راهنمایی کامل کاربرد های هوش مصنوعی در تجارت

احتمالاً تا کنون ده‌ها مقاله در مورد کاربرد هوش مصنوعی در تجارت خوانده‌اید که کاربردهای متعدد هوش مصنوعی یا الگوریتم‌هایی عجیب و غریب آن مانند یادگیری عمیق یا ماشین‌های بردار پشتیبان را نشان می‌دهند. اما اگر نمی‌دانید امروزه با هوش مصنوعی برای کسب‌وکار خود چه کاری می‌توانید انجام دهید ما در این مطلب شما را راهنمایی می کنیم.

اولا هوش مصنوعی یک ابزار است و نوشتن به طور کلی در مورد کاربردهای هوش مصنوعی در تجارت مانند نوشتن در مورد کاربردهای رایانه در تجارت است. اما نوشتن راجب این مسئله کمک می کند بسیار دقیق تر آن را بررسی کنیم. بنابراین ما کاربرد های هوش مصنوعی را بر اساس صنعت و عملکرد تجاری تجزیه و تحلیل می کنیم تا به شما یک نمای کلی از آنچه که با استفاده از هوش مصنوعی می توان به دست آورد، ارائه دهیم.

خدمات مالی

بانک ها مرکز اصلی مبادلات مالی دنیا هستند. در بسیاری از بازارها، سود بانک ها کمتر از سرمایه گذاری های کم ریسک تر است. با این حال، این تصویر می تواند تغییر کند.

بانک ها به شدت دیجیتالی شده اند، ماهرترین نیروی های کار در بازار را دارند و در حال حاضر تجربه خودکارسازی فرایند های اصلی خود را دارند. برخی از هیجان انگیزترین کار هایی که می توان در این حوزه انجام داد عبارتند از:

جمع آوری بدهی

مرکز تحقیقات هوش مصنوعی Emerj ادعا می کند که ۳۱۶,۸۱۰ شکایت توسط اداره حمایت مالی مصرف کننده (CFPB) در سال ۲۰۱۷ دریافت شده است. این آمار مربوط به ۳۹٪ از کل شکایات است. در حالی که این یک مشکل مالی برجسته است، شرکت ها می توانند از هوش مصنوعی برای اطمینان از فرآیند جمع آوری بدهی کارآمد استفاده کنند. در یک تحقیق انجام شده، هوش مصنوعی collectAI نرخ وصول بدهی بانک Hanseatic را ۲۴ درصد بهبود داده است.

کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی

امتیازدهی اعتباری

در حالی که بانک‌ها در حال حاضر از مدل‌های پیچیده برای تصمیم‌گیری در خصوص اعتبار دهی استفاده می‌کنند، افزایش دسترسی به داده‌های خارجی و رویکردهای جدید تحلیلی مستلزم بازنگری مدل‌ها است. استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه به شرکت های مالی کمک می کند تا هزینه های خود را کاهش دهند.

شرکت ZestFinance ادعا می‌کند که به شرکت خدمات مالی Prestige کمک کرده است تا زیان‌های وام‌دهی و پیش‌فرض‌ها را بدون به خطر انداختن رتبه‌های تایید اعتبار کاهش دهد. بر اساس این مطالعه، Prestige ضررهای اعتباری خود را ۳۳ درصد کاهش داده و نرخ تایید وام گیرندگان خود را ۱۴ درصد بهبود بخشیده است.

تشخیص کلاه برداری

کشف کلاه برداری یک چالش بزرگ برای بازرگانانی است که از سیستم های پرداخت الکترونیکی برای دریافت وجه استفاده می کنند، مجریانی که شبکه های پرداخت الکترونیکی را مدیریت می کنند و برای بانک هایی که در معرض انواع مختلف کلاهبرداری های مالی از جمله پول شویی هستند. عوامل هوش مصنوعی می‌توانند ناهنجاری‌ها را در سیستم‌های بانکداری شناسایی کرده و از این رفتارهای متقلبانه جلوگیری کنند و مسائل مربوط به انطباق با مقررات عمومی و گردش مالی را بهبود بخشند.

حمل و نقل

به واسطه وسایل نقلیه خودران، صنعت خودرو یکی از برجسته‌ترین حوزه‌هایی است که هوش مصنوعی می‌تواند بر آن تأثیر بگذارد. با توجه به پیشرفت های تدریجی در حسگرهای جمع آوری داده، منابع محاسباتی پیشرفته و موتورهای قوانین تصمیم گیری، قابلیت خودرانی اکنون در دسترس صنعت خودروسازی قرار گرفته است.

