eコマースにおける人工知能への深い洞察

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人工知能

人工知能は、開発者が学習機能と意思決定機能を備えたアプリケーション、サービス、およびプログラムを構築できるようにするテクノロジーです。

言い換えれば、これは、エラーの可能性を最小限に抑え、高レベルの分析を行う人間の活動に代わるものです。

AI開発 新しいソフトウェアツールをビジネスに導入し、セキュリティの向上、マーケティングキャンペーン、コストの最適化、効率の向上、および多くのビジネスプロセスの自動化を支援します。

この記事では、AIとそのeコマースでのさまざまなアプリケーションについて詳しく説明します。

人工知能のしくみ

アマゾンfbaロボット

使用する前に eコマース人工知能 あなたのビジネスでは、それがどのように機能するかを理解する必要があります。 それはあなたがあなたのビジネスを次のレベルに引き上げることを可能にする技術です。

その助けを借りて、市場の変化に迅速に対応し、データを分析し、聴衆の行動とニーズを研究し、レポートと会社の成功を追跡することが可能です。

収集されたデータに基づいて、タスクを実行できるアルゴリズムが形成されます。

人工知能の利点

人工知能には、正確なデータ処理、ほぼすべての情報の処理、短時間での大量のデータの分析など、多くの利点があります。

AIの速度は人間に匹敵しません。 しかし同時に、 AI開発 人間がいなければ、メンテナンスは事実上不可能です。

AIが人間に取って代わるという多くの人々の恐れは、実際にはまったく正当化されていません。 おそらくいくつかの職業は実際に関連性が低くなるでしょうが、AIを維持するための多くの新しい職業があります。

もうXNUMXつの重要な利点は、AIは人間とは異なり、コーヒーブレイクを必要とせず、病気になったり眠ったりする必要がないことです。 それは常に機能し、疲労による間違いを犯しません。 さらに、人間が使用できない場所でも使用できます。

企業にとっての人工知能の重要性

AIは、ワークフローを最適化し、今日の現実に適応するのに役立ち、多くの分析、アルゴリズム開発、および画像認識を実行します。

金融の世界はあまりにもダイナミックであり、すべての企業が積極的な新しい変化に適応できるわけではありません。 AIを使用すると、不適切な意思決定を行うリスクを軽減し、開発ベクトルを特定し、多くの人材を必要とするタスクを実行できます。

AIを使用すると、タスクを簡素化し、ビジネスパフォーマンスをすぐに向上させることができます。 AIツールは数学的データに基づいており、アルゴリズムを形成し、解決に時間がかかりすぎる可能性のある問題を特定/排除することができます。

Appvales.comによる調査によると、人工知能自体にはいくつかのセクションが含まれています。

  • データサイエンス –ビッグデータの操作、大量のデータの分析、およびアルゴリズムの開発によるデータの構造化。
  • 機械学習 –厳密なアルゴリズムを使用せずにデータ間の関係を見つけることができます。 多くの場合、パターン認識、音声、音声、および診断ツールの開発に使用されます。 JarvisやSurferなどのコンテンツツールはそのカテゴリに分類されます。
  • ニューラルネットワーク –ビジネス向けAIでよく使用されます。 彼らの主な仕事は、常に新しいツールを改善し、開発することです。 画像、ビデオ、音声を認識し、既存のデータに基づいて新しいデータを作成するために使用されます。
  • RPAとボット 部分的に従業員を置き換えます。 彼らの仕事は、日常的なビジネスプロセスを自動化することです。

企業向けの人工知能

これは、新しいテクノロジーのデジタル化と実装のための強力なツールです。

次のような多くの分野で使用されています。

  • 財務。 アルゴリズム取引、銀行データ処理、リスク管理、信用格付けの形成、ユーザー行動予測、クライアントとのコミュニケーションの自動化。
  • データセキュリティ。 AIは、詐欺師との戦い、脅威分析、攻撃予測のための強力なツールです。
  • 製造。 生産プロセス管理、新製品開発効率、プロセス自動化、改善、機器診断、ルート計画、故障/故障予測、予防措置。
  • 医療。 記録管理、医療データの分析、既存の情報に基づく潜在的な脅威の特定、改善された正確な病気の診断など。
  • サイバーセキュリティ。 ネットワーク動作の異常を検出するのに役立つ深層学習アルゴリズム。
  • E-コマース。 買い物客のためのスマートなレコメンデーションシステム。 
  • Marketing。 ターゲットを絞った広告の自動化、パーソナライズされたオファーの開発、マーケティング戦略の開発、購入管理など。
  • リテール。 サプライチェーン計画、競合他社の分析、顧客調査、倉庫の自動化。
  • 交通手段。 貨物列車、人的要因の排除、無人車の自動制御システム。
  • 農業。 アグロボット制御、正確な収穫;
  • スポーツの。 プレーヤーの活動、仮想コーチアシスタントなどの収集と分析。

このビデオを見て、2021年にAmazonが人工知能をどのように使用しているかを学びましょう。

上記の分野に加えて、AIは次のテクノロジーでも使用されています。

  • インテリジェントセンサー;
  • モノのインターネット(IoT)、含む。 産業用IoT;
  • 自然言語処理;
  • タイムトラッキング
  • マシンビジョン;
  • ディープラーニング;
  • 通話追跡
  • エキスパートシステム;
  • テキスト、スピーチ、画像認識;
  • ビジネス・インテリジェンス;
  • 情報セキュリティのインテリジェントシステム。
  • 機械翻訳;
  • その他の技術と開発の方向性。

これは、ビジネス向けのAI機能のほんの一部です。 ほぼすべてのビジネス分野で使用されており、特定の問題の解決に役立ちます。 多くの企業がAIプロジェクトを開発し、さまざまなビジネスタスクを解決するための独自のソリューションを提供しています。 信頼できる会社を雇うことは間違いなくあなたの会社の業績を改善するのに役立ちます。

AIの使用方法と必要な理由 

人工知能は信頼できるビジネスアシスタントとなり、すべてのビジネス分野でパフォーマンスを向上させることができます。 AIが役立ついくつかのタスクは次のとおりです。

管理と説明責任

AIを使用すると、事務処理やレポートでエラーが発生する可能性を最小限に抑えることができます。 AIを使用すると、ビジネスプロセスは自動モードで実行されます。 基本的に、情報を構造化および制御する強力な機能計算機を入手できます。

これは、財務報告、倉庫会計、および商品/サービスの需要の評価に不可欠です。

Marketing

AIは、以前の売上を調査し、市場を調査して正確な予測を行うことができます。

それはあなたの良い動きと悪い動きを比較するためにあなたの競争相手の行動を分析します。

その結果、あなたは開発することができます 有能なマーケティング戦略 それは成功する可能性が高いです。 これにより、企業の成長が促進され、エラーの確率がゼロに近づきます。 人工知能は単にビジネスに最適です。

速度

金融の世界では、変化に対する企業の対応のスピードが非常に重要です。

証券取引所の運営を例にとってみましょう。 残念ながら、標準的なアルゴリズムは、人間の介入なしに、それ自体で新しい条件やデータに適応することはできません。 AIはこの機能を提供し、作業の生産性を向上させます。

AIを使用すると、情報をすばやく分析し、従業員のパフォーマンスを評価し、多くの日常的なプロセスを自動化できます。

価格 

AIにとって、統計の分析と予測の作成は、人間に比べて簡単です。 膨大な量のデータを迅速に処理し、最良の価格配分を提供できます。 それはあなたがあなたの会社の収入を数倍増やすのを助けるでしょう。 

セキュリティ

人工知能のセキュリティ

詐欺師は消費者の間でも見られます。

自己学習型ニューラルネットワークは、顧客の行動を分析し、疑わしいトランザクションを検出して、時間内にそれらに対応できるようにします。

その結果、金銭的な損失は発生せず、システムは違法な取引やハッキングの試みから保護されます。 これにより、ブランドとしての信頼性が高まります。 

さらに、Aiは、疑わしいトランザクションの特定に関して常に改善を続けています。

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人工知能の実装

ビジネスに人工知能を実装する前に、適切なデータを収集する必要があります。たとえば、近年の会社の売上などです。

これには、顧客の連絡先、取引金額、購入した製品/サービスも含まれます。 このデータはすでに構造化された形式で保存されている可能性があります。 そうでない場合は、最初にそれを体系化してから、処理のためにプログラムに入力する必要があります。

