Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

5 Toepassings en voordele van kunsmatige intelligensie in outomatisering

Kunsmatige intelligensie het die modewoord in die sakegemeenskap geword. Alhoewel dit nie nuut is om sagteware te gebruik om menslike inspanning te verminder nie, kunsmatige intelligensie het heel nuwe moontlikhede bygevoeg. Die outomatiese outomatisering van die ou skool bied 'n beperkte omvang van die vermindering van menslike werk. Met die kombinasie van kunsmatige intelligensie en outomatisering, kan ons nie net menslike inspanning verminder nie, maar ook die behoefte aan ingryping heeltemal verwyder. Hierdie kombinasie van kunsmatige intelligensie in outomatisering word in die volksmond outomatiseringskontinuum (of intelligent Robotiese proses outomatisering).

Belangrikste komponente van AI in outomatisering:

An intelligente outomatisering stelsel funksies met behulp van hierdie drie komponente van kunsmatige intelligensie. Afhangende van die behoefte, kan dit gekombineer of afsonderlik gebruik word om 'n volledig outomatiese oplossing te skep:

  • Masjienvisie:

    Masjienvisie verwys na die potensiaal van 'n program om visuele insette te verstaan. Die masjien gebruik die opleidingsdata (beelde) as basis vir 'n klassifikasie- of identifikasiemeganisme. Die beste voorbeeld van masjienvisie is die gesigsherkenning in die iPhone X. Die Facebook Kunsmatige Intelligensie Navorsingsprogram is ook 'n goeie voorbeeld, aangesien dit beelde ontleed, eienskappe identifiseer en dan die nuwe beeldmateriaal aan die gebruiker klassifiseer en verduidelik.
  • Natuurlike taalverwerking:

    Waar masjienvisie op die beeldmateriaal werk, Natuurlike taal verwerking (NLP) doen dieselfde om menslike stem- en teksinvoer te verstaan. Ons kom baie ver om NLP doeltreffend te maak. Dit is nou vir masjiene moontlik om die konteks agter die kommunikasie te verstaan ​​en aksies te neem op grond van die voorafgeboude data en kontekstuele veranderlikes. Apple se Siri, Google Assistant en Amazon Alexa maak almal staat op NLP om waarde aan gebruikers te bied.
  • Masjienleer:

    Masjienleer is die vermoë van die masjien om te leer uit die gegewe data, uitkomste van besluite en omgewingsveranderlikes om homself te verbeter. Gebruik machine learning ons kan die doeltreffendheid van huidige oplossings verbeter. Byvoorbeeld, as 'n kwessie onder 'n intelligente outomatisering stelsel en menslike ingryping ter sprake kom om dit op te los, sal die volgende keer dat die stelsel outomaties die prosedure volg wat deur 'n mens gebruik word. Daarom sal die doeltreffendheid mettertyd verbeter en die inspanning van mense verminder.

Lees meer: Apple verander die spel van masjienleer met CoreML en Vision

Belangrike toepassings van kunsmatige intelligensie in outomatisering:

Kunsmatige intelligensie in outomatisering kan help in 'n wye verskeidenheid van funksies. Van selfrymotors tot hommeltuie gebruik almal intelligente outomatisering. Hier is 'n paar belangrike maniere waarop 'n onderneming kan baat by 'n kombinasie van AI en outomatisering van robotiese prosesse:

1. Bedrogvoorkoming:

Ons sal uiteindelik 'n diefstal direk aan die gesig van die persoon kan koppel. 'N Kamera kan aan die POS-stelsel geheg word om al die transaksies op te neem en direk aan die gesig te koppel, tesame met die besonderhede wat reeds in die stelsel is. As iemand valse geldeenhede gebruik of kredietkaartbedrog pleeg, is dit baie makliker om dit te vang. 'N Intelligente stelsel kan ook kuberaanvalle voorkom deur abnormale gedrag of versoeke van die gebruiker te identifiseer. In so 'n situasie stop die stelsel outomaties om versoeke te neem en stuur dit 'n waarskuwing aan die administrateur.

Lees meer - Toepassings van AI en ML in bankwese

2. Handelsmerkbestuur:

Outomatisering kan die taak van handelsmerkbestuur 'n briesie maak. Bemarkers sukkel voortdurend om die mening van die verbruiker oor hul handelsmerk te verstaan. Met outomatisering kan hulle die ontleding van al die inhoud op die internet gereeld outomatiseer en kritieke probleme identifiseer. Die Watson Analytics vir sosiale media is die perfekte voorbeeld van sulke outomatisering in werklikheid. Die gebruiker kan binne enkele minute 'n stel fokuswoorde definieer, die konteks definieer en die mening van gebruikers aanlyn verstaan.

