AI inside, firma znana ze wsparcia w operacjach związanych z wprowadzaniem danych za pomocą sztucznej inteligencji i technologii OCR związanych z DX Suite oraz agenta sztucznej inteligencji Heylix, zaprezentowała swoją strategię biznesową podczas ostatniego spotkania, które odbyło się 31 maja. Prezes Takuji Watanuki podkreślił wysiłki firmy mające na celu przyspieszenie rozwoju poprzez zespół XResearch oraz promowanie agenta Heylix wśród klientów DX Suite, w odpowiedzi na rosnący rynek outsourcingu procesów biznesowych (BPO).
Agent Heylix jest już w fazie wdrożenia. Warto zauważyć, że wspólny projekt z 77 Bankiem planowany na listopad 2023 r. ma na celu usprawnienie operacji bankowych, podczas gdy w kwietniu 2024 r. SOMPO Japan Insurance wprowadzi sztuczną inteligencję do analizy danych niesklasyfikowanych w sektorze ubezpieczeń od ognia. Ponadto, partnerstwo z Uniwersytetem Medycznym Prefektury Kyoto doprowadziło do stworzenia sztucznej inteligencji, która wspiera lekarzy poprzez przewidywanie prognoz w przypadku rzadkich chorób powierzchni oka.
Watanuki ma na celu stworzenie nowego modelu biznesowego w zakresie akcji, mając nadzieję na skonstruowanie modelu, który zagwarantuje, że generowane dochody znacząco przyczynią się do struktury zysków. Ramy firmy do wykorzystania AI generatywnej w transformacji biznesowej są podzielone na trzy etapy: pierwszy obejmuje przetwarzanie wieloformatowych danych za pomocą AI multimodalnej, drugi polega na zastąpieniu pracowników zadaniami przez agentów AI, a trzeci wspiera zarządzanie wykonawcze poprzez optymalizowanie zasobów biznesowych za pomocą agentów AI.
AI inside planuje wprowadzić SDK Heylix oraz API Heylix, umożliwiając partnerom integrację zaawansowanej sztucznej inteligencji do swoich usług bez konieczności obsługi infrastruktury AI i LLM. Celem jest platformizacja usług poprzez rozwój biznesu partnerskiego.
Obecnie główne przychody płyną z DX Suite, który ma otrzymać aktualizacje w czerwcu i lipcu 2024 r. AI inside skupia się na ponownym skoncentrowaniu się na biznesie BPO, pobudzając integrację systemową oraz poszerzając rynek OCR w roku podatkowym 2025. Firma ma na celu wykorzystanie ciągle rosnącego rynku BPO poprzez zwiększenie prędkości przetwarzania, poprawę zdolności odczytu dokumentów, tworzenie spersonalizowanej podstawy operacyjnej dla firm i maksymalizację wartości klienta poprzez automatyzację we współpracy z innymi przedsiębiorstwami. Przewiduje się również ekspansję na rynku OCR poprzez planowane wsparcie dla funkcji rozpoznawania obrazów.
W związku z tematyką innowacyjnych projektów AI-OCR i AI predykcyjnej w kontekście rozwoju outsourcingu procesów biznesowych (BPO), istotne mogą być następujące zagadnienia i pytania:
Kluczowe pytania i odpowiedzi:
1. Jak technologia AI-OCR przyczynia się do rozwoju przemysłu BPO?
Technologia AI-OCR (Sztuczna Inteligencja Rozpoznawania Znaków) znacznie zwiększa zdolność firm BPO do przetwarzania dużych ilości dokumentów i danych zwiększając prędkość i dokładność. Ta technologia nie tylko odczytuje drukowany lub ręcznie napisany tekst, ale także rozumie kontekst, co sprawia, że ekstrakcja i przetwarzanie danych są bardziej efektywne.
2. Jaką rolę odgrywa AI predykcyjna w opiece zdrowotnej i ubezpieczeniach?
AI predykcyjna może 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 przypadku ubezpieczeń, może pomóc w ocenie ryzyka, wykrywaniu oszustw i personalizacji polis ubezpieczeniowych.
3. Jakie są niektóre wyzwania związane z wdrożeniem AI w BPO?
Wyzwania obejmują wysokie koszty początkowe i złożoność systemów AI, konieczność posiadania dużych zestawów danych do trenowania modeli AI, obawy związane z utratą miejsc pracy, a także kwestie związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych.
Kluczowe wyzwania lub kontrowersje:
– Bezpieczeństwo Zatrudnienia: Automatyzacja zadań oferowana przez AI-OCR i AI predykcyjną może budzić obawy dotyczące bezpieczeństwa pracy osób zajmujących się wprowadzaniem i analizą danych.
– Prywatność Danych: W związku z zwiększonym wykorzystaniem AI w obsłudze danych wrażliwych, firmy muszą zapewnić surowe przestrzeganie przepisów i regulacji dotyczących prywatności danych.
– Złożoność Integracji: Wdrażanie rozwiązań AI w istniejących infrastrukturach może być skomplikowane i wymaga starannego planowania i realizacji.
Zalety:
– Zwiększona efektywność i dokładność w przetwarzaniu danych oraz analizie predykcyjnej.
– Oszczędności kosztów w długim okresie dzięki automatyzacji i zmniejszeniu pracy manualnej.
– Zwiększone możliwości usługowe dla klientów BPO dzięki zaawansowanej technologii.
– Większe zrozumienie operacji biznesowych i preferencji klientów, umożliwiające lepsze podejmowanie decyzji.
Wady:
– Początkowe koszty ustawienia i złożoność integracji.
– Potencjalne redukcje siły roboczej z powodu automatyzacji.
– Zależność od technologii może prowadzić do podatności na ryzyko lub zagrożenia operacyjne, jeśli nie jest odpowiednio zarządzana.
– Ciągła konieczność aktualizowania i utrzymywania systemów AI z najnowszymi technologiami i danymi.
AI inside jest częścią szerszego trendu, w ramach którego firmy integrują technologie AI w swoje operacje, aby pozostać konkurencyjnymi i sprostać rosnącym wymaganiom transformacji cyfrowej. Firmy takie jak AI inside, w miarę kontynuowania innowacji i oferowania zaawansowanych narzędzi takich jak AI-OCR i AI predykcyjne, nie tylko kształtują przyszłość branży BPO, ale również stawiają nowe pytania dotyczące zależności między technologią i pracą, bezpieczeństwem danych oraz etycznym wykorzystywaniem AI.
Dla dalszych informacji na temat AI-OCR, AI predykcyjnej i BPO, możesz zapoznać się z następującymi domenami:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
Te firmy znajdują się na czele usług AI i chmury oraz często publikują białe księgi i wskazówki dotyczące sektora BPO i rozwoju AI.
The source of the article is from the blog oinegro.com.br