AI inside، یک شرکت معروف برای حمایت از عملیات ورود داده با استفاده از ‘DX Suite’ AI-OCR و عامل AI تولیدی ‘Heylix’، استراتژی کسب‌وکار خود را در یک جلسه جدیدی که در تاریخ 31 مهرماه برگزار شد، به نمایش گذاشت. مدیرعامل تاکوجی واتانوکی بر تلاش شرکت برای افزایش توسعه از طریق تیم XResearch و ترویج عامل Heylix خود به مشتریان DX Suite تأکید کرد و این گونه بازار خدمات فرآیندهای کسب‌وکار (BPO) در حال گسترش را مورد توجه قرار داد.
عامل آن‌ها Heylix در حال حاضر به مرحله اجرا رسیده است. باید اشاره کرد که یک پروژه همکاری با بانک 77 در نوامبر 2023 برای تقویت عملیات بانکی به اجرا در خواهد آمد، در حالی که در آوریل 2024، شرکت بیمه SOMPO Japan قرار است از هوش مصنوعی برای ساختاردهی داده‌های بدون ساختار در حوزه بیمه آتش‌سوزی استفاده کند. علاوه بر این، همکاری با دانشگاه پزشکی استان کیوتو منجر به توسعه یک هوش مصنوعی شده است که پیش بینی پیش‌آگهی بیماری‌های نادر سطح چشم را پشتیبانی می‌کند.
واتانوکی قصد دارد که یک مدل کسب‌وکار جدید برپا کند و امیدوار است که مدلی ایجاد کند که اطلاعات تولیدی به‌شدت به ساختار سود اضافه دهد. چارچوب شرکت برای استفاده از هوش مصنوعی تولیدی در تحول تجاری به سه مرحله تقسیم شده است: اولین مرحله شامل پردازش داده‌های چندفرم، با استفاده از هوش مصنوعی چندوجهی می‌باشد، مرحله دوم شامل عوامل هوش مصنوعی جایگزین کارمندان است و مرحله سوم از طریق عوامل هوش مصنوعی پشتیبانی از مدیریت اجرایی با بهینه‌سازی منابع تجاری است.
شرکت AI inside قصد دارد که SDK Heylix و API Heylix را معرفی کند، که به شرکت‌های همکار امکان ادغام هوش مصنوعی پیشرفته را به خدمات خود بدون پیچیدگی زیرساخت‌های هوش مصنوعی و LLM اجازه می‌دهد. هدف این امر ارائه خدمات خود از طریق توسعه تجارت همکاری است.
در حال حاضر، عواید اصلی از DX Suite جریان می‌یابد، که در ماه‌های ژوئن و ژولای 2024 برای به‌روزرسانی‌ها قرار دارد. AI inside بر تنظیم مجدد تمرکز خود بر ایجاد تحریک در تجمیع سیستم، تحریک یکپارچگی سیستم و گسترش بازار OCR در سال مالی 2025 تأکید می‌کند. آن‌ها امیدوارند با افزایش سرعت پردازش، بهبود قابلیت‌های خواندن اسناد، ایجاد پایه‌های عملیاتی سفارشی برای کسب‌وکارها و بیشینه‌کردن ارزش مشتری از طریق اتوماسیون به همکاری با سایر شرکت‌ها بتوانند از بازار رو به افزایش BPO بهره ببرند. گسترش در بازار OCR همچنین با پشتیبانی برنامه‌ریزی شده برای امکانات OCR طرح‌ریزی می‌شود.
در ارتباط با موضوع هوش مصنوعی-OCR نوآورانه و پروژه‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی در گسترش خدمات فرآیندهای کسب‌وکار (BPO)، تعدادی مسائل و پرسش‌های مهم می‌توانند مورد توجه قرار گیرند:
مسائل و پاسخ‌های اصلی:
1. چگونه فناوری هوش مصنوعی-OCR به صنعت BPO کمک می‌کند؟
فناوری AI-OCR (تشخیص نویسه‌های اپتیکی هوش مصنوعی) توانایی بالای شرکت‌های BPO را در پردازش حجم بزرگی از اسناد و داده‌ها با سرعت و دقت افزوده را بهبود می‌بخشد. این فناوری نه تنها متن چاپ یا دست‌نوشته را می‌خواند، بلکه مفهوم را درک نیز می‌کند، که منجر به خارج کردن و پردازش داده‌ها به صورت موثرتر می‌شود.
