AI inside, įmonė, žinoma dėl savo paramos duomenų įvedimo operacijose su „DX Suite“ AI-OCR ir generuojančio AI agento „Heylix“, pristatė savo verslo strategiją naujausioje susirinkimo metu, kuris vyko gegužės 31 d. Generalinis direktorius Takuji Watanuki pabrėžė įmonės pastangas pagreitinti plėtrą per savo XResearch komandą ir skatinti savo Heylix agentą DX Suite klientams, taip atsižvelgiant į sparčiai augantį verslo procesų išorinio išteklių valdymo (BPO) rinką.
Jų agentas Heylix jau pasiekė įgyvendinimo fazę. Ypatingai reikšmingas bendradarbiavimo projektas su 77 banku, numatytas lapkritį 2023 m., turėtų padėti pagerinti bankų veiklą, tuo tarpu balandžio 2024 m. SOMPO Japan Insurance pradės įdiegti AI struktūruoti neapibrėžtus duomenis savo gaisro apdraudimo sektoriuje. Be to, partnerystė su Kioto prefektūriniu medicinos universitetu sukūrė AI, kuris padeda gydytojams prognozuoti retų akių paviršiaus ligų prognozes.
Watanuki siekia sukurti naują akcijų verslo modelį, tikėdamasis sukurti tokį modelį, kuris užtikrintų, kad sugeneruotos pajamos drastiškai prisidėtų prie pelningumo struktūros. Įmonės struktūra, skirta generuojančio AI naudojimui verslo transformacijai, suskirstyta į tris etapus: pirmasis apima daugiaformės informacijos apdorojimą naudojant multimodalųjį AI, antrasis apima AI agentų keitimą darbuotojų užduotims ir trečias palaiko vykdomąją valdžią per AI agentus, optimizuojančius verslo išteklius.
AI inside ketina pristatyti Heylix SDK ir Heylix API, suteikiant partnerėms galimybę integruoti pažangią AI į savo paslaugas be AI ir LLM infrastruktūros kompleksumo. Tikslas yra platforminti savo paslaugas per partnerystės verslo plėtrą.
Pagrindinės pajamos šiuo metu teka iš DX Suite, kuris numatytas atnaujinti 2024 m. birželio ir liepos mėnesiais. AI inside nukreipta į darbo išorinio išteklių valdymo verslą, skatinant sistemų integraciją ir plėtojant OCR rinką 2025 finansiniame įvykdymo metu. Jie siekia pasinaudoti nuolatos plečiamu BPO rinkos segmentu, tobulindami apdorojimo greitį, gerindami dokumentų skaitymo galimybes, kurdami individualias operacines verslo veiklos pagrindus ir didindami klientų vertę automatinės veiklos partnerystėje su kitomis įmonėmis. Numatoma ir plėtra OCR rinkoje su planu palaikyti projektavimo fono OCR funkcionalumus.
Nepaisant nematytos tematikos inovatyviu AI-OCR ir prognozinių AI projektų plėtros išorinio išteklių valdymo (BPO) srityje, keli klausimai ir uždaviniai gali būti laikomi svarbiais:
Svarbūs klausimai ir atsakymai:
1. Kaip AI-OCR technologija prisideda prie BPO pramonės?
AI-OCR (dirbtinis intelektas optiniam simbolių atpažinimui) technologija labai padeda BPO įmonėms tvarkyti didelius dokumentų ir duomenų kiekius sparčiau ir tiksliau. Ši technologija ne tik skaito spaudinėtą ar rankraštinį tekstą, bet ir supranta kontekstą, todėl duomenų išgavimas ir tvarkymas tampa efektyvesnis.
2. Kokį vaidmenį atlieka prognozavimo AI sveikatos apsaugos ir draudimo srityje?
Prognozavimo AI gali analizuoti didelius duomenų kiekius, kad numatytų būsimus įvykius ar tendencijas, kas ypač svarbu sveikatos priežiūroje diagnozuojant ligas ar numatant paciento rezultatus. Draudime gali padėti rizikos įvertinime, sukčių aptikime ir individualizuotose draudimo polisų sudaryme.
3. Kokie yra sunkumai, susiję su AI diegimu BPO srityje?
Sunkumai apima aukštą pradinį kaštą ir AI sistemų sudėtingumą, poreikį dideliems duomenų rinkiniams, kad būtų galima mokyti AI modelius, potencialios problemos dėl darbo vietų pakeitimo, ir klausimai dėl duomenų privatumo ir saugumo.
Svarbūs iššūkiai ar kontroversijos:
– Darbo saugumas: Užduočių automatizavimas, kurį siūlo AI-OCR ir prognozuojančieji AI, gali kelti nerimą dėl darbo saugumo tiems, dirbantiems su duomenimis ir analizės pareigomis.
– Duomenų privatumas: Suvartojus AI, tvarkant jautrius duomenis, įmonės privalo užtikrinti griežtą atitikimą duomenų privatumo įstatymams ir reglamentams.
– Integravimo sudėtingumas: AI sprendimų diegimas esamuose infrastruktūrose gali būti sudėtingas ir reikalauja tinkamo planavimo ir įgyvendinimo.
Privalumai:
– Padidinta efektyvumas ir tikslumas duomenų tvarkymo srityje ir prognozuojančiose analizėse.
– Ilgalaikiai kaštų taupymai dėl automatizavimo ir rankinio darbo sumažinimo.
– Išplėstinės paslaugų pasiūlos BPO klientams dėl pažangios technologijos.
– Geresnė įmonių veiklos ir klientų pageidavimų įžvalgos, leidžiančios geriau priimti sprendimus.
Trūkumai:
– Pradiniai sąrankos kaštai ir integracijos sudėtingumas.
– Potencialus darbo jėgos sumažėjimas dėl automatizavimo.
– Technologijos priklausomybė gali sukelti pažeidžiamumus ar operacinius rizikos momentus, jei jie nebus tinkamai valdomi.
– Nuolatinis poreikis atnaujinti ir palaikyti AI sistemas su naujausiomis technologijomis ir duomenimis.
AI inside yra dalis didesnio tendencijos, kuomet įmonės į savo operacijas integruoja AI technologijas, siekdamos išlikti konkurencingos ir patenkinti besivystančias skaitmeninio transformacijos reikalavimus. Toliau inovuodamos ir siūlendamos pažangius įrankius, tokius kaip AI-OCR ir prognozuojanieji AI gebėjimai, įmonės, panašios į AI inside, ne tik formuoja BPO pramonės ateitį, bet ir kelia naujus klausimus apie technologijų ir darbo jėgos sąveiką, duomenų saugumą ir etišką AI naudojimą.
Norėdami gauti daugiau informacijos apie AI-OCR, prognozuojančius AI ir BPO tematiką, galite ištirti šias susijusias sritis:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
Šios įmonės yra lyderės AI ir debesų paslaugų srityse ir dažnai išleidžia baltus rašinius ir įžvalgas į BPO sektorių ir AI plėtros tendencijas.