Усиление экспертного принятия решений инсайтами ИИ

«Искусственный интеллект может усилить наши аналитические и решительные способности, предоставляя правильную информацию в правильное время».

Collaborative Intelligence: Humans and AI Are Joining Forces, Harvard Business Review, July 2018.

Будь то применение к сельскому хозяйству, здравоохранению или коммуникациям, технологии поддерживают и усиливают задачу или опыт человека. Используя вычислительную мощность для обработки огромных объемов данных, технологии могут внести огромный анализ и инсайты в временные рамки, практически невозможные для людей, позволяя экспертам выявлять и фокусироваться на приоритетных случаях. Здесь рассматриваем кейсы и то, как этот ML-подход используется сегодня.

Обзор кейсов ИИ

Есть вдохновляющие примеры использования ИИ и передовых аналитических инструментов для усиления продуктивности и эффективности по широкому спектру отраслей. Посмотрим на два примера:

1. Здравоохранение:

Как часть пятилетнего партнерства между Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust и DeepMind Health, исследователи из Moorfields и UCL Institute of Ophthalmology успешно использовали машинное обучение для выявления признаков заболеваний глаз и составления соответствующего направления. Опубликовано на сайте Nature Medicine, это достигнуто через использование технологии для анализа тысяч исторических сканов глаз для выявления и обучения на паттернах и алгоритмах. С 94% точностью в решениях о направлении (соответствующей мировым ведущим экспертам по глазам), технология считается будущим глазного тестирования, позволяя более раннюю диагностику и более точное приоритезирование пациентов.

2. Финансы

Некоторые из крупнейших потерь от мошенничества приходятся на телеком-индустрию, с оценочными ежегодными потерями почти 30 млрд долларов по последним оценкам Communications Fraud Control Association (CFCA). Чем быстрее мошенничество можно обнаружить, тем быстрее его можно остановить, минимизируя финансовые и репутационные потери. ПО для обнаружения мошенничества может обрабатывать и детектировать сложные паттерны в огромных объемах данных для выявления аномалий или подозрительных данных, требующих дополнительного расследования. Это освобождает следователей от перебора данных, позволяя фокусироваться на квалифицированных случаях, давая возможность обнаружить мошенничество рано и минимизировать ущерб, финансовый или иной.

Кейсы в Senseye PdM

Кейсы, создаваемые автоматически в Senseye PdM, ведущем продукте Senseye для предиктивного обслуживания (PdM), предоставляют всю информацию для проведения расследования возможного будущего отказа актива, позволяя исправить его до того, как он станет проблемой и нарушит производственную линию. Технологические возможности Senseye PdM используются для мониторинга массивных объемов активов, выполнения расчетов, относящихся к проблеме, и представления пользователям кейса для расследования. Кейс состоит из деталей потенциальной проблемы, включая то, что привело к выявлению потенциальной проблемы, в чем состоит озабоченность и почему это должно расследоваться. Масштабируемость: серебряная подкладка.

ИИ способен обрабатывать данные и выполнять расчеты быстрее и точнее людей, но именно доступность хостинга этих данных в облаке открывает другую реальную большую возможность: масштабируемость. Для людей увеличение данных означало бы наем, но с облачными вычислениями можно просто масштабироваться почти мгновенно при необходимости. Также, как люди учатся на опыте, так и ИИ. Когда область действия программы ИИ расширяется, так расширяется и способность учиться, уточнять и улучшать результаты.

Кейс закрыт

Будь то Alexa или Siri дающие текущее время поездов и прогноз погоды, ваш банк замораживающий счет за необычное платежное поведение для защиты ваших активов, ваше зрение оцениваемое машиной, или Senseye PdM создающий кейс для алерта об необычном поведении станка — мы окружены технологиями, целящимися лучше защищать и служить нам.