Использование искусственного интеллекта и данных для бизнес-инноваций: интервью с генеральным директором Devkit.agency Богданом Ивановым

Самые главные криптоновости в Телеграм-канале CryptoMoon, присоединяйтесь!👇

Cryptomoon Telegram

Как исследователь с многолетним опытом работы в динамичном мире технологий и бизнеса, я могу с уверенностью сказать, что ИИ/МО меняет процессы принятия решений для предприятий любого размера. Путь к внедрению этих технологий не всегда легок, но этот путь стоит пройти.

Навигация по корпоративному ландшафту — это постоянная экспедиция, требующая регулярного выбора на каждом шагу. Каждый выбор, от долгосрочной стратегии до повседневных задач, определяет судьбу вашего предприятия. К сожалению, многие компании ошибаются, применяя универсальную методологию, основанную на данных, без учета своих особых требований. Однако с появлением искусственного интеллекта и машинного обучения процесс принятия решений претерпел революционные изменения.

Благодаря использованию искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) компании могут получать доступ к важным данным, оптимизировать задачи и принимать более разумные решения. Но для эффективного достижения этой цели необходимы продуманная стратегия и глубокие знания технологий. Чтобы пролить свет на тонкости внедрения AI/ML в современном бизнесе, U.Today побеседовал с Богданом Ивановым, генеральным директором DevKit, чей отраслевой опыт дает уникальное понимание проблем и преимуществ внедрения AI/ML сегодня.

Как аналитик, я часто размышляю над основными препятствиями, с которыми сталкиваются предприятия, когда дело доходит до принятия решений, и о том, какое влияние эти препятствия оказывают на их повседневную деятельность. Сложность современной бизнес-среды порождает множество проблем, таких как:

Выступление криптоинвестора: Сегодняшняя деятельность в мире бизнеса заключается не только в разработке инновационной концепции или решении конкретной задачи. Это сложный танец, и на его результаты во многом влияет выбор, сделанный лидерами, стоящими у руля. Огромное изобилие данных, доступных сегодня, может быть ошеломляющим, что затрудняет понимание того, что действительно важно. Вместо того, чтобы помочь в принятии обоснованных решений, этот поток информации часто мутит воду. Более того, потребность в аналитической информации в режиме реального времени никогда не была более острой. Чтобы идти в ногу с конкурентами, предприятия должны быстро интерпретировать данные и действовать на их основе, но этот поток информации часто приводит к задержке принятия решений, а не к его ускорению.

Проще говоря, не могли бы вы объяснить, как методы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) могут решить эти проблемы и улучшить качество принятия решений?

Богдан Иванов отмечает, что технологии AI/ML вышли за рамки просто задач автоматизации. Теперь они могут понимать сложные данные и распознавать закономерности в больших хаотичных наборах данных. Эта способность позволяет предприятиям прогнозировать потенциальные проблемы еще до их возникновения. Обрабатывая огромные объемы данных, AI/ML может мгновенно обнаруживать скрытую информацию, тем самым сводя к минимуму вероятность дорогостоящих ошибок. Следовательно, это ускоряет и улучшает процесс принятия решений, делая его более быстрым и точным. Например, в одном из наших финансовых проектов модели искусственного интеллекта и машинного обучения DevKit позволяют компании более точно оценить кредитную историю и финансовое поведение заемщика. Это приводит к более точному профилю рисков, что приводит к более разумным решениям о кредитовании и снижению вероятности дефолта.

Можете ли вы привести несколько практических примеров, когда DevKit.agency использовало ИИ/МО для улучшения процесса принятия стратегических бизнес-решений?

Действительно, я был бы рад привести несколько примеров в качестве примеров. Первоначально мы разработали инструмент на базе искусственного интеллекта, который решает проблему защиты сложных и обширных баз кода. Традиционные подходы часто могут быть медленными и подвержены ошибкам при обнаружении и устранении уязвимостей. Используя технологию искусственного интеллекта DevKit, компания значительно улучшила процесс принятия решений в нескольких важных аспектах:

Решение на основе искусственного интеллекта заменяет интуитивное принятие решений аналитическими данными, основанными на данных, которые помогают компании расставлять приоритеты уязвимостей в зависимости от их серьезности, уделяя внимание в первую очередь критическим проблемам.
Сокращая количество ложных срабатываний, платформа искусственного интеллекта исключает ненужные расследования, экономя время и усилия службы безопасности, что позволяет им принимать более обоснованные решения о том, куда инвестировать ресурсы.
Способность платформы выявлять больше реальных уязвимостей улучшает состояние безопасности компании, способствуя более информированному и эффективному принятию решений в области управления рисками.