وسایل نقلیه خودران

خودروهای خودران کارایی و اثربخشی عملیات حمل و نقل را در حوزه های مختلف افزایش می‌دهند. با پیشرفت های اخیر در سیستم های تشخیص تصویر و اتوماسیون، وسایل نقلیه می توانند برخی وظایف رانندگی را در کنار راننده بر عهده بگیرند عملیات پارک خودرو را به طور خودکار انجام دهند.

bmw هوش مصنوعی خودرو خودران

با وجود این که که تسلا و آئودی امروزه خودروهای نیمه خودران تولید می کنند، این خودرو ها هنوز برای کنترل نیاز به حضور رانندگان دارند. این فناوری به سرعت در حال پیشرفت است تا به سطح رانندگی کاملاً خودکار برسد. مک کینزی پیش بینی می کند که تقریباً ۱۵ درصد از وسایل نقلیه فروخته شده در سال ۲۰۳۰ کاملاً خودران خواهند بود.

دستیار رانندگی

به جز وسایل نقلیه کاملاً خودمختار، هوش مصنوعی می‌تواند به شما در هنگام رانندگی با ماشینتان کمک کند. این کمک می تواند شامل خدمات ناوبری، کاهش مصرف سوخت و ابزارهای تمرین رانندگی در داخل خودرو باشد. به عنوان مثال، یک سیستم دستیار رانندگی به نام Corrux Vision اعلام کرده که ۹۰٪ از برخوردهای از عقب خودرو را می توان با هشدار ۱٫۵ ثانیه ای که دستیار هوشمند ارائه می دهد، جلوگیری کرد.

مراقبت های بهداشتی و درمانی

با در نظر گرفتن پتانسیل تحول آفرینی که هوش مصنوعی می تواند در مراقبت های بهداشتی داشته باشد – هم برای بهینه سازی سیستم های ارائه خدمات و هم برای تغییر شکل شیوه های مراقبت – جای تعجب نیست که در مورد ادغام ابزارهای هوش مصنوعی در صنعت خدمات درمانی سر و صدای زیادی وجود داشته باشد. صنعت مراقبت های بهداشتی و درمانی با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می تواند پیشرفت های چشمگیری را در طیف گسترده ای از زمینه ها ارائه دهد.

نظارت بر بیمار

طبق ۴۵۱ مورد تحقیق انجام شده، نظارت بر بیمار با ۴۵ درصد، محبوب‌ترین مورد استفاده از یادگیری ماشین امروزی است. با اعمال هوش مصنوعی در در قالب اینترنت اشیا به دستگاه‌های پزشکی، ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی امیدوارند نظارت هوشمند تری بر وضعیت بیمار انجام شود که به پزشکان اجازه می‌دهد تا بر تصمیم‌گیری در سطح بالاتری تمرکز کنند که نتایج وضعیت بیمار را بهبود می‌بخشد و مراقبت شخصی‌تری را ایجاد می‌کند.

تشخیص بیماری

تشخیص بیماری یکی دیگر از زمینه هایی است که هوش مصنوعی اهمیت خود را در آن نشان می دهد. در حال حاضر، متخصصان پزشکی برای تشخیص به تخصص و تجربه خود تکیه می کنند. با این حال، هوش مصنوعی همچنین می تواند بر اساس اظهارات بیمار و سایر داده ها بهترین درمان را پیشنهاد دهد. مکانیسم‌های کنترلی را ایجاد می‌کند که خطاهای تشخیصی احتمالی را شناسایی و از آن جلوگیری می‌کند.

تشخیص بیماری ها با هوش مصنوعی

در موارد پیچیده، تشخیص نیاز به بررسی چندین نقطه داده مختلف دارد یا ممکن است داده ها مبهم باشند. استفاده از مجموعه داده‌های پیشین برای آموزش مدل‌ها باید به سیستم‌های هوش مصنوعی ای منجر شود که قادر به تشخیص دقیق‌تر با ترکیب داده های دریافت شده از یک پزشک یا تفسیر داده‌ها با دقت بیشتر باشد.

کشف دارو

راه‌حل‌های کشف دارو به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا داروهای نوآورانه‌ای در زمینه ایمنی-انکولوژی، علوم اعصاب و بیماری‌های نادر با نیازهای برآورده نشده بالا تولید کنند. بر اساس داده‌های قبلی و هوش پزشکی، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند توصیه‌هایی را در طول فرآیندهای تحقیقاتی ارائه دهند و شرکت‌های دارویی را برای کشف داروهای جدید یاری کنند.

