Искусственный интеллект (ИИ) обещает многообещающие возможности для компаний, но внедрение ИИ может быть сложным, с множеством соображений и ловушек. Данные — необходимый актив для работы ИИ, и ваша организация, вероятно, купается в них.

Но насколько хорошо управляются ваши данные? Ответ зависит от того, добьется ли ваша компания успеха в своих усилиях по внедрению ИИ.

Управление данными — это закулисная рабочая лошадка, которая заставляет ИИ работать. Надежная программа управления позволяет получать данные отовсюду, где это необходимо, очищать и преобразовывать их для обучения модели ИИ, делать их легкодоступными для пользователей и тщательно контролировать для обеспечения безопасности, конфиденциальности и соответствия требованиям.

В этой статье мы рассмотрим несколько способов, которыми платформа управления данными может помочь вам в работе над ИИ.

Хотя эти приложения могут различаться, эффективное управление данными всегда является необходимым первым шагом, на котором строятся эти решения.

Собственный ИИ

По мере того, как ваш бизнес масштабируется, количество квитанций, счетов-фактур, контрактов и других печатных документов также масштабируется. А когда все эти документы не оцифрованы, подумайте о количестве часов, которые потребуются сотруднику, чтобы их каталогизировать.

Можно использовать ИИ для автоматизации этого процесса. Запатентованный движок сканирует и обрабатывает документы, извлекает из них смысл и выводит данные в формате, удобном для отчетов, панелей мониторинга и приложений бизнес-аналитики.

Некоторые преимущества использования фирменного ИИ для сканирования и обработки документов:

• Он может переводить на несколько языков. Большая языковая модель (LLM) может быть обучена понимать любые конкретные форматы документов, которые могут быть в вашей компании.
• Точные данные помогают в принятии решений. Данные можно извлекать из сторонних платформ, обогащать их, проверять и выводить на панели мониторинга, доступные по всей компании.
• Выявляйте проблемы с клиентами раньше. Алгоритмы собирают и анализируют данные пользователей, выявляя любые проблемы с клиентами на ранних этапах, чтобы предотвратить отток клиентов. Или выявлять, когда лояльный клиент готов расти вместе с вашей компанией.

Дополненная генерация поиска

То, что хорошо работает в контролируемой среде с тщательно подобранной выборкой данных, не всегда работает в реальной среде. Одна из таких ситуаций — это поисковая генерация дополненной реальности (RAG), движок, на который LLM полагаются для предоставления точных фактов. Но если RAG полагается на устаревшие данные, которые не были подготовлены должным образом, ваше решение ИИ будет работать недостаточно хорошо.

Программа управления данными обеспечивает выполнение основных, но жизненно важных задач — данные очищаются, проектируются, структурируются и заполняются. Вот некоторые задачи, которые она может выполнять:

• Реализуйте ветвление мета-намерений для обработки различных типов запросов.
• Разрабатывайте проверенные расценки и функции «увидеть это в источнике» для обеспечения прозрачности.
• Контролируйте и балансируйте потребление токенов.
• Улучшите качество данных с помощью семантической очистки данных.

Исследования и разработки

Традиционные методы исследований и разработок могут быть трудоемкими и дорогими. Применение ИИ к процессу может помочь снизить стоимость и быстрее выпустить продукцию на рынок. Надежные продукты помогают удерживать клиентов, повышать репутацию компании и увеличивать прибыль.

Чтобы все это работало, нужны высококачественные данные. Программа управления данными может помочь в решении следующих задач:

• Автоматизируйте ручные процессы. Автоматизация помогает снизить количество ошибок и неэффективность, а также ускоряет количественные исследования за счет навигации по неструктурированным данным. Бизнес-решения принимаются быстрее.
• Проверка и отбор выходных данных. Одна система может генерировать формулы или прототипы для новых продуктов; вторичная система может автоматически оценивать, сравнивать и проверять их на совместимость и другие параметры.
• Улучшение новых сетевых реализаций и диагностики. ИИ может создавать потенциальные сценарии для проектирования и развертывания новых систем. Он может создавать гипотезы для выявления проблем и предлагать решения.

Если в вашем автомобили двигатель работает не правильно, значит его нужно настроить. Начать стоит с отладки холостого хода карбюратора https://uremont.com/publications/articles/regulirovka-holostogo-hoda-karbyuratora. После этой регулировки уменьшится расход бензина и двигатель не будет глохнуть на холостом ходу.