Машинное обучение и искусственный интеллект в реальном мире
Мир вокруг нас движется быстро, и технологические достижения являются ключевыми аспектами успеха любого фактора. Машинное обучение и искусственные технологии освоили практически все предприятия, независимо от того, к какой сфере они относятся.
Если говорить о врачах, использующих искусственный интеллект для прогнозирования рака у пациента, или о финансистах, использующих машинное обучение для прогнозирования цен на акции, или о банках, использующих его для нацеливания на потенциальных клиентов, машинное обучение и искусственный интеллект распространились повсюду.
В этой статье мы рассмотрим несколько таких секторов или профессий, в которых машинное обучение и искусственный интеллект расправляют свои крылья.
1. Здравоохранение
Для сектора здравоохранения машинное обучение и искусственный интеллект — это своего рода пилюля, которую нужно проглотить, чтобы все проблемы в здравоохранении исчезли разом. С развитием технологий возлагаются надежды на сектор здравоохранения, но правильная реализация все еще остается мечтой.
Некоторые компании уже проложили путь к искусственному интеллекту, чтобы другие могли следовать:
Ø PathAI — технология PathAI использует машинное обучение, чтобы помочь патологоанатомам быстрее и точнее ставить диагнозы, а также выявлять пациентов, которым могут помочь новые виды лечения или терапии. В 2017 году компания привлекла дополнительные 11 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии A, в результате чего ее общий банк достиг 15 миллионов долларов.
Ø Quotient Health — С помощью машинного обучения компания Quotient Health разработала программное обеспечение, целью которого является снижение стоимости поддержки систем EMR [электронных медицинских карт] за счет оптимизации и стандартизация способов проектирования этих систем. Конечная цель – улучшение качества обслуживания при меньших затратах.
Ø Biosymetrics — с помощью своей платформы машинного обучения Augusta Biosymetrics позволяет клиентам выполнять автоматизированное машинное обучение и предварительную обработку данных, что повышает точность и устраняет трудоемкие задача, которая обычно выполняется людьми в различных секторах сферы здравоохранения, включая биофармацевтические препараты, прецизионную медицину, технологии, больницы и системы здравоохранения.
Несмотря на применение, правильная реализация машинного обучения и искусственного интеллекта все еще далека от реальности. Несмотря на впечатляющие результаты, многое еще предстоит сделать.
Основная причина того, что ML и AI не реализованы должным образом, заключается в разнице между контролируемой песочницей, где создаются алгоритмы, и клинической глушью, где происходит лечение.
Переход от создания алгоритмов к клинической дикой природе сопряжен с рядом проблем:
· Предоставление и демонстрация клинической ценности
· Доступ к соответствующим данным обучения
· Создание удобных приложений AL/ML
· Развертывание и интеграция с клиническими рабочими процессами
2. Банковское дело
Новые технологии меняют банковский опыт к лучшему. Многие банки по всему миру в настоящее время используют технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ориентироваться на все больше и больше потребителей. Хотя большинство банков все еще находятся на ранних стадиях развертывания AI/ML, последствия этих технологий огромны.
Опрос, проведенный Narrative Science и Национальным институтом бизнес-исследований, показал, что 32% руководителей финансовых служб подтвердили, что они уже используют технологии искусственного интеллекта, такие как прогнозная аналитика, механизмы рекомендаций и распознавание голоса.
Хотя машинное обучение имеет многочисленные последствия для банковского дела, вот пять областей, в которых технология существенно улучшит его.
Ø Кредитные решения. У банков есть много данных о своих клиентах, в том числе огромное количество исторических данных. Специалисты по данным могут обучать модели машинного обучения, которые снова и снова выполняют кредитный скоринг, чтобы учиться на ошибках и постоянно совершенствоваться. Кредитный скоринг на основе ИИ может использовать более сложные правила, чем традиционные процессы кредитного скоринга. Это может позволить быстро и точно оценить потенциального заемщика с гораздо меньшими затратами, чем традиционные методы.
Ø Оценка рисков и управление ими. Просматривая историю случаев риска, ИИ может помочь банкам прогнозировать проблемы и предпринимать ранние шаги, чтобы избежать проблем. Алгоритмы сокращают оценку рисков до минут, поскольку они могут анализировать огромные объемы данных, которые люди не могут обработать за короткий промежуток времени. Большие данные также могут помочь отдельным держателям портфелей оценить риск, чтобы они могли принимать более обоснованные финансовые решения.
Ø Предотвращение мошенничества. Мошенничество — это элемент, от которого страдают почти все финансовые учреждения, но именно здесь ИИ и МО оказывают существенное влияние. Анализируя модели расходов, местоположение и поведение клиентов, машинное обучение может обнаруживать аномалии в расходах и предупреждать держателей карт, что значительно снижает риск мошенничества с кредитными картами. Этот тип точности не только невозможен для человека, поскольку никто не может анализировать сотни транзакций одновременно и в режиме реального времени, но и намного точнее алгоритма, который не подвержен ошибкам.
ØИндивидуальный подход. Финансовые учреждения могут предложить более персонализированный подход благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению. алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные отдельных потребителей и отслеживать аномалии. Модели машинного обучения также могут прогнозировать, какие банковские инструменты могут использовать отдельные участники, и рекомендовать их, чтобы клиенты могли принимать более обоснованные финансовые решения. Благодаря ИИ этот персонализированный опыт может помочь потребителям оставаться довольными и лояльными.
ØАвтоматизация процессов. Алгоритмы машинного обучения могут использовать распознавание изображений для выявления шаблонов в соглашениях. То, что обычно требует примерно 360 000 рабочих часов в год, у модели заняло несколько часов. Еще одним примером автоматизации задач является более широкое использование чат-ботов, которые дают быстрые и надежные ответы потребителям. Используя мобильные и веб-чат-боты на базе искусственного интеллекта, банки могут сократить время, необходимое потребителям для получения ответов, и уменьшить потребность в помощниках для ответов на вопросы.
3. Финансы
В последнее время машинное обучение и искусственный интеллект стали более заметными из-за наличия огромных объемов данных, которые собирались в течение нескольких лет. Машинное обучение и искусственный интеллект в настоящее время меняют финансовую отрасль, а новые технологии заменяют старые.
Ведущие банки и компании, предоставляющие финансовые услуги, внедряют технологии искусственного интеллекта, в том числе машинное обучение (ML), для оптимизации своих процессов, оптимизации портфелей, снижения рисков и гарантирования кредитов, среди прочего.
Машинное обучение в финансах — это использование различных методов для интеллектуальной обработки больших и сложных объемов информации. Машинное обучение превосходно справляется с большими и сложными объемами данных, чего в финансовой индустрии в изобилии. Из-за большого объема исторических финансовых данных, генерируемых в отрасли, машинное обучение нашло много полезных применений в финансах.
Вот несколько приложений машинного обучения и искусственного интеллекта в финансовой отрасли:
Ø Robo-Advisors. Robo-advisors – это онлайн-приложение, которое предоставляет автоматизированные финансовые рекомендации и услуги. Они предоставляют услуги управления портфелем, которые используют алгоритмы и статистику для автоматического создания и управления инвестиционным портфелем клиента. Эти цифровые инвестиционные платформы упрощают инвестиционный процесс, который может быть пугающим для многих людей. Эти услуги также намного дешевле, чем консультации с финансовым консультантом. Кроме того, многие из них вообще не требуют минимальных счетов или требуют только низких минимумов счетов.
Ø Алгоритмическая торговля. Алгоритмическая торговля – это использование алгоритмов для автономного проведения сделок. Это еще один пример того, как компании используют машинное обучение в финансах. В алгоритмической торговле компьютеры выполняют программы с заранее определенным набором инструкций для размещения сделки от имени трейдера. Эти инструкции обычно включают такие параметры, как сроки, цена, количество или другие ограничения. Алгоритмическая торговля позволяет выполнять крупный ордер путем отправки на рынок небольших приращений ордера, называемых «дочерними ордерами», через определенные промежутки времени.
ØВысокочастотная торговля. Алгоритмическая торговля, которая происходит на высоких скоростях, превышающих человеческие возможности, привела к высокочастотной торговле. HFT — это разновидность алгоритмической торговли и отличный пример использования машинного обучения в финансах. Инвестиционные банки и хедж-фонды используют автоматизированные торговые платформы и алгоритмы, которые могут отслеживать несколько финансовых рынков для выполнения крупных заказов. Алгоритмы позволяют этим крупным игрокам извлекать выгоду из незначительных ценовых различий, которые могут существовать всего доли секунды.
Ø Ложное обнаружение. Машинное обучение идеально подходит для борьбы с мошенническими финансовыми транзакциями. Это связано с тем, что системы машинного обучения могут сканировать огромные наборы данных, обнаруживать необычные действия и мгновенно их помечать. ML также является идеальным кандидатом для решения проблемы ложных срабатываний, что регулярно происходит в финансах. Ложные срабатывания, также известные как «ложные отклонения», происходят, когда продавцы или финансовые учреждения ошибочно отклоняют законные запросы на финансовые транзакции. Обычно это происходит потому, что есть основания подозревать мошенничество. Ложноположительные отклонения карт являются серьезной проблемой для финансовых учреждений, которые могут потерять лояльность клиентов, когда компания ошибочно отклоняет карты клиентов.
Ø Управление рисками. Успех бизнеса крупных корпораций и финансовых учреждений зависит от точных рыночных прогнозов. Финансовые рынки все чаще используют системы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы использовать текущие данные для выявления тенденций и более точного прогнозирования надвигающихся рисков. Машинное обучение в финансах улучшает управление рисками в финансовом секторе.
4. Цепочка поставок
Цепочка поставок и операции были одной из главных областей, в которых предприятия получают доход от инвестиций в ИИ.
Поскольку объемы данных в цепочках поставок и логистике растут с каждым днем, потребность в более сложных решениях для обработки становится все более актуальной. Вот почему многие компании внедряют такие вычислительные методы ИИ, как машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка.
Эти методы упрощают эффективный анализ огромных объемов данных для проведения сложного анализа, запуска функции или события на основе результатов анализа, доставки запрошенной информации и выполнения многих других сложных функций.
Вот некоторые приложения машинного обучения и искусственного интеллекта в цепочке поставок:
Ø Чат-боты для оперативных закупок. Оптимизация задач, связанных с закупками, за счет автоматизации и расширения возможностей Chabot требует доступа к надежным и интеллектуальным наборам данных, в которых «paquebot» будет в состоянии получить доступ в качестве системы отсчета. Чат-ботов можно использовать для общения с поставщиками во время тривиальных разговоров, установки и отправки действий поставщикам в отношении материалов управления и соответствия, размещения запросов на покупку.
ØМашинное обучение для планирования цепочки поставок. Планирование цепочки поставок является важнейшим действием в рамках стратегии SCM. Наличие интеллектуальных рабочих инструментов для построения конкретных планов является обязательным в современном деловом мире. Машинное обучение, применяемое в SCP, может помочь в прогнозировании запасов, спроса и предложения. При правильном применении с помощью рабочих инструментов SCM машинное обучение может революционизировать гибкость и оптимизацию принятия решений в цепочке поставок.
Ø Машинное обучение для управления складом –при более внимательном рассмотрении предметной области SCP можно увидеть, что его успех в значительной степени зависит от надлежащего управления складом и запасами. Независимо от прогнозирования спроса, сбои в поставках могут стать катастрофой практически для любой потребительской компании/ритейлера. ML обеспечивает бесконечный цикл прогнозирования, который постоянно самоулучшается. Возможности такого рода могут изменить управление складом в том виде, в каком мы его знаем сегодня.
ØАвтономные транспортные средства для логистики и доставки —Интеллект в логистике и доставке в последние годы стал центральным направлением в управлении цепочками поставок. Более быстрая и точная доставка сокращает время выполнения заказа и транспортные расходы, добавляет элементы экологически безопасных операций, снижает затраты на рабочую силу и, что наиболее важно, увеличивает разрыв между конкурентами. Если бы автономные транспортные средства были разработаны с таким потенциалом, как предполагают некоторые бизнес-аналитики и технические гуру, влияние на оптимизацию логистики было бы астрономическим.
Ø НЛП для очистки данных и повышения надежности данных —НЛП, применяемое в результате правильной работы, может создавать наборы данных о поставщиках и расшифровывать неиспользованную информацию из-за языкового барьера. . С точки зрения корпоративной социальной ответственности или устойчивого развития и управления, технология НЛП может упростить действия по аудиту и обеспечению соответствия, ранее невозможные из-за существующих языковых барьеров между органами покупателя и поставщика.
Хотя использование машинного обучения и искусственного интеллекта еще не достигло своего полного потенциала, мир развивается более быстрыми темпами, и в ближайшие годы почти все предприятия и отрасли будут использовать эти методы и достижения.
Автор:-
Сартак Гупта
