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如何为您的企业使用经济实惠的 AI 策略

如何为您的企业使用经济实惠的 AI 策略

人工智能曾经是大公司和政府机构的领域。 但是,由于有了更实惠的 AI 软件服务,您不再需要成为沃尔玛、麦当劳或通用汽车公司就可以使用这些进步。 人工智能正在为全球的小型...

人工智能曾经是大公司和政府机构的领域。

但是,由于有了更实惠的 AI 软件服务,您不再需要成为沃尔玛、麦当劳或通用汽车公司就可以使用这些进步。

人工智能正在为全球的小型企业提供商业机会。 用前惠普 CEO Carly Fiorina 的话来说,“我相信技术是最好的平衡器。 技术允许任何人玩。”

以下是公司如何使用人工智能技术实现业务流程自动化并降低成本的示例。

在我们分享这些示例之前,我们还想说明为什么 AI 成本不断下降。 通过了解这些原因,就可以了解如何在公司中有效地使用 AI。

为什么成本会下降?

目录

1. 云计算

云计算革命为企业增加了一定程度的灵活性和可用性。

过去,大多数企业依赖内部部署服务器或主机托管服务器。 由于人工智能消耗大量电力、电力和服务器空间,处理速度直接影响人工智能在过去几年中的日益普及。

我们怎么知道呢? 从 1959 年到 2012 年,处理速度大约每两年翻一番。 这被称为摩尔定律。

然后在 2012 年,情况发生了变化。 据 Open AI 称,在过去 8 年中,处理速度大约每 3.4 个月翻一番。 由于人工智能是一种数据猪,公司必须扩展其云使用量以满足不断增长的数据需求。

云计算正值人工智能的关键时刻。 我们消耗的数据量继续增长。 根据 IDC 最近的一项研究,到 2025 年,全球数据将增长 61%,达到 175 泽字节。

云为供应商提供低成本的数据存储服务,这些数据是从物联网传感器、网络用户、应用程序用户、提要等众多来源收集的。

过去,公司只会根据现场可用性进行扩展。 他们可以报道哪些数据是有上限的。

企业从未拥有如此丰富的数据。 然而,他们需要一个便宜的地方来存储这些数据,这就是为什么云已经成为人工智能的重要组成部分。

2. AI 算法库和机器学习 (ML) 框架可用

AI 将继续变得更加实惠的另一个原因是可以访问越来越多的 AI 算法存储库。 这些代码数据库为没有编码能力的业务专业人士提供了创建 AI 软件解决方案的拖放选项。

随着越来越多的公司开始使用人工智能,这些库应该会增长。 以下是一些可用于您的业务的存储库。

  • GitHub 人工智能算法——GitHub 是世界领先的软件开发平台。 开发人员在平台上的大量项目上进行协作。 在这种情况下,他们共享了 275 多种不同的 AI 算法以用于您的 AI 应用程序。
  • CMU 人工智能存储库——毫不奇怪,学院和大学是免费 AI 算法的最大来源。 卡内基梅隆大学 (CMU) 根据 AI 编程语言、数据挖掘、分布式 AI、机器学习等主题以及 Source Forge、Bitbucket、Google Repository 等其他存储库管理不同大学存储库的列表。

ML 框架和平台的民主化降低了总体成本,并为任何有兴趣为其小型企业探索 ML/AI 的人提供了先机。

  • TensorFlow 是一个开源的机器学习框架,使用起来比较简单。 它维护良好,也可以跨不同平台使用。 他们的 GitHub 页面上还列出了几个项目供开发人员使用。

Caffe、Microsoft Cognitive Toolkit 和 Keras 是市场上其他流行的可用库、AI 解决方案和框架。

3. 通过平台即服务 (PAAS) 提供人工智能服务

AI 成本下降的下一个原因是平台即服务 (PAAS) 提供商的增长。 亚马逊网络服务 (AWS)、谷歌云和微软 Azure 等领先服务使处于人工智能开发初始阶段的公司能够负担得起人工智能。

无需在托管上花钱,公司就可以在早期探索阶段涉足人工智能,而无需聘请内部 IT 团队。

相反,这些平台提供了广泛的认知能力,如视觉、语音和语言,以帮助初创公司和中小型企业利用这些工具。

如何在您的小型企业中使用 AI

正如我们之前所说,您无需在通用汽车、沃尔玛或麦当劳工作即可从 AI 开发成本下降中受益。 凭借一点独创性和质量开发公司,您的公司可以采取小步骤使用 AI 来改进其业务流程。

1.简历解析器帮助HR流程

现代求职网站使审查大量简历变得具有挑战性。 平均职位收到近 250 份简历。 技术正在帮助公司更快地通过这么多简历。

在 Beyond Key,我们创建了一个内部 AI 软件工具,它使用机器人流程自动化和 ML 来帮助完成这个流程。 该工具从潜在员工的简历中解析出关键点,并从输出验证中学习。

截至目前,我们每月大约招聘 5 名新员工。 有了简历解析器,我们的团队就可以更快地筛选出符合我们需求的最佳潜在候选人。 每次迭代的准确性水平都在提高。

解析器不是每个月花费无数小时扫描数千份简历来寻找空缺职位,而是为我们确定合格的申请人,以集中我们的时间和精力。

2. 对话机器人

聊天机器人越来越受欢迎,因为它们为公司提供了一种负担得起且可靠的解决方案,可以帮助他们的客户,而无需在客户服务上花费太多时间和金钱。

例如,我们创建了一个由 Azure 认知服务提供支持的对​​话式 HealthBot。 机器人的自然语言处理依赖于语言理解和 QnA Maker(Azure Bot Service)软件的组合。

HealthBot 在佛罗里达州的儿科医生办公室 24/7 全天候回答患者的问题。 因为焦虑的父母可能并不总是想等到办公室开放,他们可以在需要时获得基本的问题解答。

机器人访问常见问题列表以确保答案正确。 此外,HealthBot 可以安排时间与合适的医生讨论他们的健康挑战以及预约。

使用此解决方案可以更快地为患者解决查询问题,并为所有网站访问者提供个性化体验。

3.检测保险索赔的手写文本

我们与一家覆盖超过 160 万人的领先团体保险提供商合作。 平均而言,他们的 153,000 名员工每天平均收到 2,000 份表格。 许多这些表格都有手动数据,转录起来很麻烦。

他们来到 Beyond Key 以自动化更多流程。 期望他们可以使用文本识别软件来减少在他们的系统中转录这些表格所需的费力过程。

虽然有许多现成的解决方案,例如 Azure 表单识别器,但我们的客户需要一个自定义解决方案来满足他们的特定要求。

我们创建的解决方案使用 TensorFlow 库和光学字符识别 (OCR) 软件来读取手写文本。 这个过程结合了机器学习来有效地工作。

人工智能指的是计算机更智能地工作,而机器学习软件则是从过去的错误中学习。 在这种情况下,自动阅读器从过去的错误中学习。 随着系统扫描更多表格,它在识别字符、数字、图像和签名方面变得更好。

该工具帮助保险公司减少了审查这些文件所需的时间、精力和资源,从而使保险公司的响应时间增加了 50%。

4. AI-Powered Expense Receipts 工具与大型会计 SAAS 公司集成。

一家领先的金融科技公司希望通过帮助员工删除手动收据提交来改进其产品。 由于该产品与他们的帐户软件工具集成,因此确保我们创建的任何收据阅读器都会自动将收据添加到会计软件中是很重要的。

从下图中可以看出,之前的过程很繁琐。

这就是我们结合 OCR 技术、Microsoft Azure 的表单识别器 API 和收据建模来直接从设备的相机读取收据的原因。

通过让员工将这些收据直接添加到系统中,会计团队节省了大量数据输入文书工作的时间。 精简的系统使数据输入错误减少了 30%。

该系统经过人工智能训练,可以选择大多数票据共有的八个特定字段。 这些包括但不限于:

  1. 商户名称
  2. 商户地址
  3. 商户电话号码
  4. 交易日期
  5. 交易时间
  6. 小计
  7. 全部的

最后,一旦收到此信息,数据就会发送到会计工具,因此该过程变得更快、无缝且准确。

5. 人工智能驱动的保单取消预测或流失预测

一家领先的纽约保险公司希望减少保单取消的数量。 通过预测这些取消,他们可以重建关系并开发统一的增长收入模型。

由于他们已经经营了二十多年,我们能够利用一个庞大的当前和过去政策数据库。

查看政策位置、性别、年龄、过去的取消次数和其他特征等因素,我们可以实施预测分析软件程序来降低政策取消率。

然后,预测分析算法将对策略进行 1-100% 的评分。 低于 50% 的人最有可能取消他们的保单。

准备好开始使用 AI 策略了吗?

上述解决方案是使用算法存储库、框架和平台开发的。 有了这些工具,创建人工智能或机器学习程序比以往任何时候都容易。

此外,人工智能技术的变化正在创造一波新的负担得起的人工智能工具浪潮,这些工具正在重新定义企业的运作方式。 如果您的企业想要保持领先地位,您需要为其公司提供正确的技术解决方案。

经济实惠的 AI 解决方案可以帮助您将员工从耗时的手动任务中解放出来,让他们可以专注于为您的企业创造最大价值的更高价值的工作。

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