IBM Watson меняет то, как предприятия решают распространенные проблемы, с помощью пакета, предлагающего услуги искусственного интеллекта, приложения и инструменты, которые можно использовать для эффективного использования данных вашей компании. Информацию можно использовать для улучшения рабочего процесса и бизнес-практик, а также для высвобождения времени за счет автоматизации некоторых ролей с помощью изученного ИИ. Вот некоторые из самых интересных проблем, которые сегодня решает IBM Watson.
Трудности H&R Block с максимизацией налоговых поступлений
Налоги сложные. Помимо длинного налогового кодекса, состоящего из 74 тыс. страниц, каждый год вносятся тысячи изменений, которые могут повлиять на налоговые декларации. H&R Block использует IBM Watson для решения этой проблемы и обеспечения того, чтобы их клиенты получали каждый цент, причитающийся им. их. Обучая Watson налоговому законодательству и общепринятому языку, система может принимать ответы клиентов на вопросы, связанные с налоговой подготовкой, и предлагать возможные кредиты и вычеты.
Президент и главный исполнительный директор H&R Block Билл Кобб описывает преимущества использования IBM Watson, говоря: Сочетая человеческий опыт, знания и суждения наших специалистов по налогам с передовыми когнитивными вычислительными возможностями Watson, мы создание будущего, в котором наши клиенты получат выгоду от расширенного опыта, а наши специалисты по налогам будут иметь новейшие технологии, которые помогут им гарантировать, что все вычеты и кредиты будут найдены. Это партнерство с Watson означает, что мы можем использовать лучшие доступные технологии, чтобы помочь нашим клиентам добиться выплаты налогов.
Сочетая мощь инструментов анализа данных Watson и опыт своих бухгалтеров, H&R Block может исключить человеческие ошибки и обеспечить применение новых налоговых законов к каждой налоговой декларации. Директор по работе с клиентами и управлению продуктами в H&R Block, Мег Саттон, объясняет это далее, говоря: Налоговые специалисты H&R Block в офисе или удаленно работают с клиентами, опираясь на технологии, чтобы оценить вашу ситуацию в соответствии с налоговым кодексом, тысячи ежегодные изменения в налоговом законодательстве, а затем работайте с Watson, чтобы определить все кредиты и вычеты, чтобы найти наилучший возможный результат.
Энергетическая компания хочет сохранить доступ к экспертным знаниям после выхода на пенсию старших сотрудников
Когда вы управляете бизнесом в отрасли, которая полагается на экспертные знания старших сотрудников спустя долгое время после их выхода на пенсию, важно иметь систему, которая может сохранять эти знания доступным и безопасным способом. Вот почему инженеры крупнейшей энергетической компании Австралии Woodside, которые в значительной степени полагаются на прошлые данные для обеспечения точности своей работы, обратились за решением к IBM Watson. Система позволяет им не только сохранять информацию, полученную от их прошлых работников, но и позволяет нынешним сотрудникам получать доступ к информации, анализировать ее и учиться на ее основе.
Кэйтлин Бушелл, дипломированный инженер-технолог компании Woodside, описывает свой опыт использования IBM Watson: «Вы должны потратить некоторое время на обучение Watson, прежде чем он действительно заработает, но в области эксплуатации он оказался действительно положительным. Это помогло нашим инженерам очень быстро освоить то, что уже было сделано и как они управлялись в прошлом. Мы можем извлечь уроки из прошлого, и нет необходимости изобретать велосипед».
Проведенное тематическое исследование показало, что использование IBM Watson сократило время, затрачиваемое сотрудниками Woodside на чтение и сортировку данных компании, на 75%. Это не только повысило производительность, но и ускорило получение опыта, поскольку информация стала более доступной для их сотрудников. Также подсчитано, что австралийская энергетическая компания сэкономила 10 миллионов австралийских долларов (чуть менее 7 миллионов долларов США) на расходах на сотрудников, внедрив эту систему для хранения информации от бывших сотрудников.
Винодельне сложно поливать виноградные лозы в точных измерениях
Может быть трудно представить, как можно использовать аналитику данных для улучшения качества винограда, используемого для производства вина, но именно этим занимаются сотрудники E. & J. Gallo Winery. Виноградным лозам требуется точное количество воды, чтобы полностью раскрыть свой потенциал. Слишком мало или слишком много винограда может сделать его бесполезным, а когда вы управляете винодельней, вы не можете позволить себе такие потери.
Используя инструменты данных IBM Watson и спутник, винодельня E. & J. Gallo может объединять свои данные с прогнозами погоды, чтобы подавать точное количество воды на каждую виноградную лозу. Система орошения способна адаптироваться к изменениям погоды, оптимизируя рост винограда. Компания E. & J. Gallo Winery не только смогла сократить потребление воды на 25%, но и улучшила качество своего вина.
Вывод
Внедрение инструментов пакета IBM Watson доказало, что данные компании можно эффективно использовать, повышая эффективность, качество обслуживания клиентов и общую производительность. Это больше, чем просто анализ цифр, стоящих за повседневной деятельностью бизнеса, он предлагает решения, которые помогают компаниям экономить деньги, заботиться об окружающей среде и предсказывать будущее отрасли. Можно с уверенностью сказать, что такие инструменты, как Watson, меняют способ использования аналитики данных во множестве отраслей.
об авторе
Р. Дж. Даскевич, DCM, является старшим консультантом и инструктором практики искусственного интеллекта и машинного обучения Stone Door Group. Он является сертифицированным разработчиком Hadoop и сертифицированным инженером данных Google. Stone Door Group помогает клиентам перейти на искусственный интеллект и машинное обучение, что делает цифровое предприятие доступным. Чтобы поговорить с RJ и нашей командой экспертов, отправьте нам электронное письмо по адресу [email protected].