次のステップは、ある 自分で学習するAIアルゴリズムを開発します。 ここでは、システムに必要なすべてのアクションを教える専門家が必要です。 幸いなことに、AIをより迅速にセットアップするのに役立つ既製のソリューションがすでにかなりの数市場に出回っています。

AIシステムから必要な情報を取得したら、AIの影響を受ける技術プロセスまたはビジネスプロセスを再設計する必要があります。

間違いなく、これには機械だけでなく人間の関与も必要になります。 ただし、最終的には、AIはコストを最適化し、売上を増やすのに役立ちます。

人工知能の応用分野

バーチャルアシスタント

人工知能の最も明白なアプリケーションは仮想アシスタントです。

SiriとOkGoogleだけが例ではありません。 チャットボットは、さまざまな業界の企業の顧客を支援するために開発されたAIの製品でもあります。

たとえば、銀行業界の多くのチャットボットは、音声認識を使用してデジタルデバイスを介して銀行の顧客と通信し、送金などの標準的な操作を実行します。

バーチャルアシスタントを使用するかどうかはあなた次第です。 ただし、これは現代人のビジネスプロセスや日常生活に深く浸透するだけのAIツールのXNUMXつであることを知っておく必要があります。

Facebookによると、10,000を超える企業がチャットボットを開発しています。 ジュニパーリサーチは、仮想アシスタントの人気を確認しています。金融セクターと医療でチャットボットを使用すると、年間最大20万ドル、8年までに最大2022億ドルを節約できます。

データの制御と監視

企業インフラストラクチャの継続的な制御と監視は、人工知能が適用されている分野のもうXNUMXつの例です。

Engie(エネルギー会社、フランス)は、施設で機械学習ベースの画像認識ソフトウェアを備えたドローンを使用しています。 会社のドローンは、機器を監視し、障害を防ぐためにインフラストラクチャを調べます。

AI制御および監視システムは、都市環境でも特に役立ちます。 最も簡単な例は、自治体組織で使用されるナンバープレート認識です。

カタルーニャ政府は、警察署に顔とナンバープレート認識アルゴリズムを提供することで同じ道を歩んでいます。

会社の機器の摩耗のリスクを減らす必要がある場合は、AIベースの監視システムが役立ちます。

肉体労働の自動化

多くの人々は、さまざまな業界でAIを使用すると、人間が失業することを恐れています。 恐れはさておき!

テクノロジーは、メールの送信から航空券の予約に至るまで、プロセスの自動化に役立っています。 AIアルゴリズムは、人間よりも高速に複雑なタスクを実行するだけでなく、24時間年中無休で機能します。

ただし、高度にインテリジェントなソリューションの目的は、人間に取って代わることではなく、人間の労働をより効率的にすることです。

たとえば、日本の保険会社である富国生命保険は、ワトソンエクスプローラーAIと呼ばれるIBMツールを使用しています。 システムは、手術と手順に関する医療政策データを分析して、支払い額を計算します。

フコクの代表者は、人工知能の導入により生産性が30%向上すると見積もっています。

予測分析

人々は未来を知りたがっています、そして企業はそれをさらに望んでいます。

AIテクノロジーは、大量のデータを処理し、パターンを識別し、予測を行うことができます。 現在、スーパーマーケットの小売チェーン向けにAIベースのレコメンデーションシステムがあり、顧客と製品の類似性を分析して品質のレコメンデーションを作成できます。

人工知能をビジネスに適用するもうXNUMXつの例は、世界最大のオンライン旅行計画プラットフォームであるExpediaで、ホテルの予約からレンタカーまでを行っています。 同社は機械学習を効果的に使用して、旅行計画プロセスをパーソナライズしています。

人工知能は、その自己学習能力により、予測を行う際にうまく機能します。 従来のタイプの予測とは異なり、予測分析は行動の変化に簡単に適応します。新しいデータが入ってくると、それはより良くなります。

非構造化データ分析

モバイルデバイスの普及に伴い、メッセージ、電子メール、写真、ビデオなど、構造化されていない大量のデジタルコンテンツを毎日作成しています。

AIアルゴリズムは、企業がこの「豊富さ」を処理し、後で分析するためにデータを構造化するのに役立ちます。 

Siriは同様の原則に基づいています。プログラムアルゴリズムを通過する自発的な会話音声は構造化され、さらに処理されます。

非構造化データの分析は、何年にもわたって混合データを蓄積してきた製造業や資源抽出企業にとって大きな可能性を秘めています。

このような分析により、R&D(研究開発)エンジニアの仕事が容易になり、データを評価して重要な相関関係を追跡する前に、データの並べ替えと整理にかかる時間を節約できます。

ロボット工学

AIアプリケーションの主な領域は、人間のアルゴリズムを追跡して複製できる場所で処理されます。

しかし、技術はまだ私たちの代わりに絶対にすべてを行うことができるところまで発展していません。 ここに、人工知能の準備がまだ完全に整っていないいくつかの領域があります。

大規模なテクノロジー企業は、コンピュータービジョン、モーションコントロールモジュール、音声理解、編成、および情報へのアクセスの提供に関する問題の多くをすでに解決できています。 機械学習.

それにもかかわらず、今日の企業は、人間の目や発​​話に関与する脳の領域の正確さを再現できる十分に堅牢なテクノロジーを持っていません。 将来的には、これも現実になるかもしれません。

人工知能は、退屈で時間のかかるタスクをロボットに委任するチャンスです。

企業はすでにこの傾向を追っています。 たとえば、Ocado(オンライン小売業者)は、小売倉庫でバーコードをスキャンするプロセスを置き換えるために、コンピュータービジョンシステムとロボットのネットワークを開発しました。 これにより、適切な製品の検索と調剤をスピードアップできます。

外科用および農業用ロボットはすでに名を馳せていますが、他の分野でのロボット化は勢いを増しているだけです。

いずれにせよ、今後XNUMX年間で、ロボットとAIの市場は活発に成長するでしょう。 では、今日の機会を利用して、明日強力な発言をしてみませんか?

AI採用の見通し

AIは、地球の環境問題を解決するための新しい可能性を開きます。

この分野の主なリスクは、技術の安全性と管理に関連しています。 AIの倫理的問題と社会経済的影響も考慮する必要があります。

それにもかかわらず、新しいテクノロジーは、人々が植物や動物の状態を監視するのに本当に役立つだけでなく、気候条件に事実上影響を与えることができます。

医学は、AIの使用がまだ完全に本格化されていないもうXNUMXつの業界です。 人々は、資格のある専門家ではなく、診断を下せるほどのマシンを信頼していません。

しかし、機械はすでに医師に検査結果の調査と診断を行う上で多大な支援を提供しています。 将来的には、マシンがこの領域でより多くの権限を持つようになる可能性が非常に高くなります。 

結論

人類は175年までに約175ゼタバイト(2025億GB)のデータを保存すると予想されています。今日でも、そのほとんどは人ではなく、さまざまな情報システム、センサー、IoTなどの機械によって生成されています。

明らかに、AIと機械学習を使用せずに、企業がこのすべての情報を処理してその恩恵を受けることは不可能です。 特に、情報量が絶えず増加していることを考えると。

私たちの未来がどうであれ、人工知能はその一部になります。 機械学習のスタートアップやモバイルアプリが増えるでしょう。いくつかの仕事は消えてしまうでしょうが、新しいものがそれらに取って代わります。 

AIがどのようなメリットを提供できるかはまだわかっていません。 これは、企業が自分自身とその顧客のためにそれを使用する方法を学ぶことをさらに重要にします。 


著者

Dmytro Sokhachは起業家であり、6桁のフリッパークラブのメンバーです。 彼は、ウェブサイトを構築し、収益性を高め、ビジネスとして販売するAdmix Global(ウェブエージェンシー)の創設者です。

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