Vuoden 2024 mielenkiintoisimmat tekoälyratkaisut yrityksissä | Tekoäly liiketoiminnassa #63

Tässä artikkelissa tarkastelemme tarkemmin joitakin mielenkiintoisia tekoälyn toteutuksia yrityksissä. Stripe:n koneoppimisen käyttö petosten havaitsemiseksi, Swiggy:n henkilökohtaiset tilauskokemukset ja GitHub Copilotin tarjoama reaaliaikainen tuki kehittäjille. Nämä esimerkit osoittavat, kuinka tekoäly vauhdittaa innovatiivisten palveluiden luomista, muuttaa asiakaskokemuksia, lisää konversioprosentteja ja tehostaa sisäisiä prosesseja yrityksille ja instituutioille. Lue lisää.

Tekoälyn toteutukset Stripe:ssa

Stripe (https://stripe.com/) on edistyksellinen maksualusta, joka mahdollistaa yritysten ja instituutioiden käsitellä transaktioita sekä verkossa että perinteisissä vähittäiskaupoissa. Se tarjoaa integroituja ratkaisuja maksujen hallintaan, laskutukseen, talousprosessien automatisointiin sekä tilaus- ja asiakasuskollisuusohjelmien luomiseen. Modernien teknologioiden, mukaan lukien koneoppimisen, soveltaminen mahdollistaa Stripesin optimoinnin konversioissa ja petosriskin minimoinnin. Vuonna 2023 Stripe tunnustetaan yhdeksi verkkopankkijärjestelmien kentän mullistavimmista ratkaisuista.

Kuitenkin, miksi Stripe Radar on yksi mielenkiintoisimmista tekoälyn toteutuksista yrityksissä vuonna 2023? Stripe Radar hyödyntää edistyneitä tekoälytekniikoita nopeassa ja tarkassa petosten havaitsemisessa, mikä tekee siitä yhden innovatiivisimmista ratkaisuista verkkopankkialalla tänä vuonna. Sen tärkeimmät edut ovat:

• Nopeus ja tarkkuus. Radar Stripe arvioi yli 1000 transaktiotietoa alle 100 millisekunnissa, estäen tarkasti riskialttiit transaktiot. Se saavuttaa tason, jossa vain 0,1 % voimassa olevista maksuista hylätään virheellisesti.
• Edistyneet ML-mallit. Stripe siirtyi perus koneoppimisesta edistyneisiin neuroverkkoihin, mikä paransi mallin suorituskykyä merkittävästi.
• Innovatiivinen arkkitehtuuri. Uusin arkkitehtuuri on mahdollistanut nopeamman mallin koulutuksen ja paremman skaalautuvuuden, mikä mahdollistaa nopeamman prototypoinnin ja uusien ideoiden toteuttamisen.

Lähde: Stripe (https://stripe.com/)

„Complete the Look”, tai Walmartin tekoälyn toteutus

Walmart, amerikkalainen supermarketti-jätti, tarjoaa monipuolisen valikoiman tuotteita, mukaan lukien elintarvikkeet, vaatteet, kosmetiikka, elektroniikka ja paljon muuta. Yhtenä johtavista vähittäiskauppiaista maailmanlaajuisesti Walmart työllistää yli 2,3 miljoonaa ihmistä ympäri maailmaa. Kuitenkin se on myös laajentanut läsnäoloaan tekoälyn kentällä viime aikoina.

Walmartin äskettäin lanseerattu “Complete the Look” (CTL) -moduuli on innovatiivinen tuotesuositusjärjestelmä muoti- ja kodinsisustuskategoriassa. Mutta miksi CTL:tä pidetään yhtenä mielenkiintoisimmista tekoälyn toteutuksista vuonna 2023?

• Tyylin personointi. CTL luo kattavia, tyyliteltyjä asukokonaisuuksia asiakkaan valitseman tuotteen ympärille, mikä helpottaa sopivien vaatekappaleiden löytämistä ja valitsemista.
• Lisääntynyt luottamus ja konversio. Henkilökohtaisten asukokonaisuuksien esittäminen lisää asiakkaiden luottamusta valintoihinsa ja kannustaa heitä tekemään ostoja.
• Ajan säästö. Järjestelmä mahdollistaa kokonaisasuja kokoamisen nopeasti sen sijaan, että etsisi yksittäisiä tuotteita, mikä tekee ostamisesta tehokkaampaa.
• Edistyneet algoritmit. CTL käyttää erilaisia algoritmeja, mukaan lukien ulkoasun generointi ja kattavuuden laajentaminen, suositusten skaalaamiseksi ja mukauttamiseksi käyttäjille.

Tämä innovaatio ratkaisee informaatiotulvan ja valinnan ongelman valtavien saatavilla olevien vaihtoehtojen joukossa, tarjoten asiakkaille helpon ja miellyttävän ostokokemuksen, joka on sekä inspiroiva että tyylillisesti yhtenäinen.

Lähde: Medium (https://medium.com/walmartglobaltech/personalized-complete-the-look-model-ea093aba0b73)

Uber — ETR-ennustaminen

Uber on mobiilisovellus auton kyytien varaamiseen, mutta sen tekoälyinnovaatiot eivät rajoitu vain kuljetukseen. Ota esimerkiksi lentokenttäparkkipaikat. ETR-ennustamisen (Estimated Time to Request) käyttöönoton myötä Uber on lanseerannut huipputeknologiaan perustuvan järjestelmän, joka ennustaa odotusaikoja kuljettajille lentokentillä. Hyödyntäen monimutkaisia tekoälymalleja se ennustaa kysyntää ja jonojen pituuksia ottaen huomioon jonojen vaihtelut ja ulkoiset tekijät, kuten lentojen viivästykset. Tämä järjestelmä tarjoaa kuljettajille tietoa odotettavista odotusajoista, auttaen heitä hallitsemaan aikaansa tehokkaammin ja suunnittelemaan sijaintejaan paremmin.

Miksi tämä innovatiivinen ratkaisu on huomionarvoinen? Pääasiassa seuraavista syistä:

• Ratkaistu ongelma. Uberin ETR-ennustaminen käsittelee haasteen, jossa lentokentillä on liian vähän tai liian monta kuljettajaa, mikä vaikuttaa sekä matkustajiin että kuljettajiin. Puutteet tarkoittavat, että matkustajat odottavat pidempään, ja ylijäämät hukkaavat kuljettajien aikaa heidän odottaessaan.
• Innovaatio. Ennustusjärjestelmä tiedottaa kuljettajia odotettavasta odotusajasta pyyntöjen osalta, mikä mahdollistaa paremman ajan ja sijainnin hallinnan.
• Tekoälyn soveltaminen. Se käyttää edistyneitä tekoälymalleja kysynnän ja jonojen pituuden ennustamiseen, ottaen huomioon jonodynamiikan ja ulkoiset tekijät, kuten lentojen viivästykset.
• Vaikutus alaan. Se on yksi mielenkiintoisimmista tekoälyn toteutuksista vuonna 2023, koska se optimoi resurssien jakamista reaaliajassa, parantaen Uberin palveluiden tehokkuutta ja käyttäjäkokemusta lentokentillä.

Lähde: Uber (https://www.uber.com/en-GB/blog/demand-and-etr-forecasting-at-airports/)

Tekoälyn toteutukset Pinterestissä

Pinterest (https://pinterest.com/) ei todennäköisesti kaipaa esittelyä. Tämä amerikkalainen sosiaalisen median alusta mahdollistaa käyttäjien selata ja jakaa valokuvia, GIF:ejä ja videoita eri aiheista, kuten muoti, ruoanlaitto, sisustaminen ja paljon muuta. Käyttäjät voivat luoda omia taulujaan kiinnostavasta visuaalisesta sisällöstä ja tutkia muiden ihmisten tauluja inspiraatiota varten.

