Поскольку отделения неотложной помощи больниц по всему миру переполнены пациентами из-за пандемии, медицинским работникам становится трудно сортировать пациентов. Сортировка означает разделение поступающих пациентов в зависимости от тяжести их заболевания, чтобы определить, кто нуждается в интенсивной терапии. Поскольку Италия была одной из наиболее пострадавших от коронавируса стран, врачи столкнулись с трудными решениями, пытаясь определить объем помощи, необходимой пациенту на пике кризиса.

На помощь врачам приходят системы на основе искусственного интеллекта, обученные на моделях машинного обучения для обеспечения поддержки принятия клинических решений. Чикагский университет, например, работает над существующей системой искусственного интеллекта, которая может прогнозировать, какие пациенты нуждаются в интенсивной терапии, анализируя данные из электронных медицинских карт. В настоящее время университет модернизирует эту систему, чтобы работать с конкретными результатами COVID, чтобы смягчить чрезвычайные ситуации и позволить врачам действовать заблаговременно.

Partners Healthcare внедрила аналогичное решение на основе искусственного интеллекта с помощью простого чат-бота, который задавал пациентам ряд вопросов, чтобы определить, у кого из них может развиться тяжелое состояние из-за COVID 19. Это значительно сократило большие объемы трафика пациентов на их горячую линию, которая ранее была свидетелем времени ожидания. более 30 минут.

Новые цифровые пути в банковском деле и финансах

Сектор финансовых услуг сталкивается с новыми проблемами, поскольку они не могут обслуживать своих клиентов в физических отделениях из-за мер социального дистанцирования и общенациональных ограничений. Физические лица и владельцы бизнеса находятся в напряженном финансовом положении, что заставляет их обращаться в свои банки с проблемами, вопросами и просьбами о финансовой помощи.

Все эти факторы во время пандемии covid 19 вынуждают банки переключаться на цифровые и удаленные каналы для обеспечения непрерывности бизнеса. Банки в значительной степени полагаются на оцифровку основных банковских процессов, таких как eKYC, сбор цифровых подписей и онлайн-подача документов. Чтобы справиться с растущим объемом запросов клиентов, банки делают ставку на бесконтактное взаимодействие с клиентами.

Роль искусственного интеллекта здесь становится все более значимой, поскольку автоматизация и RPA (роботизированная автоматизация процессов) спасают финансовые учреждения, как никогда раньше. Банки внедряют голосовые и чат-боты для клиентов на разных этапах пути клиента.

Возьмем, к примеру, клиент использует приложение электронного банкинга или мобильное приложение, чтобы открыть новую учетную запись, заполнить форму и загрузить документы KYC. Затем боты приступают к работе и используют OCR для оцифровки отсканированных копий, AI/ML для извлечения данных, таких как имя, адрес, контактные данные и т. д., и сопоставления их с государственными базами данных. Кроме того, боты на базе искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения будут назначать оценки риска, используя методы анализа текста в государственных базах данных. Эти боты генерируют автоматический отчет, чтобы сообщить, был ли процесс открытия счета одобрен или отклонен.

Организациям, которым еще предстоит инвестировать свои усилия и ресурсы в возможности разработки программного обеспечения, такие как создание облачных приложений, модернизация устаревших систем для цифровой трансформации, а также аналитика данных и искусственный интеллект, будет трудно ориентироваться в последствиях этой пандемии.

Как справиться с огромными отменами в авиации

Индустрия туризма и гостеприимства является одной из наиболее пострадавших из-за пандемии. На фоне ограничений на поездки по всему миру и растущего страха перед безопасностью авиакомпании получили поток перебронирований, отмен и безумных запросов клиентов.

При таких огромных объемах и небольшом количестве времени обучение новых агентов не представляется возможным. Для сравнения, одна авиакомпания получила 120 000 запросов на отмену, когда разразилась пандемия, что на 4000% больше, чем обычно. ИИ пришел им на помощь, когда они использовали RPA для создания бота с помощью ведущей компании, занимающейся программными технологиями. Авиакомпания могла бы тогда обрабатывать 4000 запросов ежедневно, тем самым избавляясь от растущих задержек и освобождая агентов по обслуживанию клиентов от выполнения более важных задач.

Сбои в розничной цепочке поставок

До пандемии компании предполагали, что на глобальном уровне будет свободный поток материалов, и соответствующим образом разрабатывали свои стратегии цепочки поставок. Они будут искать, производить и распространять продукты, определяя недорогие места по всему миру. На данный момент розничные торговцы по всему миру находятся в сложной ситуации, поскольку розничные цепочки поставок рушатся.

Владельцы розничного бизнеса должны продемонстрировать гибкость и способность пересматривать стратегии в эти непростые времена. Организации должны разработать интеллектуальные рабочие процессы цепочки поставок с поддержкой искусственного интеллекта для масштабирования результатов. Вот несколько рекомендаций по использованию искусственного интеллекта для смягчения влияния COVID 19 на розничную торговлю.

  1. ИИ может помочь вам пересмотреть свои стратегии поиска поставщиков, используя неструктурированные данные в режиме реального времени для управления рисками с учетом желаемой операционной гибкости. Он предупредит вас о возможных сбоях в сетях цепочки поставок, чтобы помочь вам вовремя принять меры по исправлению положения.
  2. Инструменты искусственного интеллекта, аналитики и визуализации могут помочь вам в умном моделировании цепочки поставок и анализе сценариев. Это позволит вам оценить геополитические риски, стихийные бедствия и многое другое, чтобы вы могли предпринять упреждающие шаги для определения альтернативных источников, оптимизации логистических маршрутов и перемещения запасов в любом месте цепочки поставок.
  3. Внедрите платформы для обмена данными, чтобы заинтересованные стороны и лица, принимающие стратегические решения, могли совместно прогнозировать сбои и быстро реагировать на возникающие проблемы.

Переход на бесконтактное обслуживание клиентов

Поскольку физические контакт-центры прекращают работу по всему миру, влияние Covid 19 на бизнес поставило здравоохранение, местные органы власти и операции по обслуживанию клиентов в разных отраслях в непредвиденную ситуацию. Выше мы уже обсуждали, как такие отрасли, как банковское дело и авиация, использовали варианты бесконтактного взаимодействия с клиентами.

Во время кризиса, подобного covid 19, организации общественного здравоохранения борются на передовой, чтобы иметь возможность обрабатывать растущие объемы запросов относительно вспышки и вероятных симптомов, чтобы пациенты могли пройти обследование и получить надлежащую медицинскую помощь. После этого такие организации, как Центры США по контролю и профилактике заболеваний (CDC), борются с ситуацией с помощью ботов с поддержкой ИИ.

Эта служба медицинских ботов была создана с использованием облака, чтобы помочь в развертывании ботов на основе ИИ для веб-сайтов и приложений, которые удовлетворяют запросы людей, связанные со здоровьем, с персонализированным подходом. Другие технологические гиганты также внедряют чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта и обработки естественного языка для автоматизации процесса и мобильных приложений для скрининга пациентов.

Мы настоятельно рекомендуем организациям из разных отраслей рассматривать решения AI/ML для борьбы с влиянием COVID 19 на бизнес, чтобы они могли оставаться актуальными не только сегодня, но и в эпоху после COVID. Организации, которые первыми реагируют на это непредвиденное явление, уже начали свои усилия в области искусственного интеллекта и машинного обучения. ИИ будет продолжать помогать организациям адаптироваться к новым явлениям, таким как удаленная работа, избыточность в цепочке создания стоимости, изменение моделей поведения клиентов и многое другое.