Poznaj pięć najbardziej popularnych biznesowych zastosowań sztucznej inteligencji dostępnej w ramach Google Cloud.
Czym jest sztuczna inteligencja?
AI (Artificial Intelligence) to cały zestaw modeli uczenia maszynowego opracowany w ciągu ostatnich dziesięcioleci, jednak to na przeciągu ostatnich lat doszło do kilku znaczących przełomów, które ukształtowały dzisiejszy obraz oraz zastosowanie sztucznej inteligencji w praktyce. Do tych najbardziej zaawansowanych, a jednocześnie spektakularnych należą modele wielkojęzykowe (w tym ChatGPT OpenAi oraz Bard od Google).
Bez względu jak duże wrażenie robią i ile emocji w ostatnich miesiącach wywołały, chatboty są tylko częścią szerokiej gamy usług AI.
Modele uczenia maszynowego w chmurze
W miarę rozpowszechniania się usług Google Cloud wzrósł również popyt na narzędzia AI dostępne w ramach tej platformy. Rozwijane przez lata narzędzia stały się dostępne dla wszystkich użytkownika posiadającego konto Google Cloud. Ta dostępność sprawiła, iż nie musisz inwestować w kosztowne szkolenie modeli deep-learning, gdyż do twojej dyspozycji jest szeroka gama wstępnie wytrenowanych modeli dostępnych w Google Cloud.
Do najczęściej stosowanych narzędzi należą: BigQuery, Vertex AI, Vision AI oraz Speech-to-text. Są także jednymi z najłatwiejszych do wdrożenia w Twojej firmie.
Obszary wykorzystania sztucznej inteligencji w firmie
Każda firma korzystająca z rozwiązań chmurowych gromadzi dane poprzez transakcje, strony internetowe, interakcje w mediach społecznościowych, nagrania wideo i wiele innych.
Jeśli chcesz skoncentrować swoje wysiłki tam, gdzie mogą one przynieść największe korzyści, musisz zidentyfikować obszary o najwyższym znaczeniu dla Twojego biznesu i aby to osiągnąć, musisz jak najlepiej wykorzystać swoje dane.
Zapytaliśmy firmy, gdzie stosują sztuczną inteligencję w swojej codziennej działalności i oto 5 najważniejszych przypadków użycia, dzięki którym najnowsze osiągnięcia w chmurze obliczeniowej sprawdzą się w Twojej firmie. jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej o możliwościach Google Cloud, zapytaj naszych ekspertów.
1. Analiza zachowań klientów i optymalizacja sprzedaż
Prace na dużych zbiorach danych (big-data) i płynące z nich korzyści analityczne są znane od lat. Jednak dopiero przy wykorzystaniu narzędzi sztucznej inteligencji szeroko zakrojone dane dotyczące transakcji, ruchu w witrynie czy mediów społecznościowych stały się dostępne dla większości firm.
Przewiduj zachowania klientów
BigQuery to najtańszy i najłatwiejszy sposób analizowania zachowań i preferencji klientów, który zapewnia przydatne informacje. Pozwala na głębokie zrozumienie i przewidywanie zachowań klientów. Moduł o nazwie Matrix Factorization wykorzystuje historyczne dane klientów, transakcje i oceny, aby stworzyć najskuteczniejszy system rekomendacji produktów i wyposażyć zespoły produktowe w narzędzia potrzebne do opracowania optymalnego asortymentu produktów.
Automatyzuj interakcje z klientami
Przetwarzanie mowy na tekst (Speech-to-Text) można zastosować do transkrypcji opinii klientów z rozmów telefonicznych i rozmów na czacie. Zamiast konsultantów manualnie wypełniających wiersze i kolumny, starając się jak najlepiej ocenić nastroje klientów na podstawie ich interakcji z personelem lub automatyczną infolinią, pozwól, aby sztuczna inteligencja w chmurze korzystała z wszechstronnego, obiektywnego narzędzia do określania, które obszary wymagają poprawy. jeżeli Twoja baza klientów jest międzynarodowa, narzędzia oparte na sztucznej inteligencji zapewnią wysokiej jakości tłumaczenie z jednego języka na inny.
Oko na szczegóły
Vision AI można wykorzystać w podobny sposób do analizowania zdjęć i filmów klientów, aby lepiej zrozumieć ich zapytania, wybory i preferencje, ułatwiając w ten sposób firmie tworzenie spersonalizowanych doświadczeń i ostatecznie poprawiając zadowolenie klientów.
Budowanie i szkolenie sieci neuronowych na potrzeby klasyfikacji obrazów może być czasochłonne i kosztowne, ale dzięki wstępnie przeszkolonym narzędziom do uczenia maszynowego szkolenie modeli zajmuje minuty zamiast dni.
Bądź jak Spotify
Jednym z najbardziej znanych zastosowań algorytmów uczenia maszynowego są rekomendacje Spotify na podstawie Twoich preferencji. Zastosowanie filtrowania opartego na współpracy, w ramach którego algorytm zbiera dane historyczne każdego użytkownika (jego playlisty i ulubieni artyści, utwory, które pomija, czas słuchania itp.) i porównuje jego konsumpcję muzyki z innymi, podobnymi użytkownikami, aby uzyskać najlepsze rekomendacje.
Wypróbuj narzędzia Google AI
Jeśli chcesz wdrożyć niektóre z tych rozwiązań lub po prostu chcesz pobawić się modelami i funkcjami sztucznej inteligencji, aby dowiedzieć się, co może najlepiej służyć Twoim celom i dowiedzieć się, jakie inne narzędzia sztucznej inteligencji mogą mieć wpływ na Twoją firmę, zapytaj naszych ekspertów.
2. Kontrola jakości
Kontrola jakości to z jednej strony zapewnienie bezpieczeństwa, a z drugiej sprawienie, iż klienci otrzymujący sprawdzony produkt będą bardziej zadowoleni. Każdy, kto trafił na niezadowolonego klienta wie jak wiele szkód może wyrządzić niewłaściwe rozwiązanie sytuacji problemowej.
Vision AI może być potężnym sojusznikiem w identyfikowaniu defektów i innych problemów z jakością. Nie nudzi się ani nie męczy, patrząc na te same produkty dzień po dniu, a odpowiednio przeszkolony może być niezwykle dokładny w wykrywaniu wadliwych produktów. Zdolność do wykrywania obiektów i klasyfikowania ich na bieżąco może być prawdziwym atutem w przypadku dużych ilości przedmiotów lub szybkiej realizacji. Innym ciekawym przykładem jest wykorzystanie materiału wideo z dronów do inspekcji dużych konstrukcji i identyfikacji możliwych zagrożeń.
Od dawna udowodniono, iż modele uczenia maszynowego są dokładniejsze w wykrywaniu anomalii, jeżeli istnieją wystarczające dane. Modele AI w chmurze zostały już wstępnie przeszkolone, aby mogły uczyć się na znacznie mniejszych zbiorach danych, bez konieczności zatrudniania programistów lub analityków zajmujących się dużymi zbiorami danych.
Analizuj i staraj się przewidzieć
Jeśli potrzebujesz jeszcze skuteczniejszego rozwiązania problemów z kontrolą jakości, podłącz swoje dane do BigQuery, a ono poinformuje Cię, gdzie i kiedy wystąpią defekty, a model predykcyjny wbudowany w Vertex AI pomoże Ci przewidzieć problemy, zanim się pojawią.
3. Optymalizacja łańcucha dostaw
Problemy z łańcuchem dostaw stały się poważną przeszkodą dla wielu przedsiębiorstw i całych branż. Dlatego też optymalizacja procesów w jak największym stopniu stała się sprawą najwyższej wagi, aby przedsiębiorstwa mogły działać sprawnie.
