Sztuczna inteligencja napędza lepsze decyzje biznesowe

We współpracy z PricewaterhouseCoopers

Podobnie jak w innych branżach, liderzy biznesowi w branży motoryzacyjnej i usług finansowych pilnie potrzebują wiarygodnych i praktycznych informacji ze świata rzeczywistego, które mogą pomóc im lepiej poznać swoich klientów i służyć im, jednocześnie umożliwiając szybkie innowacje.

Zbyt często jednak dyrektorzy musieli operować niepewnymi, niepełnymi i niespójnymi informacjami. Postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) sprawiły, że konstruowanie opartych na danych modeli i symulacji w świecie rzeczywistym stało się rzeczywistością.

Badanie Tech Pro z 2015 r. Ankieta wskazał, że 24% firm z różnych branż korzysta obecnie ze sztucznej inteligencji lub planuje to zrobić w ciągu roku. Chociaż sektor opieki zdrowotnej jest jednym z wiodących użytkowników sztucznej inteligencji, firmy świadczące usługi finansowe i motoryzacyjne również coraz częściej zwracają się w stronę wspomaganej, rozszerzonej i autonomicznej inteligencji. Organizacje te mają nadzieję, że te trzy rodzaje sztucznej inteligencji pomogą poprawić ich wydajność i skuteczność, zwiększą ich zdolności innowacyjne i pozwolą lepiej wykorzystać możliwości, takie jak ekspansja na nowe rynki. (Aby zapoznać się z krótkimi definicjami trzech typów sztucznej inteligencji, zobacz AI w skrócie.)

Poza pomaganiem klientom z branży motoryzacyjnej i usług finansowych w zrozumieniu, jak najlepiej wykorzystać sztuczną inteligencję, PwC stosuje techniki sztucznej inteligencji w swoich własnych operacjach. Na przykład PwC Strategy& opracowało narzędzie o nazwie Jeszcze raz co pozwala zarówno wewnętrznym analitykom firmy, jak i jej klientom, ocenić potencjał destrukcyjny danej technologii finansowej i szybko ocenić, jak najlepiej ją wykorzystać. Na DeNovo duży wpływ ma wewnętrzny zestaw narzędzi PwC, Emerging Tech Radar, który służy do zrozumienia pojawiających się trendów poprzez wykorzystanie semantycznej analizy języka naturalnego, przetwarzania wykresów i nadzorowanego uczenia się.

Dzięki DeNovo bardzo szybko tworzysz zasób wiedzy na temat technologii: firmy, które to robią, inwestorzy w nią inwestujący, ile artykułów na ten temat pojawiło się w tym tygodniu w porównaniu z poprzednim oraz kim są czołowi gracze zaangażowanych, wyjaśnia Anand Rao, partner i lider ds. innowacji w PwC Data & Analytics. Z biegiem czasu firma DeNovo uczy się, jaki rodzaj informacji jest najbardziej przydatny dla użytkowników i zapewnia dopasowane wyniki.

PwC stworzyło również rynek obsługujący sztuczną inteligencję aplikacje analityczne do użytku wewnętrznego przez swoich analityków. Obecnie na rynku znajduje się 60 aplikacji, a PwC planuje wydać je również do użytku zewnętrznego i klienta.

Zrozumienie ciągle zmieniających się potrzeb finansowych

W sektorze usług finansowych firma PwC opracowała wielkoskalowy model decyzji finansowych i zakupowych podejmowanych przez prawie 320 milionów konsumentów w USA. Informacje te zostały uzyskane przez połączenie danych Biura Spisu Ludności USA, danych dotyczących finansów konsumentów w USA oraz informacji z kilku innych publicznie dostępnych i licencjonowanych źródeł. Opracowany i skomercjalizowany przez PwC, ten ogromny zbiór danych, zwany $ecure, zapewnia realistyczny model, na podstawie którego firmy świadczące usługi finansowe mogą oceniać złożone, wieloletnie decyzje strategiczne konsumentów. Tworzy model kogoś takiego jak Ty, a także jakie produkty finansowe ta osoba kupiła, kiedy, gdzie, dlaczego i od kogo. Firmy świadczące usługi finansowe mogą również wykorzystać te dane do weryfikacji własnych decyzji operacyjnych w czasie rzeczywistym w ułamku sekundy.

Technologia może również modelować Twoje przyszłe ja, symulując, co prawdopodobnie stanie się z Twoim sprawozdaniem finansowym pod względem dochodów w porównaniu z wydatkami, a także aktywów w porównaniu z zobowiązaniami. Firmy świadczące usługi finansowe mogą modelować pytania dotyczące zachowań klientów, takie jak: „Jakie są ich zachowania wobec korzystania z kart kredytowych, kredytów, produktów ubezpieczeniowych?”, „Jak to się zmienia w czasie?” oraz „Jak to się zmienia w zależności od segmentu?”. I nie tylko jak to się zmieniło, ale także „jak zmieni się w przyszłości w oparciu o różne założenia dotyczące gospodarki, rynku, jednostek?”, mówi Rao. To bardzo rozbudowany system.