2. نقش پیش‌بینی‌کننده هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و بیمه چیست؟
هوش مصنوعی پیش‌بینی کردن می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را برای پیش‌بینی رویدادها یا ترند‌های آینده تجزیه‌وتحلیل نماید که به خصوص در حوزه بهداشت برای تشخیص بیماری‌ها یا پیش‌بینی نتایج بیماران بسیار کارآمد است. در بیمه، می‌تواند در بررسی ریسک، تشخیص تقلب و شخصی‌سازی بیمه‌ها کمک کند.
3. چه چالش‌هایی مرتبط با پیاده‌سازی هوش مصنوعی در BPO وجود دارد؟
چالش‌ها شامل هزینه اولیه بالا و پیچیدگی سیستم‌های هوش مصنوعی، نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، نگرانی‌های مربوط به جایگزینی شغلی، و مشکلات مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها می‌باشد.
چالش‌ها یا اختلافات اصلی:
– امنیت شغلی: اتوماسیون کارهایی که هوش مصنوعی-OCR و هوش مصنوعی پیش‌بینی ارائه می‌دهند می‌تواند به مشکلات امنیتی مربوط به امنیت شغلی برای آن‌هایی که در موقعیت‌های ورود داده و تجزیه و تحلیل قرار دارند، منجر شود.
– حریم خصوصی داده‌ها: با افزایش استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت داده‌های حساس، شرکت‌ها باید اطمینان حاصل کنند که با قوانین و مقررات حریم شخصی داده‌ها به دقت رعایت می‌شود.
– پیچیدگی ادغام: پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی در زیرساخت‌های موجود می‌تواند پیچیده باشد و نیاز به برنامه‌ریزی دقیق و اجرای آن دارد.
مزایا:
– افزایش کارآیی و دقت در پردازش داده و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی.
– صرفه‌جویی در هزینه بلندمدت ناشی از اتوماسیون و کاهش نیروی کار دستی.
– ارائه خدمات بهتر برای مشتریان BPO از طریق فناوری پیشرفته.
– بدست آوردن دیدگاه‌های بیشتر به عملیات تجاری و ترجیحات مشتری‌ها که اجازه تصمیم‌گیری بهتر را می‌دهد.
معایب:
– هزینه‌های اولیه و پیچیدگی ادغام.
– کاهش ممکن نیروی کار ناشی از اتوماسیون.
– وابستگی به فناوری ممکن است به آسیب‌پذیری یا ریسک‌های عملیاتی ایجاد شود اگر به درستی مدیریت نشوند.
– نیاز به بروزرسانی و حفظ سامانه‌های هوش مصنوعی با آخرین فناوری‌ها و داده‌ها به صورت مداوم.
AI inside یکی از جنبش‌های بزرگ‌تر است که شرکت‌ها در عملیات خود هوش مصنوعی را یکپارچه می‌کنند تا رقابتی بمانند و به نیازهای رو به رشد تحول دیجیتال برآیند. همانطور که شرکت‌هایی مانند AI inside ادامه می‌دهند که نوآوری کنند و ابزارهای پیشرفته مانند قابلیت‌های هوش مصنوعی-OCR و هوش مصنوعی پیش‌بینی‌ای ارائه می‌دهند، آن‌ها نه تنها آینده صنعت BPO را شکل می‌دهند بلکه سؤالات جدیدی را در مورد ارتباط بین فناوری و کار، امنیت داده و استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی مطرح می‌کنند.
برای اطلاعات بیشتر در مورد موضوعات هوش مصنوعی-OCR، هوش مصنوعی پیش‌بینی‌ای و BPO، می‌توانید در این دامنه‌های مرتبط بیشتر بررسی کنید:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
این شرکت‌ها در جبهه خدمات هوش مصنوعی و ابری هستند و اغلب گزارش‌های سفید و نکات برجسته را در مورد بخش BPO و توسعه‌های هوش مصنوعی منتشر می‌کنند.
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com