Unikaj wąskich gardeł
Podobnie jak w przypadku sprzedaży, dane dotyczące Twojego łańcucha dostaw mogą być źródłem bezcennych informacji i przydatnych spostrzeżeń. BigQuery można wykorzystać do analizy danych od dostawców i dostawców usług logistycznych, identyfikacji typowych problemów i uniknięcia wąskich gardeł. jeżeli chcesz pójść o krok dalej, możesz wykorzystać Vertex AI do opracowania modeli predykcyjnych w celu optymalizacji łańcucha dostaw.
Zoptymalizuj dostawę
Jednym z najlepszych przykładów optymalizacji łańcucha dostaw jest problem podróżującego sprzedawcy (Travelling Salesperson Problem -TSP). Jest to problem, który stał się jednym z głównych problemów współczesnych przedsiębiorstw B2C. Sprawa pozornie wydaje się prosta: po jakiej trasie sprzedawca, lub pojazd dostawczy powinien się poruszać, aby tylko raz odwiedził wszystkie punkty. Dodatkowo chcemy, żeby poruszał się po najkrótszej trasie i wrócił do miejsca, z którego wyruszył.
Kompromis czasu i mocy obliczeniowej
Jest to w zasadzie ten sam problem, który rozwiązuje każda firma kurierska każdego dnia, dla wszystkich swojego pracownika. Matematycznie nie ma sposobu na znalezienie absolutnego maksimum, każde rozwiązanie jest w zasadzie kompromisem między czasem a mocą obliczeniową: im więcej zasobów obliczeniowych przeznaczysz, tym trasa będzie bardziej zoptymalizowana. Ale jednocześnie im dokładniej chcesz wyznaczyć najbardziej optymalny przebieg trasy, tym więcej czasu poświęcisz na obliczenia.
Dlatego większość rozwiązań optymalizacji TSP ma na celu znalezienie „wystarczająco dobrej” trasy, biorąc pod uwagę dostępną moc obliczeniową. Oczywiście mając wystarczającą moc obliczeniową w chmurze, taką jak Compute Engine, zasoby stają się relatywnie tańsze, a lepsze rozwiązania są w zasięgu ręki.
Narzędzia platformy chmurowej Google
Cała klasa problemów z routingiem jest od dawna rozwiązywana dzięki sztucznej inteligencji, takiej jak Google OR-Tools (skrót od Operations Research Tools i zawiera bezpłatny pakiet systemu o otwartym kodzie źródłowym opracowany przez Google do rozwiązywania programowania liniowego, programowania mieszanych liczb całkowitych, programowania z ograniczeniami, wyznaczanie tras pojazdów i powiązane problemy optymalizacyjne).
Przytłaczająca złożoność tych problemów może być zbyt duża dla standardowych narzędzi heurystycznych, ale dzięki mocy obliczeniowej technologii Google Cloud AI udało się stawić czoła problemowi, uzyskując rozwiązania możliwie najbliższe optymalnemu. Biorąc pod uwagę skalowalność usług w chmurze, firmy mogą wykorzystywać potrzebne zasoby wtedy, gdy ich potrzebują, bez konieczności utrzymywania kosztownej infrastruktury.
Spodziewaj się skoków popytu
Znacznie prostszym problemem, przed którym staje wiele firm, zwłaszcza tych natywnych w chmurze, jest optymalizacja zasobów chmury i trafne przewidywanie, kiedy mogą spodziewać się wzrostu aktywności. Pewną korelację można łatwo przewidzieć, ale wielu właścicieli firm było zaskoczonych nagłym wzrostem ruchu, którego nie potrafili łatwo wyjaśnić. W tym miejscu BigQuery ML może być bardzo pomocny. Pozwól mu przetwarzać Twoje dane i powiedzieć Ci, czego Ci brakuje lub gdzie leży Twoja kolejna wielka szans
4. Wykrywanie oszustw
Im większa skala biznesu, tym większe prawdopodobieństwo, iż ewentualne oszustwo nie zostanie zauważone. Na szczęście z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji w chmurze Google Cloud nie ma potrzeby inwestowania w dodatkowe systemy, czy też osoby specjalizujące się w wykrywaniu oszustw. Odpowiedź tkwi bowiem w danych i to tych, które już są zbierane.
