Новые облачные приложения Oracle на базе ИИ

4 минуты
Новые приложения на базе искусственного интеллекта (ИИ), анонсированные корпорацией Oracle для различных сегментов управления, встроены в существующие облачные приложения Oracle Cloud Applications и обеспечивают конечным пользователям своевременную интеллектуальную поддержку.

Новые приложения Adaptive Intelligent Apps позволяют специалистам бизнес-подразделений различных организаций быстро и легко использовать последние достижения в области искусственного интеллекта, опираясь на собственные данные и данные третьих сторон в сочетании с расширенным алгоритмом машинного обучения и продуманными методами принятия решений,

— подчеркивает Стив Миранда (Steve Miranda), исполнительный вице-президент Oracle по разработке бизнес-приложений.

Oracle Adaptive Intelligent Apps используют аналитику Oracle Data Cloud - крупнейшей в мире независимой рыночной площадки данных с коллекцией из более 5 миллиардов глобальных ID потребителей и бизнес-пользователей и более 7,5 триллионов точек данных, собираемых ежемесячно. Применяя передовые достижения науки о данных и машинное обучение для обработки данных Oracle в масштабе web и собственных данных организации, новые адаптивные интеллектуальные приложения могут реагировать, обучаться и адаптироваться в режиме реального времени на основе исторических и динамических данных клиентов.

  • Продажи. Обрабатывая бизнес-данные, новые функции на базе ИИ дают специалистам в области продаж точные рекомендации по дальнейшим действиям для закрытия сделок и оптимизации предложений о продаже. Новые функции направляют умные оповещения, основанные на поступающей в реальном времени информации из онлайн-новостей и анонсов мероприятий, что позволяет определить приоритетность ключевых данных. Эти данные дают возможность менеджерам по продажам получать самую свежую информацию о клиентах, чтобы надлежащим образом подготовиться к контакту с ними.
  • Маркетинг. Новые функции на базе ИИ дают маркетологам возможность получить аналитическую информацию, необходимую для лучшего понимания целевых аудиторий и оптимизации предложений через использование потребительских и бизнес-данных. Оценивая различные маркетинговые кампании в контексте скорости реагирования на уровне индивидуума, группы и программы, новые функции позволяют маркетологам понять алгоритм взаимодействия между аудиторией и контентом и найти оптимальные пути будущей коммуникации. Это позволяет оптимизировать реализацию кампаний и их результаты.
  • Обслуживание клиентов. Новые функции на базе ИИ позволяют специалистам по обслуживанию клиентов рационализировать процессы и улучшать потребительский опыт посредством использования клиентских данных и соответствующих новостных уведомлений. В дополнение к оптимизации процесса по часто задаваемым вопросам новые функции ИИ помогают сократить временной интервал между запросом и решением по тысячам потенциальных вопросов и связанным с ними ответам благодаря технологиям глубинного обучения. Это позволяет упростить процессы для специалистов по клиентскому обслуживанию, занимающихся обработкой запросов, посредством использования автоматических ответов, сформулированных на основе накопленного опыта.
  • Электронная коммерция. Использование естественного языка и глубинное обучение позволяют активировать уникальные функции, такие как динамические метки и страницы категорий, которые персонализируют варианты поиска и обогащают его результаты предложениями в режиме реального времени для обеспечения релевантного поиска. Кроме того, возможности машинного обучения обеспечивают лучшие рекомендации по продукту, продвижению и контенту.
  • Производство. Новые функции обеспечивают усовершенствование как на уровне всего производства, так и на отдельных участках, поскольку выявление инцидентов, анализ их основных причин и интеллектуальное решение проблем на подключенном производстве осуществляются в течение всего нескольких минут.
  • Персонал. Применяя технологии естественно-языкового поиска и глубинного обучения при обработке резюме и размещении объявлений о вакансиях, специалисты по персоналу могут определить вероятность успеха и прогнозировать продолжительность сотрудничества.
  • Поставки. Приложения Oracle Supply Chain IoT используют прогнозную аналитику и методику машинного обучения для обнаружения и анализа ключевых сигналов в данных, получаемых с устройств, а затем осуществления действий на основе этих данных через связанные бизнес-функции и процессы.
  • Финансы и закупки. Новые функции на базе ИИ помогают оптимизировать финансовые процессы и требования к технологиям, сокращать расходы, модернизировать операции и улучшать качество взаимодействия.

Искусственный интеллект и приложения с поддержкой ИИ имеют солидные рыночные перспективы. Мы полагаем, этот сегмент будет быстро расти как в корпоративном, так и в коммерческом секторе, учитывая то, насколько организации стремятся внедрять функции прогнозирования и регламентирования в свои портфолио приложений, чтобы предоставлять клиентам более «умные» программные решения. Успех этих приложений во многом зависит от качества и количества перерабатываемых данных, от чего, в свою очередь, зависит конечная рекомендация, действие или результат. Поставщики, работающие на прочном фундаменте (т.е. на собственных данных и данных третьих сторон) и использующие их в машинном обучении, имеют на рынке явное преимущество, т.к. они обеспечивают клиентов мощными адресными решениями на базе ИИ,

— отмечает Дэвид Шубмель (David Schubmehl), директор IDC по исследованиям когнитивных систем и систем искусственного интеллекта.

Обсуждение


Мы используем cookies, чтобы вам было удобно. Оставаясь на сайте, вы подтверждаете, что ознакомились с Политикой в отношении использования cookie-файлов на наших порталах и даёте согласие на их использование.

Подробнее