人工知能がビジネス環境をどのように破壊しているかを示す 26 の例-AI-php.cn

ポップカルチャーにおける人工知能 (AI) の例には、人類転覆を目論む知的なロボットの種族や、少なくとも派手なテーマパークが含まれることがよくあります。一般的な人工知能を備えた感覚を持った機械はまだ存在しておらず、おそらくすぐには存在しないので、私たちは安全です...今のところ。

人工知能がビジネス環境をどのように破壊しているかを示す 26 の例

#これは、人工知能が私たちの将来に及ぼす潜在的な影響を軽視するものではありません。最近の調査では、アメリカ人の 72% 以上が、機械が人間の多くの作業を行うようになる将来について懸念を表明しました。さらに、人工知能の規制を長年主張してきたテクノロジー界の億万長者イーロン・マスク氏は、最近、人工知能は核兵器よりも危険であると述べた。こうした当然の懸念にもかかわらず、私たちがウエストワールドで暮らすにはまだ程遠いです。

#人工知能の例:

ヘルスケア
自動運転車
金融投資
旅行と交通
ソーシャルメディア
電子商取引
マーケティング
#私たちが意識しているかどうかに関係なく、人工知能は私たちの周りに存在し、私たちの日常生活に積極的な役割を果たしています。私たちが Facebook のニュースフィードを開いたり、Google 検索を実行したり、Amazon からおすすめの商品を入手したり、オンラインで旅行を予約したりするたびに、バックグラウンドで人工知能が潜んでいます。

人工知能の 27 の例を詳しく見てみましょう。これらの人工知能は、複数の業界にわたるこのテクノロジーの幅広い応用例を示しています。

人工知能アプリケーションロボット

業界のリーダーたちは、「ロボット」という言葉の具体的な意味についてまだ同意できていません。ロボット工学の専門家は、ロボットをタスクを実行できるプログラム可能な機械であると考えていますが、その定義がどこで終わるのかを正確に指摘できる人はいません。

今日の AI を搭載したロボット、または少なくとも AI とみなされる機械は、生来の一般知能を備えていませんが、問題を解決し、限られた能力の中で動作することができます。。

テスラの組立ラインでの作業から日本の学生への英語教育まで、ロボット工学における人工知能の例はたくさんあります。

1. iRobot

業界: 家庭用電化製品、ソフトウェア、ハードウェア

場所: マサチューセッツ州ベッドフォード

人工知能の使用方法:

人気のルンバ iRobot のメーカーが、よりスマートな新しいロボット掃除機を携えて帰ってきました。

Roomba980 は、人工知能を使用して部屋のサイズをスキャンし、障害物を特定し、最も効率的な掃除ルートを記憶します。自動的に展開されるルンバは、部屋の広さに基づいてどの程度の掃除機をかける必要があるかを判断し、床を掃除するために人間の支援を必要としなくなります。

2017 年、同社は純粋に消費者に焦点を当てたビジネスの初年度を 8 億 8,390 万ドルの収益で完了しました。 2002 年以来、1,000 万台以上のルンバが出荷されています。

2. Hanson Robotics

業種: ロボット工学、人工知能

所在地: 香港

人工知能の使用方法:

Hanson Robotics は、商業および消費者市場向けに人工知能を備えた人型ロボットを製造しています。

Hanson によって作成された Sophia は、高度なソーシャル学習ロボットです。人工知能を通じて、ソフィアは自然言語を使用して効果的にコミュニケーションし、顔の表情を使用して人間のような感情を伝えることができます。

ここ数年、ソフィアはメディアパーソナリティとなり、さまざまなトークショーに出演しています。その中には、ジミーファロン出演のトゥナイトショーへの記憶に残る出演も含まれます。このロボットはサウジアラビアから市民権も受け入れた。

ハンソン社は、ソフィアのようなロボットの全製品を発売する予定で、「映画やテレビ番組のメディアキャラクター、博物館やテーマパークのエンターテイメントアニマトロニクスとしてすぐに応用できる可能性がある」と考えている。大学の研究や医療訓練への応用も可能です。」

3. Emotech

業界: ロボット工学、人工知能、ハードウェア

場所: ロンドン

人工知能の使用方法:

Emotech は、Amazon Alexa や Google Home に似た音声制御 AI アシスタントである Olly の作成者ですが、1 つの顕著な違いがあります。それは、Olly は常に成長し続ける性格を持っているということです。。

