AI inside, kompānija, kas ir pazīstama ar savu atbalstu datu ievades operācijās ar ‘DX Suite’ AI-OCR un iģeneratīvo AI aģentu ‘Heylix’, nesenajā sanāksmē, kas notika 31. maijā, demonstrēja savu biznesa stratēģiju. CEO Takuji Watanuki uzsvera uzņēmuma centienus paātrināt attīstību, izmantojot savu XResearch komandu, un veicināt savu Heylix aģentu DX Suite klientiem, tādējādi risinot augošo Biznesa procesu ārpakalpojumu (BPO) tirgu.
Viņu aģents Heylix jau ir sasniegts ieviešanas fāzē. Izcilas nozīmes projekts ar 77 Bank novembrī 2023. gadā ir paredzēts, lai uzlabotu banku darbību, kamēr SOMPO Japan Insurance aprīlī 2024. gadā ieviesīs AI, lai strukturētu nestrukturētos datus savā ugunsdrošības apdrošināšanas sektorā. Turklāt sadarbība ar Kyoto pilsētas medicīnas universitātu ir novedusi pie AI attīstības, kas atbalsta ārstus, paredzot retu acs virsmas slimību prognozi.
Watanuki mērķē izveidot jaunu akciju biznesa modeļu, cerot izstrādāt modeļu, kas nodrošinās, ka ģenerētie ieņēmumi būtiski veicina peļņas struktūru. Uzņēmuma struktūra, kas izmanto iģeneratīvo AI biznesa pārveidē, tiek klasificēta trīs posmos: pirmajā posmā tiek apstrādāti daudzveidīgi dati, izmantojot multimodālo AI, otrajā posmā šķiet, ka AI aģenti aizstāj darbinieku uzdevumus, un trešajā tiek atbalstīta vadības izpilde, izmantojot AI aģentus, optimizējot biznesa resursus.
AI inside plāno atklāt Heylix SDK un Heylix API, ļaujot partneru uzņēmumiem integrēt uzlaboto AI savos pakalpojumos, neizmantojot AI un LLM infrastruktūras sarežģītību. Mērķis ir platformēt savus pakalpojumus, veidojot partnerattiecību biznesa attīstību.
Galvenie ieņēmumi pašlaik nāk no DX Suite, kurš ir paredzēts atjaunināšanai 2024. gada jūnijā un jūlijā. AI inside vēlas pārkārtot savu fokusu uz BPO biznesu, veicinot sistēmu integrāciju un paplašinot OCR tirgu 2025. finanšu gadā. Viņi plāno izmantot turpmāk pieaugošo BPO tirgu, uzlabojot apstrādes ātrumu, uzlabojot dokumentu lasīšanas spējas, radot individuālas operatīvās pamatnostādnes uzņēmējdarbībām un maksimizējot klientu vērtību, automatizējot sadarbību ar citiem uzņēmumiem. Ir paredzēta arī paplašināšanās OCR tirgū ar plānotu atbalstu zīmējumu OCR funkcionalitātēm.
Saistībā ar tematiku par inovatīvajiem AI-OCR un prognozējošajiem AI projektiem BPO paplašināšanā (BPO) vairākus jautājumus un jautājumus var uzskatīt par svarīgiem:
Galvenie Jautājumi un Atbildes:
1. Kā AI-OCR tehnoloģija veicina BPO nozari?
AI-OCR (Mākslīgā intelekta Optiskās raksta atpazīšana) tehnoloģija ievērojami uzlabo BPO uzņēmumu spēju apstrādāt lielu dokumentu un datu apjomu ar pieaugošu ātrumu un precizitāti. Šī tehnoloģija ne tikai lasa izdrukātu vai rakstītu tekstu, bet arī saprot kontekstu, padarot datu izgūšanu un apstrādi efektīvāku.
2. Kādu lomu spēlē prognozētie AI veselības aprūpē un apdrošināšanā?
Prognozētais AI var analizēt milzīgu datu apjomu, lai paredzētu nākotnes notikumus vai tendences, kas ir īpaši noderīgi veselības aprūpē slimību diagnosticēšanai vai pacienta iznākumu prognozēšanai. Apdrošināšanā tas var palīdzēt riska novērtējumā, krāpšanas atklāšanā un apdrošināšanas politikas personalizēšanā.
3. Kādas ir dažas problēmas, kas saistītas ar AI ieviešanu BPO?
Iespējamās problēmas ietver augstās sākotnējās izmaksas un AI sistēmu sarežģītību, lielu datu kopa nepieciešamību, lai apmācītu AI modeļus, potenciālos darba vietu aizstāšanas bažas un problēmas saistībā ar datu privātumu un drošību.
Galvenās Izaicinājumi vai Kontroverses:
– Darba Drošība: Uzdevumu automatizācija, ko piedāvā AI-OCR un prognozējais AI, var radīt bažas par darba drošību tiem, kas strādā datus ievadē un analīzē.
– Datu Privātums: Ar palielinātu AI izmantošanu, lai apstrādātu jutīgus datus, uzņēmumiem ir jānodrošina stingra saskaņošana ar datu privātuma likumiem un noteikumiem.
– Integrācijas Sarežģītība: AI risinājumu ieviešana esošajās infrastruktūrās var būt sarežģīta un prasa rūpīgu plānošanu un izpildi.
Priekšrocības:
– Palielināta efektivitāte un precizitāte datu apstrādē un prognozējošajā analīzē.
– Izdevumu ietaupījumi ilgtermiņā, pateicoties automatizācijai un manuālā darba samazinājumam.
– Uzlaboti pakalpojumu piedāvājumi BPO klientiem ar augstās tehnoloģijas palīdzību.
– Lielākas iespējas iegūt ieskatu uzņēmējdarbības darbībās un klientu vēlmēs, ļaujot pieņemt labākus lēmumus.
Nepilnības:
– Sākotnējā iestatīšanas izmaksas un integrācijas sarežģītība.
– Potenciāla darbaspēka samazināšana automatizācijas dēļ.
– Atkarība no tehnoloģijas var novest pie ievainojamībām vai operatīvajiem riskiem, ja tie netiek pienācīgi pārvaldīti.
– Pastāvīga prasība atjaunot un uzturēt AI sistēmas ar jaunākajām tehnoloģijām un datiem.
AI inside ir daļa no plašākas tendences, kur uzņēmumi integrē AI tehnoloģijas savās darbībās, lai paliktu konkurētspējīgi un apmierinātu digitālā pārveides augošās prasības. Uzņēmumiem kā AI inside turpinot inovācijas un piedāvājot uz priekšu orientētas rīkus, piemēram, AI-OCR un prognozējošo AI iespējas, viņi ne tikai veido BPO nozares nākotni, bet arī rada jaunus jautājumus par tehnoloģiju un darba mijiedarbību, datu drošību un ētisku AI izmantošanu.
Lai iegūtu papildinformāciju par tēmām par AI-OCR, prognozēto AI un BPO, Jūs varētu izpētīt šos saistītos domēnus:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
Šīs kompānijas ir priekšplānā AI un mākoņpakalpojumu jomā un bieži vien publicē balto grāmatu un insightus par BPO sektoru un AI attīstību.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni