6 просмотров

Глава 2. Почему ИИ важен?

ИИ важен, потому что впервые традиционно человеческий возможности могут быть реализованы в программном обеспечении недорого и в масштабе. ИИ можно применять в каждом секторе, чтобы включить новые возможности и эффективность.

Резюме

  • Технология искусственного интеллекта важна, потому что она позволяет программному обеспечению использовать способности человека — понимание, мышление, планирование, общение и восприятие — все более эффективно, результативно и с меньшими затратами.
  • Общие аналитические задачи, в том числе поиск закономерностей в данных, которые выполнялись программным обеспечением в течение многих лет, также могут выполняться более эффективно с помощью ИИ.
  • Автоматизация этих возможностей создает новые возможности в большинстве секторов бизнеса и потребительских приложений.
  • Важные новые продукты, услуги и возможности, предоставляемые искусственным интеллектом, включают автономные транспортные средства, автоматизированную медицинскую диагностику, голосовой ввод для взаимодействия человека с компьютером, интеллектуальных агентов, автоматизированный синтез данных и улучшенное принятие решений.
  • Сегодня ИИ имеет множество реальных вариантов использования, которые обеспечивают рост корпоративных доходов и экономию затрат в существующих секторах.
  • Приложения будут наиболее многочисленны в секторах, в которых большая часть времени уходит на сбор и обобщение данных: финансовые услуги, розничная торговля и торговля, профессиональные услуги, производство и здравоохранение. Применение компьютерного зрения на базе ИИ будет особенно важным в транспортном секторе.
  • Сценарии использования множатся по мере осознания потенциала ИИ. Мы описываем 31 основной вариант использования в восьми секторах: управление активами, здравоохранение, страхование, юриспруденция, производство, розничная торговля, транспорт и коммунальные услуги.
  • Мы показываем, как ИИ можно применять к нескольким процессам в бизнес-функции (человеческие ресурсы).
Статья в тему:  Как называется программный робот с искусственным интеллектом

Рекомендации

Руководители

  • Изучите новые возможности ИИ, от голосового управления и интеллектуальных агентов до автономных транспортных средств и автоматизированной диагностики, чтобы оценить важность ИИ в предстоящем десятилетии.
  • Изучите примеры использования ИИ в различных секторах, чтобы ознакомиться с техническими возможностями ИИ — от включения дополнительных данных в анализ до понимания письменной и устной речи.
  • Определите основные аспекты ценностного предложения вашей компании, например анализ или коммуникация, к которым может иметь отношение ИИ.

Предприниматели

  • ИИ открывает новые возможности для революционных изменений в различных секторах, от производства до здравоохранения. Определите бизнес-процессы, готовые для улучшения или переосмысления с помощью ИИ, особенно в секторах, в которых широко используются синтез или обработка данных.
  • ИИ предлагает множество возможностей, от многовариантного анализа до обработки естественного языка. Определите возможности использования нескольких аспектов ИИ, где это уместно, как внутри вашей компании, так и для покупателей.

Инвесторы

  • Оценивайте возможности и угрозы для существующих портфельных компаний из множества приложений ИИ.
  • Ищите компании, которые используют ИИ для реализации новых возможностей.Сдвиг парадигмы в сторону ИИ создаст новых ценных победителей.
  • Учитывая, что ИИ может повлиять на каждый сектор, разработайте структуру для определения предпочтительных направлений деятельности и факторов успеха для инвестиций в ИИ.

Политики

  • ИИ открывает новые возможности — от автономных транспортных средств до автоматизированной диагностики. Ознакомьтесь со многими приложениями ИИ, чтобы оценить возможности, которые он предоставляет, и проблемы, которые он ставит перед регулирующими органами.
  • Прочтите главу 6 нашего пособия по искусственному интеллекту (www.mmcventures.com/research), чтобы узнать, как существующие правила влияют на разработку систем искусственного интеллекта.
Статья в тему:  Что такое инфографика искусственного интеллекта

Изучите наш AI Playbook, план разработки и развертывания ИИ, на www.mmcventures.com/research.

ИИ решает сложные технические задачи

ИИ важен, потому что он успешно решает множество сложных технических задач. Все чаще человеческие способности — понимание, рассуждение, планирование, общение и восприятие — могут быть реализованы с помощью программного обеспечения в масштабе и по низкой цене. Общие аналитические задачи, в том числе поиск закономерностей в данных, которые выполнялись программным обеспечением в течение многих лет, также могут выполняться более эффективно с помощью ИИ.

Вместе эти возможности открывают новые возможности в большинстве бизнес-процессов и потребительских приложений.

Исследования ИИ сосредоточены в пяти областях

С момента своего появления в 1950-х годах исследования ИИ были сосредоточены на пяти областях:

1. Знание: способность представлять знания о мире. Чтобы программное обеспечение обладало знаниями, оно должно понимать, что: в мире существуют определенные сущности, факты и ситуации; эти объекты имеют свойства (включая отношения друг к другу); и эти объекты и свойства могут быть классифицированы.

2. Рассуждение: способность решать проблемы с помощью логических рассуждения. Рассуждать — значит применять логику для получения убеждений, связанных идей и выводов из информации.Рассуждение может быть дедуктивным (выводить конкретные выводы из общих предпосылок, которые считаются истинными), индуктивными (выводить общие выводы из конкретных предпосылок) или абдуктивными (искать самое простое и наиболее вероятное объяснение наблюдения).

Статья в тему:  Как искусственный интеллект может сделать кого-то миллиардером

3. Планирование: способность ставить цели и достигать их. Чтобы программное обеспечение могло планировать, оно должно быть способно определять будущее, желаемое состояние мира и последовательность действий, обеспечивающих продвижение к нему.

4. Коммуникация: Способность понимать письменную и устную речь. Чтобы общаться с людьми, программное обеспечение должно иметь возможность идентифицировать, понимать и синтезировать письменный или устный человеческий язык.

5. Восприятие: способность делать выводы о мире на основе сенсорной информации. Чтобы воспринимать, программное обеспечение должно быть в состоянии организовать, идентифицировать и интерпретировать визуальные изображения, звуки и другие сенсорные входы.

«Человеческие способности — понимание, рассуждение, планирование, общение и восприятие — все чаще могут быть реализованы с помощью программного обеспечения в масштабе и по низкой цене».

Прогресс в области ИИ открыл новые возможности

Поскольку большинство бизнес-процессов и потребительских приложений связаны с управлением знаниями, рассуждениями, планированием, общением или восприятием, прогресс в области ИИ открыл новые важные возможности.

В следующей главе мы опишем конкретные варианты использования ИИ в восьми секторах.

Источник: ММС Венчурс

Применения ИИ в промышленности многочисленны и осязаемы.

ИИ — это не поиск решения проблемы; это ощутимый набор возможностей, обеспечивающих рост доходов и экономию средств. Возможности ИИ — его способность включать в анализ более широкие наборы данных, выявлять концепции и закономерности в данных лучше, чем системы, основанные на правилах, и обеспечивать общение человека с машиной — находят применение во всех секторах и во многих бизнес-процессах.Приблизительно в 60% профессий по крайней мере 30% составляющих их действий можно технически автоматизировать за счет адаптации проверенных в настоящее время технологий искусственного интеллекта (McKinsey Global Institute). Таким образом, ИИ является ключевой «технологией поддержки».

«Примерно в 60 % профессий по крайней мере 30 % составляющих их действий можно технически автоматизировать за счет адаптации проверенных в настоящее время технологий искусственного интеллекта».

Глобальный институт McKinsey

Секторы, ориентированные на данные, испытают наибольшее влияние

ИИ внедряется во всех секторах и в самых разных бизнес-процессах. Однако ИИ будет иметь более многочисленные применения и большее влияние в определенных секторах.

Статья в тему:  Какой самый умный искусственный интеллект

Влияние ИИ будет наибольшим в секторах, в которых большая часть времени тратится на сбор или синтез данных или выполнение предсказуемой физической работы. В некоторых секторах (рис. 17) профессионалы тратят на это треть или более своего времени (McKinsey, Julius Baer).

К этим секторам относятся:

  • Финансы и страхование (50% времени)
  • Розничная торговля, транспорт и торговля (40% времени)
  • Профессиональные услуги (37% времени)
  • Производство (33% времени)
  • Здравоохранение (33% времени)

Применение приложений будет более ограниченным в секторах, в которых деятельность по синтезу и обработке данных ограничена или в которых большая часть времени людей тратится на управление другими или выполнение непредсказуемой физической работы. В среднесрочной перспективе такие профессии, как менеджмент и преподавание, будут более устойчивы к ИИ.

Рис. 17. В некоторых секторах специалисты тратят треть или более своего времени на сбор или обобщение данных

Основные варианты использования зависят от сектора

Сценарии использования ИИ распространяются по мере улучшения понимания технологии. Ниже мы описываем 31 основной вариант использования ИИ в восьми секторах: управление активами, здравоохранение, страхование, юриспруденция, производство, розничная торговля, транспорт и коммунальные услуги.

СекторОсновные варианты использования:
Управление активамиИнвестиционная стратегияСтроительство портфолиоУправление рискамиОбслуживание клиентов
ЗдравоохранениеДиагностикаОткрытие лекарствМониторинг
СтрахованиеОценка рисковОбработка претензийОбнаружение мошенничестваОбслуживание клиентов
Закон и соблюдениеПрецедентное правоОткрытие и должное усердиеСудебная стратегияСогласие
ПроизводствоПрофилактическое обслуживаниеПроизводительность объектаОптимизация утилиты
Розничная торговляСегментация клиентовПерсонализация контентаОптимизация ценПрогноз оттока
ТранспортАвтономные транспортные средстваОптимизация инфраструктурыУправление автопаркомПриложения управления
УтилитыУправление поставкамиОптимизация спросаБезопасностьОпыт работы с клиентами
Статья в тему:  ознакомьтесь с The Ledger, еженедельным информационным бюллетенем Fortune о том, где встречаются технологии и финансы. Подпишите здесь.

