Бизнесте жасанды интеллект пен машиналық оқытуды қалай қолдануға болады?

Өткен мақалада біз ЖИ дегеніміз не екенін және оның кәсіпорындар үшін неге маңызды екенін қарастырдық.
Бүгін біз жасанды интеллектті (ЖИ) және машиналық оқытуды (МО) бизнестің қандай салаларында табысты қолдануға болатынын талдаймыз.

Өндіріс

Өндіріс желілерін автоматтандыру

Машиналық оқыту жүйелері көптеген операцияларды бақылап, басқаруға қабілетті, бұл адамдық қателіктерді азайтып, жұмыс процестерін оңтайландырады. Бұл келесі нәтижелерге әкеледі:

• Өнімділікті арттыру:

Автоматтандырылған процестер жұмыс тиімділігін арттырып, еңбек шығындарын азайтады.

• Бракты азайту:

Жасанды интеллект өндірістің ерте кезеңдерінде ақауларды анықтап, ақаулы өнімдердің санын азайтуға көмектеседі.

• Құрал-жабдық ақауларын болжау

Машиналық оқыту жабдықтың қашан істен шығатынын болжауға мүмкіндік береді. Бұл келесі артықшылықтарды береді:

• Тоқтап қалуды азайту:

Ақауларды алдын ала анықтау арқылы алдын алу шараларын жоспарлап, құрал-жабдықтың тоқтап қалуын болдырмауға болады.

• Ресурстарды үнемдеу:

Энергияны тиімді пайдалану арқасында жабдық тиімдірек жұмыс істейді.

Мемлекеттік мекемелер

Бұл салада жасанды интеллект әкімшілік процестердің тиімділігін арттыруға көмектеседі.

• Бюрократиялық шығындарды қысқарту:

Рутинді тапсырмаларды автоматтандыру арқылы әкімшілік процестер мен персонал шығындары азаяды.

• Азаматтарға қызмет көрсетуді жақсарту:

Электронды жүйелер арқылы азаматтар қызметтерді жылдамырақ және ыңғайлы түрде ала алады.

Деректерді талдау

Мемлекеттік басқару саласында ЖИ деректерді тиімдірек талдауға мүмкіндік береді:

• Қоғамдық пікірді бақылау:

Әлеуметтік желілер мен жаңалықтардан ақпарат жинау арқылы азаматтардың қоғамдық пікірін жақсырақ түсініп, ықтимал дағдарыстардың алдын алады.

• Бюджетті оңтайландыру:

Бюджеттік деректерді талдау арқылы шығындарды оңтайландыру бойынша ұсыныстар береді.

Логистика

Маршруттау және логистика басқару

Логистикада ЖИ келесі бағыттарда қолданылады:

• Маршруттарды оңтайландыру:

Карталарды талдау арқылы жүк көліктері мен жеткізу қызметтері үшін ең тиімді маршруттарды есептеу.

• Қорларды басқару:

Қор деңгейлері мен тапсырыстарды сұранысқа сәйкес бақылау және оңтайландыру.

Сұранысты болжау

Жасанды интеллект тұтынушылық сұраныс деректерін талдай алады:

• Сұранысты болжау:

Нарықта болашақта сұранысқа ие болатын тауарларды дәлірек болжау.

• Өндірісті жоспарлау:

Қашан және қанша тауар өндіру қажеттігін анықтауға көмектесу.

Агроөнеркәсіп

Ақылды ауыл шаруашылығы

Агроөнеркәсіпте ЖИ және МО өнімділікті арттырып, шығындарды азайтуға ықпал етеді:

• Топырақты бақылау:

Топырақ құрамын талдап, оңтайлы егістік әдістері бойынша ұсыныстар беру.

• Суғаруды оңтайландыру:

Ылғалдылық және ауа райы туралы деректерге негізделген суғару жүйесін автоматты басқару.

Топырақ пен өсімдіктердің өсуін талдау

Сонымен қатар, топырақ пен өсімдіктердің өсуін талдауда көмектеседі:

• Оңтайлы дақылдарды таңдау:

Деректерді жинап, талдау арқылы нақты жағдайларда қандай дақылдарды егуге болатыны туралы ұсыныс беру.

• Өнімділікті болжау:

Өнімділікті болжау және агроөнеркәсіпке маусымды тиімді жоспарлауға мүмкіндік беру.

Денсаулық сақтау

Медициналық диагностика

Денсаулық сақтау саласында ЖИ медициналық диагностиканы жақсарта алады:

• Медициналық бейнелерді талдау:

Суреттерді, рентгендерді талдау және қорытынды жасау мүмкіндігі.

• Ауруларды диагностикалау:

Симптомдарға негізделген ауруларды дәл анықтау.

Медициналық ақпаратты басқару

ЖИ медициналық ақпаратты тиімді басқаруды қамтамасыз етеді:

• Электронды медициналық тарихтар:

Медициналық деректерді жинауға, сақтауға және өңдеуге көмектесу, бұл пациенттерге қызмет көрсетуді жақсартуы мүмкін.

• Дәрі-дәрмек зерттеулері мен әзірлемелері:

Клиникалық сынақтардың деректерін талдау және жаңа дәрі-дәрмектерді әзірлеу үшін машиналық оқытуды қолдану.

Қаржы секторы

Қаржы секторында ЖИ алаяқтықты анықтау және транзакциялардың қауіпсіздігін қамтамасыз ету үшін қолданылады:

• Транзакцияларды талдау:

Алаяқтықтың алдын алу үшін аномалияларды және күдікті транзакцияларды анықтау.

• Биометриялық аутентификация:

Клиенттердің жеке басын растау үшін биометриялық деректерді пайдалану.

Инвестициялық портфельдерді басқару

Инвестициялық портфельдерді басқаруда ЖИ маңызды рөл атқарады:

• Нарықты бақылау:

Нарық деректерін талдау және инвестициялар бойынша ұсыныстар беру.

• Портфельді басқару:

Инвесторлардың мақсаттары мен тәуекелдерін ескере отырып, активтер портфелін оңтайландыру.

Retail және E-commerce

Ұсыныстарды жекелендіру

Бөлшек сауда мен электронды коммерцияда ЖИ ұсыныстарды жекелендіру үшін қолданылады:

• Тауарларды ұсыну:

Сатып алу тарихын талдау және пайдаланушыларға ең сәйкес келетін тауарларды ұсыну.

• Жеке жеңілдіктер мен акциялар:

Клиенттердің қалауларына сәйкес жеңілдіктер мен акцияларды бейімдеу.

Тұтынушылардың мінез-құлқын талдау

• Клиенттердің қалауларын түсіну:

Тұтынушылардың қалаулары мен үрдістерін анықтау.

• Сұранысты болжау:

Әртүрлі тауарларға деген сұранысты болжау және қорларды жоспарлау мүмкіндігі.

Технологиялар жыл сайын дамып келе жатқандықтан, жаңа қолдану салалары пайда болады, бұл бизнестің өз процестерін оңтайландыруға, қызмет көрсету сапасын жақсартуға және бәсекелестік артықшылықтарға қол жеткізуіне үлкен мүмкіндік береді.

Қазақстанда ИИ пайдалану статистикасы

АО «Еңбек ресурстарын дамыту орталығы» 2023 жылғы зерттеулеріне сәйкес, Қазақстанның әртүрлі салаларына жасанды интеллект (ИИ) енгізу үрдісі қарқынды дамып келеді.
Бұл жақын болашақта ИИ бизнес пен еңбек қатынастары саласында маңызды рөл атқаратынын көрсетеді.

Толығырақ қарастырайық:

1. Автоматтандырудың өсуі:

2023 жылғы мәліметтерге сәйкес, бастапқыда қызметкерлердің шамамен 75,1%-ы автоматтандыруға тұрақты болып табылатын позицияларда жұмыс істейді. Бұл тек басы ғана.

2. Алғашқы қадамдар:

Шамамен 17% (1,5 миллион адам) жұмысшылардың міндеттері өндірістік автоматтарға немесе ИИ-ге тапсырылады деп болжанады. Бұл ИИ енгізудің алғашқы кезеңін білдіреді.

3. Біртіндеп алмастыру:

Мәліметтерге сәйкес, жұмысшылардың 7,9%-ы (686 мың адам) технологиялармен ішінара ауыстырылған. Бұл процестің бірте-бірте жүріп жатқанын көрсетеді.

