Firma AI inside, znana ze wsparcia w operacjach wprowadzania danych za pomocą sztucznej inteligencji oraz generatywnego agenta AI „Heylix”, zaprezentowała swoją strategię biznesową podczas niedawnego spotkania, które odbyło się 31 maja. Prezes Takuji Watanuki podkreślił starania firmy w przyspieszaniu rozwoju poprzez zespół XResearch oraz w promowaniu agenta Heylix wśród klientów DX Suite, co ma na celu zaspokojenie rozwijającego się rynku Outsourcingu Procesów Biznesowych (BPO).
Agent Heylix jest już w fazie implementacji. Należy zauważyć, że wspólny projekt z Bankiem 77 Bank w listopadzie 2023 r. ma na celu poprawę operacji bankowych, podczas gdy w kwietniu 2024 r. SOMPO Japan Insurance wprowadzi AI do strukturyzacji danych w swoim sektorze ubezpieczeń od ognia. Ponadto, partnerstwo z Prefekturalnym Uniwersytetem Medycznym w Kioto doprowadziło do stworzenia AI wspierającej lekarzy poprzez przewidywanie przebiegu rzadkich chorób powierzchni oka.
Watanuki dąży do stworzenia nowego modelu biznesowego akcji, mając nadzieję na skonstruowanie modelu, który zapewni, że generowane przychody znacząco przyczynią się do struktury zysków. Ramy firmy do wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w transformacji biznesowej podzielone są na trzy etapy: pierwszy polega na przetwarzaniu danych w wielu formach za pomocą sztucznej inteligencji multimodalnej, drugi polega na tym, że agenty AI zastępują zadania pracowników, a trzeci wspiera zarządzanie wykonawcze poprzez agenty AI optymalizujące zasoby biznesowe.
AI inside planuje wprowadzić SDK Heylix i API Heylix, umożliwiając partnerom zintegrowanie zaawansowanej sztucznej inteligencji do swoich usług bez skomplikowanej infrastruktury AI i LLM. Celem jest platformizacja ich usług poprzez rozwój biznesu partnerskiego.
Obecnie główne przychody pochodzą z DX Suite, który ma zostać zaktualizowany w czerwcu i lipcu 2024 r. AI inside zwraca swoją uwagę na reklimatyzację skupienia na biznesie BPO, stymulując integrację systemów i poszerzając rynek OCR w roku podatkowym 2025. Celem jest wykorzystanie stale rosnącego rynku BPO poprzez zwiększenie prędkości przetwarzania, poprawę zdolności odczytu dokumentów, stworzenie indywidualnych podstaw operacyjnych dla firm oraz maksymalizację wartości klienta poprzez automatyzację we współpracy z innymi przedsiębiorstwami. Przewiduje się również ekspansję na rynku OCR dzięki planowanemu wsparciu dla funkcji OCR blueprint.
Związane z innowacyjnymi projektami AI-OCR i przewidywania AI w zakresie rozbudowy 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 Rozpoznawania Optycznego Znaków) znacznie zwiększa zdolność firm BPO do przetwarzania dużych ilości dokumentów i danych zwiększając szybkość i dokładność. Ta technologia nie tylko czyta drukowany lub pisany tekst, ale również rozumie kontekst, co sprawia, że ekstrakcja i przetwarzanie danych staje się bardziej efektywne.
2. Jaką rolę odgrywa przewidująca AI w opiece zdrowotnej i ubezpieczeniach?
Przewidująca AI potrafi analizować ogromne ilości danych w celu prognozowania przyszłych zdarzeń lub trendów, co jest szczególnie przydatne w opiece zdrowotnej do diagnozowania chorób lub przewidywania wyników pacjentów. W ubezpieczeniach może pomóc w ocenie ryzyka, wykrywaniu oszustw i spersonalizowaniu polis ubezpieczeniowych.
3. Jakie są pewne wyzwania związane z wprowadzaniem AI w BPO?
Wyzwania obejmują wysoki początkowy koszt i złożoność systemów AI, konieczność posiadania dużych zbiorów danych do trenowania modeli AI, potencjalne obawy związane z utratą pracy oraz problemy związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych.
Kluczowe wyzwania lub kontrowersje:
– Bezpieczeństwo pracy: Automatyzacja zadań oferowana przez AI-OCR i przewidującą AI może budzić obawy o bezpieczeństwo pracy osób zajmujących się wprowadzaniem i analizą danych.
– Prywatność danych: Wraz z coraz większym wykorzystaniem AI w obsłudze wrażliwych danych, firmy muszą zapewnić ściśłe przestrzeganie przepisów i regulacji dotyczących prywatności danych.
– Złożoność integracji: Wdrażanie rozwiązań opartych na AI w istniejącą infrastrukturę może być złożone i wymaga starannego planowania i realizacji.
Zalety:
– Zwiększona wydajność i dokładność przetwarzania danych oraz analizy predykcyjnej.
– Oszczędności kosztów w długim okresie dzięki automatyzacji i redukcji pracy manualnej.
– Rozszerzenie oferty usług dla klientów BPO poprzez zaawansowaną technologię.
– Większe wglądy w operacje biznesowe i preferencje klientów, umożliwiając lepsze podejmowanie decyzji.
Wady:
– Początkowe koszty instalacji i złożoność integracji.
– Potencjalne zmniejszenie zatrudnienia z powodu automatyzacji.
– Zależność od technologii może prowadzić do podatności na ryzyka operacyjne, jeśli nie jest odpowiednio zarządzana.
– Ciągła konieczność aktualizacji i utrzymywania systemów AI z najnowszymi technologiami i danymi.
AI inside jest częścią większego trendu, w którym firmy integrują technologie AI do swoich operacji, aby pozostać konkurencyjnymi i sprostać rosnącym wymaganiom transformacji cyfrowej. Firmy takie jak AI inside kontynuują innowacje i oferują zaawansowane narzędzia, jak AI-OCR i zdolności predykcyjne AI, kształtując nie tylko przyszłość branży BPO, ale stawiając także nowe pytania o relacje pomiędzy technologią a pracą, bezpieczeństwem danych oraz etycznym wykorzystaniem AI.
Aby uzyskać więcej informacji na temat AI-OCR, przewidującej AI i BPO, zapoznaj się z tymi powiązanymi dziedzinami:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
Te firmy są na czele usług AI i chmury i często publikują raporty i wglądy na temat sektora BPO i rozwoju AI.
The source of the article is from the blog exofeed.nl