Home Нейронные сети Навигация в меняющейся среде взаимодействия с клиентами с помощью генеративного искусственного интеллекта | DeepTech

Навигация в меняющейся среде взаимодействия с клиентами с помощью генеративного искусственного интеллекта | DeepTech

0
Навигация в меняющейся среде взаимодействия с клиентами с помощью генеративного искусственного интеллекта
 | DeepTech

Стратегический императив

Способность генеративного искусственного интеллекта использовать данные о клиентах самым сложным образом означает, что предприятия ускоряют планы по инвестированию и использованию возможностей этой технологии. В исследовании под названием «Будущее корпоративных данных и искусственного интеллектаCorinium Intelligence и WNS Triange опросили 100 руководителей высшего звена и лиц, принимающих решения по всему миру, специализирующихся на искусственном интеллекте, аналитике и данных. Семьдесят шесть процентов респондентов заявили, что их организации уже используют или планируют использовать генеративный искусственный интеллект.

В соответствии с МакКинсиХотя генеративный ИИ повлияет на большинство бизнес-функций, «на четыре из них, вероятно, будет приходиться 75% общей годовой стоимости, которую он может обеспечить». Среди них маркетинг, продажи и работа с клиентами. Тем не менее, несмотря на преимущества этой технологии, многие лидеры не уверены в правильности подхода и помнят о рисках, связанных с крупными инвестициями.

Планирование пути генеративного ИИ

Одной из первых проблем, которые необходимо решить организациям, является согласованность действий высшего руководства. «Вам нужна необходимая стратегия; вам нужна способность заручиться необходимой поддержкой людей», — говорит Айер. «Вам необходимо убедиться, что у вас есть правильный вариант использования и экономическое обоснование для каждого из них». Другими словами, четко определенный план действий и четкие бизнес-цели так же важны, как и понимание того, пригоден ли процесс для использования генеративного ИИ.

Реализация генеративной стратегии ИИ может занять время. По мнению Айера, бизнес-лидеры должны реалистично оценивать время, необходимое для формулирования стратегии, проводить необходимое обучение различных команд и функций и определять области, в которых можно добавить добавленную стоимость. А чтобы любое развертывание генеративного искусственного интеллекта работало бесперебойно, должны быть созданы правильные экосистемы данных.

Айер ссылается на сотрудничество WNS Triange со страховой компанией по созданию процесса рассмотрения претензий с использованием генеративного искусственного интеллекта. Благодаря новая технология, страховщик может сразу оценить тяжесть повреждений транспортного средства в результате ДТП и дать рекомендации по возмещению ущерба на основе неструктурированных данных, предоставленных клиентом. «Поскольку геодезист может немедленно оценить это и быстро дать рекомендации, это мгновенно улучшает способность страховщика удовлетворить своих страхователей и сокращает время обработки претензий», – объясняет Айер.

Однако все это было бы невозможно без данных об истории прошлых претензий, затратах на ремонт, данных о транзакциях и других необходимых наборах данных для извлечения четкой выгоды из генеративного анализа ИИ. «Будьте предельно ясны в отношении достаточности данных. Не бросайтесь в программу, где в конечном итоге вы поймете, что у вас нет необходимых данных», — говорит Айер.

Преимущества стороннего опыта

Предприятия все больше осознают, что им необходимо использовать генеративный искусственный интеллект, но другое дело – знать, с чего начать. «Начинается с того, что вы хотите убедиться, что не повторяете ошибок, допущенных другими людьми», — говорит Айер. Внешний поставщик может помочь организациям избежать этих ошибок и использовать лучшие практики и структуры для тестирования и определения объяснимости и критериев рентабельности инвестиций (ROI).

Использование готовых решений внешних партнеров может ускорить выход на рынок и повысить ценность программы генеративного ИИ. Эти решения могут использовать готовые отраслевые генеративные платформы искусственного интеллекта для ускорения развертывания. «Программы генеративного искусственного интеллекта могут быть чрезвычайно сложными», — отмечает Айер. «Существует множество требований к инфраструктуре, точкам взаимодействия с клиентами и внутренним правилам. Организациям также придется рассмотреть возможность использования готовых решений для ускорения окупаемости. Сторонние поставщики услуг привносят свой опыт комплексного подхода ко всем этим элементам».

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here