Как приложения на основе AI/ML, основанные на аннотации данных, улучшают качество обслуживания клиентов в разных отраслях?

Пандемия принесла технологические, логистические и экономические проблемы компаниям во всем мире, заставив их изо всех сил пытаться адаптироваться. Среди хаоса организации обратились к платформам для видеоконференций, таким как Google Meet, Microsoft Teams и Zoom, чтобы оставаться на связи.

Технологии нового поколения, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), дополнили человеческие усилия, чтобы взять на себя все, от здравоохранения до образования. Точно так же предприятия рассматривали эти технологии следующего поколения, чтобы оставаться гибкими во время неопределенных изменений в отрасли.

Мы также так или иначе используем приложения AI/ML. Вы автоматически используете функции искусственного интеллекта, начиная день со смартфонов. Его можно разблокировать без ввода каких-либо паролей или пин-кодов с помощью биометрической идентификации, такой как отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза или распознавание лица. Также есть возможность разблокировать устройство смартфона с помощью графического ключа, управляемого ИИ.

После этого вы открываете другие приложения, такие как YouTube. Его система рекомендаций использует ИИ для предоставления наиболее подходящего контента, который лучше всего подходит вам. Функции автозаполнения и релевантные результаты поиска, которые вы получаете при просмотре веб-страниц, управляются искусственным интеллектом.

Возьмем другой пример: если вы допустили ошибку при отправке сообщения кому-то, ошибки автоматически исправляются много раз — вы знаете, кого благодарить. Но задумывались ли вы, что питает эти приложения искусственного интеллекта и машинного обучения, которые мы так или иначе используем? Если нет, мы здесь, чтобы ответить. Аннотации данных — это процесс, который питает эти приложения.

Уточните основы

Чтобы приложения на основе AI/ML могли понимать данные, требуется контролируемое обучение. Их нужно обучать, используя правильно помеченные наборы данных, которые помогают им обнаруживать, идентифицировать и классифицировать различные вещи в их среде. Таким образом, аннотация данных — это процесс добавления тегов и меток к входным наборам данных, которые должны быть переданы в модели AI/ML.

Точно так же, как ребенка учат, что такое дерево, умным моделям нужно учить, что такое дерево. Их нужно снабжать точно маркированными наборами данных, которые показывают, что такое дерево. Вы также должны научить их тому, что не является «деревом». Но если вы хотите, чтобы интеллектуальная модель различала типы деревьев, вам придется сообщить ей, какие существуют разновидности деревьев. Только тогда модель AI/ML сможет классифицировать, является ли это деревом нима или елью.

Проще говоря, AI и ML учатся на примерах так же, как человеческий мозг. Будь то модель обработки естественного языка (NLP) или модель на основе компьютерного зрения (CV), аннотация данных — это процесс, который ускоряет их все. Точно помеченные наборы данных помогают алгоритмам машинного обучения обучаться, развиваться и эффективно выполнять задачи, для которых они предназначены.

Чудеса ИИ

Компании разных размеров внедряют ИИ и машинное обучение по всему миру, поскольку они обладают огромным потенциалом. Результаты опроса McKinsey Report: The State of AI in 2021 таковы: «Бизнес-функции, в которых внедрение ИИ наиболее распространено, — это обслуживание, разработка продуктов и услуг, а также маркетинг и продажи, хотя наиболее популярные варианты использования охватывают ряд функций. ”

Вот список некоторых замечательных приложений ИИ и машинного обучения в разных отраслях и то, как аннотации данных подпитывают эти приложения:

Здравоохранение

ИИ в сочетании с машинным обучением находит множество вариантов использования в сфере здравоохранения, и лучше сказать, что ИИ — это благо для сектора здравоохранения. Медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, компьютерная томография, магнитно-резонансная томография, ультразвуковое исследование и ПЭТ-сканирование, точно помечаются для обучения модели машинного обучения. Эти медицинские аннотированные наборы данных помогают интеллектуальным моделям извлекать уроки из предыдущих случаев и делать прогнозы относительно новых немаркированных изображений. Это помогает медицинским работникам диагностировать различные типы заболеваний, таких как инфекции или рак. Благодаря этому также возможно обнаружение связи между генетическими кодами, более быстрое открытие лекарств и визуализация зубов, обнаружение переломов костей.

Розничная торговля

ИИ виртуально расширяется, и сектор розничной торговли не является исключением. Розничные продавцы могут повысить эффективность за счет интеллектуального управления запасами, автоматизированных складов и интеллектуального анализа данных без увеличения операционных расходов. Чтобы повысить качество обслуживания клиентов, розничные продавцы используют ИИ на протяжении всего цикла продуктов и услуг — от производства до послепродажного обслуживания клиентов и всего, что между ними. Клиенты испытывают высокий уровень комфорта благодаря самообслуживанию, персонализированным покупкам с помощью рекомендаций по продуктам, улучшению визуального поиска и так далее. Это также влияет на их текущие продажи и приносит большую прибыль.

Электронная торговля

AI/ML значительно повлиял на сектор электронной коммерции. Заинтересованные стороны лучше узнают своих клиентов, оценивая их в соответствии с их моделями покупок, предпочтительными продуктами, используемыми способами оплаты и т. д.

Компании также могут персонализировать рекомендации по покупкам для своих клиентов и обнаруживать поддельные отзывы, используя модели процессоров естественного языка (NLP). Это улучшает их годовые результаты и увеличивает рентабельность инвестиций. Другие расширенные функции, такие как чат-боты, автоматизированное обслуживание клиентов, визуальный поиск продуктов и функции голосового поиска, основанные на аннотации данных, также могут быть интегрированы в их платформы для повышения удобства работы пользователей.

Финансы

Лидеры финансовой отрасли используют искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения привлечения и удержания клиентов, увеличения доходов, улучшения отношений с клиентами и лучшего управления рисками.

Виртуальные помощники или чат-боты на базе искусственного интеллекта могут работать круглосуточно и намного эффективнее решать запросы потребителей. Они также могут продавать продукты существующим клиентам с помощью интеллектуальных диалогов, предоставлять несколько вариантов покупки и, в конечном итоге, создавать доступные каналы продаж для бизнеса 24 часа в сутки 7 дней в неделю.

Образование

Оптическое распознавание символов (OCR) — одно из удивительных приложений искусственного интеллекта в реальном мире. С помощью этих устройств были проанализированы листы ответов MCQ в школьные/колледжские дни. Технологии следующего поколения, такие как искусственные нейронные сети, предлагают динамичный опыт и помогают учащимся получать удовольствие от того, что они изучают.

Обработка естественного языка (NLP) — еще одно чудо аннотации в машинном обучении. Используя модели, основанные на НЛП, студенты могут легко переводить учебный материал с одного языка на другой. В результате языковой барьер устраняется, а предметы и содержание курса становятся легко доступными для широкого круга студентов, которые могут извлечь из этого огромную пользу.

Последние мысли

Приложения на основе AI/ML, основанные на процессе аннотирования данных, революционизируют бизнес в различных отраслях и вертикалях. Данные из отчета McKinsey Report: The State of AI in 2021 хорошо подтверждают это утверждение. «Результаты опроса 2021 года показывают, что внедрение ИИ продолжает неуклонно расти: 56 процентов всех респондентов сообщают о внедрении ИИ по крайней мере в одной функции, по сравнению с 50 процентами в 2020 году».

Итак, чтобы стать частью этой революции нового века, компаниям нужна поддержка данных для ИИ и машинного обучения. консультации специалистов или сотрудничество с опытными компаниями могут помочь вам постоянно получать высококачественные размеченные наборы данных. Значит, самое время действовать!