Dingdong ~ لقد تضررت من الرفاهية! من الآن فصاعدًا ، "تذاكر مؤتمر ألف عشرة لعام 2020 لمنظمة العفو الدولية" 299 تذكرة مجانية! أدخل صفحة التسجيل [2020 AI Developer Ten Thousand Conference (Online Live Tickets) -IT Training Live-CSDN Academy] ، انقر فوق "اشترك الآن" ، استخدم رمز الخصم "AIP1410" أثناء التسوية ، سيصبح السعر "0" يوان !

المؤلف | Anzhela Sychyk

مترجم | Windmill Cloud Horse Editor | Xu Weilong

Produc | AI Technology Base Camp (ID: rgznai100)

هناك الكثير من الضجيج المذهل حول الذكاء الاصطناعي اليوم. تعتمد الصناعات المختلفة بقوة هذه التكنولوجيا للحصول على ميزة تنافسية على الشركات الأخرى - تقليل تكاليف التشغيل وتحسين تجربة العملاء. ولكن هل يحتاج عملك حقًا إلى حلول الذكاء الاصطناعي؟

تقول بعض الشركات أن الذكاء الاصطناعي هو مجرد مضيعة للوقت والمال. بالإضافة إلى ذلك ، تواجه بعض الشركات صعوبات خاصة في برامج الذكاء الاصطناعي. يظهر بحث جارتنر ذلك المشاكل الأكثر شيوعًا هي نقص الخبراء ذوي الخبرة ، ونقص البيانات ، وعدم القدرة على قياس النتائج.

ليست كل الشركات مستعدة لدمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجية الشركة. هل الذكاء الاصطناعي مناسب لعملك المحدد؟ لمعرفة ذلك ، راجعنا حالات استخدام الأعمال للذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي التجاري

يعد الذكاء الاصطناعي خوارزمية خاصة تسمح لأجهزة الكمبيوتر الافتراضية بتعلم الخبرة تلقائيًا من خلال التعرف على الأنماط والتكيف مع المعلومات الجديدة لحل مشكلات تجارية محددة. يشمل الذكاء الاصطناعي الفروع التالية:

• يستخدم التعلم الآلي الشبكات العصبية والتحليل الإحصائي للحصول على المعلومات من البيانات.
• تتيح معالجة اللغات الطبيعية للآلات تحليل اللغة البشرية وفهمها وتوليدها.
• يمنح التعلم العميق الأجهزة الافتراضية قدرات للتعلم الذاتي ووحدات معالجة متعددة الطبقات ، ويستخدم في التعرف على الصور والكلام.

فوائد الذكاء الاصطناعي للأعمال

ذكرت الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للعمليات التجارية:

• يدعي 54 من مديري الأعمال أن حلول الذكاء الاصطناعي تزيد من إنتاجية أعمالهم
• يقول 72 من صناع القرار أن استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية يساعد موظفيهم على التركيز على المهام ذات المغزى
• 51 من المديرين التنفيذيين يطبقون الذكاء الاصطناعي وحلول القيمة المضافة لمنتجاتهم
• يعتقد 59 من المديرين التنفيذيين أن الذكاء الاصطناعي قد حسن استخدام البيانات الضخمة

تطبيقات أعمال الذكاء الاصطناعي

تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لإكمال المهام التالية:

• كشف الاحتيال . سيقارن الذكاء الاصطناعي ملايين المعاملات ويفرق بين المعاملات المشروعة والمعاملات الاحتيالية.
• تحسين أمان البيانات . تحدد الخوارزمية الوصول إلى البيانات وتقارير الاستثناءات والثغرات الأمنية.
• محرك توصيات التجارة الإلكترونية . يحلل الذكاء الاصطناعي تاريخ شراء المشتري ويحدد تفضيلات الشخص.
• تقديم دعم أفضل للعملاء . يمكن أن تساعد الروبوتات الدردشة الذكاء الاصطناعي المستخدمين على التعامل مع المهام البسيطة والاستفسارات البسيطة.
• توقعات المخزون المخزون. تقوم الخوارزميات الذكية بتحليل سلوك الشراء لدى المستخدمين والعثور على المنتجات الأكثر شيوعًا.
• تقييمات العملاء . من خلال تحليل أنشطة العملاء المحتملين ، يعطي الذكاء الاصطناعي الأولوية لهم ويتنبأ بالربح الذي قد يحققه كل عميل.
• إدارة الموارد المالية بشكل أفضل. تحلل آلات الذكاء الاصطناعي الأنماط السلوكية للمشترين للتنبؤ بالإيرادات والتدفقات النقدية.

بناءً على النقاط المذكورة أعلاه ، دعونا نلقي نظرة على كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي على الأعمال التجارية والتحديات التي ستواجهها في عملية اعتماد الذكاء الاصطناعي.

هل عملي بحاجة حقا إلى الذكاء الاصطناعي؟

أول شيء يجب تذكره هو أنه ليست كل الشركات مستعدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي. إذا كنت تريد معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي مناسبًا لعملك ، فيرجى مراعاة النقاط التالية.

1. جمع البيانات المثالي

يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى جمع كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة بالطريقة الصحيحة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن جمع البيانات عالية الجودة هو المهمة الأساسية لخبراء الذكاء الاصطناعي وعلماء البيانات. هنا ، نحن لا نتحدث عن البيانات التي يمكن الوصول إليها على الإنترنت ، ولكن البيانات التي جمعتها شركتك.

ومع ذلك ، لا توجد إجابة محددة لكمية البيانات التي يتطلبها حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك. يعتمد ذلك على مدى تعقيد مشكلة عملك وتعقيد خوارزمية الذكاء الاصطناعي التي توشك على إنشائها.

لذلك ، إذا قررت توظيف عالم بيانات لبناء خوارزمية الذكاء الاصطناعي ، فأنت بحاجة إلى القيام بالتحضيرات التالية:

• تحقق من البيانات بحثًا عن الأخطاء . على الرغم من أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تجد رؤى من البيانات الضخمة ، إلا أنها لا تستطيع التعرف على تنسيق البيانات. على سبيل المثال ، إذا أخطأت في كتابة بعض الكلمات باسم العميل ، ولكنك لا تزال تستنتج أن هذا الشخص هو ذلك الشخص ، فلن تفعل خوارزمية الذكاء الاصطناعي. في هذه الحالة ، ستصنف آلة الذكاء الاصطناعي الاختلافات الإملائية كأشخاص مختلفين ، مما يؤثر سلبًا على التنبؤات.
• حافظ على تحديث البيانات. إذا كنت تريد أن تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بعمل تنبؤات دقيقة واكتساب رؤى قيمة حقًا ، فيجب عليك تحديث بياناتك باستمرار. هذا يعني أنه قبل استخدام البيانات للتدريب على الذكاء الاصطناعي ، تحتاج إلى حذف جميع المعلومات القديمة وغير ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك ، تأكد من عدم فقدان البيانات ، ولا توجد فراغات وقيم متطرفة.
• استخدام تنسيق موحد لتخزين البيانات. لكي تتعلم خوارزميات الذكاء الاصطناعي من بياناتك ، تحتاج إلى الاحتفاظ بجميع المدخلات بنفس التنسيق. إذا قامت مؤسسة بحفظ البيانات بتنسيقات مختلفة ، مثل pdf ، ومستندات Word ، وما إلى ذلك ، فيجب تحويلها إلى نموذج يمكن البحث فيه من قاعدة البيانات.

2. مشاكل العمل الخاصة التي يتعين حلها

إذا كنت قد حافظت على طريقة جمع الأعمال التجارية وتخزين البيانات ، فإن الخطوة التالية هي معرفة ما تريده من خوارزمية الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أنك بحاجة إلى تحديد مشكلة العمل التي تريد أن تحلها خوارزمية الذكاء الاصطناعي. لإعطائك فكرة عن المجالات التي يمكن فيها تحسين الذكاء الاصطناعي ، قمنا بإدراج الاستخدامات الثلاثة الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي.

• جلب القيمة للمنتجات الحالية. على سبيل المثال ، Netflix هو نظام توصيات يستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تحلل خوارزميات التعلم الآلي سجل المشاهدة للمستخدمين الآخرين ذوي الاهتمامات المماثلة وتوصي بالمحتوى الأكثر إثارة للمستخدمين. وبهذه الطريقة ، زادت الشركة عدد المستخدمين الذين يدفعون ، وفي الوقت نفسه جلبت تجربة أكثر جاذبية للمستخدمين.
• اتخاذ قرارات الأعمال التي تعتمد على البيانات. يمكنك تطبيق الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى حول كيفية التحكم في أسعار الإيجار ، وتحسين تخطيط الموارد والتنبؤ بالطلب ، وحتى التنبؤ بوقت تعطل المعدات.
• أتمتة العمليات التجارية. خوارزميات الذكاء الاصطناعي مناسبة جدًا لأتمتة المهام اليومية لأنها جيدة في تحليل جميع البيانات المتاحة لمهمة معينة. إذا كنت تريد معرفة العمليات التي يمكن أتمتتها بالذكاء الاصطناعي ، فكر أولاً في ما إذا كان لديك بيانات غنية في عمليات عملك.

3. الابتكار الثقافي

تحدد ثقافة شركتك أيضًا ما إذا كنت مستعدًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، يتمتع كل من Facebook و Netflix و Spotify وقادة الصناعة الآخرين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بسجل جيد من الابتكار. لذلك ، تحتاج إلى طرق مبتكرة لجعل بياناتك أكثر قيمة.

• استراتيجية الشركة. بعض الشركات تطبق الذكاء الاصطناعي فقط للذكاء الاصطناعي ، ولكن ليس لديها استراتيجية مؤسسية مثالية. في هذه الحالة ، تحصل المؤسسة على مشروع طويل الأمد بدون قيمة حقيقية. لتجنب ذلك ، تحتاج إلى التأكد من أن استراتيجية عملك مرنة بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخدم استراتيجية الشركة.
• النتائج قابلة للقياس. قبل تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي ، يجب أن تفكر في كيفية تقييم كفاءة ونتائج خوارزميات الذكاء الاصطناعي. وضع مؤشرات لتقييم العائد على الاستثمار في التكنولوجيا.
• انحراف النتائج. في بعض الأحيان لا يعمل الذكاء الاصطناعي بالطريقة التي تتوقعها ، وهناك انحراف في النتائج. لذلك ، يجب ألا تعتمد على تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، ولكن يجب أيضًا مراعاة نفقات الميزانية الإضافية لعلماء البيانات للحفاظ على الخوارزمية لاحقًا.

4. النقاط الرئيسية

يعد الذكاء الاصطناعي أداة رائعة قد تجلب العديد من الفوائد للمشروع. ومع ذلك ، فإنه ليس حل "مقاس واحد يناسب الجميع".

قبل التفكير في الذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة ، يجب مراعاة ما يلي:

• إذا كان عملك ينتج بيانات قليلة جدًا ، فإن الذكاء الاصطناعي ليس هو الحل الفني الذي تختاره. يتطلب الذكاء الاصطناعي الكثير من البيانات للتدريب والتعلم والعمل بشكل طبيعي والحصول على رؤى قيمة.
• الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ليسا سحرين ، بل الرياضيات. لذلك ، لا تعتقد فقط أن هذه التقنيات هي الرصاص الفضي الذي يجعل عملك يجني المزيد من المال.
• إذا كانت لديك شركة صغيرة لا تنتج بيانات كبيرة ، فقد لا تساعدك خوارزميات الذكاء الاصطناعي على كسب المزيد من المال.
• لتطبيق الذكاء الاصطناعي على عملك ، يجب أن يكون لديك بيانات منظمة ، وتحدد بوضوح قضايا العمل ، واستراتيجية مرنة للشركة.