Elég az általánosításból. Nézzük, hogy a vállalatok hogyan használják a gyakorlatban a mesterséges intelligencia adta lehetőségeket.
A mesterséges intelligencia (MI) jelentősen segíti mind az itthoni, mind a külföldi vállalatokat. Az MI-vel nem csupán nagy mennyiségű adatot lehet gyorsan és pontosan feldolgozni, de támogatja az előrejelzések készítését és a döntéshozatalt is.
Íme néhány példa arra, hogy hogyan támogathatja a mesterséges intelligencia a vállalatokat:
Jobb ügyfélélmény
Az MI alkalmazása számos területen javítja az ügyfélélményt gyorsabb ügyintézéssel és a személyre szabott ajánlatokkal.
Az Amazon például az Alexa nevű virtuális asszisztenst alkalmazza, amely MI-t használ a felhasználói kérdések megválaszolására, valamint a vásárlási folyamatok és a szolgáltatások kezelése során. Emellett a cég ügyfélszolgálata MI-alapú chatbotokat használ, amelyek segítenek a gyakran ismételt kérdések megválaszolásában és a problémák gyors megoldásában.
Az H&M ruházati cég szintén alkalmaz MI-t annak érdekében, hogy segítse a vásárlókat az árucikkek keresésében és a vásárlásban. Az MI-alapú chatbotok képesek válaszolni a termékekkel és a rendelésekkel kapcsolatos kérdésekre, valamint ajánlásokat tenni a vásárlóknak.
Az OTP Bank szintén alkalmaz mesterséges intelligenciát az ügyfélszolgálatban. A hitelintézet Romániában elérhető chatbotja, az Octavian válaszol a gyakran ismételt kérdésekre, segít a számlainformációk lekérdezésében és támogatja az online banki tranzakciók végrehajtását. Az Octavian a nap 24 órájában elérhető, és jelentősen csökkenti a várakozási időt, ezáltal javítja az ügyfélélményt.
Az MBH Bank szintén nagy hangsúlyt fektet a mesterséges intelligenciára. Vállalati konferenciákon be is mutatta az MI alkalmazásának gyakorlati példáit. Ezeken az eseményeken az MBH Bank szakértői és vendégelőadói ismertették, hogyan segíti a mesterséges intelligencia a digitális tartalomgenerálást és az üzleti folyamatok fejlesztését. A bank olyan innovatív technológiákat is bemutatott, mint a ChatGPT4-alapú szöveggenerátor, amely virtuális avatárok létrehozására és interjúk lebonyolítására szolgál. Emellett az részt vesz különböző MI-kezdeményezésekben is, amelyek célja a fenntarthatóság és a hatékonyság növelése, például a mezőgazdaságigép-piac fejlődésének támogatásában.
Adatelemzés
A mesterségesintelligencia-alapú adatelemzés forradalmasítja a vállalkozások működését és döntéshozatali folyamatait azáltal, hogy gyorsabb, pontosabb és mélyebb elemzéseket készít a rendelkezésre álló adatok segítségével. Ez lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy olyan hatalmas mennyiségű adatot kezeljenek és értékeljenek, amelyet hagyományos módszerekkel nem lenne lehetséges ilyen hatékonysággal feldolgozni.
A Netflix például személyre szabottan ajánl filmeket és sorozatokat a felhasználóknak. MI-algoritmusok elemzik a nézői szokásokat, beleértve a megtekintett tartalmak típusát, az eszközöket és a megtekintések idejét. Emellett személyre szabott borítóképeket készít, hogy még vonzóbbá tegye a tartalmakat az egyes felhasználók számára.
A Bookline is alkalmaz MI-t könyvajánlásokhoz. Az MI-rendszerek elemzik a fogyasztók korábbi vásárlásait, kereséseit és böngészési szokásait, hogy olyan könyveket ajánljanak, amelyek megfelelnek az érdeklődési körüknek.
Az MI-alapú rendszerek képesek elemezni a betegadatokat is, majd felismerni a mintázatokat és javaslatokat tenni a kezelésekre. A Google Health például ilyen megoldásokat használ a betegségek korai felismerésére.
Itthon az Egészségügyi Informatikai Szolgáltató és Fejlesztési Központ (ESZFK) mesterséges intelligenciát alkalmaz a betegadatok elemzésére és a diagnosztikai folyamatok támogatására. Az olyan új infokommunikációs technológiák, mint például a telemedicina vagy az MI a gyorsabb és pontosabb diagnózisok felállításához, a betegút lerövidüléséhez és az adminisztrációs terhek csökkentéséhez is hozzájárulhat.
Tartalomgenerálás
A mesterséges intelligencia forradalmasítja a tartalomgenerálás területét azáltal, hogy automatikusan és hatékonyan képes létrehozni különféle típusú tartalmakat, legyen szó szöveges, képi, hang- vagy videóanyagokról.
A The Washington Post kifejlesztett egy Heliograf nevű MI-alapú eszközt, amely képes gyorsan összefoglalni adatokat és eseményeket, majd ezek alapján készíteni híreket, amelyek a szerkesztők jóváhagyásával publikálhatók. Emellett a Reuters és az Associated Press is aktívan használja a technológiát.
Az MI-alapú Grammarly a szövegek írásában és javításában segít. Az eszköz valós időben elemzi a felhasználók által írt szövegeket, és javaslatokat tesz a nyelvtani, stilisztikai, illetve helyesírási hibák javítására. Az MI segítségével képes javítani a szövegek minőségét és koherenciáját, ami különösen hasznos a tartalomkészítők és a marketingesek számára.
Az Adobe Sensei egy olyan MI-platform, amely a Creative Cloud és az Experience Cloud eszközbe integrálva működik. Segít automatizálni a képek, videók és egyéb vizuális tartalmak szerkesztését, felismerni, javítani a hibákat, beállítani a színeket, és még sok más funkcióval támogatja a kreatív folyamatokat. Az Adobe Firefly – amely az Adobe Sensei generatív MI-modellje – lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy szöveges parancsok segítségével képeket, videókat és egyéb digitális tartalmakat hozzanak létre. Sőt, ahogyan az alábbi videóban bemutatják, a videószerkesztést is felgyorsítja a mesterséges intelligencia. Az elején látszik, hogy a síelő ember kilóg a vágott videóból, azonban az MI felismeri a fontos tevékenységeket és azokra fókuszál. Az is elhangzik, hogy ez a szerkesztés akár órákat is igénybe venne a modern technológia nélkül.
A Canva online grafikai tervező platform szintén MI-t használ a tartalomgeneráláshoz és -szerkesztéshez. Eszközei segítik a felhasználókat a tervezési folyamat során, javaslatokat tesznek a dizájnelemekre, színekre és elrendezésekre. Az MI automatizálja a tartalmak személyre szabását, így a felhasználók gyorsabban és könnyebben készíthetnek professzionális megjelenésű grafikai anyagokat. Tehát – ahogyan az alábbi videóban is látható – szinte csak meg kell írnunk, mit szeretnénk, az MI pedig több, különböző generált tartalmat is felkínál.
Kiberbiztonság
Az MI-alapú kiberbiztonsági eszközök nyomon követhetik a különböző tevékenységeket, fokozhatják a védelmet a kibertámadásokkal szemben, valamint felhívhatják a figyelmet a kockázatokra és a sebezhető területekre. Segítségükkel a biztonsági csapatok is elemezhetik a kockázatokat, és felgyorsíthatják a fenyegetésekre adott válaszlépéseiket.
A Darktrace kiberbiztonsági vállalat a hálózatok folyamatos monitorozására és a fenyegetések azonosítására használ mesterséges intelligenciát. Az Enterprise Immune System nevű technológiájuk az immunrendszerhez hasonlóan működik, képes felismerni és reagálni az anomáliákra, valamint a támadásokra valós időben, így minimalizálva a károkat.
Az IBM Security MI-t és gépi tanulást alkalmaz a kiberbiztonsági megoldásaiban, például az IBM QRadarban, amely képes valós időben monitorozni és elemezni a hálózati forgalmat, azonosítani a fenyegetéseket, emellett automatizálni a válaszintézkedéseket. Az IBM Watson for Cyber Security hatalmas mennyiségű adat elemzésével azonosítja a komplex támadási mintákat és javaslatokat tesz a védekezésre.