Alusta nojaa mainontaan, ja vuonna 2023 se omaksui tekoälyn siirtyäkseen perinteisistä reaktiivisista menetelmistä proaktiivisempiin keinoihin estääkseen mainostajien lähtemisen. Tämä erottuu yhtenä merkittävistä tekoälyn toteutuksista vuonna 2023, koska:

• Se käsittelee haasteen, jossa mainostajat jättävät Pinterest-alustan. Perinteisesti tätä ongelmaa käsiteltiin vasta sen jälkeen, kun mainostajat olivat jo lähteneet, mikä teki heidän voittamisestaan takaisin haastavaa. Kiitos koneoppimisen (ML), se mahdollistaa nyt mahdollisen poistuman varhaisen havaitsemisen, mikä antaa tiimille mahdollisuuden ryhtyä proaktiivisiin toimiin.
• Pinterest-tiimi on luonut koneoppimismallin, joka ennustaa mainostajan poistuman todennäköisyyden seuraavien 14 päivän aikana. Se käyttää joukkoa mainostajan ominaisuuksia tämän ennusteen tekemiseen. Myyntitiimi hyödyntää tätä tietoa priorisoidakseen toimenpiteitä, joiden tavoitteena on estää poistuma.
• Esikokeet ovat osoittaneet, että tämä lähestymistapa voi saavuttaa 24 %:n vähennyksen poistumassa testiryhmässä verrattuna kontrolliryhmään. Tämä osoittaa proaktiivisen lähestymistavan tehokkuuden poistuman estämisessä.

Stitch Fix, tai tekoälyn generoimat otsikot ja tuotekuvastot

Stitch Fix (https://www.stitchfix.com/) on innovatiivinen alusta, joka mahdollistaa käyttäjien tilata vaatteita mobiilisovelluksen kautta. Käyttäjät voivat täyttää kyselyn, jossa he määrittävät tyylipreferenssinsä, koonsa ja budjettinsa. Tämän jälkeen he saavat viisi yksilöllisesti kuratoitua vaateehdotusta yli 1000 eri brändin ja tyylin joukosta.

Stitch Fix hyödyntää edistyneitä tekoälyalgoritmeja luodakseen huomiota herättäviä mainosotsikoita ja yksityiskohtaisia tuotekuvastoja. Tämä tekee markkinointisisällön ja tuotekuvastojen luomisprosessista vähemmän aikaa vievää ja kustannustehokasta samalla varmistaen ainutlaatuisuuden ja johdonmukaisuuden brändikuvan kanssa.

Yritys käyttää “asiantuntija-silmukka” -menetelmää, joka yhdistää tekoälyn luovuuden ihmisen valvontaan, varmistaen korkean laadun ja tehokkuuden. Tekoälyn avulla Stitch Fix voi luoda tuotekuvastoja sadoille tuhansille tyyleille, mikä ratkaisee mittakaavan ja monimutkaisuuden haasteet verkkokaupassa. Algoritmien jatkuva parantaminen asiantuntijatiedon rinnalla mahdollistaa luodun sisällön laadun jatkuvan parantamisen.

Tämä innovaatio käsittelee aikaa vievää ja kallista prosessia markkinointisisällön luomisessa verkkokauppaan ja tuotekuvastoissa samalla varmistaen ainutlaatuisuuden ja brändin tyylin mukautumisen.

Swiggy

Swiggy (https://www.swiggy.com/) on intialainen verkkoruokatoimituspalvelu, joka mahdollistaa käyttäjien tilata aterioita paikallisista ravintoloista. Swiggy-sovellus tarjoaa mahdollisuuden valita ruokia suosikkiravintoloista, seurata tilauksia reaaliajassa ja hyödyntää lisäominaisuuksia, kuten henkilökohtaisia suosituksia ja asetettua vähimmäistilausarvoa.

