Автор Мэтт Хейс

В PJC мы всегда думаем о том, как новые тенденции влияют на рынки. В этой части я хочу изложить некоторые из наших идей, касающихся того, где могут быть возможности для применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения на потребительских рынках.

Хотя ИИ — это долгосрочная светская тенденция, она отличается от предыдущих тенденций тем, что во многих случаях отдает предпочтение действующим операторам, у которых уже есть большие наборы данных и сильное распространение. Последняя волна технологий — мобильные, облачные и социальные сети — состояла из новых моделей распространения и операций, которые позволяли выскочкам конкурировать с потребительскими гигантами. ИИ — более мощная технология, но и более сложная технология при анализе рыночных возможностей.

Вот некоторые области, которые мы наблюдаем.

1. Рекомендательные системы и гиперперсонализация. Существующие механизмы рекомендаций в основном полагаются на технологию, называемую «совместной фильтрацией». По сути, это говорит о том, что людям, которые покупали/смотрели/слушали то же самое, что и вы ранее, также нравились эти вещи, поэтому они, вероятно, понравятся и вам. Это хорошее начало, но оно не подходит для захвата уникальных или менее популярных вещей, которые могут понравиться потребителю. У ИИ есть некоторые возможности учиться на взаимодействиях с потребителями, чтобы персонализировать эти алгоритмы помимо совместной фильтрации. Ключевым моментом является поиск областей, в которых наборы данных уже не доминируют в крупных потребительских интернет-компаниях.

2. Персональная автоматизация. Жизнь становится все более занятой, поэтому с каждым годом кажется все более осуществимым, чтобы агенты ИИ выполняли за вас задачи и облегчали часть бремени, с которым мы сталкиваемся изо дня в день. Как только эта технология станет реальностью, мы можем увидеть возвращение потребительских моделей с платой за услугу из дней пакетного программного обеспечения из-за того, что этот тип программного обеспечения, скорее всего, не будет поддерживаться рекламой.

3. Синтетические медиа и электронная коммерция. Мой партнер Роб написал о нашей тезисе о синтетических данных в прошлом году, и мы продолжали уточнять наши взгляды на то, куда движутся синтетические данные, основываясь на этом опыте. Мы видим больше возможностей для синтетических медиа — персонажей, песен, фильмов, статей, созданных системами ИИ. И мы видим возможности использования синтетических носителей для приложений электронной коммерции, чтобы автоматически генерировать больше информации о продуктах и ​​привлекать клиентов, чтобы помочь им ориентироваться во все более сложной среде покупки.

4. Автоматизированные финансовые системы. Робоконсультанты стали настоящим бизнесом, и мы верим, что финансовая индустрия со временем будет использовать все больше и больше ИИ. Со всеми доступными данными, большими суммами денег, протекающими через систему, и потребностями пользователей в очень персонализированных планах, основанных на их доходе, целях и терпимости к риску и вознаграждению, есть возможности для ИИ почти на каждом уровне потребителя. финансовый стек и все области рынка.

5. Психическое здоровье, благополучие и коучинг. По мере того, как агенты ИИ становятся лучше в разговоре и развивают больше способностей к рассуждениям, мы считаем, что возможности приложений для психического здоровья, хорошего самочувствия и коучинга расширяются. Это области, которые сегодня очень дороги для многих людей и семей, и ИИ может сделать их доступными по запросу и по более низкой цене, что будет способствовать внедрению и увеличению общего доступного рынка.

Ключ ко всему этому заключается в поиске возможностей использования интеллектуальных систем для создания ценности новыми способами, которые трудны для действующих компаний. Если вы работаете над стартапом, который использует ИИ для потребительских рынков, свяжитесь с нами. Мы много думаем об этом и хотели бы пообщаться с вами.