Как создать корпоративное ИИ-решение?

Корпоративное решение ИИ — это технология на основе ИИ, которая разработана и внедрена для решения конкретных бизнес-задач или оптимизации бизнес-процессов на предприятии или в организации. Он включает в себя применение машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и других методов искусственного интеллекта для разработки интеллектуальных систем, которые могут автоматизировать задачи, анализировать данные и предоставлять информацию.

Корпоративные ИИ-решения можно настраивать в соответствии с уникальными потребностями различных организаций и использовать в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, производство, розничную торговлю и т. д. Их можно использовать для улучшения качества обслуживания клиентов, повышения операционной эффективности, снижения затрат и помощи организациям в принятии решений на основе данных. Теперь давайте также обсудим, что такое корпоративное приложение ИИ.

Корпоративное приложение ИИ — это программное приложение, использующее технологии искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения бизнес-процессов и принятия решений в рамках предприятия. Некоторые распространенные примеры корпоративных ИИ-приложений включают чат-ботов обслуживания клиентов, которые понимают и отвечают на запросы клиентов в режиме реального времени, системы обнаружения мошенничества, которые анализируют данные транзакций и выявляют потенциальную мошенническую деятельность, системы профилактического обслуживания и инструменты оптимизации цепочки поставок, которые оптимизируют уровни запасов и снизить транспортные расходы.

От автоматизации повторяющихся и ручных задач до оптимизации процессов решения ИИ могут высвободить время и ресурсы для более стратегических действий. Работая с данными и алгоритмами машинного обучения, системы ИИ могут быстрее и точнее обрабатывать огромные объемы данных, повышая общую эффективность.

Системы искусственного интеллекта могут предоставлять информацию, прогнозы и рекомендации в режиме реального времени на основе анализа данных. ИИ также может обнаруживать закономерности и выявлять возможности, помогая организациям принимать более обоснованные и стратегические решения.

Системы на базе ИИ могут предоставить организациям новые источники дохода, экономию средств и улучшение качества обслуживания клиентов, что дает им конкурентное преимущество на рынке по сравнению с организациями, которые не используют технологию ИИ. Теперь давайте рассмотрим шаги по созданию эффективного корпоративного ИИ-решения.

Первый шаг в создании корпоративного ИИ-решения — определить бизнес-проблему, которую будет решать ИИ-решение.

• Определение бизнес-проблемы, которую необходимо решить с помощью ИИ: от обслуживания клиентов, операций, затрат до доходов — ИИ действительно может предложить решение проблем, с которыми сталкивается любой из этих отделов. Цель этого шага — определить бизнес-проблему, которую решит решение ИИ, и привести ее в соответствие с целями и задачами организации.
• Согласование ИИ-решения с вашими бизнес-целями и задачами. Этот шаг требует четкого понимания того, чего хочет достичь организация, и того, как ИИ может помочь в достижении этих целей. Согласование решения ИИ с целями и задачами организации может гарантировать, что решение будет актуальным, эффективным и синхронизированным с общей бизнес-стратегией.
• Определение постановки задачи: этот шаг можно использовать взаимозаменяемо с первым. Определение бизнес-проблемы помогает организациям понять бизнес-задачи, с которыми они сталкиваются, классифицировать их и определить, как ИИ может помочь в их решении.

Сбор и оценка данных — важный шаг в создании эффективного корпоративного решения ИИ. Качество, количество, релевантность, структура и процесс очистки и предварительной обработки данных являются ключевыми факторами.

• Качество и количество доступных данных: данные должны быть разнообразными, иметь отношение к решаемой бизнес-задаче и не содержать ошибок или несоответствий. Если данные не желаемого качества или количества, решение ИИ может не дать точных результатов.
• Актуальность и структура данных: данные должны соответствовать решаемой бизнес-задаче и структурированы соответствующим образом для выбранных алгоритмов ИИ. Если данные неструктурированы, для их преобразования может потребоваться предварительная обработка, чтобы их можно было использовать для обучения моделей ИИ.
• Очистка и предварительная обработка данных. Этот этап включает устранение несоответствий, обработку отсутствующих значений и преобразование данных в формат, который можно использовать для обучения моделей ИИ. Можно выполнить масштабирование или нормализацию данных, кодирование категориальных переменных и разделение данных на наборы для обучения и тестирования.

Доступен полный набор алгоритмов и технологий искусственного интеллекта, и очень важно выбрать подходящие для конкретной бизнес-задачи.

• Типы алгоритмов и технологий ИИ. Некоторые типы алгоритмов и технологий ИИ включают обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и глубокое обучение. Каждый тип подходит для решения конкретной бизнес-задачи.
• Выбор подходящих технологий для бизнес-проблемы. Чтобы выбрать наиболее подходящую технологию для решения проблемы, необходимо полное понимание проблемы и данных, доступных для ее решения. В процессе выбора необходимо учитывать такие факторы, как размер и сложность данных, тип решаемой проблемы и желаемый результат устранения неполадок. Интроспективная оценка сильных и слабых сторон различных алгоритмов и технологий ИИ необходима для принятия обоснованного решения.

