ماهان سرمد
فهرست عنوان‌ها
هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه ها، به ویژه در دنیای تجارت، می تواند موثر باشد. گرچه هر نوع کسب و کار، با کسب و کارهای دیگر متفاوت است، همه آنها با مشکلات تقریباً مشابهی مواجه هستند. در سال های اخیر، به کرات از هوش مصنوعی برای حل مشکلات کسب و کار استفاده شده است.
در این مطلب قصد داریم به پنج چالش مهم برای کسب و کارها و کاربرد هوش مصنوعی در مقابله با این مشکلات بپردازیم.
1- كلاهبرداري
امکان پرداخت پول و انجام تراکنش های مختلف به صورت آنلاین، واقعاً کاربران را از دردسر های فراوان نجات داده است. اما از آن طرف، افراد سودجو نیز به خواسته خود رسیده اند. آنها همیشه به دنبال فرصتی برای دزدیدن اطلاعات شخصی و مالی مشتریان هستند. این روزها مشتریان انتظار دارند که تراکنش ها با بالاترین سرعت ممکن انجام شود، اما شرکت ها باید مراقب باشند تا هر تراکنش از امنیت کامل برخوردار باشد و این کار آسانی نیست.
هوش مصنوعی به تنها راه حل شرکت ها برای انجام تراکنش ها با بالاترین سرعت ممکن، تبدیل شده است. به عنوان مثال، شرکت هایی مانند Sift Science و Feedzai از الگوریتم های یادگیری هوش مصنوعی استفاده می کنند تا داده ها را در عرض چند ثانیه مرتب سازی و ارزیابی کنند. در نتیجه، این شرکت ها توانستند با کلاهبرداری، اسپم ها و دامنه وسیعی از جرایم مالی مقابله کنند.
2- خدمات پشتیبانی
به لطف کاهش واسطه ها در بازار دیجیتال، تجربه مشتری به یک بخش مهم در موفقیت هر شرکت تبدیل شده است. با تشکر از بی واسطه ای که بازار دیجیتال را همراهی می کند ، تجربه مشتری به یک بخش مهم موفقیت هر شرکت تبدیل شده است. شرکتهای امروزی ممکن است تراکنش های سریع تری را ارائه دهند، اما آنها همچنان با پشتیبانی شبانه روزی از مشتری مشکل دارند.
هوش مصنوعی می تواند خدمات پشتیبانی بسیار خوبی را بدون دخالت انسان انجام دهد. برای مثال، هوش مصنوعی Agara به شرکت های B2C (فروش بدون واسطه) کمک کرده تا خدمات پشتیبانی جالبی را به مشتریان ارائه دهند. مشتریان از اینکه با یک روبات که شبیه به انسان حرف می زند و به سرعت پاسخگو است، لذت می برند.
هوش مصنوعی تنها روشی است که می تواند هنگام درخواست مشتری، همزمان در شبکه نرم افزاری پیچیده یک شرکت جستجو کند و در کوتاه ترین زمان ممکن، جواب مشتری را بدهد.
این نوع فناوری منجر به جواب های سریعتر و کارآمدتری برای مشتریان می شود که به نوبه خود باعث ایجاد شهرت برند و وفاداری مشتری می شود.
3- شخصی سازی
در حالی که ممکن است مشتریان راحتی خرید آنلاین با تلفن همراه یا لپ تاپ خود را دوست داشته باشند، اما هنوز هم می خواهند برند ها آنها را به عنوان یک فرد ببینند و تعامل فردی با آنها داشته باشند. با وجود مشتریان زیاد و عدم مواجهه چهره به چهره با مشتری، شرکت ها برای شخصی سازی کردن هر تجربه خرید، با مشکل مواجه هستند.
آمازون اولین شرکتی بود که از هوش مصنوعی استفاده کرد تا پیشنهاد های شخصی سازی شده را بر اساس سفارشات گذشته، ارائه دهد. این ویژگی تنها آغاز راه هوش مصنوعی برای شخصی سازی کردن تجربه خرید بود.
برخی شرکت ها، مانند Dynamic Yield، در این زمینه پا را فراتر گذاشته و از هوش مصنوعی برای تمام مراحل خرید استفاده می کنند. مطالعات نشان می دهد که هوش مصنوعی منجر به افزایش فروش و کاهش خرید های رها شده، می شود.
4- تحلیل اطلاعات
افزایش اطلاعات، بسیار سودمند است، اما ساختار به دست آوردن اطلاعات و استفاده مفید از آن، یک چالش اساسی است. اگرچه هوش مصنوعی به بخش اصلی تجزیه و تحلیل داده ها در دهه گذشته تبدیل شده است، سازماندهی آن داده ها هنوز یک کار پیچیده است.
شرکت DataRobot، از هوش مصنوعی برای کمک به هوش مصنوعی استفاده می کند. این شرکت با پیاده سازی یک فن آوری با نام یادگیری ماشین خودکار (AutoML)، دریافته که چگونه فرایند توسعه یادگیری ماشین و برنامه های هوش مصنوعی را به طور خودکار انجام دهد. مهندسان داده و نرم افزار و همچنین کارشناسان آنالیتیکس می توانند به سرعت مدلهای مؤثر در تحلیل داده را بسازند تا فرآیندهای تحلیل داده ها مبتنی بر هوش مصنوعی را بهبود بخشند.
5- بهره وری
شرکت هایی که می خواهند از نیروی کار و فرآیندهای خود بیشترین بهره را ببرند، برای افزایش بهره وری باید هوشمندانه کار کنند. بار دیگر ، هوش مصنوعی می تواند راهکار بهتری ارائه دهد.
Appnomic خود را یک شرکت “خود شفا” می نامد و برای حل مشکل تداوم برنامه های تجاری، از روش پیشگیرانه ای استفاده می کند. آنها قبل از آنکه موردی به یک مشکل برای بهره وری تبدیل شود، از هوش مصنوعی برای پیش بینی و جلوگیری از آن استفاده می كنند. این شرکت راه حل خود را برای طیف گسترده ای از صنایع، از مالی گرفته تا خرده فروشی تا تولید، به کار گرفته است.
هوش مصنوعی به کمک ما می آید.
به لطف راه حل های هوش مصنوعی، چالش های تجاری قدیمی به خوبی رفع می شود. در این فرآیند، سازمانها می توانند مشتریان را راضی کنند، معاملات را تضمین کنند، تعامل با مخاطبان و مشتریان را بهبود بخشند، داده ها را بهتر مدیریت کرده و بهره وری بیشتری داشته باشند.
البته لازم است بدانید که هوش مصنوعی قرار نیست معجزه کند. برای مثال، برنامه Appnomic به کمک هوش مصنوعی مشکلات IT را تشخیص می دهد، اما برای حل آنها به اسکریپت های خودکار یا یک اپراتور نیاز دارد. این که بدانید هوش مصنوعی را کی و کجا به کار ببرید، خودش یک هنر است.
