Tehisintellekt (AI) on spetsiaalne algoritm, mis on loodud konkreetse ülesande lahendamiseks ja protsesside optimeerimiseks. Pidevalt arenevad digitaalsed tööriistad aitavad organisatsioonidel kiiremini töötada teabega, aitavad kaasa ärijuhtimisele ja protsesside optimeerimisele.
Lisaks parandab ja kiirendab see tööriist analüüsi ja ressursside kasutamist ning automatiseerib keerulisi protsesse.
Kõige sagedamini viitab tehisintellekt arvuti või masina võimele jäljendada inimmõistuse võimalusi – õppida näidetest ja kogemustest, tunda ära objekte, mõista keskkonda ja sellele reageerida, võtta vastu otsuseid ja lahendada probleeme.
Erinevalt teistest algoritmidest õpib tehisintellekt oma „kogemusest“, mistõttu on selle lahendused ja tegevused sarnastes olukordades erinevad. Õigeks ja maksimaalselt tõhusaks tööks on vaja aktuaalseid andmeid, kuna need on algoritmi alus.
Mõeldes inimestest erinevalt suudab tehisintellekt kiiremini avastada turulünkasid ja -võimalusi ning aidata esitleda uusi tooteid, teenuseid, kanaleid ja ärimudeleid nii kiiresti kui võimalik.
Muutuv lähenemine julgustab kliente kasutama tehisintellekti tehnoloogiat. Tehisintellektiga seotud süsteemid on loodud uuenduslikkuse tagamiseks, äriprotsesside parandamiseks ja võimaldamaks töötajatel tegelda olulisemate ülesannetega, andes samas suure osa oma tööst üle tehisintellektile.
See on eriti oluline organisatsioonidele, mis käitlevad suuri teabehulki, kuna nad peavad tagama täpsuse, vältima vigu ja nende dubleerimist.
Tehisintellekt võimaldab pakkuda ka kvaliteetset klienditeenindust 24/7 – st lahendada probleeme ja pakkuda reaalajas klienditeenindust 24 tundi ööpäevas, seitse päeva nädalas.
Nii tekitab see algoritm ettevõtetes muutusi ja aitab pakkuda kvaliteetsemaid teenuseid ning selle kasutamine on nii mitmekesine, et võib-olla kõige olulisem, mida vajad, on idee, kus tööd kiirendada, sõltumata valdkonnast.
Tehisintellekti rakendatakse organisatsioonide erinevates tegevusvaldkondades: tulevikusündmuste ennustamiseks, näiteks nõudluse, müügi, hooldusvajaduse otsuste tegemiseks, suuremate andmete visualiseerimiseks ja analüüsimiseks, klientide segmenteerimiseks ja dünaamilise hinnakujunduse koostamiseks, krediidivõimelisuse hindamiseks, soovitussüsteemides, klienditeeninduses või tarneahela planeerimisel ja automatiseerimisel.
Tehnoloogiad, mida me kasutame:
- Python;
- Anaconda;
- Tensorflow;
- Scikit Learn
- Jupyter.