Karar Vermede Yapay Zeka Kullanmanın Faydaları
Yıllar geçtikçe, AI'nın tahmin doğruluğu son derece iyileşti. Daha doğru modellerle, insan paydaşlar büyük bir güvenle bilinçli kararlar almak için yapay zekaya güvenebilir. Karar vermede yapay zeka, iş yaşam döngüsü boyunca geniş kapsamlı avantajlara sahiptir.
İş otomasyonu: Yapay zeka güdümlü otomasyon, Dördüncü Sanayi Devrimi'nin ön saflarında yer almaktadır. İşletmeler, sıkıcı tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek çok zaman kazandırabilir. Tüm büyük endüstriler üretim, pazarlama, kaynak tahsisi ve satış süreçlerine otomasyon uyguluyor. Arz ve talebi tahmin etmek, gelir akışlarını optimize edebilir.
Otomatik sistemler, insanların önyargılarına ve kasıtsız hatalara daha az eğilimlidir. İnsan emeğine olan bağımlılığı azaltarak işletme harcamalarını azaltabilir.
Bilgileri standartlaştırın: Kaliteli yapay zeka ürünleri, istenen sonuçları elde etmek için değerli verilere ihtiyaç duyar. İşletmeler, kamuya açık veri kümeleri, interneti kazıma, dahili iş akışı, pazar araştırması yapma ve olası satışları satın alma gibi çeşitli kaynaklardan ham yapılandırılmamış bilgiler toplar.
Secondmind CEO'su Vishal Chatrath ``Her yıl yüz milyarlarca dolar tasarruf etmek için yapabileceğimiz bir şey varsa, o da veri şemasının standartlaştırılmasıyla başlamaktır``
Eski zamanlarda 🙂 (yaklaşık beş yıl önce), bu ham bilgi manuel olarak işlenir ve analiz edilirdi. AI ile tüm bilgiler otomatik olarak işlenir. Farklı yapay zeka teknikleri, veri kaynağından bağımsız olarak bilgileri standartlaştırabilir. AI modelleri, ilgili sonuçları çıkarmak için çeşitli bilgi türlerine hızla uyum sağlayabilir.
Fikir madenciliği: Duygu analizi veya fikir madenciliği, müşterilerin kafalarının içine girmek için en önemli araçtır. Reklamverenler, müşterinin istediğini araştırmak için çevrimiçi arama tercihlerini, blog gönderilerini, anketleri, yorumları, e-postaları, tweetleri ve diğer tüm kullanıcıyla ilgili etkinlikleri kullanır. Bu bilgiler, müşteri memnuniyetini ve ilişkilerini geliştirmelerine yardımcı olur.
AI, her türlü bilgi üzerinde duygu analizi yapabilen güçlü Doğal Dil İşleme (NLP) modelleri vermiştir. NLP modelleri insan duygularını anlamada daha iyi hale geldi. Markalar, yapay zekayı kullanarak sosyal medya madenciliği yapabilir ve müşterilerinin ihtiyaçlarını gerçek zamanlı olarak dinleyerek daha kişiselleştirilmiş ürün deneyimleri sunabilir.
Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM): CRM sistemleri, bir şirketin tedarikçilerinin, müşterilerinin ve çalışanlarının verimli yönetimi için hayati öneme sahiptir. Yapay zeka destekli CRM araçları, doğru satış öngörüleri sunabilir ve yöneticileri bilinçli stratejik kararlar alma konusunda destekleyebilir.
;
Satış verilerindeki kalıpları tespit edebilir, olası satış puanlamasını ve müşteri kayıp oranını tahmin edebilir ve işletmelerin herhangi bir kaybı önlemek için önemli adımlar atmasına olanak tanırlar. CRM verileri, sıkıcı ofis görevlerini yerine getirebilen ve müşteri sorgularını karşılayabilen yapay zeka destekli sanal asistanlar tarafından kullanılabilir.