Ряд процессов, которые делают возможным перемещение данных от источника к моделям ИИ, конвейер данных, играет решающую роль в успехе решения ИИ.

• Проектирование и реализация конвейера данных. Проектирование и реализация конвейера данных включают в себя ряд решений, касающихся источников данных, вариантов хранения и необходимых шагов обработки. Масштабируемость, безопасность и эффективность являются ключевыми факторами при проектировании конвейера. Конвейер должен соответствовать требованиям моделей ИИ и решаемой бизнес-задачи.
• Прием, обработка и хранение данных. Процесс приема данных включает в себя извлечение данных из баз данных или других источников данных, а этапы обработки данных могут включать очистку, преобразование и нормализацию данных. Наконец, процесс хранения данных гарантирует, что данные защищены и легко доступны для обучения моделей ИИ.

Целью этого шага является создание и обучение моделей ИИ, которые могут точно решать бизнес-задачи и предоставлять ценную информацию.

• Обучение моделей с использованием конвейера данных и выбранных алгоритмов. Данные из конвейера обучают модели, а алгоритмы генерируют прогнозы. Процесс обучения представляет собой итеративный процесс, который включает настройку параметров моделей для оптимизации их производительности.
• Оценка производительности моделей. Оценка моделей включает сравнение прогнозов, созданных моделями, с фактическими результатами и определение точности и надежности моделей. Эта информация используется для дальнейшего развития моделей.
• Внесение улучшений и уточнений по мере необходимости: в зависимости от того, как работают модели, могут потребоваться улучшения и уточнения. Это может быть повышение точности или надежности модели или даже просто настройка параметров моделей, сбор большего количества данных или выбор других алгоритмов.

Некоторые называют это последним шагом в разработке корпоративного ИИ-решения. Цель здесь — интегрировать решение ИИ в существующие корпоративные системы и процессы. Это сотрудничество гарантирует бесперебойную работу решения и его ценность для бизнеса.

• Интеграция ИИ-решения с существующими корпоративными системами и процессами. Этот шаг включает в себя подключение ИИ-решения к базам данных, API или другим корпоративным системам для обмена данными и информацией. Процесс интеграции является ключевым для существующих систем и процессов организации, которые получают возможность согласования с решениями ИИ.
• Обеспечение масштабируемости, безопасности и надежности. Масштабируемость относится к способности решения ИИ обрабатывать большие объемы данных и требования к обработке. Безопасность относится к протоколам, используемым для защиты конфиденциальных данных. Надежность относится к способности решения ИИ работать последовательно и точно и предоставлять ценную информацию.

Непрерывный процесс внедрения корпоративного ИИ-решения, мониторинга и оценки включает непрерывный мониторинг производительности ИИ-решения, оценку его влияния на бизнес и внесение улучшений и уточнений по мере необходимости.

• Мониторинг производительности ИИ-решения: ИИ-решение должно работать эффективно и результативно. Чтобы обеспечить это, могут быть приняты определенные меры, такие как отслеживание ключевых показателей, таких как точность, скорость и надежность. Мониторинг производительности может помочь выявить потенциальные проблемы с решением ИИ, такие как проблемы с качеством данных или неэффективность алгоритмов, и при необходимости внести улучшения.
• Оценка влияния на бизнес. По сути, это процесс определения ценности, которую решение ИИ представляет для организации. Процесс может включать измерение влияния на результаты бизнеса, такие как повышение эффективности, снижение затрат или повышение удовлетворенности клиентов.
• Внесение улучшений и уточнений по мере необходимости: на основе результатов мониторинга производительности и оценки воздействия решение AI может нуждаться в улучшениях и уточнениях, чтобы оно продолжало приносить пользу бизнесу. Иногда эти усовершенствования могут выглядеть как внесение изменений в конвейер данных, обновление алгоритмов или улучшение интеграции с существующими корпоративными системами и процессами.

Цель этого плана — обеспечить, чтобы решение ИИ оставалось динамичным и продолжало развиваться с течением времени, чтобы соответствовать меняющимся потребностям бизнеса.

• Быть в курсе и соответствовать новым технологиям и вариантам использования: для организаций важно быть в курсе новых технологий и вариантов использования, разрабатываемых в области ИИ. Посещение конференций и семинаров, проведение исследований или общение с экспертами в этой области — все это важные способы сделать это.
• Непрерывное совершенствование решения ИИ . Этот шаг включает в себя внесение обновлений и уточнений в конвейер данных, алгоритмы и существующие корпоративные системы и процессы. Решение ИИ должно со временем совершенствоваться и соответствовать разнообразным потребностям бизнеса.