V notranjosti AI, podjetje znano po svoji podpori pri operacijah vnosa podatkov s pomočjo umetne inteligence in optičnega prepoznavanja znakov ‘DX Suite’ ter generativnega agenta AI ‘Heylix’, je predstavilo svojo poslovno strategijo na nedavnem sestanku dne 31. maja. Izvršni direktor Takuji Watanuki je poudaril prizadevanje podjetja za pospešitev razvoja preko svoje ekipe XResearch ter za promocijo svojega agenta Heylix med strankami DX Suite, s čimer naslavljajo naraščajoči trg zunanjega izvajanja poslovnih procesov (BPO).
Njihov agent Heylix je že dosegel fazo implementacije. Zlasti sodelovalni projekt z banko 77 Bank novembra 2023 se namerava izboljšati bančne operacije, medtem ko bo SOMPO Japan Insurance aprila 2024 uvajal AI za urejanje nestrukturiranih podatkov v sektorju požarnega zavarovanja. Poleg tega je partnerstvo z medicinsko univerzo v prefekturi Kyoto privedlo do razvoja AI, ki podpira zdravnike pri napovedovanju prognoze redkih bolezni površine oči.
Watanuki si prizadeva ustvariti nov model poslovanja z zalogami ter si želi konstruirati model, ki bo zagotavljal, da generirani prihodki bistveno prispevajo k strukturi dobička. Okvir podjetja za uporabo generativne umetne inteligence pri preoblikovanju poslovanja je razdeljen na tri stopnje: prva vključuje obdelavo večoblikovnih podatkov z uporabo multimodalne umetne inteligence, druga vključuje agente AI kot nadomestila za naloge zaposlenih, tretja pa podpira izvršno vodenje z agenti AI, ki optimizirajo poslovne vire.
AI inside načrtuje predstavitev programskih orodij Heylix SDK in Heylix API, ki partnerjem omogočata integracijo napredne umetne inteligence v njihove storitve brez kompleksnosti infrastrukture AI in LLM. Cilj je platformiranje njihovih storitev preko razvoja poslovanja s partnerji.
Glavni prihodki trenutno izvirajo iz DX Suite, ki je načrtovan za posodobitve junija in julija 2024. AI inside si prizadeva za ponovno usmeritev svoje pozornosti na BPO poslovanje, spodbujanje integracije sistemov ter širitev trga optičnega branja znakov v proračunskem letu 2025. Cilj je izkoristiti nenehno širjenje trga BPO s pospeševanjem hitrosti obdelave, izboljšanjem sposobnosti branja dokumentov, ustvarjanjem prilagojenih operativnih temeljev za podjetja ter maksimiranjem vrednosti za stranke preko avtomatizacije v partnerstvu z drugimi podjetji. Predvidena je tudi širitev trga optičnega branja znakov z načrtovano podporo za funkcionalnosti optičnega branja znakov načrtovanih načrtov.
V zvezi z inovativnimi projekti AI-OCR in napovedne umetne inteligence pri širitvi zunanjega izvajanja poslovnih procesov (BPO) bi lahko bilo pomembnih nekaj vprašanj in odgovorov:
Ključna vprašanja in odgovori:
1. Kako tehnologija AI-OCR prispeva h industriji BPO?
Tehnologija AI-OCR (optično prepoznavanje znakov s pomočjo umetne inteligence) bistveno izboljšuje sposobnost podjetij BPO za obdelavo velikih količin dokumentov in podatkov z večjo hitrostjo in natančnostjo. Ta tehnologija ne le bere natisnjeno ali ročno napisano besedilo, temveč razume tudi kontekst, kar podatkovno ekstrakcijo in obdelavo naredi učinkovitejšo.
2. Kakšno vlogo ima napovedna umetna inteligenca pri zdravstvu in zavarovalništvu?
Napovedna umetna inteligenca lahko analizira obsežne količine podatkov za napovedovanje prihodnjih dogodkov ali trendov, kar je še posebej koristno v zdravstvu za diagnosticiranje bolezni ali napovedovanje izidov pacientov. V zavarovalništvu lahko pomaga pri ocenjevanju tveganja, odkrivanju goljufij in prilagajanju zavarovalnih politik.
3. Kakšne so nekatere težave povezane z implementacijo AI v BPO?
Težave vključujejo visoke začetne stroške in kompleksnost AI sistemov, potrebo po velikih naborih podatkov za usposabljanje modelov AI, morebitne skrbe glede zaposljivanja, in vprašanja povezana z zasebnostjo in varnostjo podatkov.
Ključne težave ali kontroverze:
– Delovna varnost: Avtomatizacija nalog, ki jih omogočata AI-OCR in napovedna umetna inteligenca, lahko privede do skrbi glede delovne varnosti za tiste v položajih vnosa in analize podatkov.
– Zasebnost podatkov: Z naraščajočo uporabo AI pri hranjenju občutljivih podatkov, morajo podjetja zagotoviti strogo skladnost z zakoni in predpisi o varovanju podatkov.
– Kompleksnost integracije: Implementacija AI rešitev v obstoječe infrastrukture je lahko kompleksna in zahteva skrbno načrtovanje in izvajanje.
Prednosti:
– Povečana učinkovitost in natančnost pri obdelavi podatkov in napovedni analizi.
– Prihranki stroškov na dolgi rok zaradi avtomatizacije in zmanjšanja ročnega dela.
– Izboljšana ponudba storitev za stranke BPO s pomočjo napredne tehnologije.
– Večji vpogledi v poslovne operacije in preferenc strank, kar omogoča boljše odločanje.
Slabosti:
– Visoki stroški in kompleksnost vzpostavitve.
– Potencialno zmanjšanje delovne sile zaradi avtomatizacije.
– Odvisnost od tehnologije bi lahko vodila do ranljivosti ali operativnih tveganj, če ni ustrezno upravljana.
– Neprekinjena potreba po posodabljanju in vzdrževanju AI sistemov z najnovejšimi tehnologijami in podatki.
AI inside je del širše trendovsko, kjer podjetja vključujejo AI tehnologije v svoje operacije, da ostanejo konkurenčna in zadostijo naraščajočim zahtevam digitalne preobrazbe. Ko podjetja, kot je AI inside, nadaljujejo z inovacijami in ponujajo napredna orodja, kot so AI-OCR in napovedne zmogljivosti umetne inteligence, ne oblikujejo le prihodnosti industrije BPO, temveč postavljajo nova vprašanja o vzajemnem delovanju med tehnologijo in delovno silo, varnosti podatkov in etični uporabi AI.
Za dodatne informacije o temah AI-OCR, napovedne AI in BPO, lahko raziskujete te povezane domene:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
Ta podjetja so v ospredju AI in oblak storitev in pogosto izdajajo bele knjige in vpoglede v sektor BPO ter razvoj AI.
The source of the article is from the blog zaman.co.at