211service.com
AI podporuje lepší obchodní rozhodnutí
V partnerství s PricewaterhouseCoopers
Stejně jako v jiných průmyslových odvětvích potřebují obchodní lídři v automobilovém průmyslu a odvětví finančních služeb naléhavou potřebu důvěryhodných a použitelných poznatků z reálného světa, které jim pomohou lépe poznat a sloužit svým zákazníkům a zároveň umožňují rychlé inovace.
Příliš často však vedoucí pracovníci museli pracovat s nejistými, neúplnými a nekonzistentními informacemi. Nyní pokroky v umělé inteligenci (AI) učinily konstrukci modelů a simulací založených na datech realitou.
Výzkum Tech Pro 2015 průzkum uvedl, že 24 procent podniků napříč odvětvími v současné době používá AI nebo má v plánu tak učinit během roku. Zatímco sektor zdravotnictví patří k předním osvojitelům AI, finanční služby a automobilové společnosti se také stále více obracejí k asistované, rozšířené a autonomní inteligenci. Tyto organizace doufají, že tyto tři typy AI pomohou zlepšit jejich efektivitu a efektivitu, posílí jejich inovační schopnosti a umožní jim lépe využít příležitosti, jako je expanze na nové trhy. (Krátké definice tří typů umělé inteligence naleznete v části AI na první pohled.)
Kromě toho, že PwC pomáhá svým klientům z oblasti automobilového průmyslu a finančních služeb porozumět tomu, jak nejlépe využít umělou inteligenci, využívá techniky umělé inteligence ve svých vlastních provozech. Například společnost PwC Strategy& vyvinula nástroj s názvem Znovu což umožňuje interním analytikům společnosti i jejím klientům vyhodnotit rušivý potenciál konkrétní finanční technologie a rychle posoudit, jak ji využít k co nejlepšímu využití. DeNovo je silně ovlivněno interní sadou nástrojů PwC, Emerging Tech Radar, která se používá k pochopení nových trendů pomocí sémantické analýzy přirozeného jazyka, zpracování grafů a učení pod dohledem.
S DeNovo si velmi rychle vytvoříte soubor znalostí o této technologii: společnosti, které ji provádějí, investoři rizikového kapitálu do ní investují, kolik článků o ní bylo tento týden oproti minulému týdnu a kdo jsou někteří z předních hráčů zapojené, vysvětluje Anand Rao, partner a vedoucí inovací, PwC Data & Analytics. Postupem času se DeNovo učí, jaký typ informací je pro uživatele nejužitečnější, a poskytuje přizpůsobené výsledky.
PwC také vyvinula tržiště s umělou inteligencí analytické aplikace pro interní použití jejími analytiky. V současné době tržiště obsahuje 60 aplikací a PwC plánuje jejich uvolnění pro externí a klientské použití.
Pochopení neustále se měnících finančních potřeb
V sektoru finančních služeb PwC vyvinula rozsáhlý model celoživotního finančního a nákupního rozhodování téměř 320 milionů amerických spotřebitelů. Tyto informace byly odvozeny kombinací údajů amerického úřadu pro sčítání lidu, údajů o spotřebitelských financích v USA a informací z několika dalších veřejně dostupných a licencovaných zdrojů. Tento masivní soubor dat nazvaný $ecure, který vyvinula a komercializovala společnost PwC, poskytuje realistický model, na jehož základě mohou společnosti poskytující finanční služby hodnotit komplexní, mnohaletá strategická rozhodnutí spotřebitelů. Vytváří model někoho, jako jste vy, a také to, jaké finanční produkty si daná osoba koupila, kdy, kde, proč a od koho. Společnosti poskytující finanční služby mohou tato data také využít k ověření vlastních provozních rozhodnutí v reálném čase ve zlomku sekundy.
Tato technologie může také modelovat vaše budoucí já tím, že simuluje, co se pravděpodobně stane s vaší účetní závěrkou, pokud jde o příjmy versus výdaje, stejně jako aktiva versus závazky. Společnosti poskytující finanční služby mohou modelovat otázky o chování zákazníků, například „Jaké je jejich chování při používání kreditních karet, používání půjček, používání pojistných produktů?“ „Jak se to mění v čase?“ A „jak se to mění podle segmentů?“ A nejen jak se změnil, ale také „jak se změní v budoucnu na základě různých předpokladů o ekonomice, o trhu, o jednotlivcích?“ říká Rao. Jedná se o velmi komplexní systém.
