AI inside, firma znana ze swojego wsparcia w operacjach wprowadzania danych za pomocą sztucznej inteligencji i aplikacji DX Suite AI-OCR oraz agenta generatywnego „Heylix”, zaprezentowała swoją strategię biznesową podczas niedawnego spotkania, które odbyło się 31 maja. Dyrektor generalny Takuji Watanuki podkreślił starania firmy zmierzające do przyspieszenia rozwoju poprzez zespół XResearch oraz promocję agenta Heylix wśród klientów DX Suite, adresując tym samym rosnący rynek Outsourcingu Procesów Biznesowych (BPO).
Ich agent Heylix osiągnął już fazę wdrożenia. Warto zauważyć, że wspólny projekt z 77 Bank w listopadzie 2023 roku ma na celu usprawnienie operacji bankowych, natomiast w kwietniu 2024 roku SOMPO Japan Insurance wprowadzi sztuczną inteligencję do strukturyzacji nieustrukturyzowanych danych w sektorze ubezpieczeń od ognia. Ponadto, partnerstwo z Medycznym Uniwersytetem Prefektury Kyoto doprowadziło do stworzenia sztucznej inteligencji wspierającej lekarzy poprzez przewidywanie rokowań rzadkich chorób powierzchni oczu.
Watanuki ma na celu stworzenie nowego modelu biznesowego na giełdzie, mając nadzieję na skonstruowanie modelu, w którym wygenerowane przychody znacząco przyczyniają się do struktury zysków. Ramy firmy do wykorzystania sztucznej inteligencji w transformacji biznesowej zostały podzielone na trzy etapy: pierwszy obejmuje przetwarzanie wieloformowych danych za pomocą sztucznej inteligencji multimodalnej, drugi opiera się na agentach AI zastępujących zadania pracowników, a trzeci wspiera zarządzanie wykonawcze poprzez agentów AI optymalizujących zasoby biznesowe.
AI inside planuje wprowadzić SDK Heylix oraz API Heylix, umożliwiając partnerom integrację zaawansowanej sztucznej inteligencji w swoje usługi, bez konieczności korzystania z infrastruktury AI i LLM. Celem jest platformizacja usług poprzez rozwój biznesu partnerskiego.
Obecnie główne przychody pochodzą z DX Suite, która ma zostać zaktualizowana w czerwcu i lipcu 2024 roku. AI inside skupia się na ponownym skoncentrowaniu swojej uwagi na biznesie BPO, stymulowaniu integracji systemów oraz poszerzaniu rynku OCR w roku obrotowym 2025. Firma dąży do wykorzystania ciągle rosnącego rynku BPO poprzez zwiększenie prędkości przetwarzania, poprawę możliwości odczytywania dokumentów, tworzenie dedykowanych podstaw operacyjnych dla przedsiębiorstw, a także maksymalizację wartości klienta poprzez automatyzację we współpracy z innymi przedsiębiorstwami. Planuje się również rozwój rynku OCR z zaplanowanym wsparciem dla funkcji OCR blueprint.
Związane z tematyką innowacyjnych projektów sztucznej inteligencji AI-OCR i predictive AI w obszarze rozwoju Outsourcingu Procesów Biznesowych (BPO), można rozważyć kilka istotnych kwestii i zagadnień:
Kluczowe pytania i odpowiedzi:
1. Jak technologia AI-OCR przyczynia się do przemysłu BPO?
Technologia AI-OCR (sztuczna inteligencja do optycznego rozpoznawania znaków) znacząco zwiększa zdolność firm BPO do przetwarzania dużych ilości dokumentów i danych szybciej i dokładniej. Ta technologia nie tylko odczytuje tekst drukowany lub pisma odręczne, ale także rozumie kontekst, co sprawia, że ekstrakcja i przetwarzanie danych są bardziej wydajne.
2. Jaką rolę pełni predictive AI w ochronie zdrowia i ubezpieczeniach?
Predictive AI może analizować ogromne ilości danych, aby przewidywać przyszłe zdarzenia lub trendy, co jest szczególnie przydatne w ochronie zdrowia do diagnozowania chorób lub przewidywania wyników pacjentów. W ubezpieczeniach może pomóc w ocenie ryzyka, wykrywaniu oszustw i personalizacji polis ubezpieczeniowych.
3. Jakie są wyzwania związane z wdrożeniem AI w BPO?
Wyzwania obejmują wysokie koszty początkowe i złożoność systemów AI, konieczność posiadania dużych zbiorów danych do szkolenia modeli AI, obawy związane z utratą miejsc pracy, a także kwestie dotyczące ochrony i prywatności danych.
Kluczowe wyzwania lub kontrowersje:
– Bezpieczeństwo pracy: Automatyzacja zadań oferowana przez AI-OCR i predictive AI może budzić obawy o bezpieczeństwo pracy osób zajmujących się wprowadzaniem danych i analizą.
– Prywatność danych: W związku z zwiększonym wykorzystaniem AI w obsłudze danych wrażliwych, firmy muszą zapewnić ściśłe przestrzeganie przepisów dotyczących prywatności danych.
– Złożoność integracji: Wdrożenie rozwiązań AI w istniejącą infrastrukturę może być skomplikowane i wymaga starannego planowania i wykonania.
Zalety:
– Zwiększona efektywność i dokładność przetwarzania danych oraz analizy predykcyjnej.
– Oszczędności kosztów w długoterminowej perspektywie dzięki automatyzacji i redukcji pracy manualnej.
– Poszerzone oferty usług dla klientów BPO dzięki zaawansowanej technologii.
– Większe wglądy w operacje biznesowe i preferencje klientów, co umożliwia lepsze podejmowanie decyzji.
Wady:
– Koszty początkowego ustawienia i złożoność integracji.
– Potencjalne redukcje zatrudnienia z powodu automatyzacji.
– Zależność od technologii może prowadzić do luk lub ryzyk operacyjnych, jeśli nie będą odpowiednio zarządzane.
– Ciągła konieczność aktualizacji i utrzymywania systemów AI z najnowszymi technologiami i danymi.
AI inside jest częścią szerszego trendu, w ramach którego przedsiębiorstwa integrują technologie AI w swoje operacje, aby pozostać konkurencyjnymi i sprostać rosnącym wymaganiom transformacji cyfrowej. Firmy jak AI inside, które stale inwestują w innowacje i oferują zaawansowane narzędzia, takie jak AI-OCR i funkcje predictive AI, kształtują nie tylko przyszłość branży BPO, ale stawiają także nowe pytania dotyczące interakcji między technologią, pracą, bezpieczeństwem danych oraz etycznym wykorzystaniem AI.
Aby uzyskać więcej informacji na temat AI-OCR, predictive AI i BPO, zachęcamy do zgłębienia tych powiązanych dziedzin:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
Te firmy są na czele działań z zakresu AI i usług chmurowych oraz często publikują białe księgi i wskazówki dotyczące sektora BPO i rozwoju AI.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com