オリーの性格は、ロボットに徐々に飼い主に似るように教えるさまざまな機械学習アルゴリズムから来ています。

Emotech の人工知能テクノロジーは、ユーザーの顔の表情、声の抑揚、言語パターンを理解して、積極的に会話を開始し、適切な提案を行うことができます。小型のロボットデスクトップアシスタントは、次に何をするかを決定する際に、ユーザーの方向を向いて移動することもできます。

Olly の機能は、現在の音声アシスタントの機能をはるかに超えています。たとえば、Olly はあなたが休憩しているのを見ると、長い一日を過ごしたかどうかを尋ね、リラックスできるお気に入りの音楽を勧めるかもしれません。

医療における人工知能の応用

人工知能がロボットから医療業界のゲームのルールを変えていることが判明しました。手術支援から個人記録の保護まで、サイバー犯罪からの保護、AI は業界のほぼすべての側面を改善します。

医療は長年、医療費の高騰と非効率性に悩まされてきました。人工知能は、この非常に中傷されている業界に待望の変化をもたらしています。

AI 仮想アシスタントにより、不必要な通院が減り、看護師の時間の 20% が節約できます。ワークフローアシスタントにより、医師の時間の 17% が解放されます。製薬会社が救命薬を研究しています。従来のものよりもはるかに短い時間とはるかに低コストで利用できるようになり、発展途上国の医療の実現を支援するためにも人工知能が使用されています。

ここでは、人工知能がどのようにプロセスを合理化し、医療業界でイノベーションへの道を切り開いているかを示すいくつかの例を示します。

4. Covera Health

業種: 診断

所在地: ニューヨーク

##人工知能の使用方法:

CoveraHealth は、協力的なデータ共有と応用臨床分析を活用して、世界的に誤診患者の数を減らしています。同社独自のテクノロジーは、高度なデータサイエンスと人工知能を組み合わせたフレームワークを利用して既存の診断をランク付けし、患者の生活に重大な影響を与える意思決定を行う際に、より正確な症状データを医療従事者に提供し、誤ったケアによる波及効果を軽減し、費用を節約します。ヘルスケア業界には数千億ドルのお金がかかります。

5. さて

業界: 個別化された健康指導

場所: ノースカロライナ州チャペルヒル

人工知能の使用方法:

Well は、人々がより良い生活を送り、必要な医療指導を迅速に受けられるようにし、受けるケアについてより多くの情報に基づいた決定を下せるようにします。

Well には、各ユーザーにパーソナライズされた健康指導を支援する独自の人工知能主導の「健康エンジン」があります。既存の病気、進行中の健康上の問題、一般的な健康知識のギャップに基づいて、人々を正しい健康の旅に導きます。ヘルスエンジンは、個人データと外部の健康データを組み合わせて、他のユーザーの経験に基づいた情報に基づいた推奨事項を提供すると同時に、チャレンジを完了したりコミュニティをサポートしたりするためにストアで引き換えられるポイントも提供します。処方箋のサポート、ワクチン接種の推奨、医師の診察の推奨、状況に応じた指導など、スクリーニングやアンケートでユーザーを支援します。

6. パス AI

業界: 健康診断、機械学習

場所: ボストン

人工知能の使用方法:

Path AI は、病理医向けの人工知能主導のテクノロジーを作成します。

同社の機械学習アルゴリズムは、病理学者が組織サンプルを分析し、より正確な診断を行うのに役立ちます。診断の精度を向上させるだけでなく、治療の改善も目的としています。 PathAI のテクノロジーは、最適な臨床試験参加者を特定することもできます。

PathAI は、ビル & メリンダゲイツ財団およびフィリップスと提携して、多数の予後検査サポートツールを開発し、高度な診断サービスを持続的に使用する計画を立てています。

7. ポケベル

業種: 医療、モバイルアプリケーション

場所: ニューヨーク

方法人工知能の使用:

Pager は人工知能を使用して、軽度の痛みや病気に苦しむ患者を支援します。

同社は機械学習を導入して臨床データと請求データを分析し、患者の医療治療におけるギャップを特定します。このコンシェルジュのようなサービスは、医療上のアドバイスを提供するだけでなく、患者の予約や支払いもサポートします。

Pager アプリを使用すると、ユーザーは誰でもテキストメッセージで看護師とチャットしたり、ビデオで医師とチャットしたり、必要に応じて 24 時間年中無休で処方箋を受け取ることができます。

8. Atomwise

業界: 機械学習、ヘルスケア

場所: サンフランシスコ

方法人工知能を使用するには:

Atomwise は、人工知能と深層学習を使用して創薬を進めています。

畳み込みニューラルネットワークに基づくテクノロジーを使用することで、Atomwise のアルゴリズムは「数百万の実験的親和性測定と数千のタンパク質構造から洞察を抽出し、小分子のタンパク質への結合を予測する」ことができます。

同社の人工知能は、ヒット率を 10,000 倍向上させ、1 日あたり 1,000 万から 2,000 万の化合物をスクリーニングし、臨床試験機能用に患者の化合物を識別します。数十億の化合物を分析し、創薬領域を特定できるこのテクノロジーは、化学者の研究を急速に加速させています。

Atomwise は、エボラ出血熱や多発性硬化症など、今日最も差し迫った医療問題の解決に使用されています。

9. マサチューセッツ総合病院

業種: 病院、医療研究

所在地: ボストン

#人工知能の使用方法:

世界最古の病院の 1 つであるマサチューセッツ総合病院は、コンピューティング企業 NVIDIA と提携して、病気の検出、診断、治療、管理プロセスに人工知能を活用したマシンを導入しました。

これらのプロジェクトは現在、より迅速な検査と診断機能を促進するために、100 億枚を超える放射線医学および病理学の医療画像をトレーニングしています。

病院は最近、人工知能を使用して一般に肺不全として知られる気胸の患者を迅速に事前スクリーニングするパイロットシステムを完成させました。結果は有望だったので、この技術を緊急治療室に導入する計画が立てられました。

人工知能アプリケーション自動運転車

自動運転車は、究極の未来の表現です。かつては SF の話だと思われていた自動運転技術が、徐々に無人運転の現実に近づきつつあります。実際、2040 年までに 3,300 万台以上の自動運転車が走行するようになると予想されています。私たちは、真に未来的な技術的進歩を私たちに見せてくれた人工知能に感謝することができます。

人工知能は自動運転車業界の将来を推進しています。車には、車の周囲で起こっているすべてのことを常に記録し、人工知能を使用して適切な調整を行うセンサーが搭載されています。これらのセンサーは、数千のデータポイント (車の速度、道路状況、歩行者の位置、その他の交通状況など) をミリ秒ごとにキャプチャし、人工知能を使用してデータの解釈とそれに基づいた処理を支援します。すべてが瞬く間に行われます。。自動運転を完全に実現するにはまだ長い道のりがあるかもしれませんが、これらの企業は自動運転の未来への道を切り開いています。

10.Motional

業界: 自動運転、シェアライド

場所: サンタモニカ、カリフォルニア州

人工知能の使用方法:

Motional は、人工知能と機械学習を組み合わせた高度なテクノロジーを活用して、自動運転車をより安全で信頼性が高く、アクセスしやすいものにしています。

同社は、自動車技術企業 Apertiv と現代自動車グループの合弁会社であり、機能技術と将来を見据えた技術の専門知識を組み合わせて、将来ではなく現在に向けた自動運転技術を開発しています。

2016 年以来、Motional の短距離および長距離 LiDAR センサー、レーダー、戦略的なカメラ配置、および特許取得済みのテクノロジーの組み合わせにより、無事故記録を維持しながら 100,000 回を超える自動運転走行を実現してきました。同社は、Lyft、Via、Cox Automotive などの主要なライドシェアリング組織と協力し始め、早ければ 2021 年にもサービスを開始する予定です。

11. クルーズ

業種: 自動運転、自動車製造、人工知能、データサイエンス

場所: サンフランシスコ

人工知能の使用方法:

Cruise は自動運転車の最前線にあります。同社の自動運転車は世界で初めて、人工知能を活用して道路を走行します。自動運転車は毎日ペタバイト規模の情報を収集します。人工知能はこの膨大なデータセットを使用して、最適な安全対策、運転テクニック、最も効率的なルートなどを継続的に学習し、最終的にサイクリストの安全を守ります。

Cruise は現在、自動運転車と自動運転電気シェアリングカー「CruiseOrigin」の動力源として人工知能を活用しています。この SF のような外観の車は、サンフランシスコだけで 100 万マイル以上を走行しましたが、一度も軽い事故はありませんでした。

