AI inside, ett företag som är känt för sitt stöd inom dataregistreringsoperationer med ’DX Suite’ AI-OCR och den generativa AI-agenten ’Heylix’, presenterade sin affärsstrategi vid ett nyligen hållet möte den 31 maj. VD Takuji Watanuki betonade företagets strävan att accelerera utvecklingen genom deras XResearch-team och att främja sin Heylix-agent till DX Suite-kunder, vilket adresserar den växande marknaden för Business Process Outsourcing (BPO).
Deras agent Heylix har redan nått implementeringsfasen. I november 2023 kommer ett samarbetsprojekt med 77 Bank att förbättra bankverksamheten, medan SOMPO Japan Insurance i april 2024 kommer att introducera AI för att strukturera ostrukturerade data inom sin brandförsäkringssektor. Vidare har ett partnerskap med Kyoto Prefectural University of Medicine lett till utvecklingen av en AI som stödjer läkare genom att förutsäga prognosen för sällsynta ögonsjukdomar.
Watanuki strävar efter att skapa en ny aktiemodell och hoppas skapa en modell som säkerställer att genererade intäkter drastiskt bidrar till vinststrukturen. Företagets ramverk för att använda generativ AI i affärstransformationen är uppdelad i tre faser: den första innebär att bearbeta multiformdata med multimodal AI, den andra innefattar AI-agenter som ersätter anställdas uppgifter, och den tredje stöder verkställande ledning genom att AI-agenter optimerar företagets resurser.
AI inside planerar att lansera Heylix SDK och Heylix API, vilket möjliggör för partnerföretag att integrera avancerad AI i sina tjänster utan komplexiteten i AI och LLM-infrastrukturen. Målet är att skapa en plattform för sina tjänster genom partnerskapsföretagsutveckling.
Stora intäkter kommer för närvarande från DX Suite, som är planerat för uppdateringar i juni och juli 2024. AI inside satsar på att omkalibrera sin inriktning mot BPO-verksamheten, stimulera systemintegration och expandera OCR-marknaden under räkenskapsåret 2025. De syftar till att dra nytta av den ständigt expanderande BPO-marknaden genom att förbättra bearbetningshastigheterna, förbättra dokumentläsningsförmågorna, skapa skräddarsydda operativa grunder för företag och maximera kundvärdet genom automatisering i samarbete med andra företag. Expansion inom OCR-marknaden förutspås också med planerad support för blueprint OCR-funktionalitet.
Som relevanta för det innovativa AI-OCR- och förutsägande AI-projekten för expansionen av Business Process Outsourcing (BPO) kan flera frågor och frågor anses vara viktiga:
Viktiga frågor och svar:
1. Hur bidrar AI-OCR-teknologi till BPO-branschen?
AI-OCR (Artificiell Intelligens Optisk Teckenigenkänning) -teknologi förbättrar kraftigt BPO-företagens förmåga att behandla stora volymer av dokument och data med ökad hastighet och noggrannhet. Denna teknologi läser inte bara utskriven eller handskriven text utan förstår också sammanhanget, vilket gör dataextrahering och bearbetning effektivare.
2. Vilken roll spelar förutsägande AI inom hälso- och sjukvården och försäkringsbranschen?
Förutsägande AI kan analysera stora mängder data för att prognostisera framtida händelser eller trender, vilket är särskilt användbart inom hälso- och sjukvården för diagnos av sjukdomar eller för att förutsäga patientresultat. Inom försäkring kan den hjälpa till med riskbedömning, bedrägeriupptäckt och anpassning av försäkringspolicyer.
3. Vilka utmaningar finns förknippade med att implementera AI inom BPO?
Utmaningar inkluderar den höga initiala kostnaden och komplexiteten hos AI-system, behovet av stora dataset för att träna AI-modeller, potentiella oro för arbetsförlust, och frågor relaterade till dataintegritet och säkerhet.
Centrala utmaningar eller kontroverser:
– Arbetsmarknadssäkerhet: Automatiseringen av uppgifter som AI-OCR och förutsägande AI erbjuder kan leda till oro för arbetsmarknadssäkerhet för dem som har dataregistrerings- och analyspositioner.
– Dataskydd: Med ökad användning av AI för att hantera känslig information måste företag säkerställa strikt överensstämmelse med lagar och förordningar om dataskydd.
– Integrationskomplexitet: Att implementera AI-lösningar inom befintliga infrastrukturer kan vara komplext och kräver noggrann planering och utförande.
Fördelar:
– Ökad effektivitet och noggrannhet vid datahantering och förutsägande analys.
– Kostnadsbesparingar på lång sikt på grund av automation och minskning av manuellt arbete.
– Förbättrade tjänster för BPO-kunder genom avancerad teknologi.
– Större insikter i verksamhetens och kundpreferensernas, vilket möjliggör bättre beslutsfattande.
Nackdelar:
– Initiala installationskostnader och integrationskomplexitet.
– Potentiell minskning av arbetsstyrkan på grund av automation.
– Beroende av teknik kan leda till sårbarheter eller operativa risker om det inte hanteras på rätt sätt.
– Fortsatt krav på att uppdatera och underhålla AI-system med den senaste tekniken och data.
AI inside är en del av en större trend där företag integrerar AI-teknologier i sin verksamhet för att förbli konkurrenskraftiga och möta de ökande kraven från digital transformation. När företag som AI inside fortsätter att innovera och erbjuda avancerade verktyg som AI-OCR och förutsägande AI-kapaciteter formar de inte bara framtiden för BPO-branschen utan också ställer nya frågor om samspel mellan teknik och arbete, datasäkerhet och etisk användning av AI.
För ytterligare information om ämnena AI-OCR, förutsägande AI och BPO kan du utforska dessa relaterade domäner:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
Dessa företag är i framkant när det gäller AI och molntjänster och släpper ofta vitpapper och insikter om BPO-sektorn och AI-utveckling.
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk