Создавайте умные экосистемы на основе умных алгоритмов
Как будто мы находимся в голливудском блокбастере, некоторые люди уже видят, как разумные роботы захватывают мир. Но самое распространенное заблуждение об искусственном интеллекте в настоящее время заключается в том, что наши нынешние машины и интеллектуальные цифровые системы совсем не разумны.
Еще один страх заключается в том, что интеллектуальные машины отнимут у людей рабочие места. Но задумывались ли вы когда-нибудь, сколько труда нужно, чтобы научить машину быть достаточно умной, чтобы выполнять работу человека? Потребуется много новых рабочих мест — более требовательных, менее однообразных и, вероятно, гораздо более высокооплачиваемых — для управления и контроля фабричным оборудованием вместо выполнения монотонной работы на производственной линии вручную.
Важно различать естественный человеческий интеллект, для которого характерны эмоции, и искусственный искусственный компьютерный интеллект, основанный на математических алгоритмах.
Но давайте сделаем шаг назад и посмотрим на предполагаемый интеллект машин. Можно подумать, что если машины способны чему-то «учиться, то они должны быть как-то разумны. Но машинное обучение не имеет ничего общего с естественным интеллектом. Все это основано на умной и сложной математике и логических алгоритмах. Это может быть довольно сложно понять, не говоря уже о настройке и выполнении самого машинного обучения… Таким образом, автоматизированное обучение позволяет неспециалистам использовать модели и методы машинного обучения без необходимости сначала становиться экспертом в этой области.
Для чего вам это нужно?
Как объяснялось в наших статьях о физическом опыте и услугах прогнозирования, сбор данных и анализ поведенческих данных становятся все более и более актуальными сегодня и в будущем для создания отличительных и желаемых максимальных потребительских впечатлений. Таким образом, потребность в решениях, основанных на умных технологиях, очевидна.
Как начать?
Многие компании видят перед собой огромное и непреодолимое препятствие, как только дело доходит до тем машинного обучения, касающихся их бизнеса. Когда начать? Что делать вообще? И стоит ли? Эксперты в этой области все еще довольно редки, а значит, и хорошие советы тоже.
Такие компании, как Amazon AWS, предлагают готовые к использованию услуги (например, Sagemaker), поддерживающие бизнес с помощью множества инструментов в области машинного обучения, робототехники, Интернета вещей и т. д.
Большинство компаний не понимают, насколько важно качество данных. Поэтому, как упоминалось в наших предыдущих статьях о поведенческой аналитике и сервисах прогнозирования, наивысшим приоритетом является получение нужных данных в нужном объеме и в нужном формате в нужное время, чтобы извлечь из них релевантную информацию — и превратить эти идеи в в правильные действия. Для создания Максимального клиентского опыта необходимо оценить как можно больше точек сбора данных в реальных и реальных ситуациях, чтобы иметь возможность предлагать пользователю / клиенту оперативные, ситуативно соответствующие продукты и услуги.
Чем больше ситуационно релевантны предлагаемые вами услуги, тем более позитивным будет клиентский опыт — а значит, и экономический успех вашей компании.
Давайте углубимся в детали.
Чтобы справиться с требуемой динамикой и гибкостью, используются алгоритмы обучения. Они являются неотъемлемой частью умной экосистемы CRM. Основой такой управляемой алгоритмом экосистемы CRM является так называемая система показателей SRI. SRI — Индекс ситуационной релевантности — представляет собой дальнейшее развитие так называемого Индекса удовлетворенности клиентов в цифровизации. Система показателей SRI имеет важное значение для разработки любой алгоритмически обучаемой CRM-системы.
Первая версия системы показателей служит основой для обучения соответствующей системы машинного обучения. С этой целью «клоны» синтезированных данных клиентов из прошлого используются для обучения системы ИИ соблюдению правил защиты данных и ее постепенной доработки. Как и в случае с каждым спортсменом, тренировки имеют большое значение для пригодности системы — мало тренировок или их отсутствие также означает мало шансов на устойчивый успех. Можно использовать уже существующие модули алгоритмического обучения, чтобы системам не приходилось начинать с нуля при обучении, и их можно было настроить эффективно и действенно.
Несколько модульным образом нейронные сети, когнитивные вычисления или усиленные методы обучения и т. д. подключаются до тех пор, пока желаемый результат машинного обучения не достигнет желаемого порогового значения. Этот процесс обучения и уточнения, который может занять несколько недель или месяцев — в зависимости от количества и качества доступных данных — можно сравнить с изучением алгоритма в области маркетинга или делового администрирования. Алгоритмические «синапсы» должны быть связаны таким образом, чтобы они были эффективными в отношении процессов и могли выполнять соответствующие действия.
Искусство предсказуемости
Конечная экономическая компетентность этих систем ИИ, естественно, заключается в их перспективных предположениях и упреждающих действиях. Знание того, когда клиент * что-то купит, до того, как он закажет это сам, и предоставление ему продукта или услуги именно тогда, когда это необходимо — другими словами, предложение продукта или услуги, соответствующих ситуации — в соответствии с новым клиентским опытом. девиз «Не заставляй меня волноваться — сделай меня счастливым!». Эта прогностическая и упреждающая компетенция формирует УТП каждой бизнес-системы, управляемой данными, и обеспечивает наилучшее взаимодействие с брендом для клиентов.
Хотите узнать больше о системе показателей Situative Relevance Index (SRI)?
Следите за нашими новыми статьями или ознакомьтесь с нашими предыдущими статьями о
Трансформация клиентоориентированности и Модель роста бизнеса с маховиком, Поведенческая аналитика, Phygital Experiences и т. д. ;)
Свяжитесь с нами:
Ева Секон | Стратег по бизнес-инновациям @ Sensory-Minds
[email protected]
