Оптимизация бизнеса с помощью ИИ

Преимущества прикладных наук и расширенного анализа данных для оптимизации рекламы и улучшения взаимодействия с пользователями стали более очевидными, поскольку отрасли применяют подходы, основанные на реальных данных, чтобы иметь возможность конкурировать на современном рынке.

Имея доступ к поведенческим, географическим, социальным данным и данным учетной записи клиента, чат-боты с искусственным интеллектом могут обеспечить простой, автоматизированный и персонализированный процесс совершения покупок. Согласно опросу журнала Массачусетского технологического института за 2020 год среди 1004 бизнес-лидеров, обслуживание клиентов (с помощью чат-ботов) является ведущим приложением ИИ, которое используется сегодня. Исследование показывает, что 73% респондентов указали, что к 2022 году ИИ по-прежнему будет основным направлением использования ИИ в компаниях.

Алгоритмы с использованием машинного обучения оптимизируют цены, изучая реакцию покупателей. Отталкиваясь от покупательского поведения, цены товаров меняються для максимизации продаж и валовой прибыли. Для интернет-магазинов во внимание беруться просмотры карточек товаров, показатели отказов, средняя конверсия в разрезе товаров/брендов/категорий.

Рекомендовано проводить анализ и оптимизацию цен по всей товарной категории для эффективности процесса.

Онлайн-интерфейсы и компьютерное зрение позволяют виртуальным специалистам по урегулированию претензий повысить эффективность урегулирования и выплаты претензий после непредвиденных ситуаций, одновременно снижая вероятность мошенничества. Приложения для анализа данных позволяют сделать необходимые прогнозы с более высокой точностью на основе событий в режиме реального времени с использованием больших наборов данных, а не выборок.

Лучшее предотвращение: использование ИИ и данных для обнаружения мошенничества. Информация - ваш друг в этом отношении. Мошенничество - это проблема, с которой сталкиваются множество компаний. Использование решений на основе искусственного интеллекта для отслеживания и выявления подозрительных ситуаций - очень распространенное явление, однако нужно понимать для этого по-прежнему требуется человеческое вмешательство

Progressive Corporation - американская страховая компания, один из крупнейших поставщиков страхования автомобилей в США использует алгоритмы машинного обучения для прогнозной аналитики на основе данных, собранных от драйверов клиентов. Progressive утверждает, что их мобильное приложение Snapshot собрало 14 миллиардов миль данных о движении». Предоставляя данные об авариях, вождении страховщик может выявлять закономерности и спрогнозировать вероятность возникновения аварий для нового клиента. Этот процесс сбора данных может побудить водителей контролировать и оптимизировать свои привычки вождения и, возможно, уменьшить количество аварий. Что касается страховой компании, то расширение возможностей в области науки о данных позволяет им лучше понять будущий доход и возможные риски.

Сегодня существуют новые инструменты, которые помогают страховым компаниям начать прогнозировать потребности клиентов в своих продуктах. Эти инструменты используют прогнозную аналитику для поиска «активных сигналов» о намерениях клиентов, а затем связывают с ними соответствующие продукты. Например, знание того, что строительная компания только что выиграла крупный контракт -- это хорошим сигнал о том, что им может потребоваться дополнительное “зонтичное” страхование ответственности. Вообще говоря, алгоритмы используют эти прогностические сигналы для поиска конкретных событий или действий в течение жизненного цикла бизнеса (например, открытия бизнеса), чтобы предлагать новые и актуальные продукты или услуги которые соответствуют потребностям каждого отдельного клиента.