Sztuczna inteligencja: napędzanie przyszłości transportu

Sektor motoryzacyjny obejmuje niezliczone obecne zastosowania sztucznej inteligencji, a także przyszłe możliwości, począwszy od zautomatyzowanej likwidacji szkód powypadkowych, poprzez dostarczanie ostrzeżeń bezpieczeństwa kierowcom, aż do ewentualnego przyjęcia i rozprzestrzeniania się autonomicznych samochodów. Wiele pojazdów jest obecnie wyposażonych w kamery i czujniki, które dostarczają danych, które można wykorzystać do promowania bezpieczeństwa, zauważa Rao.

Obecnie większość nowych samochodów jest wyposażona w czujniki z przodu, z tyłu i po bokach, a także w kamery skierowane do przodu i do tyłu – mówi. Wiele z nich wykorzystuje dane z czujników i kamer do tworzenia systemów uczących się, które mogą identyfikować anomalne wzorce i ostrzegać kierowców przed wypadkiem. Dodatkowe systemy bezpiecznej jazdy wykorzystują teraz to uczenie maszynowe, aby ostrzegać o opuszczeniu pasa ruchu i nieuchronnym ryzyku kolizji.

Na przykład niektóre firmy rozpoczynające działalność sprzedają niedrogą kamerę wideo, którą kierowca może przymocować do przedniej szyby samochodu. Kamera rejestruje wszystkie te informacje, zasadniczo patrząc przez przednią szybę, tak jak zrobiłby to kierowca, ale mierzy wszystko: gdzie są drzewa, gdzie jest człowiek przechodzący przez ulicę, mówi Rao. Wszystkie te rzeczy są gromadzone, a system może faktycznie dać wskazówki, takie jak „Jedziesz za szybko; powinieneś tu zwolnić” lub „Uważaj na pieszego po drugiej stronie”.

Adaptacyjny tempomat oparty na algorytmach sztucznej inteligencji to kolejna funkcja, która według Rao zostanie wkrótce zastosowana. Jeśli ustawisz prędkość na 70 mil na godzinę, a samochód przed tobą jedzie 50, gdy zbliżysz się do niego na bezpieczną odległość, zaczniesz automatycznie zwalniać, mówi. Nie musisz nic robić. PwC doradza klientom z branży motoryzacyjnej — zarówno producentom, jak i innym graczom w szerszym ekosystemie motoryzacyjnym — jak wykorzystać uczenie maszynowe do poprawy transportu i bezpieczeństwa.

Systemy AI są również wykorzystywane do modelowania całego samochodowego ekosystemu przyszłości. Obecnie miliony inteligentnych agentów lub botów przechwytują indywidualne decyzje podejmowane przez konsumentów, producentów samochodów, dostawców usług mobilności osobistej (na przykład taksówki i operatorów wspólnego użytkowania samochodów) oraz innych graczy w ekosystemie. Systemy te umożliwiają następnie modelowanie przyjęcia przez klientów wspólnego korzystania z samochodu lub pojazdów autonomicznych lub elektrycznych; pozwalają również na modelowanie różnych modeli biznesowych, reklamy i wyceny różnych usług. W przeciwieństwie do typowych badań strategicznych, które przeprowadzają kilka scenariuszy wejścia na rynek (GTM) na temat wyborów dostępnych dla graczy w ekosystemie, te systemy AI przeprowadziły ponad 200 000 scenariuszy GTM w celu opracowania zindywidualizowanych i optymalnych scenariuszy GTM w celu maksymalizacji przychodów lub zysków.

Takie wyrafinowane systemy sztucznej inteligencji wykraczają poza obecne modele nakazowe w kierunku rozszerzonej inteligencji, która usprawnia złożone ludzkie podejmowanie decyzji. Z kolei ludzkie decyzje podejmowane w prawdziwym świecie informują te systemy AI i uczą je skuteczniej działać w przyszłości.

Zdolność do modelowania wyników nieograniczonej liczby scenariuszy jest, zdaniem Rao, głównym przełomem w nowoczesnych technikach sztucznej inteligencji. Systemy sztucznej inteligencji zaczynają się od zera, ale gdy otrzymują stałą dietę big data, mogą prognozować bezprecedensowe wyniki. – Istnieje ogromna możliwość wykorzystania sztucznej inteligencji we wszelkiego rodzaju podejmowaniu decyzji – mówi Rao.

Zgodnie ze staromodnym stereotypem inteligentne maszyny zastąpią ludzi w pracy – kradnąc w ten sposób miejsca pracy. Ale dzięki zaawansowanym technikom sztucznej inteligencji, które są obecnie w użyciu, praca ludzi zostanie faktycznie wzbogacona o szereg informacji dostarczanych przez sztuczną inteligencję, które mogą wykorzystać, aby dokonać najlepszego możliwego wyboru w tej chwili, mówi Rao. Sztuczna inteligencja już teraz przekształca m.in. branżę usług finansowych i motoryzacyjną, ale liderzy biznesu we wszystkich sektorach powinni się już teraz przygotować, dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji i sposobach jej wykorzystania dla swoich najlepszych korzyści.

Aby dowiedzieć się więcej o tym, która technika AI jest odpowiednia dla Twojej firmy, zapoznaj się Blog PwC o wschodzących technologiach .

ukryć