تجزیه و تحلیل ژن

ژن های انسان هنوز خیلی پیچیده هستند و چیزهای زیادی برای کشف وجود دارد. هوش مصنوعی می‌تواند به پزشکان و دانشمندان کمک کند تا ژن‌ها و اجزای آن‌ها را با هزینه‌های تحقیقاتی کمتر درک کنند. همچنین در حالی که دانشمندان روی ویرایش ژن ها برای یافتن راه حل هایی برای بیماری های آینده کار می کنند، استفاده از هوش مصنوعی راه حلی قدرتمند برای پیش بینی تأثیر ویرایش های ژنتیکی است.

مدیریت بارداری

هوش مصنوعی می تواند از مادران آینده در دوران بارداری حمایت کند. این کار می تواند سلامت مادر و جنین را کنترل کند تا نگرانی مادران را کاهش دهد و تشخیص زودهنگام علائم را امکان پذیر کند. به عنوان مثال، Lucina Health ادعا می کند که راهکار هوش مصنوعی آن ها می تواند ۸۵ درصد از مادران باردار را در اوایل بارداری شناسایی کند.

تصویربرداری پزشکی

برای اهداف پزشکی، ابزارهای هوش مصنوعی می توانند تصویربرداری پزشکی پیشرفته ای را برای تجزیه و تحلیل و تبدیل تصاویر و مدل سازی موقعیت های احتمالی ارائه دهند. این فناوری به پزشک کمک می کند تا مشکلات سلامتی را راحت تر و دقیق تر شناسایی کند و در نهایت میزان مرگ و میر را بهبود بخشد.

منابع انسانی (HR)

هوش مصنوعی می تواند برای بینش بهتر در مورد بهبود عملکرد و تجزیه و تحلیل بهتر افراد متقاضی کار استفاده شود. همانطور که شرکت ها در اندازه گیری عملکرد بهتر می شوند، می توانند مشکلات را با دقت بیشتری شناسایی کرده و راه حل های موثرتری ارائه دهند. هوش مصنوعی می‌تواند از شرکت‌ها برای خودکارسازی کارآمد بسیاری از عملیات های پشتیبان از جمله تراکنش‌های قابل اعتماد منابع انسانی و ارائه خدمات پشتیبانی کند.

استخدام

شرکت ها می توانند برای جذب، غربالگری، مشارکت و استخدام بهترین کاندیدا ها از هوش مصنوعی استفاده کنند. پس از تعامل با آن‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند با خودکار کردن دسته بندی نامزدها در زمان استخدام‌کنندگان صرفه‌جویی کند و با استانداردسازی تطابق شغل، کیفیت استخدام را بهبود بخشد. این باعث بهبود کیفیت استخدام کارکنان در شرکت ها می شود. در واقع، شرکت IDEAL عنوان می کند که استخدام از طریق هوش مصنوعی عملکرد شرکت ها را ۲۰٪ افزایش داده و ۲۳ ساعت به ازا هر استخدام در زمان صرفه جویی می شود.

نظارت بر کارکنان

اندازه گیری عملکرد کارکنان همیشه یک چالش مهم در مشاغل است. هوش مصنوعی می تواند راه حلی برای سنجش بهره وری بهتر باشد. علاوه بر این، شرکت‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی بهره برده تا پیش‌بینی کنند که کدام کارمندان احتمالاً به فکر رفتن از شرکت هستند و رضایت شغلی را برای حفظ آن ها بهبود ببخشند.

هوش مصنوعی و استخدام

خرده فروشی

در حالی که خرده‌فروشی ها به بیشترین میزان تقاضا از طرف مردم رسیده اند، نسل جدیدی از خرده‌فروشان در حال شکل گیری هستند. برندها با استفاده از هوش مصنوعی، حضور در رسانه های دیجیتالی و تعاملی، مشتریان را جذب می کنند.

بهینه سازی زنجیره تامین

در حالی که آمازون به عنوان یک رهبر در مدیریت خودکار زنجیره تامین معرفی می شود، سایر خرده فروشان مطرح جهان از آن پیروی می کنند. شرکت‌ها با بهینه‌سازی موجودی، تامین و حمل و نقل، هزینه‌های مرتبط با زنجیره تامین خود را کاهش می‌دهند.

به عنوان مثالی دیگر، علی بابا از الگوریتم های هوش مصنوعی برای ایجاد مسیرهای تحویل کارآمدتر استفاده می کند. این امر باعث کاهش ۱۰٪ ی استفاده از خودرو ها و کاهش ۳۰٪ در مسافت طی شده، شده است.

برنامه ریزی فروش

شرکت ها می توانند فروش آینده را با استفاده از هوش مصنوعی پیش بینی کنند. این امکان پیش بینی های دقیق تری را فراهم می کند و به شرکت ها برای تصمیم گیری بهتر کمک می کند. با افزایش دقت، شرکت ها می توانند هزینه های تامین را کاهش داده و کارایی خود را بهبود بخشند.

هوش مصنوعی فروش و بازاریابی

یک خرده‌فروش لوازم خانگی در استرالیا از ابزار AutoML برای پیش‌بینی تقاضا و تنظیم قیمت‌های آن استفاده کرده بود. از آنجایی که این شرکت به بیش از ۹۰ درصد درقت در پیش بینی ها رسیده بود، این امر به کاهش ۲۳ درصدی شکاف تامین در فروشگاه ها منجر شد.

پرداخت خودکار

سیستم های پرداخت خودکار به شرکت های خرده فروشی اجازه می دهد تا بدون نیاز به صندوقدار در فروشگاه های فیزیکی خود به مشتریان خدمات ارائه دهند. در این روزها، شاهد سیستم های مجهز به هوش مصنوعی هستیم که از حسگرهای پیشرفته برای شناسایی کالاهای خریداری شده و پرداخت خودکار مشتریان استفاده می کنند. این امر زمان انتظار را کاهش می دهد و رضایت مشتری را به میزان قابل توجهی بهبود می بخشد.

ساخت و تولید

ابزارهای هوش مصنوعی داده ها را از محل ساخت و تولید استخراج می کنند، داده های استخراج شده را تجزیه و تحلیل کرده و عملیات مورد نیاز را در طول ساخت انجام می دهند. همانطور که این فرآیندها تکامل می یابند، ماشین آلات کل پروسه تولید را بازرسی می کنند و می توانند مشکلات را به طور خودکار تشخیص دهند. در پایان، فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی در مقایسه با فرآیندهای مبتنی بر انسان، تولید مداوم، سریع‌تر و ارزان‌تری را انجام می‌دهند.

نگهداری و تعمیرات

از هوش مصنوعی می توان برای نگهداری ماشین آلات استفاده کرد تا اختلالات در عملیات به حداقل برسد. این امر از توقف برنامه ریزی نشده به دلیل خرابی غیرمنتظره و متعاقب آن ضرر اقتصادی، جلوگیری می کند. شرکت ها همچنین می توانند زمان عملکرد خود را به حداکثر برسانند، مصرف انرژی را کاهش دهند و تداوم فعالیت ها را تقویت کنند.

به عنوان مثال، دراگان تریوانوویچ، مدیر کنترل کیفی Mercer Celgar گفته که آن ها پس از افزودن فناوری‌های هوش مصنوعی به سیستم‌های تولیدی خود، خرابی‌های فاجعه‌بار در کارخانه خمیر کاغذ خود را از ۵۰ به ۴-۵  مرتبه در طول سال کاهش داده‌اند.

طراحی محصول

همان گونه که تکنیک‌های هوش مصنوعی بخش بیشتری از زندگی ما را تحت پوشش خود قرار می‌دهند، مدیران محصول از طریق هوش مصنوعی توانایی‌های خود را در طول فرآیندهای تولید بهبود می‌بخشند. هوش مصنوعی می تواند به طراحان در ایجاد محصولات منحصر به فرد مختلف و در عین حال حفظ سبک برند و یکپارچگی طراحی کمک کند. همچنین هوش مصنوعی می تواند راه حل های طراحی را مختص یک هدف خاص ایجاد کند و روند طراحی محصول را به طور قابل ملاحظه ای کاهش دهد.

مخابرات

ارتباطات از راه دور یک حوزه دشوار با درآمد متوسط راکد به ازای هر مشترک (ARPU) و نیاز دائمی به سرمایه گذاری شبکه است. به عنوان مثال، اکثر شرکت های مخابراتی در اتحادیه اروپا در ۱۰ سال گذشته شاهد کاهش ارزش مالی بوده اند. این مقدار معیار خوبی برای ارزیابی مشاغل سنگین سرمایه گذاری مانند مخابرات است.

