊幾下即可與它們同步。 有時您可能會通過系統化已有的數據來解決問題。 但是，在其他情況下，您可能需要投入更多的時間和精力。

以下是人工智能可以關注的一些事情：

  • 我們已經解決的行政責任。
  • 通過簡化工作流程來提高專家的生產力。
  • 客戶的技術和信息援助。
  • 減少人為因素對決策的影響。
  • 改善內部溝通，特別是解決語言障礙。
  • 監控金融交易，並識別可疑的用戶活動。
  • 您可以完全控制信息安全和數據隱私。
  • 制定營銷計劃。
  • 短期和長期預測

人工智能實施最傑出的例子

1.阿里巴巴

阿里巴巴是一家中國公司，是世界上最大的電子商務平台，銷售額超過了亞馬遜和 eBay 的總和。 通過跟踪城市中的每一輛車，City Brain 項目採用人工智能算法來構建智慧城市並協助緩解交通擁堵。 此外，阿里巴巴的阿里雲計算部門協助農民追踪作物，以提高產量並降低開支。

2.亞馬遜

亞馬遜在其公司的許多部門都使用了人工智能，包括其數字語音助手 Alexa。 亞馬遜的人工智能收集消費者購買習慣的數據，並使用預測分析來創建購買建議。 在許多傳統企業都在努力保持相關性的時候，美國最大的在線零售商 Amazon Go 正在為便利店引入一種新理念。 與其他商店不同，無需結賬。 商店中的人工智能技術會記錄您挑選的商品，並使用手機上的 Amazon Go 應用程序自動向您收費。

3. 蘋果公司

包含 FaceID 的 iPhone 以及使用 Siri 智能助手的 AirPods 智能揚聲器、Apple Watch 和 HomePod 等設備都利用了人工智能和機器學習。 Apple 還在擴展其服務產品，利用人工智能在 Apple Music 中推薦音樂，在 iCloud 中定位照片，並使用地圖來安排您的下一次約會。

4.IBM

多年來，IBM 一直走在人工智能的前沿。 距離 IBM 的深藍計算機首次擊敗國際象棋世界冠軍已經過去了二十多年。 Project Debater 是 IBM 最新的人工智能突破。 該 AI 是一種認知計算引擎，可參與與兩名專業辯手的辯論。

5.騰訊

中國公司騰訊已將人工智能融入其幾乎所有產品中。 擁有 10 億用戶的微信應用程序已將其覆蓋範圍擴大到遊戲、數字助理、移動支付、雲存儲、流媒體、體育、教育、電影，甚至自動駕駛汽車。 “人工智能無處不在”是公司的口號之一。 騰訊收集了大量數據，並利用這些數據為公司謀取利益。

實施人工智能的關鍵步驟

開發自學習算法需要金錢和精力，但成本水平將由行業決定。 零售商可能會選擇現成的選項，而不是設計自己的推薦系統。 增加收入是此類系統的功能之一。 僅僅使用三個月後，人工智能就收回了成本，然後開始通過節省大量成本和提高銷售額來產生淨利潤。

以下是部署 AI 的主要步驟：

  1. 獲取數據並將其數字化以進行分析，並將其輸入數據處理程序。
  2. 從頭開始創建算法或基於框架改進算法。
  3. 算法的學習和自我訓練。
  4. 為組織和包含人工智能功能的所有業務流程創建新的綜合營銷策略。

綜上所述

人工智能正迅速成為所有業務領域的需求。 唯一的問題是，誰將率先使用當代技術並獲得快速的結果。 誰會在最後一刻站起來至少留在比賽中？

關於作者

Olesia Zamyshliaeva 認為寫作是她最喜歡的空閒時間活動。 她喜歡閱讀她以前從未聽說過的東西，然後在紙上總結信息。 任何話題對她來說都是有趣的，只要可以在互聯網上找到有關該話題的第一手資料。