روش هوش مصنوعی برای تخمین تقاضا
شرکت‌های فعال در حوزه فناوری از روش‌های هوش مصنوعی (AI) برای پیش‌بینی بخشی خاص از رشد استفاده می‌کنند. این روش پیش بینی نتایج بسیار دقیقی را با استفاده از الگوریتم های ریاضی ارائه می دهد. علم پشت هوش مصنوعی نتایج متعددی از کاربران را پیش‌بینی می‌کند و به ایجاد آن پیشنهادات «شما هم بپسندید» که در سایت‌های خاصی ظاهر می‌شوند، کمک می‌کند.
در اینجا چند نمونه از روش های رایج پیش بینی با استفاده از هوش مصنوعی آورده شده است:
توصیه هایی برای محصولات و محتوا
شرکت‌های بزرگ آنلاین از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی رفتار مشتری در سایت‌های خود از جمله احتمال خرید در آینده استفاده می‌کنند. همچنین کاربران سایت از طریق عملی به نام «فیلترسازی مشارکتی» محصولات پیشنهادی را دریافت می کنند. ارائه نتایج مرتبط به خریداران از طریق خوشه بندی و تفسیر داده های مصرف کنندگان در ارتباط با اطلاعات نمایه و اطلاعات جمعیتی صورت می گیرد. داده های بیشتر نتایج با کیفیت بالاتری تولید می کند.
دقت موتور جستجو
روش‌های هوش مصنوعی دقت نتایجی را که می‌بینید در صفحه بهینه سازی موتور جستجو (SERP) ظاهر می‌شوند، هدایت می‌کنند. گوگل از الگوریتمی مبتنی بر یادگیری ماشینی برای ارائه نتایج باکیفیت به جستجوگران استفاده می‌کند و اکنون، سایر شرکت‌ها در بخش تجارت الکترونیک از تکنیک‌های مشابه هوش مصنوعی برای بهبود موتورهای جستجوی خود نیز استفاده می‌کنند.
مثال: شما با استفاده از یک موتور جستجوی محبوب، “امکان سنجی” را جستجو می کنید. روی نماد جستجو کلیک می کنید و صفحه ای از نتایج را می بینید که امکان سنجی را نشان می دهد. بسیاری از آن‌ها امکان سنجی بازار، امکان سنجی پروژه، امکان سنجی فنی و سایر پیشنهادات را ارائه می‌کنند، بنابراین تصمیم می‌گیرید که جستجوی خود را حتی بیشتر محدود کنید و «ایستگاه امکان سنجی» را تایپ کنید، سپس دوباره روی دکمه جستجو کلیک کنید.
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده
شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای بهبود تجربه خدمات مشتری با مشاهده اطلاعات برای مجموعه داده‌ها و پیش‌بینی روندهای آینده استفاده می‌کنند. مدیران مرکز تماس با استفاده از اطلاعات ارائه شده از طریق فناوری هوش مصنوعی می توانند در مورد تعداد کارمندان مورد نیاز برای کارکنان در یک روز یا هفته خاص تصمیم گیری کنند.
مثال: مدیر یک مرکز تماس، نرم افزار رایانه خود را بررسی می کند تا پیش بینی کند که شرکت ممکن است در آن روز چند تماس داشته باشد. او تصمیم می گیرد که چهار نفر را در کارمندان خود داشته باشد و بقیه را به تعطیلات برسانند.
هوش مصنوعی با شرایط اضطراری ارزهای دیجیتال بیش از هر زمان دیگری ضروری می شود. با نوآوری‌های هوش مصنوعی، میتوان از طریق یک محیط بدون کد برای کاربران غیر فنی نیز در دسترس‌تر باشد. یک پلتفرم هوش مصنوعی بدون کد، یک رابط کاربری بصری را فراهم می کند که در آن دانشمندان داده و تحلیلگران میتوانند مدل های هوش مصنوعی را بدون نوشتن هیچ کدی بسازند و مستقر کنند.
پلتفرم‌های هوش مصنوعی بدون کد، به دلیل کاهش هزینه‌های راه‌اندازی و مصرف منابع، فرآیند پذیرش هوش مصنوعی را برای شرکت‌های خدمات مالی تغییر می‌دهند. با این حال، این فرآیند برای پیاده سازی آن در زیرساخت های همه شرکت ها مناسب نیستند. اگر استراتژی در مورد نحوه استفاده از هوش مصنوعی وجود نداشته باشد، اجرای آن می تواند خطرناکتر باشد. چهار راه برای اطمینان از اجرای موفق هوش مصنوعی عبارتند از:
– ایجاد استراتژی برای استفاده از هوش مصنوعی در شرکت.
– آموزش داخلی تیم در مورد هوش مصنوعی، نحوه استفاده از آن و مزایا و چالش های بالقوه پیاده سازی هوش مصنوعی.
– تنظیم یک فرآیند واضح برای راه هایی که میتوان هوش مصنوعی را در شرکت بهبود بخشید.
– حصول اطمینان از اینکه سیستم‌های هوش مصنوعی به خوبی از هرگونه درز اطلاعات و مسائل مربوط به انطباق و امنیت محافظت می‌شوند.
هوش مصنوعی هرگز جایگزینی برای افراد درون شرکت های سرمایه گذاری نخواهد بود. ترکیب مهارت ها با استعداد کارمندان هوش مصنوعی در پیش بینی قیمت ارزهای دیجیتال می تواند ارزش و سود بیشتری را به خصوص در سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال به ارمغان بیاورد. با این حال، پیاده‌سازی هوش مصنوعی نیازمند یک چارچوب تیم داخلی قوی است زیرا افرادی که فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی را هدایت می‌کنند، میتوانند ارزش بیشتری را از طریق افزایش سودآوری ارائه دهند.
هنوز دیدگاهی برای این مطلب ثبت نشده است.