در حالی که این شرکت‌ها در ارائه فناوری‌های مخابراتی پیشرو هستند، توانایی‌های فناوری آن ها در سایر زمینه‌ها به دلیل اولویت‌بندی سرمایه‌گذاری‌های شبکه، قدیمی و ضعیف است. این قضیه ما را به سمت فرصت های قابل توجهی برای استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه ها سوق می دهد:

مدیریت شبکه

در حالی که شرکت‌های مخابراتی همیشه شبکه‌ها را با در نظر گرفتن شاخص‌های کلیدی عملکرد شبکه‌های متعدد مدیریت می کنند، در نظر گرفتن ارتباطات بین کاهش مصرف، فروش و عملکرد شبکه بسیار پیچیده است. یک مدل هوش مصنوعی می تواند برای پیش‌بینی اینکه چگونه رفتار مشتریان اپراتور با عملکرد شبکه تغییر می‌کند، می تواند تاثیر بسزایی در عملکرد اپراتور ها داشته باشد. همچنین چنین مدلی می تواند دستورالعمل های سرمایه گذاری بهینه را به اپراتور ارائه دهد.

اپراتورها

اپراتورهای مخابراتی مانند سایر ارائه دهندگان خدمات اشتراکی، گردش کار ماهانه صورتحساب و وصول دارند. اکثر اپراتورها از سیستم قدیمی در این فرآیندها استفاده می کنند که منجر به انجام کار های تکراری و خسته کننده می شود که می تواند با راه حل هایی مانند RPA خودکار سازی شود.

تشخیص چهره شهر هوشمند

تجزیه و تحلیل زیرساخت

زیرساخت بخش ضروری شرکت های مخابراتی برای ارائه خدمات خود به مشتریان است. هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل زیرساخت مناطق خاص و شناسایی نقاط ضعف برای بهبود بیشتر استفاده شود.

دولت ها

طبق معمول، سرعت پذیرش هوش مصنوعی در مورد بخش دولتی بسیار کند است، زیرا در این حوزه ریسک پذیری ارزشی ندارد. یک نظرسنجی تحقیقاتی نشان می دهد که تنها ۴۰ درصد از ارائه دهندگان خدمات دولتی برنامه هایی برای پیاده سازی هوش مصنوعی در عملیات دولتی در سال آینده دارند.

تجزیه و تحلیل نظارت

طبق تحقیقات انجام شده، ۳۵٪ از ارائه دهندگان خدمات دولتی اعلام کرده اند که از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل نظارت استفاده می کنند. هوش مصنوعی می تواند تجزیه و تحلیل ویدیویی و نظارت را برای دولت ها تقویت کند. در حالی که انسان ها نیاز به نظارت و تجزیه و تحلیل فیدهای ویدئویی روز افزونی دارند، هوش مصنوعی می تواند مقدار نامحدودی از ورودی های ویدئویی را پردازش و بررسی کند و افراد را بدون از دست دادن حتی یک فریم، ردیابی کند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌های لحظه ای از فیلم‌ دوربین های مدار بسته ارائه کند که امنیت مداوم را برای شهروندان به ارمغان می آورد.

حمل و نقل

دولت ها می توانند فناوری های هوش مصنوعی را در حوزه حمل و نقل پیاده سازی کنند. با چنین پیاده‌سازی‌هایی، هوش مصنوعی می‌تواند توصیه‌هایی برای بهبود زیرساخت‌های حمل‌ونقل عمومی و خصوصی و پارکینگ ارائه دهد. این امر به کاهش ازدحام شهری، کاهش مصرف سوخت و زمان رفت و آمد و بهبود کیفیت زندگی ساکنان شهر کمک می کند.

دیگر کاربردها

راه حل های سفارشی

در این مقاله فهرستی از حوزه های استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف ارائه شد که قابلیت استفاده از این فناوری را دارا می باشند. با این حال کاربرد های بسیار زیادی از هوش مصنوعی وجود دارد که در این مقاله فرصت بررسی تک تک آن ها وجود ندارد. علاوه بر این شرکت‌ها می‌توانند راه‌حل‌های هوش مصنوعی سفارشی خود را بسازند تا مشکلات خاص خود را در حوزه هایی که عمومی قابل استفاده نیستند، حل کنند. در مواردی که بهینه سازی عملکرد مدل مهم است، شرکت‌ها از مجریان مسابقات علوم داده مانند Kaggle برای اجرای مسابقات و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین سفارشی برای مسائل تجاری خاص خود خدمات دریافت کنند.

بیشتر بخوانید:

منبع AIMultiple

درباره‌ی علی قلی زاده

همچنین ببینید

چارچوب های یادگیری عمیق

برترین چارچوب های یادگیری عمیق که در سال ۲۰۲۲ باید با آن آشنا باشید

در دنیای امروزه، ارگان ها و شرکت های بسیاری با استفاده از فناوری یادگیری ماشین …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.