Tùy Chỉnh Chế Độ Xem
Cài đặt chỉ áp dụng cho trình duyệt này
Chế độ ánh sáng màn hình
  • Giao diện sáng
  • Giao diện tối
  • Giao diện mặc định

Tích hợp công nghệ AI / ML sẽ giúp doanh nghiệp đạt được các mục tiêu như thế nào vào năm 2022?

(Weekly Study - IoT/AI) Hệ thống AI / ML có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau và bài viết này nêu bật những cách hàng đầu mà AI / ML sẽ tác động đến doanh nghiệp nhỏ của bạn vào năm 2022.

Tích hợp công nghệ AI / ML sẽ giúp doanh nghiệp đạt được các mục tiêu như thế nào vào năm 2022?

Chúng ta đang sống trong thời kỳ gián đoạn, nơi mà Trí tuệ nhân tạomáy học đang biến đổi các ngành công nghiệp. AI và ML đang chuyển đổi ngành công nghệ bằng cách hỗ trợ các tổ chức đạt được mục tiêu, đưa ra các quyết định quan trọng và phát triển hàng hóa và dịch vụ.

Đối với doanh nghiệp, AI bán hàng hỗ trợ đại diện đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn cho hoạt động kinh doanh dài hạn và tăng doanh thu thông qua các chu kỳ giao dịch được điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu cá nhân của khách hàng cuối. Bán hàng dựa trên ML cũng có thể hoạt động với tính năng siêu cá nhân hóa, đây là một tiến bộ quan trọng trong việc tinh chỉnh chu kỳ kinh doanh của khách hàng.

Mức độ liên quan và ứng dụng của AI trong doanh nghiệp được các nhà lãnh đạo doanh nghiệp ngày nay hiểu rõ. Hệ thống AI / ML có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau và bài viết này nêu bật những cách hàng đầu mà AI / ML sẽ tác động đến doanh nghiệp nhỏ của bạn vào năm 2022.

Siêu tự động hóa

Hyper Automation là quá trình tự động hóa các quy trình sử dụng công nghệ hiện đại. Siêu tự động hóa có thể được sử dụng vì nhiều lý do như, để cải thiện hỗ trợ khách hàng, nâng cao năng suất của nhân viên và tích hợp hệ thống.

Cải thiện dịch vụ khách hàng: Nâng cao dịch vụ khách hàng yêu cầu phải trả lời email, câu hỏi và mối quan tâm của khách hàng. Các công ty có thể sử dụng AI và RPA đàm thoại để tự động trả lời các câu hỏi của khách hàng và tăng điểm CSAT của họ.

Tăng cường hiệu quả của nhân viên: Bạn có thể giảm bớt nỗ lực thủ công của nhân viên và tăng năng suất của họ bằng cách tự động hóa các công việc tốn thời gian.

Tích hợp hệ thống: Để tích hợp hệ thống, siêu tự động hóa hỗ trợ các doanh nghiệp tích hợp công nghệ kỹ thuật số vào các quy trình của họ.

Ứng dụng an ninh mạng

Các phương pháp tiếp cận mới đang được các công ty khám phá để làm cho an ninh mạng tự động hơn và không có rủi ro với sự trợ giúp của AI và ML. Tích hợp AI trong kinh doanh đang giúp tăng cường các chiến lược di chuyển trên đám mây và thúc đẩy hiệu quả của công nghệ dữ liệu lớn.

Theo báo cáo của Markets and Markets vào năm 2026, thị trường AI và học máy trong an ninh mạng dự kiến ​​sẽ đạt 38,2 tỷ USD.

Trong an ninh mạng, AI có thể được sử dụng để phân nhóm, phân loại, xử lý và lọc dữ liệu.

Mặt khác, ML có thể phân tích dữ liệu lịch sử và đưa ra các giải pháp tốt nhất có thể. Hệ thống sẽ cung cấp hướng dẫn về các mẫu khác nhau để phát hiện rủi ro và vi rút dựa trên dữ liệu trước đó. Do đó, bất kỳ ai cố gắng xâm nhập vào hệ thống sẽ bị AI và ML phá vỡ.

Phân tích dữ liệu

Khi nói đến Phân tích dữ liệu, chúng ta biết rằng công nghệ có rất nhiều tiềm năng. AI thành thạo trong việc giải mã các thuật toán và áp dụng chúng để trích xuất thông tin hữu ích từ một lượng lớn dữ liệu. Với việc phát triển phần mềm AI, công ty có thể thu thập dữ liệu trên quy mô lớn để phân tích và phát triển các kỹ thuật thu hút khách hàng tốt hơn. Những dữ liệu này cực kỳ khó kiểm tra chính xác vì chúng chứa một lượng lớn thông tin.

Những dữ liệu này có thể được xử lý nhanh chóng và một báo cáo hoàn chỉnh có thể sớm được chuẩn bị với sự trợ giúp của AI. Điều này khá có lợi ở nơi làm việc và cải thiện năng suất chung của toàn ngành công ty.

>>> Cách trở thành nhà khoa học dữ liệu tự do thành công

Tự động hóa

Tự động hóa đã có tác động rất lớn đến thực tế mọi lĩnh vực kinh doanh vì nó hợp lý hóa các quy trình lặp đi lặp lại và nhàm chán, tiết kiệm thời gian và tài nguyên. Kết hợp các phương pháp tiếp cận tự động hóa này với học máy để phát triển các hệ thống tự động hóa không ngừng cải tiến là giai đoạn tiếp theo của quá trình tự động hóa.

Các hoạt động nhận thức thường lệ được trí tuệ nhân tạo tự động hóa nhanh chóng. AI cung cấp nhiều dịch vụ vi mô một cách tự động. Triển khai ứng dụng là một ví dụ về microservices. Nó từng là một nhiệm vụ vô cùng tẻ nhạt và đơn điệu đối với các nhà phát triển, nhưng giờ đây nó có thể được thực hiện một cách dễ dàng với sự trợ giúp của AI. Nhiều hoạt động phức tạp khác đã được tự động hóa, giảm chi phí kinh doanh và giảm công sức của nhân viên.

Máy học có thể được sử dụng để cải thiện quy trình sản xuất ở cấp độ công nghiệp. Điều này có thể được thực hiện bằng cách phân tích các mô hình sản xuất hiện tại và xác định bất kỳ sai sót và điểm khó khăn nào. Các doanh nghiệp có thể nhanh chóng giải quyết mọi vấn đề theo cách này, đảm bảo rằng quy trình sản xuất vẫn ở trạng thái tốt nhất.

Dịch vụ nhận thức

Nhận dạng hình ảnh (thị giác máy tính) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên là hai dịch vụ nhận thức có thể được hưởng lợi từ việc học máy. Công nghệ nhận dạng hình ảnh được cải tiến sẽ cho phép các doanh nghiệp xây dựng các lựa chọn xác thực an toàn và thuận tiện hơn, cũng như nhận dạng sản phẩm để hỗ trợ các dịch vụ bán lẻ tự chủ như thanh toán không cần thu ngân. Kết quả là, những trải nghiệm bán lẻ mới như Amazon Go đã xuất hiện.

Tích hợp ML và AI trong kinh doanh có thể dễ dàng phục vụ cho nhiều đối tượng từ các nguồn gốc địa lý, văn hóa và dân tộc khác nhau bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hiểu biết sâu hơn về những lợi ích mà máy học mang lại. Hơn nữa, khả năng cung cấp dịch vụ hoặc trải nghiệm bằng ngôn ngữ địa phương của khách hàng sẽ dẫn đến lượng người tiêu dùng tương tác với công ty lớn hơn.

Tiếp thị & Bán hàng

Khi nói đến việc phân tích thị trường và khách hàng, AI có thể mang lại lợi ích. Để tạo ra một sản phẩm tốt hơn và nâng cao, phân tích dự đoán có thể được áp dụng cho dữ liệu được thu thập từ ma trận hệ thống, ma trận web và phương tiện truyền thông xã hội. Thông tin chi tiết về khách hàng có thể giúp bạn nâng cao trải nghiệm khách hàng của mình.

Với sự trợ giúp của các công cụ khuyến nghị, dự báo bán hàng, tự động hóa và AI sẽ thúc đẩy mô hình kinh doanh thương mại điện tử bằng cách tăng trải nghiệm bán lẻ. Ví dụ, Amazon, Alibaba và eBay là những công ty quan trọng đã sử dụng AI để chuyển đổi hoạt động kinh doanh bán lẻ trực tuyến.

Hệ thống khuyến nghị thông minh giúp tăng mối liên hệ giữa tiếp thị và bán hàng. Có nhiều chương trình khuyến nghị bán hàng điện tử phân tích các mẫu tìm kiếm trên internet và đưa ra các đề xuất sản phẩm dựa trên sự hiểu biết dự đoán về hành vi của khách hàng. Các thuật toán học máy và kỹ thuật dữ liệu lớn được sử dụng để cung cấp năng lượng cho hệ thống.

Lời kết

Các ngành công nghiệp đang trở nên tiên tiến hơn từng ngày với việc sử dụng AI và ML. Trong một số trường hợp nhất định, điều này đòi hỏi phải sử dụng công nghệ để duy trì tính cạnh tranh. Tuy nhiên, nếu chỉ dựa vào công nghệ chỉ có thể mang lại cho chúng ta những bước tiến xa. Để thực sự tạo dựng được chỗ đứng trên thị trường và bước vào thế giới mới, chúng ta phải đổi mới để đạt được mục tiêu theo những cách sáng tạo và khác biệt.

Mỗi mục tiêu đều cần một cách tiếp cận cụ thể để đạt được. Nói chuyện với các chuyên gia về những gì tốt nhất cho doanh nghiệp của bạn sẽ giúp bạn nhận ra cách các công nghệ như máy học và AI có thể tăng năng suất của công ty bạn và giúp bạn đạt được tầm nhìn về việc giúp đỡ khách hàng của mình.

Bạn có thể đọc thêm các bài viết liên quan:

Weekly Study - Kênh tri thức Việt

Đọc thêm
إرسال تعليق