«AI inside», eit selskap som er kjent for deira støtte i dataregistreringsoperasjonar med «DX Suite» AI-OCR og den generative AI-agenten «Heylix», viste fram forretningsstrategien deira i eit nyleg møte som vart halde 31. mai. Administrerande direktør Takuji Watanuki understreka selskapet si innsats for å auke utviklinga gjennom deira XResearch-team og for å promotere Heylix-agenten deira til DX Suite-kundar, og dermed adressere det veksande marknaden for forretningsprosess-outsourcing (BPO).
Agenten deira, Heylix, har allereie nådd implementeringsfasen. Særsirkulært har eit samarbeidsprosjekt med 77 Bank i november 2023 til hensikt å forbetre bankoperasjonar, medan SOMPO Japan Insurance i april 2024 vil introdusere AI for å strukturere ustrukturerte data i brannforsikringssektoren sin. Vidare har eit partnerskap med Kyoto Prefectural University of Medicine ført til utviklinga av ein AI som støttar leger ved å spå prognosen for sjeldne øyesykdommar.
Watanuki har som mål å skape ein ny aksjemodell for forretning, i håp om å konstruere ein modell som sikrar at genererte inntekter bidrar drastisk til profittstrukturen. Selskapet si ramme for å nytte generativ AI i forretningsomforming er kategorisert i tre steg: Den første involverer prosessering av multiformdata ved hjelp av multimodal AI, den andre har AI-agentar som erstattar oppgåver utført av tilsette, og den tredje støttar leiarar gjennom AI-agentar som optimaliserer forretningsressursar.
AI inside planlegg å avduke Heylix SDK og Heylix API, som vil lette partnarføretak med å integrere avansert AI inn i tenestene deira utan kompleksiteten av AI og LLM-infrastrukturen. Målet er å platformisere tenestene deira gjennom forretningsutvikling gjennom partnarskap.
Hovudinntektene kjem no frå DX Suite, som skal oppdaterast i juni og juli 2024. AI inside siktar på å omjustere fokuset deira på BPO-forretning, stimulere systemintegrasjon, og utvide marknaden for OCR i løpet av rekneskapsåret 2025. Dei har som mål å nytte seg av den kontinuerleg veksande BPO-marknaden ved å forbetra prosesseringshastighetane, forbetra dokumentlesingskapasitetane, skape tilpassa operative grunnlag for bedrifter, og maksimere kundeverdien gjennom automatisering i samarbeid med andre selskap. Utviding i OCR-marknaden er også føresett med planlagt støtte for blåkopi-OCR-funksjonar.
Relevante for temaet om innovativ AI-OCR og prediktiv AI i utvidinga av forretningsprosess-outsourcing (BPO), kan fleire spørsmål og spørsmål vera viktige:
Viktige Spørsmål og Svar:
1. Korleis bidreg AI-OCR-teknologi til BPO-industrien?
AI-OCR (kunstig intelligens optisk teikngjenkjenning) teknologi forbetrar evnene til BPO-selskap til å prosessere store mengder dokument og data med auka fart og nøyaktigheit. Denne teknologien les ikkje berre trykt eller handskrive tekst, men forstår også konteksten, og gjer datauttrekkinga og prosesseringa meir effektiv.
2. Kva rolle spelar prediktiv AI innan helse og forsikring?
Prediktiv AI kan analysere store mengder data for å føreseie framtidige hendingar eller trendar, noko som er særleg nyttig innan helse for å diagnostisere sjukdommar eller spå pasientutfall. Innen forsikring kan det hjelpe med risikovurdering, svindeldeteksjon og personalisering av forsikringspolisar.
3. Kva er nokre utfordringar knytt til implementering av AI i BPO?
Utfordringar inkluderer den høge innleiande kostnaden og kompleksiteten til AI-system, behovet for store dataset for å trene AI-modellar, potensielle bekymringar for jobbusikkerheit, samt problem knytt til personvern og datasikkerheit.
Viktige Utfordringar eller Kontroversar:
– Jobbsikkerheit: Automatisering av oppgåver som AI-OCR og prediktiv AI tilbyr, kan føre til bekymringar om jobbsikkerheit for dei som har stillingar innan dataregistrering og -analyse.
– Datavern: Med auka bruk av AI for å handtere sensitiv data, må selskap sørga for streng overhald av regelverka for datavern.
– Integrasjonskompleksitet: Å implementere AI-løysingar innanfor eksisterande infrastrukturar kan vere komplekst og krev nøye planlegging og utførelse.
Fordelar:
– Auka effektivitet og nøyaktigheit i datahandtering og prediktiv analysar.
– Kostnadseinsparingar på lang sikt grunna automatisering og reduksjon i manuelt arbeid.
– Forbetra tenestetilbod for BPO-klientar gjennom avansert teknologi.
– Større innsikt i forretningsdrift og kundeinteresser, noko som gjer det mogleg for betre avgjersler.
Ulemper:
– Innleiande oppsettkostnader og kompleksiteten ved integrasjon.
– Mogeleg reduksjon i arbeidsstyrke grunna automatisering.
– Avhengighet av teknologi kan føre til sårbarheiter eller operasjonelle risikoer om det ikkje blir handtert på ein god måte.
– Kontinuerleg krav om å oppdatere og vedlikehalde AI-system med dei nyaste teknologiane og dataa.
AI inside er ein del av ein større trend der selskap integrerer AI-teknologiar i drifta deira for å vere konkurransedyktige og møte dei veksande krava til digital transformasjon. Som selskap som AI inside held fram med å innovere og tilby avanserte verktøy som AI-OCR og prediktive AI-tiltak, former dei ikkje berre framtidaen for BPO-industrien, men reiser også nye spørsmål om samspillet mellom teknologi og arbeidskraft, datasikkerheit, og den etiske bruken av AI.
For meir informasjon om emne som AI-OCR, prediktiv AI, og BPO, kan du utforske desse tilknytte domenene:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
Desse selskapa ligg i fremste linje for AI og skytenester og gir ofte ut kvite papir og innsikt inn i BPO-sektoren og AI-utviklinga.
The source of the article is from the blog enp.gr