ИИ сейчас в моде. Подающие надежды стартапы используют модное словечко в своем маркетинге; Microsoft, кажется, накачивает свой офисный пакет соком машинного обучения, чтобы выставлять напоказ свою совместную работу с OpenAI. Это вызывает вопрос:
Нужно ли мне вообще беспокоиться?
Рынки приходят и уходят, а хорошие компании – нет
— Фред Уилсон
Как показано в цитате, компании больше не могут позволить себе застрять в колесе хомяка и выжить. Для них, чтобы остаться в живых в этой области, стало обязательным адаптировать свои стратегии, чтобы показать ценность и захватить рынок. В эпоху, отмеченную динамичными потребностями бизнеса, мы в Optisol объединили существующие системы с искусственным интеллектом, проникнув в обширные области, начиная от домашнего здравоохранения и заканчивая глобальными цепочками поставок. Прочитайте наши предприятия в прошлом году, чтобы решить для себя.
1. Автоматическое создание контента
Надежное присутствие в Интернете необходимо для брендинга в современном мире. Один из проверенных способов добиться такого присутствия для бизнеса — регулярно создавать контент, продвигая свой бренд среди своей пользовательской базы. Что, если бы вы могли автоматизировать генерацию контента с помощью ИИ? Да, именно это и сделали наши инженеры по машинному обучению. Используя модели Open-AI и некоторые интеллектуальные скрипты Python, мы смогли создать для нашего клиента индивидуальный редактор блога AI!
Использование моделей OpenAI гарантирует, что сгенерированные статьи будут не только грамматически правильными, но также привлекательными и актуальными для аудитории. Этот редактор использует документы из настроенного репозитория для создания контента для статей блога, который можно обновлять на лету. Эти блоги избавили компанию от хлопот, служа эффективным средством связи со своими клиентами.
2. Инвестиционный банкинг
Наша собственная команда аналитиков данных, Datalabs, тесно сотрудничала с нашим инвестиционно-банковским клиентом, чтобы сформулировать стратегии выбора акций, которые постоянно превосходят глобальные индексы, включая S&P500 и NIFTY. Наша команда использует свой опыт в области анализа данных, позволяя нашим клиентам создавать и отслеживать портфели для принятия решений на основе данных.
В дополнение к необработанным данным мы включили маркеры тональности, в том числе ChatGPT API, чтобы помечать потенциальные предупреждения от деловых событий. Это гарантирует, что наши управляющие фондами всегда в курсе последней информации о рынке и могут принимать обоснованные решения. Мы также предоставили интерактивные инструменты и визуализации, которые позволяют нашему клиенту легко отслеживать свои ставки на акции и отслеживать эффективность своего портфеля.
Внедрение этих передовых систем в постоянно растущую финансовую хватку наших клиентов дало им значительное преимущество перед конкурентами в банковской сфере.
3. Извлечение информации для исследования рынка
Рекламные кампании требуют большого объема фоновых исследований в соответствующей области, чтобы маркетинговая команда разработала свой план действий. Получение соответствующих данных может оказаться утомительным, поскольку основная реклама осуществляется через видео. Чтобы решить эту проблему, мы создали платформу для извлечения информации из видео на различных социальных платформах, таких как Instagram и Tiktok. Помимо видео, мы также обрабатываем текстовые статьи, чтобы получить ключевые детали, имеющие отношение к цели. Кроме того, мы рассмотрели контекстные детали для каждой точки данных, чтобы лучше понять прошлые кампании. Это извлечение с помощью ИИ не только помогло значительно сократить время, но и помогло маркетинговой команде идти в ногу с последними тенденциями в отрасли.
4. Обобщение текста и сентиментальный анализ
Используя возможности машинного обучения, наша компания разработала передовую модель, которая может эффективно извлекать и обобщать текстовую информацию из юридических документов с поразительной точностью и скоростью. В нашей модели машинного обучения используются методы обработки естественного языка (NLP) для автоматической идентификации и извлечения соответствующей информации из юридических документов. Он может определить ключевые организации, вовлеченные стороны и договорные обязательства. Автоматизируя этот процесс, наша модель устраняет необходимость в ручном сканировании и поиске, что позволяет юристам значительно экономить время и усилия.
Помимо этого уровня обобщения, мы также помогли нашему клиенту определить настроения в документах. Интеграция анализа тональности в нашу модель машинного обучения для анализа юридических документов дает профессионалам в области права всестороннее понимание сложных юридических текстов. Раскрывая эмоции и контекстуальные нюансы, анализ настроений позволяет юридическим командам принимать взвешенные решения, эффективно вести переговоры и выявлять потенциальные риски.
Что дальше?
Летать далеко впереди конкурентов - это наш путь вперед! Тем не менее, область ИИ постоянно развивается, и мы каждый день экспериментируем, чтобы создавать новые методологии в различных инструментах. Большие языковые модели, популяризированные феноменом ChatGPT, получили значительное распространение. Генерация изображений также быстро развивается. При нынешнем участии в исследованиях, а также промышленности будущее ИИ выглядит многообещающим. Давайте научим наши машины рутинной работе, чтобы мы могли сосредоточиться на важных задачах, будь то важные деловые решения или просто отдых в кресле. Ваше здоровье!