Zidentyfikuj podejrzane zachowanie
Do analizy materiału wideo z monitoringu w celu zidentyfikowania podejrzanych zachowań możesz wykorzystać Vision AI. Tymczasem zamiana mowy na tekst (Speech-to-Text) umożliwia transkrypcję interakcji dźwiękowych z klientami z szybkością nieporównywalną z żadnym człowiekiem. Można je następnie analizować w celu wykrycia oszukańczych zachowań.
Przejrzyj dane dotyczące transakcji
Nic dziwnego, iż sztuczna inteligencja przewyższa ludzi w analizowaniu dużych ilości informacji do wielu celów, w tym do wykrywania oszustw. BigQuery i Vertex AI mogą przeczesywać dane dotyczące transakcji i zgłaszać flagi, np.: przy użyciu tabel AutoML.
Wystarczy przygotować zbiór danych, np. w formie tabelarycznej, której możesz użyć do szkolenia AutoML w zakresie identyfikowania i oznaczania oszustw. Następnie podłącz go do Vertex AI i rozpocznij budowanie modelu, aby wykryć podejrzane przedmioty.
5. Analiza sentymentów
Piątym najczęstszym przypadkiem zastosowania modeli głębokiego uczenia się w biznesie jest analiza sentymentów. Możesz zapytać, dlaczego miałoby to być przydatne dla Twojej firmy. Odpowiedź jest prosta: jeżeli Twoja firma współpracuje z klientami, ma do czynienia z emocjonalnymi ludźmi. Zamiast zajmować się partyzancką kontrolą szkód, zawsze lepiej jest wiedzieć, czego się spodziewać i podejmować działania, gdy jest to konieczne.
Zautomatyzowana infolinia
Sama liczba zapytań, skarg, zwrotów i problemów technicznych do rozwiązania jest oszałamiająca. Do tego stopnia, iż konsultanci są zwykle przydzielani do rozwiązywania nietypowych problemów, zamiast powtarzać ten sam scenariusz. To świetna opcja, ale na jakiej podstawie podjąć decyzję o tym, iż to najwyższy moment na oddanie sprawy konsultantowi?
Więcej firm niż kiedykolwiek zautomatyzowało już swój pierwszy kontakt z klientem. Chociaż klienci przez cały czas mają pewne wątpliwości, prawda jest taka, iż czas i szybka reakcja centrum pomocy AI mogą być o wiele lepsze niż czekanie na operatora. Najlepszym rozwiązaniem jest automatyzacja, ale transformację można przeprowadzić na różne sposoby.
Spodziewaj się negatywnej opinii
Analizę nastrojów można zastosować zarówno w przypadku obrazów, jak i mowy. Możesz używać wstępnie wytrenowanych modeli sztucznej inteligencji i szkolić je pod kątem swoich konkretnych potrzeb. Mogą na przykład ostrzec Cię, gdy klient wykazuje oznaki niepokoju, frustracji lub irytacji. Potrafią automatycznie połączyć niezadowolonego klienta z człowiekiem, przeszkolonym w zakresie radzenia sobie w tego typu sytuacjach.
Analiza tekstu oparta na sztucznej inteligencji jest coraz lepsza w analizowaniu nie tylko pojedynczych zdań, ale także kontekstu, w jakim pojawiają się słowa. Dzięki temu specjaliści ds. mediów społecznościowych mogą gwałtownie identyfikować potencjalne problemy PR i reagować na negatywne opinie. W ten sposób możesz powstrzymać opad, zanim stanie się on naprawdę szkodliwy dla wizerunku firmy.
Wypróbuj narzędzia AI od Google
Zapytaj naszych ekspertów o to jak wdrożyć rozwiązania AI dostępne w ramach Google Cloud, które z nich najlepiej odpowiedzą na Twoje potrzeby i jaki może być ich wpływ na Twój biznes.
Poznaj możliwości sztucznej inteligencji w chmurze Google Cloud