AI: Řízení budoucnosti dopravy
Automobilový sektor zahrnuje nesčetné množství současných aplikací umělé inteligence i budoucích možností, od automatizovaného vyřizování pojistných událostí, přes poskytování bezpečnostních varování řidičům až po případné přijetí a šíření autonomních vozů. Mnoho vozidel je dnes vybaveno kamerami a senzory, které poskytují data, která lze použít k podpoře bezpečnosti, poznamenává Rao.
Dnes je většina nových vozů vybavena senzory vpředu, vzadu a po stranách, stejně jako předními a zadními kamerami, říká. Mnozí využívají data ze senzorů a kamer k vytváření strojového učení, které dokáže identifikovat anomální vzorce a varovat řidiče, než dojde k nehodě. Přídavné systémy bezpečné jízdy nyní využívají toto strojové učení k varování před opuštěním jízdního pruhu a hrozícími riziky kolize.
Některé začínající společnosti například prodávají levnou videokameru, kterou může řidič připevnit na čelní sklo automobilu. Kamera zaznamenává všechny tyto informace, v podstatě se dívá přes přední sklo stejně jako řidič, ale měří všechno: kde jsou stromy, kde je člověk, který přechází ulici, říká Rao. Všechny tyto věci se shromažďují a systém vám ve skutečnosti může poskytnout pokyny, jako například „Jdete příliš rychle; tady bys měl zpomalit,‘ nebo ‚Pozor na chodce na druhé straně‘.
Adaptivní tempomat založený na algoritmech AI je další funkcí, o které Rao věří, že se brzy ujme. Pokud nastavíte rychlost na 70 mil za hodinu a auto před vámi jede 50, když se k němu přiblížíte na bezpečnou vzdálenost, začnete automaticky zpomalovat, říká. nemusíte dělat nic. PwC radí klientům z automobilového průmyslu – výrobcům i dalším hráčům v širším automobilovém ekosystému – jak využít strojové učení ke zlepšení dopravy a bezpečnosti.
Systémy AI se také používají k modelování celého automobilového ekosystému budoucnosti. V současné době miliony inteligentních agentů neboli robotů zachycují individuální rozhodnutí spotřebitelů, výrobců automobilů, poskytovatelů služeb osobní mobility (například taxislužby a provozovatelé sdílených automobilů) a dalších hráčů v ekosystému. Tyto systémy pak umožňují modelování zákaznického přijetí sdílení automobilů nebo autonomních či elektrických vozidel; umožňují také modelování různých obchodních modelů, reklamy a stanovení cen různých služeb. Na rozdíl od typických strategických studií, které spouštějí několik scénářů go-to-market (GTM) o možnostech dostupných hráčům v ekosystému, tyto systémy umělé inteligence spustily více než 200 000 scénářů GTM pro vývoj individualizovaných a optimálních scénářů GTM pro maximalizaci výnosů nebo zisků.
Takto sofistikované systémy umělé inteligence přecházejí za současné normativní modely do rozšířené inteligence, která zlepšuje komplexní lidské rozhodování. Lidská rozhodnutí z reálného světa zase informují tyto systémy umělé inteligence a učí je, aby v budoucnu fungovaly efektivněji.
Schopnost modelovat výsledky neomezeného počtu scénářů je podle Raa hlavním průlomem moderních technik umělé inteligence. Systémy umělé inteligence začínají od nuly, ale jakmile dostanou stálou stravu velkých dat, mohou promítat nebývalé výsledky. Existuje obrovská příležitost využít AI ve všech druzích rozhodování, říká Rao.
Podle staromódního stereotypu chytré stroje nahradí lidi v práci – a tím budou krást pracovní místa. Ale s pokročilými technikami umělé inteligence, které se nyní používají, bude práce lidí ve skutečnosti obohacena množstvím informací poskytovaných umělou inteligencí, které mohou v danou chvíli použít k nejlepší možné volbě, říká Rao. Umělá inteligence již transformuje mimo jiné finanční služby a automobilový průmysl, ale obchodní lídři ve všech odvětvích by se měli připravit již nyní a dozvědět se více o AI a o tom, jak ji mohou co nejlépe využít.
Chcete-li se dozvědět více o tom, která technika umělé inteligence je pro vaši společnost správná, prozkoumejte Blog PwC Emerging Technology .