12. Waymo

業界: 自動運転、物流、ライドシェアリング

所在地: カリフォルニア州マウンテンビュー

人工知能の使用方法:

Waymo は Google の自動運転車プロジェクトです。同社は、個人、ライドシェアドライバー、大手トラック運送会社など、全国のドライバーのニーズを満たすように設計されたさまざまな自動運転車を製造しています。

Waymo の車両は、人工知能を使用して途中でデータを収集および分析し、10 州以上で数百万マイルを走行してきました。 Waymo の各車は高度なセンサーのセットを使用してデータを収集し、人工知能を使用して次に何が起こるかを解読します。人工知能のおかげで、Waymo 車は人間がハンドルを操作することなく状況を分析し、最適な次の動きを安全に予測できます。

WaymoOne は同社の配車サービスで、現在フェニックス地域で乗客の送迎と目的地への送迎に使用されています。もちろん、すべて自動で行われます。同時に、WaymoVia は長距離物流と自動運転車のラストマイル配送に重点を置いています。

13. Luminar

業界: LiDAR、自動運転車

所在地: カリフォルニア州パロアルト

人工知能の使用方法:

Luminar Technologies は、世界で最も先進的な LIDAR ベースの自動車ビジョン製品の 1 つを製造しています。同社のセンサーはファイバーレーザーを使用して、自動運転車の AI システムに周囲の世界についての深い洞察を提供します。この技術により、AI ベースのソフトウェアシステムが 250 メートル離れた場所から人、物体、出来事、道路状況などを確認できるため、自動運転車はあらゆる状況を分析して対応するのに十分な時間を確保できます。この革新的なテクノロジーはさまざまな物体の速度を測定できるため、自動運転車は安全な時間枠内で最適な行動を簡単に特定できます。

人工知能応用金融

人工知能と金融業界は、まさに天の組み合わせです。金融セクターは、正確性、リアルタイムのレポート作成、大量の定量的データの処理に依存して意思決定を行っており、これらすべての分野でスマートマシンが優れています。

業界は人工知能の効率と精度に注目しており、自動化、チャットボット、適応型インテリジェンス、アルゴリズム取引、機械学習を金融プロセスに急速に適用しています。

#2018 年の最大の金融トレンドの 1 つは、自動化されたポートフォリオマネージャーであるロボアドバイザーです。

これらの自動アドバイザーは、人工知能とアルゴリズムを使用して市場データをスキャンし、好みに基づいて最適な株式やポートフォリオを予測します。ウェルスマネジメント会社がロボアドバイザーに注目しているのは、企業や顧客の時間とお金を節約するだけでなく、並外れた利益を生み出しているからでもある。

人工知能が金融業界をどのように変えているかを示す例をいくつか紹介します。

14. 改善

業種: FinTech、インパクト投資

場所: ニューヨーク

人工知能の使用方法:

Betterment は、自動化された金融投資プラットフォームであり、ロボアドバイザーテクノロジーのパイオニアです。 AI を使用して投資家を理解し、財務計画に基づいてパーソナライズされたプロファイルを構築します。

Betterment のロボアドバイザーは、アルゴリズムを使用して、これまで多大な人間の労力と専門知識を必要としていた欠損金の回収、取引、取引、ポートフォリオ管理を自動化します。

Betterment は 100 億ドル相当の資産を管理し、昨年の時点で 250,000 の顧客にサービスを提供しています。

15. Alpha Sense

業界: 金融テクノロジー、検索エンジン

所在地: ニューヨーク

人工知能の使用方法:

AlphaSense は、投資会社が情報上の優位性を獲得できるよう、AI 主導の金融検索エンジンを作成しました。

このプログラムは、言語検索と自然言語処理を組み合わせて、35,000 の金融機関からの主要なデータポイントを分析します。このシステムは、数百万のデータポイントをスキャンし、関連する財務データに基づいて実用的なレポートを生成できるため、アナリストの時間を大幅に節約できます。

業界への影響: 同社の Web サイトによると、フォーチュン 500 企業も含め、800 社以上の金融会社が AlphaSense を使用しています。

16. Numerai

業界: ヘッジファンド、人工知能、ブロックチェーン

場所: サンフランシスコ

人工知能の使用方法:

Numerai は、世界中の何千人ものデータサイエンティストによるクラウドソースの機械学習を使用する、AI を活用したヘッジファンドです。

同社は、抽象的な財務データをデータサイエンティストのコミュニティに公開しています。データサイエンティストは全員、さまざまな機械学習モデルを使用して株式市場を予測しています。

