Конкуренция в бизнес-среде с каждым днем ​​становится все жестче. Каждый бизнес пытается создать и сохранить свои позиции в своих отраслях. Основным определяющим фактором успеха в такой конкурентной бизнес-среде является то, как бизнес использует большие данные. Самые умные компании используют как можно больше данных и как можно быстрее, чтобы улучшить свое производство, продажи и удовлетворенность клиентов.

Для достижения этой цели эти предприятия используют методы искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования поведения и автоматизации принятия решений. Например, сегодня интернет-магазины, такие как Amazon, увеличивают количество покупок, платежные системы, такие как PayPal, предотвращают мошенничество, а финансовые организации повышают уровень удовлетворенности своих клиентов. Такие отраслевые приложения имеют некоторые общие принципы архитектуры данных, которые практически любая отрасль может принять для создания более инновационного и разумного бизнеса.

В этой статье мы рассмотрим возможности AI/ML в сборе и анализе данных в реальном времени в следующих подразделах:

· Понимание AI и ML — в чем разница между ML и AI?

· Понимание данных в реальном времени

· ML/AI и данные в реальном времени

Понимание искусственного интеллекта и машинного обучения

Искусственный интеллект включает в себя моделирование человеческого интеллекта в машине, которая запрограммирована «думать» как люди и имитировать их действия. Этот термин также может относиться к любой машине с любыми характеристиками, связанными с человеческим разумом, такими как решение проблем и обучение. Уникальной характеристикой искусственного интеллекта является способность принимать рациональные решения с наибольшей вероятностью достижения конкретной цели.

С другой стороны, машинное обучение относится к сценарию, в котором компьютерная программа обучается и адаптируется к новым данным без помощи человека. ИИ — область искусственного интеллекта, которая позволяет встроенному алгоритму компьютера быть в курсе текущих условий, несмотря на изменения в мировой экономике.

Понимание данных в реальном времени

Данные в реальном времени — это любые статические или кинетические данные, полученные сразу после обнаружения. Такие данные используются в приложениях реального времени, таких как отслеживание или навигация. Большой объем таких реальных данных также может быть собран и использован для целей анализа и исследования. Данные в режиме реального времени анализируются сразу после получения, и делается вывод для применения в режиме реального времени. Как показано ниже:

Одним из популярных примеров данных в режиме реального времени является распространение коронавируса по всему миру. Правительства используют такие данные для разработки стратегий по снижению уровня заражения этой пандемией. Правительство Южной Кореи, например, разработало приложение, которое использует такие данные для отслеживания местонахождения своих граждан и оповещения их, когда они находятся рядом с зараженным человеком, районом, поверхностями и многим другим. Другими приложениями, использующими данные в режиме реального времени, являются обнаружение мошенничества, кредитный скоринг и управление взаимоотношениями с клиентами.

ML/AI и данные в реальном времени

Данные в режиме реального времени всегда доступны в большом количестве; следовательно, нет недостатка в наличии таких данных. Модель AI/ML требует большого количества обучающих данных для достижения максимально возможной точности. Данные в режиме реального времени позволяют моделям AI/ML учиться на основе самой последней информации, что со временем повышает точность и актуальность моделей.

Приложения ML/AI и обработки данных в реальном времени

Сельское хозяйство

Сельское хозяйство является одним из столпов, поддерживающих мировую экономику. Выживание более 50% населения мира зависит от этого сектора. Чтобы выжить в условиях жесткой конкуренции, фермерам необходимо следить за своей продукцией и обеспечивать поставки только самого высокого качества. ИИ дает фермерам возможность выращивать незараженные и продавать готовые фрукты и овощи. Таким образом, ИИ повышает эффективность, что увеличивает размер прибыли для фермеров.

AI/ML также применяется в интеллектуальном орошении. Эта система орошения состоит из контроллеров и датчиков. Датчики заглублены под корневую зону и передают данные об уровне влажности на контроллеры. Затем контроллеры интерпретируют данные в режиме реального времени и принимают решение о том, следует ли инициировать сеанс орошения или нет. Такие системы более эффективны, чем традиционные системы. Исследования показывают, что интеллектуальное орошение снижает потребление воды на 35% и повышает производительность фермы на 45%.

Системы компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта также помогают обнаруживать вредителей и насекомых, угрожающих урожаю. Эта система позволяет фермерам выборочно распылять пестициды на пораженные культуры, чтобы избежать потерь. ИИ также используется в прогнозировании погоды, что является важным источником информации для фермеров.

Банковское дело

Банковское дело — быстро развивающаяся отрасль, и данные генерируются каждый раз в режиме реального времени. Эти большие данные необходимо обрабатывать и предоставлять услуги множеству пользователей в разных точках взаимодействия в банковской системе. Банковские данные в режиме реального времени позволяют алгоритмам машинного обучения более точно понимать потребности каждого клиента и создавать для них персонализированный опыт, тем самым повышая качество обслуживания клиентов. Например, клиент может регулярно искать свои личные инвестиции, и банк может воспользоваться этой возможностью, чтобы предложить инвестиционный совет.

Кроме того, банки могут использовать ML для обнаружения и предотвращения мошенничества. Когда служба ОД банка обнаруживает действия, которые всегда заканчивались мошенничеством, например в банкомате, она может предупредить власти о необходимости принять меры.

Здравоохранение

Медицинские работники в медицинских учреждениях могут использовать данные пациентов в режиме реального времени для контроля кровопотери и уровня кислорода. Такая информация может помочь медицинским работникам определить необходимость лечения высокого уровня и предпринять конкретные и необходимые действия.

Вывод

AI/ML — большой успех в экономике 21-го века. Поскольку информация продолжает оставаться жизненно важным для любого бизнеса, AI/ML и данные в режиме реального времени становятся определяющими факторами успеха любого бизнеса в конкурентной отрасли. Он предлагает непревзойденное конкурентное преимущество в банковском деле, сельском хозяйстве, здравоохранении, производстве и многих других отраслях. Если вы не используете AI/ML и данные в реальном времени, вы можете проиграть. Свяжитесь с нами и узнайте, как вы можете улучшить свой бизнес, используя данные.