AI inside, ett företag känt för sitt stöd inom dataregistreringsoperationer med AI-OCR i ’DX Suite’ och den generativa AI-agenten ’Heylix’, presenterade sin affärsstrategi under ett nyligen hållet möte den 31 maj. VD Takuji Watanuki betonade företagets strävan att påskynda utvecklingen genom deras XResearch-team och att främja sin Heylix-agent bland DKS Suite-kunderna, vilket möter den växande marknaden för Business Process Outsourcing (BPO).
Deras agent Heylix har redan nått implementeringsfasen. Ett samarbetsprojekt med 77 Bank i november 2023 är avsett att förbättra bankoperationer, medan SOMPO Japan Insurance i april 2024 kommer introducera AI för att strukturera ostrukturerade data inom sin brandförsäkringssektor. Vidare har ett partnerskap med Kyoto Prefectural University of Medicine lett till utvecklingen av en AI som stödjer läkare genom att förutsäga prognosen för sällsynta ögonsjukdomar.
Watanuki strävar efter att skapa en ny aktiemodell och hoppas skapa en modell där genererade intäkter bidrar avsevärt till vinststrukturen. Företagets ram för att använda generativa AI i affärsomvandling kategoriseras i tre stadier: det första innebär bearbetning av multiform data med hjälp av multimodal AI, det andra inkluderar AI-agenter som ersätter anställdas uppgifter och det tredje stöder ledningsgruppen genom att AI-agenter optimerar affärsresurser.
AI inside planerar att lansera Heylix SDK och Heylix API, vilket möjliggör för partnerföretag att integrera avancerad AI i sina tjänster utan komplexiteten av AI och LLM-infrastruktur. Målet är att plattformatisera sina tjänster genom partnerskapsaffärsutveckling.
De största intäkterna kommer för närvarande från DX Suite, som planeras uppdateras i juni och juli 2024. AI inside siktar på att omkalibrera sin fokus på BPO-verksamheten, stimulera systemintegration och expandera på OCR-marknaden under räkenskapsåret 2025. De strävar efter att dra nytta av den kontinuerligt expanderande BPO-marknaden genom att förbättra behandlingshastigheterna, förbättra dokumentläsningskapaciteterna, skapa skräddarsydda operativa grundvalar för företag och maximera kundvärdet genom automation i samarbete med andra företag. Dessutom förutspås en expansion på OCR-marknaden med planerad support för blåstäcknings-OCR-funktionalitet.
I samband med det innovativa AI-OCR och de prediktiva AI-projekten i expansionen av Business Process Outsourcing (BPO) kan flera frågor och frågeställningar vara av vikt:
Viktiga frågor och svar:
1. Hur bidrar AI-OCR-teknologin till BPO-branschen?
AI-OCR (Artificiell Intelligens Optisk Teckenigenkänning) teknologin förbättrar markant förmågan för BPO-företag att behandla stora volymer av dokument och data med ökad hastighet och noggrannhet. Denna teknologi läser inte bara utskriven eller handskriven text utan förstår även sammanhanget, vilket gör dataextraktion och -behandling mer effektiv.
2. Vilken roll spelar prediktiv AI inom vård och försäkring?
Prediktiv AI kan analysera stora mängder data för att förutsäga framtida händelser eller trender, vilket är särskilt användbart inom vård för att diagnostisera sjukdomar eller förutspå patientresultat. Inom försäkring kan det hjälpa till med riskbedömning, bedrägeridetektering och anpassning av försäkringspolicyer.
3. Vilka är några utmaningar som är förknippade med att implementera AI inom BPO?
Utmaningar innefattar den höga initiala kostnaden och komplexiteten hos AI-system, behovet av stora datamängder för att träna AI-modeller, potentiella oro för arbetsplatsens trygghet och frågor som rör dataskydd och -säkerhet.
Viktiga utmaningar eller kontroverser:
– Arbetsplatsens säkerhet: Automatiseringen av uppgifter som AI-OCR och prediktiva AI erbjuder kan leda till oro för arbetsplatsens säkerhet för dem som arbetar med dataregistrering och analys.
– Dataskydd: Med den ökade användningen av AI för hantering av känsliga data måste företag säkerställa strikt överensstämmelse med dataskyddslagar och -föreskrifter.
– Komplexiteten i integration: Att implementera AI-lösningar inom befintliga strukturer kan vara komplicerat och kräver noggrann planering och utförande.
Fördelar:
– Ökad effektivitet och noggrannhet vid datahantering och prediktiv analys.
– Kostnadsbesparingar på lång sikt tack vare automatisering och minskning av manuellt arbete.
– Förbättrade tjänsteerbjudanden för BPO-kunder genom avancerad teknologi.
– Större insikter i verksamhetens drift och kundpreferenser, vilket möjliggör bättre beslutsfattande.
Nackdelar:
– Initiala installationskostnader och integrationskomplexitet.
– Potentiell minskning av arbetskraftens antal på grund av automatisering.
– Beroende av teknik kan leda till sårbarheter eller operativa risker om det inte hanteras korrekt.
– Kontinuerligt krav på uppdatering och underhåll av AI-system med de senaste teknologierna och data.
AI inside är en del av en större trend där företag integrerar AI-teknologier i sina verksamheter för att förbli konkurrenskraftiga och möta de ökande kraven på digital transformation. När företag som AI inside fortsätter att innovera och erbjuda avancerade verktyg som AI-OCR och prediktiva AI-funktioner formar de inte bara framtiden för BPO-branschen utan väcker också nya frågor om samspel mellan teknik och arbete, dataskydd och etisk användning av AI.
För mer information om ämnena AI-OCR, prediktiv AI och BPO kan du utforska dessa relaterade områden:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
Dessa företag är ledande inom AI och molntjänster och släpper ofta white papers och insikter inom BPO-sektorn och AI-utveckling.
The source of the article is from the blog anexartiti.gr