Как услуги данных с использованием ИИ трансформируют отрасли: реальные примеры

ИИ больше не просто теория. Он приводит к реальной трансформации в каждой основной отрасли. Но за каждым успешным внедрением ИИ стоит основа качественных данных и услуг. Давайте рассмотрим, как различные сектора используют услуги данных ИИ для достижения выдающихся результатов.

Здравоохранение: Предсказательная аналитика, улучшающая уход за пациентами

Организации здравоохранения сталкиваются с уникальной проблемой: ставки невероятно высоки, а данные невероятно сложны. Услуги данных ИИ помогают медицинским учреждениям ориентироваться в этой сложности, одновременно улучшая результаты лечения пациентов.

Трансформация:

Согласно недавнему исследованию, 65 процентов больниц США теперь используют предсказательные модели, а 79 процентов из них используют модели от своих разработчиков электронных медицинских записей. Эти ИИ-системы, работающие на основе правильно аннотированных и валидированных медицинских данных, преобразуют уход за пациентами по нескольким направлениям.

Виртуальные медицинские ассистенты, основанные на хорошо аннотированных разговорных данных, теперь обеспечивают круглосуточную поддержку пациентов. Эти ИИ-системы обрабатывают запросы, связанные с медициной, напоминают о лекарствах и планируют встречи, освобождая медсестер для сосредоточения на критической помощи.

ИИ также помогает врачам в диагностике с помощью анализа медицинских изображений. Современная аналитика позволяет медицинским учреждениям выявлять пациентов с высоким риском и внедрять проактивные программы вмешательства, что снижает количество повторных госпитализаций и улучшает общие результаты пациентов. Однако эти диагностические инструменты хороши только настолько, насколько хороши обучающие данные, стоящие за ними; тщательно аннотированные изображения, валидированные медицинскими экспертами, формируют основу этих спасительных приложений.

Проблема с данными: Здравоохранение требует специализированной аннотационной экспертизы, строгого соблюдения конфиденциальности (GDPR, HIPAA) и отраслевых знаний, которые могут предоставить только обученные медицинские профессионалы. Профессиональные услуги данных ИИ преодолевают этот разрыв с помощью валидации с участием человека и процессов экспертного обзора.

Розница: Персонализация опыта и оптимизация операций

Розничная торговля была трансформирована ИИ, а услуги данных позволяют осуществлять всё — от оптимизации запасов до гиперперсонализированного клиентского опыта.

Трансформация:

Розничный сектор демонстрирует один из самых высоких доходов от инвестиций в ИИ. Согласно исследованию IDC, розница входит в число лучших отраслей по возврату от инвестиций в Generative AI, уступая только финансовым услугам и средствам массовой информации и телекоммуникациям.

Розничные продавцы используют услуги данных ИИ для:

• Персонализированных рекомендаций на основе паттернов покупательского поведения, выявленных с помощью комплексного анализа данных

• Динамического ценообразования, которое реагирует на спрос в реальном времени

• Прогнозирования запасов, которое предотвращает нехватку и переполнение товара

• Сегментации клиентов, которая позволяет проводить целевые маркетинговые кампании

Крупнейший розничный продавец продуктов питания в Финляндии с долей рынка 48,3% оптимизировал свой ассортимент из 25 000 товаров с помощью аналитики на основе ИИ, построенной на комплексном управлении данными. Программа улучшила моделирование сценариев и принятие решений, что привело к улучшению отзывов клиентов, увеличению роста продаж и увеличению маржи. Их успех демонстрирует, как качественные услуги данных позволяют трансформировать розничную торговлю в широких масштабах.

Проблема с данными: Данные в рознице имеют высокую изменчивость и зависят от контекста. Профессиональные услуги данных обеспечивают, чтобы модели ИИ понимали нюансы, такие как сезонные тенденции, региональные предпочтения и emerging product categories, критически важные факторы, определяющие успех или неудачу.

Финансовые услуги: Управление рисками и масштабирование операций

Финансовая отрасль приняла ИИ для всего, от обнаружения мошенничества до обслуживания клиентов, при этом качество данных служит разграничителем между успехом и неудачей.

Трансформация:

Финансовые услуги лидируют во всех отраслях по возврату от инвестиций в Generative AI, согласно исследованию IDC 2024 года. Это не удивительно; сектор имеет дело с огромными объемами структурированных данных, которые, при правильном управлении, дают исключительные выводы.

Финансовые учреждения переоснащают свои операции с помощью решений на основе ИИ:

• Системы обнаружения мошенничества, анализирующие миллионы транзакций для выявления аномалий, сигнализирующих о мошенничестве

• Чат-боты и виртуальные помощники, предоставляющие поддержку 24/7 для рутинных запросов

• Робо-советники, предлагающие персонализированные инвестиционные рекомендации в широком масштабе

• Модели оценки кредитоспособности, которые более точно и справедливо оценивают риски

• Системы соблюдения нормативных требований, которые автоматически выявляют потенциальные проблемы

Эти приложения требуют обучающих данных из истории транзакций, взаимодействий с клиентами и паттернов рисков, все правильно аннотированные и валидированные, чтобы гарантировать, что модели ИИ изучают точные паттерны. Поскольку 30 процентов организаций указывают на нехватку специализированных навыков ИИ в своей команде, профессиональные услуги данных ИИ закрывают этот критически важный разрыв.

Проблема с данными: Финансовые данные требуют предельной точности и должны обрабатываться с строгими протоколами безопасности. Услуги данных ИИ обеспечивают экспертное мнение и инфраструктуру для управления чувствительными финансовыми данными, соблюдая при этом требования меняющихся нормативных актов.

Производство: ПредсказMaintenance и оптимизация процессов

Промышленность использует ИИ для создания более умных заводов, но основой являются качественные данные датчиков, документация процессов и анализ паттернов отказов.

Трансформация:

В глобальном рынке промышленного ИИ в 2024 году достиг $43,6 миллиарда и ожидается, что он вырастет с CAGR на 23% до $153,9 миллиарда к 2030 году. Этот взрывной рост отражает ощутимую ценность, которую производители извлекают из внедрения ИИ.

Приложения AI в производстве, поддерживаемые качественными услугами данных, включают:

• ПредсказательнаяMaintenance, которая предотвращает дорогостоящие аварии оборудования до их возникновения

• Контроль качества через компьютерные системы зрения, инспектирующие продукты в широких масштабах

• Оптимизация цепочки поставок, предсказывающая и предотвращающая сбои

• Автоматизация процессов, повышающая эффективность и снижающая потери

Организации с процессами на базе ИИ в производстве достигают в 2,5 раза большего роста выручки и в 2,4 раза большей продуктивности по сравнению с коллегами. Эти приложения требуют обучающих данных от сенсоров оборудования, камер производственной линии и исторических записей обслуживания, все правильно аннотированные и валидированные, чтобы гарантировать, что модели ИИ изучают точные паттерны.

Проблема с данными: В производстве генерируется огромный объем данных от датчиков, камер и систем. Профессиональные услуги данных организуют, аннотируют и валидируют эти данные, чтобы ИИ мог извлекать применимую информацию, не перегружая технические команды.

Телекоммуникации: Оптимизация сети и клиентский опыт

Телеком-компании используют ИИ для управления сложными сетями и улучшения клиентского опыта, опираясь на правильно аннотированные технические и разговорные данные.

Трансформация:

Отрасль медиа и телекоммуникаций занимает второе место среди всех отраслей по возврату от инвестиций в Generative AI, что отражает успех сектора в масштабном внедрении ИИ. Операции в телекоммуникациях генерируют огромные потоки данных, которые, при правильном управлении, позволяют достичь значительных операционных улучшений.