Swiggy käytti tekoälyä henkilökohtaisten ruokatilauksien mukauttamiseen sovelluksessaan, ratkaisten “valintaparadoksin”. Tässä ovat keskeiset kohdat:

• Valintaparadoksi. Swiggy huomasi, että asiakkaat kamppailevat päättääkseen, mitä tilata liian monien vaihtoehtojen vuoksi. Tämä ilmiö, jota kutsutaan “valintaparadoksiksi”, johtaa asiakastyytymättömyyteen.
• Tilausten mukauttaminen. Yritys esitteli suositusjärjestelmän “koreille”, joissa on rajoitettu määrä ruokia, jotka on räätälöity asiakaspreferenssien mukaan, helpottaakseen valintaa ja parantaakseen käyttäjäkokemusta.
• Tekoälyn soveltaminen. Swiggy hyödyntää tekoälyä analysoidakseen historiallisia tilaustietoja, asiakaskoskauspreferenssejä ja tuotteen kausiluonteisuutta luodakseen henkilökohtaisia suosituksia.

Tämä innovaatio käsittelee liian monien valintojen ongelmaa, parantaen sekä asiakastyytyväisyyttä että alustan tehokkuutta. Se on yksi mielenkiintoisimmista tekoälyn käytöistä yrityksissä vuonna 2023 sen tehokkuuden ja monimutkaisuuden vuoksi.

Tekoälyn toteutukset FoodPanda:ssa

Foodpanda (https://www.foodpanda.my/) on verkkoruokatoimituspalvelu, joka mahdollistaa käyttäjien tilata aterioita paikallisista ravintoloista sovelluksen kautta. Foodpanda-sovellus mahdollistaa käyttäjien tilata suosikkiruokiaan, seurata tilaustensa tilaa reaaliajassa ja käyttää erilaisia ominaisuuksia, mukaan lukien henkilökohtaisia suosituksia ja asetettua vähimmäistilausarvoa.

Foodpanda käyttää A/B-testausta parantaakseen valikoimaansa ja lisätäkseen konversioprosentteja. Innovaatio sisältää B-version valikoiman päivittämisen edistyneen aikataulutuksen ja automaation avulla. Tässä ovat keskeiset kohdat:

• Testiautomaatio. Apache Airflow’n käyttö valikoiman päivitysprosessin automatisoimiseen.
• Skaalautuvuus. Prosessin optimointi mahdollistaa nopeamman testauksen jopa useissa maissa.
• Tehokkuus. Suoritusajan vähentäminen 9 tunnista noin 3,75 tuntiin ja virheprosentin alentaminen 2,2 %:iin.
• Lisäparannukset. Suunnitelmissa on lisäparannuksia, kuten dynaaminen sivutuksen konfigurointi ja erilliset DAG:t eri maita varten.

Nämä innovaatiot auttavat Foodpanda:a käsittelemään hitaiden ja tehottomien valikoimapäivitysten ongelmaa, mikä on ratkaisevan tärkeää kilpailukyvyn ylläpitämiseksi ja käyttäjätyytyväisyyden lisäämiseksi.

Lähde: FoodPanda (https://www.foodpanda.my/)

Zillow

Zillow (https://www.zillow.com/) on verkkokiinteistölaitos, joka helpottaa kiinteistöjen etsimistä, ostamista, vuokraamista ja myymistä käyttäjilleen. Alustalla on miljoonia kiinteistöhakemuksia, mikä mahdollistaa käyttäjien vertailla arvoja ja yhdistää paikallisiin alan asiantuntijoihin. Zillow hyödyntää edistyneitä teknologioita, mukaan lukien koneoppimista, tarjotakseen tarkkoja kiinteistön arvioita ja tehostaakseen ostamisen, myymisen tai vuokraamisen prosesseja.