Csalásfelderítés
A pénzügyi részlegek és vállalatok is hasznát vehetik a gyors és hatékony MI-alapú csalásfelismerő algoritmusoknak, valamint az automatizált megfelelőségi nyilvántartásnak és auditálásnak. A mesterséges intelligencia a tranzakciós adatokban található szokatlan minták és viselkedésformák azonosításával a csalást is képes felderíteni. Az algoritmusok folyamatosan elemzik a tranzakciós adatokat és figyelik az anomáliákat, amelyek csalásra utalhatnak. Az általa észlelt gyanús tevékenységeket azonnal jelzi a pénzügyi szakembereknek, lehetővé téve a gyors beavatkozást és a potenciális veszteségek minimalizálását.
Generatív MI és gépi tanulás használatával a PayPal jelentősen csökkentette a veszteségeit, miközben az éves fizetési volumenük csaknem megduplázódott 2019 és 2022 között. Az MI-rendszerek gyorsan alkalmazkodnak a változó csalási mintákhoz, így hatékonyabban védik az ügyfeleket.
A Feedzai cég gépi tanulási alapú szoftvert kínál bankoknak, amely képes részletes kockázati profilokat létrehozni az ügyfelekről és pontozni őket a csalás kockázata alapján. Ez a rendszer egy amerikai banknál növelte az új ügyfelek számát anélkül, hogy megemelkedett volna a csalások száma. A Mastercard pedig MI segítségével képes azonosítani és megállítani a potenciálisan csaló tranzakciókat, mielőtt a pénz elhagyná az áldozat számláját.
Az Nvidia is különböző MI-technológiákat kínál, beleértve a grafikus ideghálózatokat (GNN), amelyek segítségével a pénzügyi szolgáltatók hatékonyabban észlelik a csalási mintákat. Ezek az alkalmazások segítik a pénzügyi szolgáltatókat a személyazonosság-ellenőrzés javításában és a pénzmosás megelőzésében.
Ellátási lánc és logisztika
A mesterséges intelligencia óriási hatással lehet a cégek működésére akár előre jelző vagy készletgazdálkodási eszközként, akár a manuális feladatok, például a raktárakban végzett komissiózás és válogatás automatizálása során. Hasznosnak bizonyulhat az erőforrások, például a járművezetők elosztásában, a folyamatok ütemezésében, a működési zavarok megoldásában vagy megtervezésében.
A C3 AI például mesterséges intelligenciával támogatott készletoptimalizálási rendszert kínál, amely valós időben kezeli a készletszinteket. A rendszer fejlett gépi tanulási algoritmusokat használ, amelyek folyamatosan tanulnak a gyártási rendelésekből, beszerzési rendelésekből és szállítási adatokból, hogy javaslatokat tegyenek a készletezésre.
A Walmart szintén mesterséges intelligenciát használ a raktárkezelés és az áruszállítás optimalizálására. Az MI-rendszerek segítenek az árucikkek helyének optimalizálásában a raktárakban, az útvonaltervezésben és a szállítási idők csökkentésében.
A már említett Amazon szintén számos MI-alapú technológiát alkalmaz az ellátási lánc különböző szakaszaiban. Az Amazon Robotics robotjai fizikálisan segítenek a raktári folyamatokban, míg a prediktív elemzési modellek optimalizálják a készletgazdálkodást és az áruszállítást.
Az MI tehát számos területen hozzájárul a vállalkozások működésének hatékonyságához és az ügyfélélmény javításához. Az ügyfélszolgálat, az adatelemzés, a tartalomgenerálás, a kiberbiztonság, a csalásfelderítés és az ellátási lánc optimalizálása mind olyan terület, ahol a mesterséges intelligencia kézzelfogható előnyöket nyújt. Az MI használata nemcsak a költségek csökkentésében és a bevételek növelésében segít, hanem a döntéshozatali folyamatok gyorsításában és a minőség javításában is. Ahogy egyre több hazai és nemzetközi vállalat integrálja az MI-t a folyamataiba, úgy válik egyre nyilvánvalóbbá, hogy az alkalmazása nem csupán versenyelőnyt jelent, hanem elengedhetetlen eszköz a modern üzleti világban.