4. Негізгі салаларға назар:

Ақпарат және байланыс (53,3%) және қаржы мен сақтандыру (52,1%) ИИ автоматтандыру әлеуеті ең жоғары салалар болып табылады.

5. Үрдістің күшеюі:

Қазақстан экономикасындағы автоматтандыру әлеуетінің орташа деңгейі 24,9% деп бағаланады.

Бұл деректер Қазақстан экономикасының әртүрлі салаларында жасанды интеллектті пайдалану кеңейіп келе жатқанын көрсетеді, бұл елдің цифрландыруға көшуінде маңызды қадам болып табылады.

Бизнеске жасанды интеллектті қалай қолдануға болады?

Жасанды интеллектті (ИИ) және машиналық оқытуды (МО) бизнеске енгізу кешенді тәсілді және негізгі қадамдарды сақтауды талап етеді. Төменде әр қадамды егжей-тегжейлі талқылаймыз:

1. ИИ-ді бизнеске енгізу үшін дұрыс құралдар мен технологияларды таңдау:

Жасанды интеллектті енгізуді бастамас бұрын, бизнесіңіздің нақты міндеттерін шешуге ең қолайлы құралдар мен технологияларды анықтау қажет.

Маңызды факторларды ескеріңіз:

• Платформалар мен фреймворктерді таңдау:

Мақсаттарыңызға барынша сәйкес келетін платформалар мен фреймворктерді анықтаңыз.

• Білікті мамандарды тарту:

ИИ және МО саласында мол тәжірибесі бар білікті мамандарды тартыңыз. Олар сіздің бизнесіңіздің қажеттіліктеріне сәйкес келетін тиімді шешімдер ұсына алады.

2. Машиналық оқыту үлгілерін оқыту үшін деректерді жинау және өңдеу:

Деректер — машиналық оқыту үлгілерін құрудың негізі. Дұрыс деректерді жинау және өңдеу — ИИ-ді енгізудің маңызды кезеңі.

• Деректерді жинау:

Оқыту үшін қажетті ақпарат түрін анықтаңыз. Бұл құрылымдық деректер, мәтіндер, суреттер немесе уақыттық қатарлар болуы мүмкін. Деректердің сенімді көздерін қамтамасыз етіңіз.

• Деректерді дайындау:

Деректерді өңдеу жиі бастапқы тазартуды талап етеді: артық мәндерден арылу, қалыпқа келтіру, жетіспейтін мәндерді толтыру және санаттық белгілерді кодтау.

3. Үлгілерді оқыту және ИИ-ді бизнес-процестерге интеграциялау:

Осы кезеңде сіз МО үлгілерін жасап, баптап, оны бизнеске енгізесіз.

• Үлгілерді оқыту:

Жинақталған деректерді пайдаланып үлгілерді үйретіңіз. Бұл процеске алгоритмдерді таңдау, параметрлерді баптау және үлгілердің өнімділігін бағалау кіреді.

• Бизнеске интеграциялау:

Үйретілген үлгіні бизнес-процестерге енгізіңіз. Бұл рутиналық міндеттерді автоматтандыруды, сұранысты болжауды, ресурстарды оңтайландыруды және басқа қолданбалы сценарийлерді қамтуы мүмкін.

Демек, ИИ-ді бизнеске дұрыс енгізу мұқият дайындықты, сәйкес құралдарды таңдауды және үлгілерді үнемі жаңартып, оңтайландыруды талап етеді. Бұл заманауи корпоративтік ортада тиімділікті арттыруға және бәсекелестік артықшылықтарға қол жеткізуге мүмкіндік береді.

Қорытынды

Итогты шығара келе, жасанды интеллект бизнес дамуының ажырамас көмекшісіне айналатынын атап өту маңызды. Ол сіздің командаңызды айтарлықтай жеңілдетіп, стратегиялық сұрақтарға қысқа мерзімде жауап беруге мүмкіндік береді.

Егер сіз өзіңіздің жеке ИИ үлгіңізді жасаумен айналысқыңыз келсе, бізге өтінім қалдырыңыз, біз сізге қуана кеңес береміз!