Источник: ММС Венчурс

Управление активами

Способность ИИ извлекать контент из неструктурированных данных с помощью обработки естественного языка, находить тонкие закономерности в разрозненных наборах данных и обеспечивать общение между машинами и людьми через чат-ботов имеет множество применений в управлении активами. Основные варианты использования включают инвестиционную стратегию, формирование портфеля, управление рисками и обслуживание клиентов.

Дополняя или автоматизируя многие задачи управляющего активами, ИИ позволяет управляющим активами предоставлять состоятельным массам степень персонализации и качества обслуживания, ранее предназначенную для состоятельных клиентов. Кроме того, искусственный интеллект может снизить стоимость создания портфеля при одновременном повышении качества — эпоха «робо-консультантов».

Инвестиционная стратегия: ИИ может улучшить инвестиционную стратегию фирмы, синтезируя свои исследования и данные, а также включая более широкие наборы данных, включая неструктурированную информацию. Превосходное распознавание образов может затем обеспечить лучшую многоцелевую оптимизацию. ИИ может сбалансировать широкий спектр взаимосвязанных целей (включая размещение средств, риск и прибыльность) для более эффективного повышения доходности, чем системы, основанные на правилах.

Строительство портфолио: Инструменты искусственного интеллекта могут дополнить и все больше автоматизировать процесс формирования портфеля управляющим активами. ИИ — «робо-советники» — могут анализировать цели клиента и в рамках инвестиционных правил фирмы разрабатывать персонализированные, оптимизированные портфели с низкими затратами и высокой скоростью.

Управление рисками: ИИ может улучшить управление рисками за счет включения более широких наборов данных и улучшения аналитической обработки. 90% генерируемых сегодня данных — это неструктурированная информация, хранящаяся вне традиционных баз данных (International Data Group). Обработка естественного языка позволяет включать дополнительные наборы данных в анализ фирм. Другие методы искусственного интеллекта, в том числе глубокое обучение, позволяют идентифицировать закономерности в данных с большей степенью детализации и достоверности. Вместе эти возможности позволяют более эффективно выявлять и количественно оценивать риски.

Статья в тему:  Кто против роботов с искусственным интеллектом

Обслуживание клиентов: Интерфейсы чат-ботов применяются как в компаниях по управлению активами, так и за их пределами. Развернутые в каналах, ориентированных на клиентов, системы естественного языка обеспечивают регистрацию клиентов, поддержку и самообслуживание. Встроенные во внутренние инструменты чат-боты позволяют менеджерам по работе с клиентами запрашивать сведения о клиенте и понимать события, относящиеся к портфелю клиента, за секунды, а не за минуты. Тогда меньшее количество менеджеров по работе с клиентами сможет предоставлять более качественные услуги большему количеству клиентов.

Здравоохранение

В следующем десятилетии ИИ может привести к смене парадигмы в здравоохранении, чтобы улучшить уход за пациентами и эффективность процессов. Автоматическая диагностика была одним из первых вариантов использования рудиментарного ИИ в 1980-х годах. «Экспертные системы» имитировали человеческие подходы к диагностике, применяя основанные на правилах выводы к совокупности знаний. Современный ИИ, особенно глубокое обучение, более эффективен и применим к более широкому кругу процессов. Ключевые варианты использования включают диагностику, поиск лекарств и мониторинг пациентов.

Диагноз: Системы глубокого обучения могут заменить сложные, закодированные человеком наборы вероятностных правил и выявлять тонкие корреляции между обширными многовариантными наборами данных для обеспечения масштабируемой автоматической диагностики. В то время как системы только зарождаются, точность быстро улучшается. Кроме того, решения для компьютерного зрения на основе глубокого обучения преобразуют диагностическую визуализацию.В то время как рентгенологам требуется обширный опыт и годы обучения для выявления аномалий на магнитно-резонансных изображениях и ультразвуковых изображениях, системы глубокого обучения, обученные на больших наборах данных, дают впечатляющие результаты. Диагностическая визуализация, основанная на глубоком обучении, теперь предлагает точность человеческого уровня и высокую скорость в определенных контекстах.

Статья в тему:  как сделать флешку с искусственным интеллектом

Открытие наркотиков: Нынешний процесс открытия новых лекарств занимает много времени, в среднем 12 лет до выхода на рынок (Калифорнийская ассоциация биомедицинских исследований). Расходы и неопределенность также непомерно высоки; разработка лекарств стоит в среднем 359 миллионов долларов, и только 2% доклинических препаратов в США одобрены для использования человеком (Калифорнийская ассоциация биомедицинских исследований). ИИ применяется на нескольких этапах процесса разработки лекарств, чтобы ускорить выход на рынок и снизить неопределенность. ИИ применяется для синтеза информации и выдвижения гипотез из 10 000 исследовательских работ, публикуемых ежедневно, прогнозирования поведения соединений на более ранней стадии процесса тестирования и выявления пациентов для клинических испытаний.

359 миллионов долларов

Средняя стоимость разработки лекарств: 359 миллионов долларов. Только 2% доклинических препаратов в США одобрены для использования человеком.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x