Приложения ИИ в телекоммуникациях включают:

• Оптимизация производительности сети с предсказанием и предотвращением сбоев

• Автоматизация обслуживания клиентов, обрабатывающая рутинные запросы в широких масштабах

• ПредсказательнаяMaintenance для инфраструктуры и оборудования

• Персонализированные рекомендации услуг на основе паттернов использования

В настоящее время 92 процента пользователей ИИ используют его для случаев повышения производительности, телеком-компании находятся среди лидеров по эффективности автоматизации. Успех требует комплексных данных, охватывающих журналы сети, взаимодействия с клиентами и данные сенсоров в реальном времени, все аннотированы и валидированы экспертами в своей области.

Проблема с данными: Данные телекоммуникаций охватывают журналы сетей, взаимодействия с клиентами и данные сенсоров в реальном времени через распределенную инфраструктуру. Качественные услуги данных гарантируют, что системы ИИ могут понимать и эффективно действовать в этой разнообразной информационной среде.

Общая нить: Качественные услуги данных

Во каждой отрасли успешные внедрения ИИ обладают следующими характеристиками:

1. Инвестиции в профессиональные услуги данных, которые обеспечивают качество, точность и актуальность

2. Отраслевое экспертное мнение, которое понимает специфические требования и нюансы отрасли

3. Масштабируемые процессы, которые могут обрабатывать увеличивающиеся объемы данных без ухудшения качества

4. Строгая валидация, которая выявляет ошибки до того, как они повлияют на бизнес-операции

5. Непрерывное улучшение, адаптация процессов работы с данными по мере развития приложений ИИ

Согласно исследованию Accenture, компании с переоснащенными операциями достигают в 3,3 раза большего успеха в масштабировании случаев использования Generative AI. Разница? Они инвестировали в инфраструктуру данных, которая делает ИИ работоспособным.

Тем не менее, остаются проблемы: 61% организаций сообщают о том, что их данные не готовы к генеративному ИИ, и 70% испытывают трудности с масштабированием проектов, использующих собственные данные. Этот разрыв в готовности данных представляет собой как проблему, так и возможность для организаций, которые инвестируют в профессиональные услуги данных ИИ.

Ваша отрасль следующая

Эти трансформации не являются изолированными успехами, а служат доказательством того, что услуги данных ИИ приносят измеримые результаты во всех секторах. Использование Generative AI выросло с 55 процентов в 2023 году до 75 процентов в 2024 году, демонстрируя ускорение принятия в каждой отрасли.

Вопрос не в том, трансформирует ли ИИ вашу отрасль. Вопрос в том, будете ли вы лидировать в этой трансформации или поспешите наверстать упущенное.

Преобразите вашу отрасль с подтвержденным опытом

Sahara AI осуществляет трансформацию ИИ в области здравоохранения, финансов, розничной торговли, производства и других. С опытом работы в более чем 60 областях, глобальной сетью из более чем 200 000 специалистов и успешным опытом работы с более чем 35 компаниями из списка Fortune 500, мы предоставляем услуги данных, соответствующие отрасли, которые превращают видение всевозможного ИИ в реальность.

Узнайте, как Sahara AI может преобразить вашу отрасль. Давайте обсудим ваш конкретный случай использования.

О Sahara AI: Sahara AI является первой полнофункциональной платформой на базе ИИ, предоставляющей надежные услуги данных, масштабируемые решения агентов и подтвержденные результаты. Мы помогаем глобальным предприятиям, исследовательским лабораториям и новаторам в области ИИ безопасно создавать, развертывать и монетизировать ИИ с уверенностью. SAHARA — это токен-утилита, принадлежащий экосистеме Sahara AI. Он обеспечивает все взаимодействия между поставщиками данных, разработчиками ИИ, поставщиками вычислений и конечными пользователями, создавая экономическую основу для совместной ИИ-экономики. Официальный сайт Sahara AI — SaharaAI.com (ранее saharalabs.ai).