Wie KI/ML-basierte Anwendungen, die durch Datenannotation unterstützt werden, das Kundenerlebnis branchenübergreifend verbessern?

Die Pandemie brachte Unternehmen auf der ganzen Welt vor technologische, logistische und wirtschaftliche Herausforderungen, sodass sie sich nur schwer anpassen mussten. Inmitten des Chaos wandten sich Organisationen an Videokonferenzplattformen wie Google Meet, Microsoft Teams und Zoom, um in Verbindung zu bleiben.

Technologien der neuen Generation wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ergänzten die Bemühungen der Menschen, alles von der Gesundheit bis zur Bildung zu übernehmen. Ebenso achteten Unternehmen auf diese Technologien der nächsten Generation, um während der unsicheren Veränderungen in der Branche agil zu bleiben.

Wir verwenden auch KI/ML-Anwendungen auf die eine oder andere Weise. Sie nutzen automatisch Funktionen der künstlichen Intelligenz, während Sie mit Smartphones in den Tag starten. Es kann ohne Eingabe von Passwörtern oder PINs über biometrische Identifikation wie Fingerabdrücke, Iris oder Gesichtserkennung entsperrt werden. Außerdem besteht die Möglichkeit, das Smartphone-Gerät mit einem von KI gesteuerten Muster zu entsperren.

Danach öffnen Sie andere Apps wie YouTube. Das Empfehlungssystem verwendet KI, um die am besten geeigneten Inhalte bereitzustellen, die am besten zu Ihnen passen. Die Autovervollständigungsfunktionen und relevanten Suchergebnisse, die Sie beim Surfen im Internet erhalten, sind KI-gesteuert.

Nehmen wir ein anderes Beispiel: Wenn Sie beim Senden einer SMS einen Fehler machen, werden die Fehler viele Male automatisch korrigiert – Sie wissen, wem Sie danken müssen. Aber haben Sie sich gefragt, was diese KI- und ML-Anwendungen antreibt, die wir auf die eine oder andere Weise verwenden? Wenn nicht, sind wir hier, um zu antworten. Data Annotation ist der Prozess, der diese Anwendungen antreibt.

Holen Sie sich die Grundlagen geklärt

Damit KI/ML-basierte Anwendungen Daten sinnvoll verarbeiten können, ist ein überwachtes Training erforderlich. Sie müssen mit richtig gekennzeichneten Datensätzen unterrichtet werden, die ihnen helfen, verschiedene Dinge in ihrer Umgebung zu erkennen, zu identifizieren und zu klassifizieren. Datenannotation ist also der Prozess des Hinzufügens von Tags und Labels zu den Eingabedatensätzen, die in KI/ML-Modelle eingespeist werden sollen.

Genauso wie einem Kind beigebracht wird, was ein Baum ist, muss intelligenten Modellen beigebracht werden, was ein Baum ist. Sie müssen mit genau beschrifteten Datensätzen gefüttert werden, die zeigen, was ein Baum ist. Sie müssen ihnen auch beibringen, was kein „Baum“ ist. Aber wenn Sie möchten, dass das intelligente Modell zwischen den Baumarten unterscheidet, müssen Sie ihnen sagen, was die verschiedenen Baumarten sind. Nur dann kann das KI/ML-Modell klassifizieren, ob es sich um einen Neembaum oder eine Tanne handelt.

Einfach gesagt, KI und ML lernen anhand von Beispielen, genau wie das menschliche Gehirn. Ob es sich um ein Natural Language Processing (NLP)-Modell oder ein auf Computer Vision basierendes Modell (CV) handelt, die Datenannotation ist der Prozess, der sie alle beschleunigt. Präzise gekennzeichnete Datensätze helfen den Algorithmen für maschinelles Lernen, die Aufgaben, für die sie entwickelt wurden, zu lernen, weiterzuentwickeln und effizient auszuführen.

Wunder der KI

Unternehmen unterschiedlicher Größe setzen KI und ML weltweit ein, da sie ein immenses Potenzial bergen. Die Umfrageergebnisse des McKinsey Report: The State of AI in 2021 lauten: „Die Geschäftsfunktionen, in denen KI am häufigsten eingesetzt wird, sind Servicebetrieb, Produkt- und Serviceentwicklung sowie Marketing und Vertrieb, obwohl die beliebtesten Anwendungsfälle eine Reihe von Funktionen umfassen. ”

Hier ist eine Liste einiger erstaunlicher Anwendungen von KI und ML in verschiedenen Branchen und wie die Datenannotation diese Anwendungen vorantreibt:

Gesundheitspflege

KI gepaart mit ML findet viele Anwendungsfälle in der Gesundheitslandschaft, und es ist besser zu sagen, dass KI ein Segen für den Gesundheitssektor ist. Medizinische Bilder wie Röntgen-, CT-, MRT-, Ultraschall- und PET-Scans werden genau beschriftet, um das maschinelle Lernmodell zu trainieren. Diese medizinisch kommentierten Datensätze helfen intelligenten Modellen, aus früheren Fällen zu lernen und Vorhersagen über neue unbeschriftete Bilder zu treffen. Dies hilft medizinischem Fachpersonal bei der Diagnose verschiedener Arten von Krankheiten wie Infektionen oder Krebs. Die Erkennung von Verbindungen zwischen genetischen Codes, schnellerer Arzneimittelentdeckung und zahnärztlicher Bildgebung, Knochenbrucherkennung ist dadurch ebenfalls möglich.