Lees meer: 8 Kundiges oor die toekoms van kunsmatige intelligensie en groot data

3. Kliëntediens:

Chabots het in 'n baie kort tyd baie gewild geword. Wat gewild geword het met Apple se Siri, is nou 'n algemene slagveld vir handelsmerke. Chatbots is programme wat die gebruiker se insette kontekstueel verstaan ​​en op die navrae reageer. Dit kan gebruik word om te outomatiseer kliëntediens, verkoops- en bemarkingsboodskappe. Aangesien bots op reeds gewilde platforms ontplooi kan word, soos Facebook Messenger, Slack, Kik ens. dit skep wrywing as gevolg van aflaai proses soos in die geval van toepassings. Hulle voel baie menslik en kan die las op kliënte se hulptoonbanke verminder.

Lees meer: Wat maak 'n bot intelligent?

4. Toets en ontwikkeling van sagteware:

Outomatisering in toetsing is 'n vinnig groeiende veld. Met 'n reeks gereedskap wat tans beskikbaar is, is dit moontlik dat die werk van toetsing in die toekoms amper heeltemal geoutomatiseer is. Sommige van die gewilde intelligente toetsinstrumente is Applitools, SauceLabs, Test.AI, ReTest ens. Met hierdie gereedskap, ontwikkelaars kan fokus op kernkodering en die bekommernisse van foutoplossing op intelligente stelsels laat. Alhoewel ontwikkelingsoutomatisering 'n lang pad is om te stap, is daar gereedskap wat kan verlig ontwikkelaars van geringe take. Byvoorbeeld, die Amazon-gom is 'n volledig bestuurde ETL-enjin wat die uitmergelende werk van die tik van die ETL-skrif kan hanteer.

Lees meer: Top 11 toepassings en gebruike van KI en ML in die sakewêreld

5. Menslikehulpbronbestuur:

Werwers sukkel dikwels om CV's te sorteer, potensiële kandidate te identifiseer en ou data te bestuur. Met outomatisering kan hierdie werk op groot skaal geoutomatiseer word. Trouens, vandag ontvang personeel- en werwingsbestuurders al die meeste CV's deur een of ander outomatiese opsporingstelsel. Hierdie oplossings laai werkaansoekmateriaal op na hul databasis wanneer gebruikers vir 'n rol aansoek doen. HR / werwingspersoneel kan dan inligting ontvang in die vorm van pakkies wat deur verskillende opsies georganiseer en bestuur kan word. (Lees meer oor KI in Menslikehulpbronbestuur)

Lees meer: Verskil tussen AI, ML en Data Science

Waarom intelligente outomatisering kies?

Die gebruik van kunsmatige intelligensie in outomatisering maak dit baie makliker vir besighede om roetine-bedrywighede uit te voer en vinnig te skaal. Hier is 'n paar redes waarom die gebruik van hierdie benadering voordelig is:

  • Verminder koste:

    Die koste om 'n mens in 'n roetine-taak op te lei, is van herhalende aard. U moet die omset van werknemers hanteer, tyd gee vir vaardigheidsontwikkeling en beroepskoste aangaan. Aan die ander kant verbeter 'n masjien wat eers opgelei is, net met verloop van tyd en het dit geen koste verbonde aan herhaalopleiding nie.
  • Verbeter doeltreffendheid:

    Dit maak nie saak hoe doeltreffend mense is nie, hulle sal altyd foute maak. 'N Outomatiseringsoplossing is baie meer onfeilbaar en laat min (of geen) foute agter. Met verloop van tyd leer dit uit die uitsette, verbeter dit ook die doeltreffendheid daarvan.
  • Nuwe menslike rolle:

    Net soos rekenaar 'n hele nuwe tipe werk gebring het, so sal kunsmatige intelligensie. Mense met uitsonderlike vaardighede sal vind dat hulle laevlak-outomatiseringstelsels oplei om die meeste van hul werk te doen.

Ons by NewGenApps het baie projekte in hierdie ruimte gedoen. Trouens, ons het ons eie RPA-stelsel in die huis. As jy op soek is na ontwikkelaars om 'n intelligente oplossing vir jou besigheid te skep, kontak dan vandag nog.

Tags:

Anurag

0 Comments

Teken in op ons nuusbrief

Teken in op ons nuusbrief

Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

Jy het suksesvol aangemelde!

Deel hierdie
%d bloggers soos hierdie: