Скрытые возможности улучшения впечатления клиента
Анализ всего объема ежедневно появляющихся данных требует сложных технологических решений, а число источников информации продолжает расти вместе с необходимостью в новых алгоритмах и методологиях.
ИИ может проанализировать и организовать для клиента постоянно растущий банк полезных данных. Машинное обучение поможет найти глубокие математические закономерности, незаметные другим системам. А также отсеять все лишнее и оставить то, что действительно важно для клиента, изучив его потребности и привычки.
Определение и удовлетворение потребностей
Прогнозировать будущее сложно, но ИИ может помочь клиенту проанализировать данные несколькими способами и оценить альтернативы, чтобы предложить лучший вариант для компании.
Ученые обсудили безопасность секса с роботами
Технологии
Изучив прошлые данные и модели поведения, приложения с ИИ способны найти паттерны, которые можно применить к текущей ситуации, и сделать предположения о том, какой путь следует выбрать в тех же обстоятельствах. Со временем предсказания ИИ будут становиться все точнее и надежнее. А значит — продукты и услуги будут появляться и доходить до нас быстрее.
Гиперперсонализация услуг
Сегодняшний постоянно подключенный клиент дает компаниям миллиард возможностей обеспечить ему персонализированный сервис, сообщая, где он и чем занят.
И клиент ожидает от компании почти превентивных услуг, которые может обеспечить ИИ. Обилие доступных данных позволяет предсказывать его желания и намерения.
В будущем системы станут помогать пользователю выполнять рутинные задачи или подсказывать наиболее эффективный метод решения проблемы, не уступая в этом человеку.
Илон Маск будет под землей бороться с пробками
Идеи
А вот какие тенденции ожидают нас в 2017 году, когда речь заходит об ИИ и промышленности: повышение окупаемости, благосостояния рабочих, интеграция в рабочую среду. По крайней мере, так считает издание Information Age.