Yüksek yatırım getirisi ve daha iyi kararlar: Standartlaştırılmış veriler, optimize edilmiş iş süreçleri, otomatikleştirilmiş pazar duyarlılığı analizi ve yapay zeka destekli CRM'ler, işletmelerin daha iyi kararlar almasını sağlar. AI, hatalı kararların yüzdesini en aza indirebilir ve yüksek yatırım getirisi vaat ederek genel maliyetleri azaltabilir. İşin herhangi bir yönü değişirse, AI bunu gerçek zamanlı olarak yakalayabilir ve karar vericilerin arz ve talep hattını optimize etmesine yardımcı olabilir.
Çeşitli Endüstrilerde Yapay Zeka Tabanlı Karar Verme
İşletmeler, hem üreticilere hem de tüketicilere fayda sağlayan insan karar vericileri desteklemek için veri destekli yapay zekaya güveniyor. AI'nın karar verme sürecini yönlendirdiği bazı endüstrileri analiz edelim.
Gıda ve Tarım: Dünyadaki tüm yaşamın hayatta kalması, kaliteli gıda ürünlerinin sürekli tedarikine bağlıdır. AI uygulamaları, gıda güvenliğini sağlamamıza, sürdürülebilir gıda üretimini teşvik etmemize ve nihayetinde dünyadaki açlığa son vermemize yardımcı olabilir. Gıda ve Tarım Örgütü (FAO), kuraklık ve kuraklık gibi tarım stresini izlemek için yapay zeka, makine öğrenimi ve uydu görüntülerini kullanır. FAMEWS adında, 20 bitki zararlısının yayılmasını izleyebilen ve ekinlerin tahribatını sınırlayan bir mobil uygulama geliştirdiler. Yapay zekaları ayrıca tarımsal su tedarikini akıllıca yönetebilir. Tüm bu gelişmeler, bu sektörün sürdürülebilir büyümesine katkıda bulunuyor.
Sağlık Hizmetleri: Görüntü tanıma ve görüntü segmentasyonu, sağlık hizmetlerinde kapsamlı kullanım örnekleriyle Makine Öğrenimi tarafından sağlanan güçlü araçlardır. X-ışınları ve BT taramalarında çeşitli kanserlerin ve tıbbi anormalliklerin tespiti artık ML ile mümkün. InferVision, kanser belirtilerini tespit etmek için binlerce CT taramasını incelemek için AI ve ML kullanır ve radyoloji personelinin daha doğru kararlar vermesini destekler.
Bankacılık ve Finansal Hizmetler: Bankalar, kredi başvurularını işlemek için yapay zeka destekli dolandırıcılık tespit sistemlerini kullanır. underwrite.ai tarafından geliştirilen bu tür bir ürün, kredi risklerini tahmin etmek için işletmelerden gelen kredi başvurularını analiz eder. Kredi portföylerini analiz etmek için Makine Öğrenimi ve Büyük Veri ile birlikte Genetik Algoritma (GA) gibi AI tekniklerini kullanırlar.
Seyahat ve Ağırlama: Yapay zeka, kişiselleştirilmiş ve otomatikleştirilmiş müşteri desteği deneyimi sağlamak ve seyahat kesintilerini tahmin etmek gibi ravel endüstrisinin karşılaştığı çeşitli sorunları çözüyor. Hopper, rezervasyon yapmak ve bilet satın almak için en iyi zamanı tahmin ederek yolculara %95'e varan doğrulukla daha iyi seyahat kararları vermelerinde yardımcı olur. Utrip, rezervasyon sayısında endüstride kanıtlanmış bir artışla kişiselleştirilmiş bir seyahat deneyimi için bir AI öneri sistemidir. Amtrak'tan AI destekli bir asistan olan Julie, tren rezervasyonları yapabilir ve yılda beş milyondan fazla sorguyu yanıtlayabilir.
Lojistik ve Taşımacılık: Sorunsuz tedarik zinciri operasyonları, büyük ölçüde modern lojistik ve nakliyeye dayanır. IoT ve AI, akıllı uygulamalarla bu sektörü alt üst ediyor. KeepTruckin, sürücü güvenliğini sağlayan, GPS izleme ve akıllı yönlendirme sağlayan ve yakıt maliyetini düşüren AI tabanlı bir filo yönetim sistemidir. AI araç kameraları, güvenli olmayan sürüş olaylarını tespit etmek ve önlemek için Computer Vision'ı kullanır ve sürücülere gerçek zamanlı uyarılar verir.
İmalat: Yapay zeka, kullanışlılığını imalat endüstrilerinde de bulur. Otomotiv üreticisi Volvo, otomobillerinin tehlikeli koşullarda performansını izlemek için ML tabanlı teknikler kullanıyor. Arabaya, farklı sürüş değişkenlerini toplayan çeşitli sensörler yerleştirilmiştir. ML, araçlarının güvenliğini değerlendirmelerini sağlar.
Pazarlama: Albert, Gumgum ve Wordstream gibi çeşitli ürünler, optimize edilmiş reklam kampanyaları tasarlamak ve dinamik reklam kopyaları yazmak için AI ve Makine Öğrenimi'ni etkin bir şekilde kullanıyor.
Perakende ve E-ticaret: Perakende ve E-ticaret, AI kesintisi için en uygun sektörlerdir. Yapay zeka, talep tahmininden otomatik envanter yönetimine kadar perakendecilerin daha iyi stratejiler oluşturmasına yardımcı oluyor. Intel, akıllı raflar kullanarak ürün kullanılabilirliğini kontrol etmek için yapay zeka teknolojilerini kullanır. Akıllı kendi kendine kontrol sistemleri, eksik veya okunamayan barkodları algılayabilir ve temassız kioskları, müşterilerle etkileşim kurmak için konuşma ve hareketleri tanıyabilir. Başka bir ürün MakerSights, bir ürünün yaşam döngüsü boyunca bilinçli kararlar vermek için yapay zekayı kullanır. Perakende markalarının marjları artırmasına ve en çok satan ürünleri tahmin etmesine yardımcı olur.
Emlak: Emlak fiyatı tahmini, gayrimenkulde yapay zekanın en yaygın uygulamasıdır. AI, emlak sektörünün neredeyse her yönü üzerinde bir etki yaratıyor. Zillow, AI merkezli kişiselleştirilmiş bir mülk tavsiye sistemidir. Ayrıca, alıcı bilgilerini ve etkileşimini analiz ederek acenteleri ciddi alıcılarla birleştirir. Skyline AI ve Proportunity gibi diğer ürünler, emlak fiyatlarını tahmin etmek için çeşitli veri noktaları toplar.
Eğlence ve Oyun: Yapay zeka, kullanıcıları birkaç saat boyunca bir ekrana bağlı tutarak eğlence sektörünü yönlendiriyor. Dota, Overwatch ve Counter-Strike gibi oyunlar, AI'yı oyuncuları eğitmek için koçluk aracıları olarak yoğun bir şekilde kullanır. AI tabanlı oyunlar, insan oyuncuların kazanmasını zorlaştırıyor. Akış hizmetleri, kullanıcının ilgi alanlarına göre içerik önermek için AI kullanır. GAN tarafından oluşturulan gerçeğe benzer moda modelleri, moda endüstrisini dönüştürecek. SyncWords gibi yapay zeka tabanlı bir araç, gerçek zamanlı videolar ve önceden kaydedilmiş oturumlar için altyazıları otomatik olarak oluşturabilir ve çevirebilir.
Enerji: Enerji sektörü, çeşitli ekipman ve enerji santrallerinde anormallik tespiti için AI kullanıyor. Sensörler, makinelerin ve yapay zekanın gerçek zamanlı durumunu toplar