Во втором случае мы видим систему AI/ML, предназначенную для упрощения обработки счетов в финтех-организации. Проблема нечетких счетов-фактур и ручного ввода данных приводит к потенциальным ошибкам и снижает прозрачность статуса счетов. После интеграции платформы AI/ML для обработки счетов компания усовершенствовала свои процедуры принятия решений, особенно в таких областях, как:

Платформа автоматически более точно извлекает данные из счетов-фактур, предоставляя лицам, принимающим решения, более надежные данные и позволяя им делать уверенный и осознанный выбор в отношении финансовых обязательств.
Благодаря отслеживанию в реальном времени и прозрачности статуса счетов лица, принимающие решения, могут более эффективно отслеживать движение денежных средств и принимать упреждающие решения, чтобы избежать потенциальных финансовых проблем или задержек.
Сопоставляя данные счетов с заказами на покупку и контрактами, платформа ускоряет процесс утверждения, позволяя лицам, принимающим решения, полагаться на автоматическую проверку ИИ для более быстрого утверждения платежей.
Более быстрое время обработки приводит к более быстрым платежам, улучшению денежного потока и позволяет лицам, принимающим решения, управлять оборотным капиталом, планировать расходы и договариваться о более выгодных сделках.

Эти иллюстрации ясно показывают, что наши технологии искусственного интеллекта и машинного обучения дают ощутимые результаты, позволяя компаниям основывать свой выбор на достоверных данных и достигать более высокого уровня процветания.

С какими типичными препятствиями в современном мире сталкиваются компании при внедрении искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) и каким образом DevKit помогает им преодолеть эти трудности?

Богдан Иванов: Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в бизнесе может создать серьезные препятствия, такие как сложности интеграции, дефицит кадров и этические дилеммы. Несмотря на огромный потенциал, путь к его реализации выходит за рамки простого внедрения технологий; для получения оптимальной прибыли требуется сильное руководство и четкое видение инвестиций в искусственный интеллект и машинное обучение. В DevKit мы обеспечиваем легкую интеграцию решений AI/ML с существующими бизнес-структурами, обеспечивая беспрепятственный переход. Наши специалисты по искусственному интеллекту и машинному обучению не только сопровождают клиентов на протяжении всего этапа внедрения — от проектирования до эксплуатации, — но также соблюдают строгие этические принципы. Наша цель в DevKit — помочь организациям преодолеть эти проблемы и в полной мере воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта и машинного обучения.

Запрос: Каковы предстоящие тенденции в области искусственного интеллекта/машинного обучения, которые могут существенно повлиять на процессы принятия бизнес-решений?

Прогресс искусственного интеллекта и машинного обучения (МО) ведет нас к революционным разработкам, которые произведут революцию в подходах компаний к принятию решений. Квантовые вычисления с их способностью быстрого анализа данных и нейронные сети, особенно в области глубокого обучения и генеративного искусственного интеллекта, позволяют системам искусственного интеллекта учиться на обширных наборах данных, различать закономерности и выполнять сложные задачи, такие как обработка естественного языка, распознавание изображений и прогнозная аналитика. В совокупности эти технологии откроют предприятиям возможность принимать быстрые и разумные решения, которые будут способствовать росту за счет открытия новых возможностей.

Какие предложения вы можете дать компаниям в современном мире, стремящимся эффективно использовать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для принятия более обоснованных бизнес-решений?

Чтобы максимизировать преимущества технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, руководителям предприятий и менеджерам крайне важно постоянно оценивать точность и актуальность данных, получаемых с помощью искусственного интеллекта. Задавая такие вопросы, как «Способствуют ли эти данные принятию решений, можно ли их улучшить или от них следует отказаться?» предприятия могут гарантировать, что ИИ/МО будет использоваться тактически и эффективно для достижения желаемых результатов. Этот дальновидный метод помогает им предотвратить информационную перегрузку и сохранить фокус ИИ/МО на предоставлении практической информации, соответствующей бизнес-целям.

U.Today: Как бизнесу работать с Devkit.agency?

В DevKit мы применяем совместный подход при внедрении технологии AI/ML. Сначала мы проводим первоначальное обсуждение, чтобы понять ваши бизнес-цели и провести комплексную оценку. Используя эту информацию, мы создаем решение на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, которое легко интегрируется с вашими текущими системами. Наша команда предлагает постоянную поддержку и открытое общение, всегда помня об общих целях. Для получения индивидуального предложения свяжитесь с нами через форму на нашем сайте.

Смотрите также

2024-09-17 14:06