AI inside, firma znana ze wsparcia w operacjach wprowadzania danych za pomocą sztucznej inteligencji AI-OCR z pakietem 'DX Suite’ i agentem generatywnym 'Heylix’, zaprezentowała swoją strategię biznesową podczas ostatniego spotkania, które odbyło się 31 maja. Prezes Takuji Watanuki podkreślił starania firmy w zakresie przyspieszenia rozwoju poprzez zespół XResearch oraz promocję agenta Heylix wśród klientów DX Suite, aby adresować rosnący rynek outsourcingu procesów biznesowych (BPO).
Agent Heylix już osiągnął fazę wdrożenia. Warto dodać, że wspólny projekt z Bankiem 77 planowany na listopad 2023 roku ma na celu usprawnienie operacji bankowych, natomiast w kwietniu 2024 r. SOMPO Japan Insurance wprowadzi sztuczną inteligencję do strukturyzacji niestrukturyzowanych danych w sektorze ubezpieczeń od ognia. Ponadto partnerstwo z Prefekturalnym Uniwersytetem Medycznym w Kioto doprowadziło do stworzenia AI wspierającej lekarzy poprzez przewidywanie rokowania rzadkich chorób powierzchni oka.
Watanuki zamierza stworzyć nowy model biznesowy akcji, mając nadzieję na konstrukcję modelu, który zapewni, że generowane przychody znacząco przyczynią się do struktury zysków. Ramy firmy do wykorzystania sztucznej ineligencji generatywnej w transformacji biznesowej zostały podzielone na trzy etapy: pierwszy obejmuje przetwarzanie danych wieloformalnych za pomocą AI multimodalnego, drugi polega na tym, że agenci AI zastępują zadania pracowników, a trzeci wspiera zarządzanie wykonawcze poprzez optymalizację zasobów biznesowych przez agentów AI.
AI inside planuje wprowadzić zestaw narzędzi Heylix SDK i Heylix API, umożliwiając partnerom integrację zaawansowanej sztucznej inteligencji w ich usługi bez konieczności posiadania infrastruktury AI i LLM. Celem jest platformizacja usług poprzez rozwój partnerstw biznesowych.
Obecnie główne przychody pochodzą z DX Suite, który jest planowany do aktualizacji w czerwcu i lipcu 2024 roku. AI inside ma na celu ponowne skoncentrowanie się na biznesie BPO, stymulację integracji systemowej oraz rozszerzenie rynku OCR w roku podatkowym 2025. Firma ma zamiar wykorzystać ciągle rosnący rynek BPO, zwiększając prędkość przetwarzania, ulepszając możliwości odczytywania dokumentów, tworząc dedykowane podstawy operacyjne dla firm oraz maksymalizując wartość klienta poprzez automatyzację we współpracy z innymi przedsiębiorstwami. Przewiduje się również rozwój na rynku OCR z planowanym wsparciem dla funkcji OCR blueprint.
Dotyczący innowacyjnych projektów AI-OCR i przewidywanej AI w poszerzaniu outsourcingu procesów biznesowych (BPO), kilka kwestii i pytań można uznać za istotne:
Kluczowe pytania i odpowiedzi:
1. Jak technologia AI-OCR przyczynia się do przemysłu BPO?
Technologia AI-OCR (sztuczna inteligencja optycznego rozpoznawania znaków) znacznie zwiększa zdolność firm BPO do przetwarzania dużych wolumenów dokumentów i danych zwiększając ich prędkość i dokładność. Ta technologia nie tylko czyta drukowany lub ręcznie pisany tekst, ale także rozumie kontekst, sprawiając, że ekstrakcja i przetwarzanie danych jest bardziej efektywne.
2. Jaką rolę odgrywa przewidująca AI w opiece zdrowotnej i ubezpieczeniach?
AI przewidująca może analizować ogromne ilości danych w celu przewidywania przyszłych zdarzeń lub trendów, co jest szczególnie przydatne w opiece zdrowotnej do diagnozowania chorób lub przewidywania wyników leczenia pacjentów. W ubezpieczeniach może pomóc w ocenie ryzyka, wykrywaniu oszustw oraz spersonalizowaniu polis ubezpieczeniowych.
3. Jakie są niektóre wyzwania związane z wdrażaniem AI w BPO?
Wyzwania obejmują wysokie koszty początkowe i złożoność systemów AI, potrzebę dużych zbiorów danych do szkolenia modeli AI, obawy o utratę miejsc pracy, a także kwestie związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych.
Kluczowe wyzwania lub kontrowersje:
– Bezpieczeństwo pracy: Automatyzacja zadań, które oferują AI-OCR i przewidująca AI, może budzić obawy o bezpieczeństwo pracy osób zajmujących się wprowadzaniem danych i analizą.
– Prywatność danych: Wraz ze wzrostem wykorzystania AI w zarządzaniu wrażliwymi danymi, firmy muszą zapewnić ściśłe przestrzeganie przepisów i regulacji dotyczących prywatności danych.
– Złożoność integracji: Wdrożenie rozwiązań AI w istniejących infrastrukturach może być złożone i wymaga starannego planowania i realizacji.
Zalety:
– Zwiększona efektywność i dokładność w przetwarzaniu danych i analizie predykcyjnej.
– Oszczędności kosztów w dłuższej perspektywie dzięki automatyzacji i redukcji pracy manualnej.
– Poszerzenie oferty usług dla klientów BPO za pomocą zaawansowanej technologii.
– Większe zrozumienie operacji biznesowych oraz preferencji klientów, co pozwala na lepsze podejmowanie decyzji.
Wady:
– Koszty początkowego uruchomienia i złożoność integracji.
– Potencjalne zmniejszenie zatrudnienia z powodu automatyzacji.
– Zależność od technologii może prowadzić do podatności na ryzyka lub operacyjne, jeśli nie jest odpowiednio zarządzana.
– Ciągła konieczność aktualizacji i utrzymania systemów AI z najnowszymi technologiami i danymi.
AI inside jest częścią szerszego trendu, w ramach którego firmy integrują technologie AI w swoje operacje, aby pozostać konkurencyjnymi i sprostać rosnącym wymaganiom transformacji cyfrowej. Firmy takie jak AI inside, stale innowując i oferując zaawansowane narzędzia, takie jak AI-OCR oraz zdolności przewidującej AI, nie tylko kształtują przyszłość branży BPO, ale także stawiają nowe pytania o wzajemne oddziaływanie technologii i pracy, bezpieczeństwo danych oraz etyczne stosowanie sztucznej inteligencji.
Aby uzyskać dalsze informacje na temat technologii AI-OCR, przewidywania AI i BPO, można zapoznać się z tymi związanymi dziedzinami:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
Te firmy są na czele usług AI i chmury oraz często publikują białe księgi i analizy dotyczące sektora BPO oraz rozwoju technologii AI.
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com