モデルは、クリエイターが会社の暗号通貨 Numeraire (NMR) を争う毎週のトーナメントで互いに競い合います。最も正確な予測がリーダーボードの上部に表示され、より多くのトークンを受け取ります。

しかし、Numerai は勝者と敗者に実際に報酬を与えるわけではありません。コンテストは、より多くのモデルを収集するための単なる手段です。同社の真の進歩は、さまざまなアプローチをすべて「メタモデル」に統合する方法にあります。

「メタモデル」内のモデルの多様性は、ポートフォリオの多様性を生み出し、リスクを軽減し、より高いリターンを生み出します。つまり、動作するアルゴリズムが多ければ多いほど良いのです。

業界への影響: 同社はファンドの構成、顧客、パフォーマンスを極秘にしていますが、35,000 人を超えるデータサイエンティストがそのプラットフォームに貢献し、暗号通貨で約 1,500 万ドルの価値を支払っています。

観光と交通における人工知能の応用

観光と交通業界では、人工知能が大きなトレンドになりつつあります。旅行の計画から仕事帰りの最も効率的な帰宅ルートの提案に至るまで、人工知能によって旅行が楽になります。

旅行会社は特に、スマートフォンの普及を活用しています。ユーザーの 70% 以上が、携帯電話を通じて旅行を予約したり、旅行のヒントを確認したり、地元のランドマークやレストランを調べたりしていると回答しました。 3 分の 1 は、今後の旅行を計画するために仮想旅行アシスタントを使用したことがあると回答しました。

AI を活用したチャットボットは、応答時間の短縮、予約価格の向上、さらには旅行の推奨など、顧客との人間のようなやり取りを可能にし、旅行業界を急速に変革しています。

たとえば、旅行チャットボットにパリに行きたいと伝えると、ユーザーの好みに基づいて光の街のフライト、ホテル、アクティビティを提案する自然言語応答が生成される可能性があります。会話。

次に、観光業界と運輸業界における人工知能の応用例をいくつか示します。

17. ホッパー

業種: 旅行、モバイルアプリ

場所: ボストン、モントリオール

人工知能の使用方法:

Hopper は人工知能を使用して、ユーザーが航空券、ホテル、車、別荘のレンタルをいつ最安値で予約できるかを予測します。同社の人工知能は何百もの予約をスキャンし、最新の価格を提供します。しかし、この人工知能にはそれだけではありません。

Hopper は、過去のフライトとホテルのデータを使用して、予約が最低価格に達しているか、それとももう少し待って価格を待つべきかをユーザーに推奨します。落とす。これまでに、ホッパーの AI ベースのアルゴリズムにより、ユーザーはフライトだけで 22 億ドル以上を節約できました。

18. Google

業界: 検索エンジン、人工知能、IT、ビデオストリーミング

場所: カリフォルニア州マウンテンビュー

人工知能の使用方法:

Google は多くの分野で人工知能を使用していますが、このテクノロジーを Google マップに具体的に適用することで、通勤がより簡単になります。

AI マッピングテクノロジーでは、検索大手のテクノロジーが道路情報をスキャンし、アルゴリズムを使用して、徒歩、車、自転車、バス、電車のいずれを使用しても最適なルートを決定します。

Google は、近い将来、音声アシスタントを有効にし、リアルタイムで拡張現実マップを作成することにより、地図アプリケーションにおける人工知能をさらに進化させることを計画しています。

人気のライドシェアサービスである Lyft は、何百万ものユーザーが毎日道を見つけるのを支援するだけでなく、Google マップを使用してドライバー向けのナビゲーション機能を構築しています。

19. Hipmunk

業界: モバイルアプリ、旅行

所在地: サンフランシスコ

人工知能の使用方法:

Concur の Hipmunk は、Airbnb を通じて航空券、ホテル、小旅行、さらにはバケーションレンタルの予約価格を提供します。同社が2015年に発売した「HelloHipmunk」は、人工知能を活用した旅行アシスタントだ。

ユーザーは、Facebook、Slack、または Skype でボットとチャットしたり、フライトを予約したり、テーマや興味に基づいて休暇のアイデアを見つけたりできます。旅行者は、旅行計画について話し合う電子メールに「HelloHipmunk」をコピーすることもでき、ボットが旅行の提案を提供します。さらに、仮想アシスタントはカレンダーをスキャンして今後のイベントを探し、将来の旅行の計画を開始します。

「HelloHipmunk」は最初のトラベルチャットボットの 1 つで、発売から 2 年以上経った今でも人気があります。全体として、仮想アシスタント業界は急速に成長しており、総収益は 2021 年までに 158 億ドルに達すると予想されています。

人工知能アプリケーションソーシャルメディア

ソーシャルメディアには、Twitter、Facebook、Snapchat などのプラットフォーム上に 27 億 7,000 万人を超えるアクティブユーザープロファイルがあります。そのため、ソーシャルメディアは、ユーザーの価値ある体験をパーソナライズし、育成することに常に苦労してきました。

人工知能は、この業界の将来を左右する可能性があります。

人工知能は、大量のデータを整理し、画像を認識し、チャットボットを導入し、文化の変化を予測する機能を備えているため、数十億人のユーザーと年間約 450 億ドルの収益を抱える業界にとって不可欠です。 . とても貴重だと言いました。

さらに、フェイクニュース、ヘイトスピーチ、その他の悪者をリアルタイムで取り締まらなければならないというプレッシャーに直面している業界では、高度な機械学習が重要であることが判明する可能性があります。

ゲーム界の有名企業が人工知能をどのように活用しているかの例をいくつか紹介します。

20. Facebook

業界: ソーシャルメディア

場所: カリフォルニア州メンローパーク

人工知能の使用方法:

メッセンジャーチャットボット、アルゴリズムニュースフィード、写真タグの提案、広告ターゲティングなど、人工知能は深く深く関わっています。 Facebookのプラットフォームに埋め込まれています。

同社の人工知能チームは最近、何十億ものタグ付けされた Instagram の公開写真を使用して、85% の精度で画像認識モデルをトレーニングしました。この方法は、コンピュータービジョンモデリングにおける大きな進歩です。

Facebook はすでに、スパムや不正行為と戦うために、人工知能と人間によるモデレーションを組み合わせて使用しています。画像認識の画期的な進歩と人工知能研究の倍増により、フェイスブックは世界最大のメディアプラットフォームの規制を人工知能に頼っている。

21. Twitter

業界: ソーシャルメディア

場所: サンフランシスコ

##人工知能の使い方:

Twitter でツイートを見ることができるのは人工知能のおかげです。ソーシャルメディア巨人のアルゴリズムによる提案は、ユーザーの個人的な好みに基づいてフォロー、ツイート、ニュースを提案します。

さらに、Twitter は人工知能を使用して、トピックに基づいてビデオフィードを監視および分類しています。同社の画像トリミングツールは、人工知能を使用して、最も興味深い部分に焦点を当てるために画像をトリミングする方法を決定します。

Twitter の人工知能は最近、ツイート内のヘイトスピーチやテロリストの言語を識別するために使用されています。 2017 年上半期に、同社は 30 万件のテロ関連アカウントを発見して禁止しましたが、その 95% は人間以外の AI マシンによって発見されました。

22. Slack

業種: ソフトウェア、コミュニケーション、コラボレーションツール

所在地: サンフランシスコ

人工知能の使用方法:

Slack の人工知能は、「ワークグラフ」と呼ばれるデータ構造を使用して、各企業とその従業員がどのようにツールを使用し、相互に対話しているかに関する情報を収集します。インタラクティブな情報。

Work Graph のデータを AI モデルのトレーニングに使用できるため、Slack がさらに使いやすくなります。たとえば、同社は平均的なユーザーが 1 日に 70 件を超えるメッセージを受信すると推定しています。 Slack は、「ハイライト」と呼ばれる機能で機械学習と自然言語処理を使用して、より関連性の高い情報を上部に移動します。

「ハイライト」に加えて、Slack の検索では人工知能も使用され、誰がどこで何を話しているのかを分析することで、ユーザーが知識の専門家や連絡できるチャネルを見つけられるようにします。

人工知能アプリケーション電子商取引

Web サイトを閲覧していて、別の Web サイトで見たばかりのシャツの写真が再び表示されたことはありませんか?これは人工知能のせいです。

機械学習を電子商取引プロセスに適用すると、企業は顧客と個人的な関係を構築できるようになります。 AI 主導のアルゴリズムにより、ユーザーエクスペリエンスがパーソナライズされ、売上が増加し、忠実で永続的な関係が構築されます。

