Все жанры Все авторы
ИИ в деле: 50 перспективных бизнес идей для современного рынка - Виталий Александрович Гульчеев, Искусственный Интеллект

ИИ в деле: 50 перспективных бизнес идей для современного рынка

Страниц

20

Год

2023

В книге 'ИИ в деле: 50 перспективных бизнес идей для современного рынка' мы находим уникальный взгляд на использование искусственного интеллекта в современном бизнесе. Авторы презентуют нам 50 инновационных идей, которые наглядно демонстрируют, как ИИ может решать актуальные проблемы в самых разнообразных сферах деятельности - от ритейла и финансов до HR и логистики. Каждая глава книги сопровождается практическими примерами и анализом реальных бизнес-проектов, где ИИ оказал существенное влияние, что позволяет читателям полностью понять потенциал этой технологии. Эта книга станет незаменимым источником информации для бизнес-лидеров, которые стремятся внедрить ИИ в свои стратегии, а также для специалистов, желающих расширить свои знания в области искусственного интеллекта. Дополнительно к содержанию книги, мы также представляем уникальный опыт и наши собственные исследования, чтобы обогатить читателей дополнительной информацией о возможностях и перспективах использования ИИ в бизнесе.

Читать бесплатно онлайн ИИ в деле: 50 перспективных бизнес идей для современного рынка - Виталий Александрович Гульчеев, Искусственный Интеллект

Введение

В эпоху цифровой трансформации все больше компаний начинают применять технологии искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов и повышения конкурентоспособности. ИИ кардинально меняет подходы к анализу данных, прогнозированию, коммуникациям с клиентами и автоматизации рутинных операций.

Цель данной книги – показать потенциал использования ИИ в современном бизнесе и предложить 50 конкретных идей применения технологий искусственного интеллекта в таких областях как ритейл, маркетинг, HR, финансы, производство и логистика.

Каждая идея содержит подробное описание возможностей использования ИИ для решения актуальных бизнес-задач, а также практические рекомендации по внедрению таких решений. Особое внимание уделяется возможным путям интеграции технологий ИИ с существующими корпоративными системами и бизнес-процессами компаний.

В книге рассматриваются как узкоспециализированные решения для конкретных задач на базе ИИ, так и комплексные платформы искусственного интеллекта для автоматизации предприятий. Отдельно освещаются вопросы анализа больших данных, машинного обучения, компьютерного зрения, распознавания речи и обработки естественного языка применительно к бизнес-задачам.

Особенность подхода заключается в том, что каждая идея сопровождается конкретными рекомендациями по технической реализации с использованием ведущих технологий ИИ от таких компаний как Google, IBM, Microsoft, Amazon и других. Это позволяет руководителям и ИТ-специалистам сформировать практическое видение перспектив применения ИИ в их компаниях.

Данная книга будет полезна как топ-менеджерам, принимающим стратегические решения о внедрении цифровых технологий, так и руководителям ИТ-подразделений, отвечающих за техническую реализацию проектов с применением искусственного интеллекта. Кроме того, издание может служить практическим руководством для предпринимателей и разработчиков, занимающихся созданием IT-продуктов с использованием технологий ИИ.

Глава 1. Идеи в сфере ритейла и электронной коммерции

Идея 1. Использование ИИ для предсказания спроса и оптимизации запасов

Одна из ключевых задач в ритейле – оптимизация запасов и минимизациятого, что на складах собирается неходовой товар. При этом важно избежать дефицита товаров на полках магазинов. Современные алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать большие объемы данных о продажах и делать точные прогнозы спроса, чтобы заказывать товары под конкретный магазин.

ИИ-система собирает данные о продажах за предыдущие периоды, информацию о сезонности, праздниках, акциях, внешних факторах. На основе этих данных строятся прогнозные модели, которые затем автоматически корректируются и обучаются. Такие системы помогают сократить излишние запасы на 20–30%, увеличить товарооборот на 5-10% за счет снижения дефицитов.

Шаги реализации:

Сбор исторических данных о продажах, запасах, сезонности, маркетинге.

Построение моделей машинного обучения для прогнозирования спроса.

Интеграция моделей в логистические системы для автоматического заказа товаров.

Тестирование и постоянная доработка моделей.

Рекомендации: использовать решения machine learning от ведущих вендоров – Azure ML, Google AI.

Идея 2. Персонализированные рекомендации товаров с помощью ИИ

Вам может понравиться: