Искусственный интеллект и неструктурированные данные

Большие данные и искусственный интеллект добились больших успехов в цифровом маркетинге, и их применение заметно расширилось. Согласно исследованию Deloitte, 73% опрошенных компаний считают, чтоИИ действительно важен для их бизнеса, поскольку позволяет привлекать новых качественных потенциальных клиентов, в отличие от их прямых и иных конкурентов.

То же самое можно сказать и о больших данных , которые используются в таких отраслях, как здравоохранение или страхование, для получения дополнительной информации о потребителях, поиска новых клиентов и улучшения навигации по веб-сайтам.

В этом посте мы обсудим важность больших данных и искусственного интеллекта, выделив основные тенденции, влияющие на этот рынок, с акцентом на роль неструктурированных данных.

Определение искусственного интеллекта: немного статистики

В течение нескольких лет важность искусственного интеллекта была заново открыта отчасти благодаря достижениям в области технологий.

Но что именно? Это способность аппаратных и программных систем обеспечивать производительность, которая в некотором роде имитирует поведение человека.

Однако искусственный интеллект часто путают с машинным обучением и аспектами, связанными с алгоритмами.Однако это две независимые, хотя и взаимосвязанные технологии; в то время как ИИ касается машин, которые имитируют поведение человека, машинное обучение, с другой стороны, является алгоритмом, который позволяет этому программному обеспечению развиваться и улучшаться с течением времени.

Поэтому неудивительно, что первой областью применения таких систем стали заводы. На самом деле применение робототехники в промышленном секторе позволяет добиться многочисленных преимуществ, в первую очередь, повышения производительности. Заменяя и имитируя некоторые ручные операции, выполняемые человеком, он также повышает безопасность работников.

В мире B2C и B2B области применения могут быть бесконечными: от проверки отправленных резюме до распознавания лица человека в настройках безопасности и возможности сортировки большого количества документов на основе их содержания. На сегодняшний день некоторые компании как в итальянском, так и в европейском ландшафте начинают понимать важность внутреннего применения ИИ, возлагая пока на это программное обеспечение менее ценные задачи, оставляя часть принятия решений людям.

Эта тенденция также подтверждается недавним исследованием Евростата, которое показывает, что в Евросоюзе только две из 10 компаний используют искусственный интеллект, в то время как в Италии этот показатель падает до 6%. Это может быть связано с неразвитостью инфраструктуры и нехваткой специализированного персонала на данный момент.

Тем не менее,искусственный интеллект является большим преимуществом для анализа больших данных, поскольку он позволяет детально анализировать и обрабатывать этот большой объем данных.

Применение искусственного интеллекта для анализа неструктурированных данных

Извлечение ценности из анализа больших данных — трудный и сложный процесс, требующий некоторой технологической эффективности и зависящий от качества данных и от того, являются ли они неструктурированными или структурированными. Последние, как следует из названия, — это те, которые придерживаются предопределенного набора правил и следуют определенному образцу.

Однаконеструктурированные данные , напротив, не имеют предопределенной структуры и представляют собой большинство доступных данных: ежедневно мы получаем электронные письма или изображения, точно так же, как наша компания получает документы, предоставляет поддержку или услуги и действует по нескольким каналам, которые связанных с управлением неструктурированной информацией.

Как в компании управляют неструктурированными данными? Через искусственный интеллект .Например, в колл-центре конечной целью является оптимизация трафика вызовов и предоставление клиенту высококачественного обслуживания, избегая длительного ожидания на телефоне.

Это включает в себя целую вселеннуючат-ботов , виртуальных помощников, которые были определены как наиболее зрелая часть искусственного интеллекта, но в то же время та, в которой трудно различить ценность между различными технологиями.Только подумайте о голосовых помощниках, которые есть в наших смартфонах, таких как Siri, Google или даже Alexa.

В компании есть широкое применение для работы с документами. Фактически, некоторые отрасли, такие как банковское дело и страхование, часто обрабатывают документы с неструктурированными данными, не имея возможности понять их приоритет. Однако благодаряискусственному интеллекту можно проникнуть в суть документов и понять содержащиеся в них данные.

Еще одна интересная область касается работы сочень сложными документами , такими как контракты, которая имеет очень широкое применение, от юридического мира до мира B2C и B2B, где работают многие компании, такие как Doxee .Управление контрактом может быть очень трудным, так как вы также сталкиваетесь с напоминаниями, штрафами и пониманием определенных сроков, которые требуют очень быстрого времени отклика и почти нулевого права на ошибку.

Как правило, трудовая деятельность, особенно в только что упомянутых областях, осуществляется людьми, которые имеют более или менее ограниченные временные рамки для обоснования и исчерпывающего применения его ко всем документам. Таким образом, искусственный интеллект, примененный к анализубольших данных, может преодолеть нехватку времени, позволяя собирать крупномасштабные данные, обеспечивая при этом значительную отдачу.

Каким будет будущее искусственного интеллекта и больших данных?

Понимание того, каким будет будущее искусственного интеллекта , очень важно для компаний, поскольку данные, которые будут доступны, будут становиться все более и более диверсифицированными, и поэтому поддержка технологий будет иметь решающее значение.

На сегодняшний день наиболее важной задачей для тех, кто работает в области технологий, является расширение сферы их деятельности. На самом деле мы часто говорим о демократизации ИИ , то есть о возможности применять искусственный интеллектк людям, которые работают в бизнесе, а не только к дата-сайентистам.

Также важно, чтобы собранная информация иданные были доступны в облаке.Некоторые проекты и процессы, связанные с данными клиентов, могут иметь проблемы с конфиденциальностью, в то время как другие могут быть бесшовными, и поэтому данные могут быть распределены в облаке, что делает документ намного быстрее, функциональнее, и чтобы ответственное лицо могло немедленно начать работу с данными. .

Другой аспект, который мы не можем недооценивать, — это чисто лингвистический аспект программного обеспечения. В течение многих лет истинный язык слов не учитывался, и поэтому в технологиях использовались определенные ключевые слова — не было возможности различать разные времена глаголов или между единственным/множественным числом и мужским/женским родом. Поэтому понимание естественного языка должно внедряться все больше и больше, особенно когда речь идет об адекватных ответах на запросы клиентов.

В целом, в ближайшие годы искусственный интеллект будет все чаще использоваться компаниями как в секторах B2B, так и в секторах B2C, и преимущества очевидны для всех. На самом деле, согласно недавним исследованиям и прогнозам, к 2025 году глобальные инвестиции в ИИ достигнут около 60 миллиардов евро по сравнению с 2 миллиардами евро в 2016 году. Однако в глобальном масштабе Соединенные Штаты занимают первое место по количеству инвестиций и компаний, использующих ИИ, за которыми следует Европейский союз. К 2030 году западные страны превзойдут страны азиатского континента, особенно Китай.

Также с учетом увеличения объемабольших данных , которые необходимо хранить и обрабатывать, то же программное обеспечение будет развиваться, позволяя принимать стратегические решения и решать проблемы в кратчайшие сроки.Инновацииискусственного интеллекта уже видны в некоторых отраслях, таких как телекоммуникации, где некоторые проблемы решаются с помощью чат-ботов на основе собранных данных или в страховой отрасли, как упоминалось ранее, что обеспечивает высокую скорость обработки данных и скорость ответа. которые человеческий мозг не смог бы обеспечить.

На сегодняшний день искусственный интеллект гораздо больше развит в секторе B2C, так как гораздо проще и быстрее получить ROI.В будущем использование программного обеспечения ИИ будет продолжать расширяться в сфере B2B, где некоторые компании уже экспериментируют с чат-ботами и алгоритмами ИИ для обслуживания клиентов.

Поэтому можно сказать, чтоискусственный интеллект и большие данные, безусловно, определят будущее нашего мира, открыв возможность автоматизации и ускорения некоторых процессов, повышения эффективности сбора информации и улучшения качества обслуживания клиентов.Он также будет распространяться на другие секторы, такие как энергетика и средства массовой информации.