企業は人工知能を使用してチャットボットを導入し、購入を予測し、データを収集して、より顧客中心の e コマースエクスペリエンスを作成しています。

一部の大手電子商取引リーダーが人工知能を使用して売上とロイヤルティを向上させている方法を紹介します。

23. 実在の人物

業界: 人工知能、自然言語処理、ソフトウェア

場所: 完全リモート

AI の使用方法:

Live person は、会話型 AI で販売とマーケティングの世界に革命を起こしています。企業は Liveperson のテクノロジーを使用して、企業 Web サイト、ソーシャルメディア、その他のサードパーティチャネルで消費者を引き付ける会話型広告を作成できます。消費者は、ログインページに移動するのではなく、好みの方法でパーソナライズされたインタラクションにアクセスできるようになりました。

Liveperson の会話型 AI は、顧客に電話の代わりにメッセージを送信するオプションも提供し、通話量、待ち時間、コストを削減します。この AI テクノロジーが適切な瞬間に消費者や顧客と対話するため、企業はコンバージョン率を高め、優れたサービスを通じて関係を構築できます。

24. Amazon

##業種: eコマース、メディア、食品など

所在地: シアトル

##人工知能の使用方法:

Amazon は電子商取引人工知能の王様です。同社が購入を推奨する製品であれ、製品の取得、仕分け、出荷を担当する倉庫ロボットであれ、ウェブサイトを強化するウェブサービスであれ、Amazon はプロセスのほぼすべての段階で人工知能を使用しています。

2014 年、同社は人工知能音声アシスタント Alexa を発売しました。 Alexa は、スタートレックのコンピューターにインスピレーションを得た、強力な会話主導型の仮想アシスタントの波を先導しました。

Amazon は実際に人工知能に基づいてビジネスを再構築し、多数の人工知能プロジェクトを立ち上げました。簡単に言えば、過去 5 年間に Amazon で何かをした場合、アルゴリズムがそれを見つけることができます。

25. Twiggle

業界: 人工知能、電子商取引、自然言語処理

場所: テルアビブ、イスラエル

人工知能の使用方法:

電子商取引 Web サイト用の高度な検索エンジンである Twiggle は、自然言語処理を使用して、検索の関連性と企業の製品認知度を向上させます。。

人間のような深層学習と小売業界の理解を組み合わせることで、顧客を本当に必要なものと結びつけることができます。

Twiggle は、月間 200 万人の訪問者がいる Web サイトでは、検索が不十分なために最大 266,600 人の顧客を失う可能性があると主張しています。同社は、検索を利用する顧客に対して、「カートに追加」する回数が 9% 増加し、クリックスルー率が 12% 増加したと宣伝しています。

AI アプリケーションマーケティング

マーケティングキャンペーンの管理を成功させるために機械学習が有望であることが示されているため、マーケティング担当者は人工知能の実装にますます多くの予算を割り当てています。

予算が増加するもう 1 つの理由? 人工知能を活用したツールは現在、中小企業で広く利用可能になっています。

人工知能は、マーケティング担当者が詳細な顧客インサイトレポートを作成し、関連コンテンツの作成を促進し、より影響力のあるビジネス会議を予約するのに役立ちます。これらはすべて、広範な人間の影響を必要とせずに行われます。

これは、マーケティングにおける人工知能の例です。

#26. ドリフト

#業界: マーケティングオートメーション

#場所: ボストン

人工知能の使用方法:

Drift は、チャットボット、機械学習、自然言語処理を使用して、企業がより多くの会議を予約し、顧客が製品の問題を解決できるように支援します。販売サイクルの効率を向上させます。

このテクノロジーは、従来は時間のかかるマーケティングタスクの自動化に特に優れています。たとえば、顧客が Drift を使用して Web サイトにログインすると、チャットボットがポップアップして質問をします。彼らが潜在的な顧客である場合、彼らは自動的にキャンペーンに参加します。さらに、同社の「Drift Assistant」は、電子メールに自動的に応答し、見込み客を発掘し、連絡先情報を更新することができる。

Toast や Zenefits などの企業は、Drift を使用して、質の高い営業タスクを数日ではなく数分で完了しています。現在、100,000 社以上の企業が Drift を使用しています。

以上が人工知能がビジネス環境をどのように破壊しているかを示す 26 の例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。