Einzelhandel

KI expandiert virtuell und der Einzelhandel ist da keine Ausnahme. Einzelhändler können die Effizienz durch intelligente Bestandsverwaltung, automatisierte Lager und Attribut-Mining steigern, ohne ihre Betriebskosten zu erhöhen. Um ein verbessertes Kundenerlebnis zu bieten, verwenden Einzelhändler KI während ihres gesamten Produkt- und Servicezyklus – von der Herstellung bis hin zu After-Sales-Kundendienstinteraktionen und allem dazwischen. Die Kunden erleben einen hohen Komfort durch Self-Checkouts, personalisiertes Einkaufen durch Produktempfehlungen, visuelle Suchoptimierung und so weiter. Dies wirkt sich auch auf ihre aktuellen Verkäufe aus und generiert höhere Gewinne.

E-Commerce

KI/ML hat den E-Commerce-Sektor erheblich beeinflusst. Die Stakeholder lernen ihre Kunden besser kennen, indem sie sie nach Einkaufsverhalten, bevorzugten Produkten, verwendeten Zahlungsarten etc.

Unternehmen können auch Einkaufsempfehlungen für ihre Kunden personalisieren und gefälschte Bewertungen mithilfe von Natural Language Processors (NLP)-Modellen erkennen. Dies verbessert ihre Jahresergebnisse und erhöht den ROI. Andere fortschrittliche Funktionen wie Chatbots, automatisierter Kundenservice, visuelle Produktsuche und Sprachsuchfunktionen, die alle auf Datenanmerkungen basieren, können ebenfalls in ihre Plattformen integriert werden, um ein verbessertes Benutzererlebnis zu bieten.

Finanzen

Führende Unternehmen der Finanzbranche nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Kundengewinnung und -bindung zu verbessern, die Umsatzgenerierung zu steigern, die Kundenbeziehungen zu verbessern und das Risikomanagement zu verbessern.

Virtuelle Assistenten oder KI-gestützte Chatbots können rund um die Uhr arbeiten und dabei helfen, Verbraucheranfragen viel effizienter zu bearbeiten. Sie können Produkte auch Up- und Cross-Selling an bestehende Kunden mit intelligenten Gesprächen anbieten, mehrere Kaufoptionen anbieten und schließlich rund um die Uhr verfügbare Vertriebskanäle für Unternehmen schaffen.

Ausbildung

Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist eine der erstaunlichen realen Anwendungen von KI. Die MCQ-Antwortbögen in der Schul-/Hochschulzeit wurden mit diesen Geräten analysiert. Technologien der nächsten Generation wie künstliche neuronale Netze bieten ein dynamisches Erlebnis und helfen den Schülern, das, was sie lernen, zu genießen.

Natural Language Processing (NLP) ist ein weiteres Wunder der Annotation beim maschinellen Lernen. Mit den NLP-basierten Modellen können Studenten ihr Kursmaterial leicht von einer Sprache in eine andere übersetzen. Dadurch wird die Sprachbarriere beseitigt und die Lerninhalte und Studieninhalte werden einem breiten Spektrum von Studierenden leicht zugänglich, die davon enorm profitieren können.

Abschließende Gedanken

KI/ML-basierte Anwendungen, die auf dem Datenannotationsprozess basieren, revolutionieren Unternehmen in verschiedenen Branchen und Branchen. Die Daten aus dem McKinsey Report: The State of AI in 2021 unterstützen diese Aussage. „Die Ergebnisse der Umfrage von 2021 zeigen, dass die Einführung von KI ihren stetigen Anstieg fortsetzt: 56 Prozent aller Befragten geben an, dass sie KI in mindestens einer Funktion einsetzen, gegenüber 50 Prozent im Jahr 2020.“

Um Teil dieser New-Age-Revolution zu sein, benötigen Unternehmen Datenunterstützung für KI und ML. Beratungsexperten oder die Zusammenarbeit mit erfahrenen Unternehmen können Ihnen dabei helfen, konsistent qualitativ hochwertige, gekennzeichnete Datensätze zu erhalten. Also, jetzt ist der richtige Zeitpunkt zu handeln!