AI innanfor, eit selskap kjent for deira støtte i dataregistreringsoperasjonar med «DX Suite» AI-OCR og den generative AI-agenten «Heylix», viste fram deira forretningsstrategi i eit nyleg møte den 31. mai. Administrerande direktør Takuji Watanuki understreka selskapet sitt mål om å akselerere utvikling gjennom deira XResearch-team og å fremme den Heylix-agenten til DX Suite-kundar, noko som adresserer det veksande markedet for forretningsprosessutsetting (BPO).
Deres agent Heylix har allereie nådd implementeringsfasen. Særleg er eit samarbeidsprosjekt med 77 Bank i november 2023 planlagt å forbetre bankdriftene, medan SOMPO Japan Insurance i april 2024 vil introdusere AI for å strukturere ustrukturerte data i brannforsikringssektoren deira. Vidare har eit partnerskap med Kyoto Prefectural University of Medicine ført til utviklinga av ein AI som støttar leger ved å føreslå prognosar for sjeldne øyesjukdomar på overflata.
Watanuki har som mål å skape ein ny aksjemodell, i håp om å konstruere ein modell som sikrar at genererte inntekter bidrar kraftig til profittstrukturen. Selskapet sitt rammeverk for å nytte den generative AI-en i forretningsomforming er kategorisert i tre stadier: Det første involverer prosessering av multiform-data ved hjelp av multimodal AI, det andre omfattar AI-agentar som erstattar oppgåver utført av tilsette, og det tredje støttar leiarar gjennom AI-agentar som optimaliserer forretningsressursar.
AI innanfor planlegg å avduke Heylix SDK og Heylix API, noko som vil gjere partnarselskap i stand til å integrere avansert AI i tenestene sine utan kompleksiteten til AI og LLM-infrastrukture. Målet er å bygge plattformen for tenestene sine gjennom utvikling av partnerforretningar.
Dei største inntektene kjem no frå DX Suite, som er planlagt å oppdaterast i juni og juli 2024. AI innanfor siktar seg inn på å justere fokuset sitt mot BPO-forretning, stimulere systemintegrering og utvide OCR-marknaden i rekneskapsåret 2025. Dei har som mål å dra nytte av den stadig veksande BPO-marknaden ved å forbetre prosesseringshastigheiter, forbetre evnene til å lese dokument, skape spesialtilpassa driftsgrunnlag for firma, og maksimere kundeverdien gjennom automatisering i samarbeid med andre bedrifter. Det er også forventa ei utviding i OCR-marknaden med planlagt støtte for blåkopi-OCR-funksjonalitet.
Sentralt for temaet om innovativ AI-OCR og prediktive AI-prosjekt i utvidinga av forretningsprosessutsetting (BPO), kan fleire spørsmål og problemstillingar vurderast som viktige:
Viktige spørsmål og svar:
1. Kva bidreg AI-OCR-teknologi til BPO-industrien?
AI-OCR (Artificial Intelligence Optical Character Recognition) teknologi forbetrar evnen til BPO-selskap å prosessere store mengder dokumenter og data med auka fart og nøyaktigheit. Denne teknologien les ikkje berre trykte eller handskrivne tekstar, men forstår også samanhengen, noko som gjer datauttrekking og -prosessering meir effektiv.
2. Kva rolle spelar prediktive AI i helse- og forsikringssektoren?
Prediktive AI kan analysere store mengder data for å spå framtidige hendingar eller trendar, noko som er særleg nyttig innan helsevesenet for å stille diagnosar eller spå utfall for pasientar. I 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 høge innledande kostnadar og kompleksitet i AI-system, behovet for store datasett for å trene AI-modellar, potensielle bekymringar knytt til jobbutskifting, og problem knytt til datasikkerheit og personvern.
Viktige utfordringar eller kontroversar:
– Jobbsikkerheit: Automatisering av oppgåver som tilbys av AI-OCR og prediktive AI kan føre til bekymringar om jobbsikkerheit for dei i stillingar innan dataregistrering og -analyse.
– Datavern: Med auka bruk av AI i handtering av sensitiv informasjon, må selskap sikre streng overhald av lovar og regelverk om datavern.
– Integreringskompleksitet: Implementering av AI-løysingar i eksisterande infrastrukturar kan være komplekst og krev nøye planlegging og utføring.
Fordele:
– Auka effektivitet og nøyaktigheit i dataprocesering og prediktiv analyse.
– Kostnadsbesparingar på lang sikt på grunn av automatisering og reduksjon av manuelt arbeid.
– Forbetra tenestetilbod til BPO-klientar gjennom avansert teknologi.
– Større innsikt i forretningsdrift og kundepreferansar, noko som gir betre beslutningsgrunnlag.
Ulemper:
– Innleiande oppsett- og integrasjonskostnader.
– Potensiell reduksjon i arbeidsstokken på grunn av automatisering.
– Avhengigheit av teknologi kan føre til sårbarheiter eller operasjonelle risikoar om det ikkje blir handtert på rett måte.
– Kontinuerleg krav om å oppdatere og vedlikehalde AI-system med nyaste teknologiar og data.
AI innanfor er ein del av ein større trend der selskap introduserer AI-teknologi i drifta si for å være konkurransedyktige og møte veksande krav til digital transformasjon. Når selskap som AI innanfor fortset å nyskap og tilby avanserte verktøy som AI-OCR og prediktive AI-funksjonar, formar dei ikkje berre framtida til BPO-industrien, men stiller også nye spørsmål om samspel mellom teknologi og arbeid, datasikkerheit og etisk bruk av AI.
For meir informasjon om temaet AI-OCR, prediktive AI og BPO, kan du utforske desse relaterte domenene:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
Desse selskapa er i front innan AI og skytenester og gjev oftast ut rapportar og innsikter i BPO-sektoren og AI-utvikling.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br