Zillowin innovatiivinen lähestymistapa kiinteistön arvioimiseen “Neural Zestimate” -työkalun kautta asettaa yrityksen vahvaksi toimijaksi tekoälyn innovaatioiden kentällä. Tässä ovat keskeiset kohdat, jotka osoittavat, miksi “Neural Zestimate” on yksi mielenkiintoisimmista tekoälyn toteutuksista:

• Nopea reagointi markkinamuutoksiin. “Neural Zestimate” mahdollistaa Zillowin reagoida nopeasti kiinteistön markkinoiden muutoksiin, tarjoten ajantasaisia arvioita kansallisella tasolla.
• Yksinkertaistetut päivitykset. Uusi järjestelmä helpottaa arviointimallien päivittämistä ja ylläpitoa, parantaen niiden tarkkuutta.
• Paikalliset ja kausiluonteiset trendit. “Neural Zestimate” ottaa tehokkaasti huomioon paikalliset tiedot ja kausiluonteiset markkinamuutokset oppimisprosessissa, mahdollistaen tarkempia arvioita asunnon arvoista.
• Arviointiväli. “Neural Zestimate” käyttää kvantiiliregressiota hintavälin luomiseen, mikä tarjoaa paremman käsityksen mahdollisesta kiinteistön arvosta ja vähentää epävarmuutta arvioinnissa.

Tämä innovaatio käsittelee ajankohtaisten ja tarkkojen kiinteistön arvioiden puutteen ongelmaa, joka on ratkaisevan tärkeää sekä myyjille että ostajille dynaamisilla kiinteistön markkinoilla.

GitHub Copilot tekoälyn toteutuksilla

Luettelo innovatiivisista tekoälyn toteutuksista ei voisi olla täydellinen ilman GitHub Copilotia – tekoälypohjaista koodausvälinettä, joka hyödyntää OpenAI:n suuria kielimalleja (LLM). GitHub Copilot on läpimurto koodin generoinnissa, mahdollistaen reaaliaikaiset koodiehdotukset IDE-ympäristössä.

Kiitos yhteistyön OpenAI:n, ChatGPT:n luojien, ja LLM-mallien jatkuvien parannusten, Copilotista tulee yhä tarkempi ja käyttäjien tarpeisiin räätälöity. Tämä työkalu parantaa ohjelmoijien tuottavuutta automatisoimalla osia koodausprosessista ja tarjoamalla välittömiä ehdotuksia.

GitHub (https://github.com/) suunnittelee laajentavansa Copilotin ominaisuuksia lisäämällä äänen tuen ja integroimalla sen muiden alustojen elementtien kanssa. Kuitenkin jo nyt se käsittelee pitkien ja monimutkaisten koodausprosessien haasteita tarjoamalla älykkäitä ehdotuksia, jotka nopeuttavat työtä ja auttavat ohjelmointiongelmien ratkaisemisessa. Tämä tekee siitä yhden mielenkiintoisimmista tekoälyn toteutuksista yrityksissä vuonna 2023.

Tekoälyn toteutukset – yhteenveto

Esitellyt esimerkit tässä artikkelissa ovat vain jäävuoren huippu, kun puhutaan tekoälyinnovaatioista nykyaikaisessa liiketoiminnassa. Vuonna 2023 yhä useammat yritykset kääntyvät tekoälyteknologioiden puoleen työskennelläkseen älykkäämmin, ymmärtääkseen asiakkaitaan paremmin ja pysyäkseen ajan tasalla alan trendeistä. Tekoälyn lisääntyvä käyttö tuo tuoretta näkökulmaa, muuttaen sekä työntekijöiden että asiakkaiden kokemuksia. Gartnerin mukaan vuoteen 2025 mennessä 80 % yrityksistä tulee omaksumaan vähintään yhden tekoälypohjaisen ratkaisun, mikä merkitsee myönteistä suuntausta liiketoimintamaailmassa.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.