Dirbtinis intelektas

Dirbtinis intelektas (DI) – tai specialus algoritmas, kuriamas konkrečiai užduočiai spręsti ir procesams optimizuoti. Nuolat kuriami skaitmeniniai įrankiai padeda organizacijoms greičiau dirbti su informacija, prisideda prie verslo valdymo ir procesų optimizavimo.

Be to, šis įrankis pagerina bei paspartina analizę ir išteklių naudojimą, automatizuoja sudėtingus procesus.

Dažniausiai DI reiškia kompiuterio ar mašinos gebėjimą imituoti žmogaus proto galimybes – mokytis iš pavyzdžių ir patirties, atpažinti objektus, suprasti ir reaguoti į aplinką, priimti sprendimus, spręsti problemas.

Skirtingai nuo kitų algoritmų, dirbtinis intelektas mokosi iš savo „patirties“, todėl jo pateikti sprendimai ir veiksmai analogiškose situacijose skiriasi. Tinkamam ir maksimaliai efektyviam veikimui reikia aktualių duomenų, nes jie yra algoritmo pagrindas.

Mąstydamas kitaip nei žmonės, DI gali greičiau atskleisti rinkos spragas ir galimybes bei padėti pristatyti naujus produktus, paslaugas, kanalus bei verslo modelius tokiu greičiu ir kokybe, kokie anksčiau nebuvo įmanomi.

Besikeičiantis požiūris skatina klientus naudoti DI technologijas. Su juo susijusios sistemos kuriamos siekiant užtikrinti inovatyvumą, tobulinti veiklos procesus ir leisti darbuotojams užsiimti svarbesnėmis užduotimis, tuo tarpu didelę dalį darbo atiduodant dirbtiniam intelektui.

Tai ypač svarbu organizacijoms, dirbančioms su dideliais kiekiais informacijos, nes joms reikia užtikrinti tikslumą, vengti klaidų bei jų pasikartojimo.

Dirbtinis intelektas leidžia teikti ir aukštos kokybės klientų aptarnavimą 24/7 principu – t. y. spręsti problemas ir teikti klientams paslaugas realiu laiku galima 24 valandas per parą ir septynias dienas per savaitę.

Tokiu būdu šis algoritmas kuria pokyčius įmonėse ir padeda teikti kokybiškesnes paslaugas, o jo panaudojimas yra toks įvairus, kad bene svarbiausias dalykas, ko reikia – tai idėja, kur reikia paspartinti darbą, nepriklausomai nuo srities.

Dirbtinis intelektas yra taikomas įvairiose organizacijų veiklos srityse: ateities įvykiams, pavyzdžiui, paklausai, pardavimams, priežiūros poreikiui prognozuoti, sprendimams priimti, didiesiems duomenims vizualizuoti ir analizuoti, klientams segmentuoti, dinaminei kainodarai sudaryti, kreditingumui vertinti, rekomendacinėms sistemoms, klientų aptarnavimui ar tiekimo grandinei planuoti bei automatizuoti.

Mūsų naudojamos technologijos:

  • „Python“;
  • „Anaconda“;
  • „Tensorflow“;
  • „Scikit Learn“
  • „Jupyter“.