zapytaj naszych ekspert\u00f3w<\/a>.<\/p>\n\n\n\n1. Analiza zachowa\u0144 klient\u00f3w i optymalizacja sprzeda\u017cy<\/h2>\n\n\n\n Prace na du\u017cych zbiorach danych (big-data) i p\u0142yn\u0105ce z nich korzy\u015bci analityczne s\u0105 znane od lat. Jednak dopiero przy wykorzystaniu narz\u0119dzi sztucznej inteligencji szeroko zakrojone dane dotycz\u0105ce transakcji, ruchu w witrynie czy medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych sta\u0142y si\u0119 dost\u0119pne dla wi\u0119kszo\u015bci firm.<\/p>\n\n\n\n
Przewiduj zachowania klient\u00f3w<\/h3>\n\n\n\n BigQuery<\/strong> to najta\u0144szy i naj\u0142atwiejszy spos\u00f3b analizowania zachowa\u0144 i preferencji klient\u00f3w, kt\u00f3ry zapewnia przydatne informacje. Pozwala na g\u0142\u0119bokie zrozumienie i przewidywanie zachowa\u0144 klient\u00f3w. Modu\u0142 o nazwie Matrix Factorization<\/strong> wykorzystuje historyczne dane klient\u00f3w, transakcje i oceny, aby stworzy\u0107 najskuteczniejszy system rekomendacji produkt\u00f3w i wyposa\u017cy\u0107 zespo\u0142y produktowe w narz\u0119dzia potrzebne do opracowania optymalnego asortymentu produkt\u00f3w.<\/p>\n\n\n\nAutomatyzuj interakcje z klientami<\/p>\n\n\n\n
Przetwarzanie mowy na tekst (Speech-to-Text) mo\u017cna zastosowa\u0107 do transkrypcji opinii klient\u00f3w z rozm\u00f3w telefonicznych i rozm\u00f3w na czacie. Zamiast konsultant\u00f3w r\u0119cznie wype\u0142niaj\u0105cych wiersze i kolumny, staraj\u0105c si\u0119 jak najlepiej oceni\u0107 nastroje klient\u00f3w na podstawie ich interakcji z personelem lub automatyczn\u0105 infolini\u0105, pozw\u00f3l, aby sztuczna inteligencja w chmurze korzysta\u0142a z wszechstronnego, obiektywnego narz\u0119dzia do okre\u015blania, kt\u00f3re obszary wymagaj\u0105 poprawy. Je\u015bli Twoja baza klient\u00f3w jest mi\u0119dzynarodowa, narz\u0119dzia oparte na sztucznej inteligencji zapewni\u0105 wysokiej jako\u015bci t\u0142umaczenie z jednego j\u0119zyka na inny.<\/p>\n\n\n\n
Oko na szczeg\u00f3\u0142y<\/h3>\n\n\n\n Vision AI mo\u017cna wykorzysta\u0107 w podobny spos\u00f3b do analizowania zdj\u0119\u0107 i film\u00f3w klient\u00f3w, aby lepiej zrozumie\u0107 ich zapytania, wybory i preferencje, u\u0142atwiaj\u0105c w ten spos\u00f3b firmie tworzenie spersonalizowanych do\u015bwiadcze\u0144 i ostatecznie poprawiaj\u0105c zadowolenie klient\u00f3w. <\/p>\n\n\n\n
Budowanie i szkolenie sieci neuronowych na potrzeby klasyfikacji obraz\u00f3w mo\u017ce by\u0107 czasoch\u0142onne i kosztowne, ale dzi\u0119ki wst\u0119pnie przeszkolonym narz\u0119dziom do uczenia maszynowego szkolenie modeli zajmuje minuty zamiast dni.<\/p>\n\n\n\n
B\u0105d\u017a jak Spotify<\/h3>\n\n\n\n Jednym z najbardziej znanych zastosowa\u0144 algorytm\u00f3w uczenia maszynowego s\u0105 rekomendacje Spotify na podstawie Twoich preferencji. Zastosowanie filtrowania opartego na wsp\u00f3\u0142pracy, w ramach kt\u00f3rego algorytm zbiera dane historyczne ka\u017cdego u\u017cytkownika (jego playlisty i ulubieni arty\u015bci, utwory, kt\u00f3re pomija, czas s\u0142uchania itp.) i por\u00f3wnuje jego konsumpcj\u0119 muzyki z innymi, podobnymi u\u017cytkownikami, aby uzyska\u0107 najlepsze rekomendacje.<\/p>\n\n\n\n
Wypr\u00f3buj narz\u0119dzia Google AI<\/h2>\n\n\n\n Je\u015bli chcesz wdro\u017cy\u0107 niekt\u00f3re z tych rozwi\u0105za\u0144 lub po prostu chcesz pobawi\u0107 si\u0119 modelami i funkcjami sztucznej inteligencji, aby dowiedzie\u0107 si\u0119, co mo\u017ce najlepiej s\u0142u\u017cy\u0107 Twoim celom i dowiedzie\u0107 si\u0119, jakie inne narz\u0119dzia sztucznej inteligencji mog\u0105 mie\u0107 wp\u0142yw na Twoj\u0105 firm\u0119, zapytaj naszych ekspert\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n
2. Kontrola jako\u015bci<\/h2>\n\n\n\n Kontrola jako\u015bci to z jednej strony zapewnienie bezpiecze\u0144stwa, a z drugiej sprawienie, \u017ce klienci otrzymuj\u0105cy sprawdzony produkt b\u0119d\u0105 bardziej zadowoleni. Ka\u017cdy, kto trafi\u0142 na niezadowolonego klienta wie jak wiele szk\u00f3d mo\u017ce wyrz\u0105dzi\u0107 niew\u0142a\u015bciwe rozwi\u0105zanie sytuacji problemowej.<\/p>\n\n\n\n
Vision AI mo\u017ce by\u0107 pot\u0119\u017cnym sojusznikiem w identyfikowaniu defekt\u00f3w i innych problem\u00f3w z jako\u015bci\u0105. Nie nudzi si\u0119 ani nie m\u0119czy, patrz\u0105c na te same produkty dzie\u0144 po dniu, a odpowiednio przeszkolony mo\u017ce by\u0107 niezwykle dok\u0142adny w wykrywaniu wadliwych produkt\u00f3w. Zdolno\u015b\u0107 do wykrywania obiekt\u00f3w i klasyfikowania ich na bie\u017c\u0105co mo\u017ce by\u0107 prawdziwym atutem w przypadku du\u017cych ilo\u015bci przedmiot\u00f3w lub szybkiej realizacji. Innym ciekawym przyk\u0142adem jest wykorzystanie materia\u0142u wideo z dron\u00f3w do inspekcji du\u017cych konstrukcji i identyfikacji mo\u017cliwych zagro\u017ce\u0144.<\/p>\n\n\n\n
Od dawna udowodniono, \u017ce modele uczenia maszynowego s\u0105 dok\u0142adniejsze w wykrywaniu anomalii, je\u015bli istniej\u0105 wystarczaj\u0105ce dane. Modele AI w chmurze zosta\u0142y ju\u017c wst\u0119pnie przeszkolone, aby mog\u0142y uczy\u0107 si\u0119 na znacznie mniejszych zbiorach danych, bez konieczno\u015bci zatrudniania programist\u00f3w lub analityk\u00f3w zajmuj\u0105cych si\u0119 du\u017cymi zbiorami danych.<\/p>\n\n\n\n
Analizuj i staraj si\u0119 przewidzie\u0107<\/h3>\n\n\n\n Je\u015bli potrzebujesz jeszcze skuteczniejszego rozwi\u0105zania problem\u00f3w z kontrol\u0105 jako\u015bci, pod\u0142\u0105cz swoje dane do BigQuery,<\/strong> a ono poinformuje Ci\u0119, gdzie i kiedy wyst\u0105pi\u0105 defekty, a model predykcyjny wbudowany w Vertex AI<\/strong> pomo\u017ce Ci przewidzie\u0107 problemy, zanim si\u0119 pojawi\u0105.<\/p>\n\n\n\n3. Optymalizacja \u0142a\u0144cucha dostaw<\/h2>\n\n\n\n Problemy z \u0142a\u0144cuchem dostaw sta\u0142y si\u0119 powa\u017cn\u0105 przeszkod\u0105 dla wielu przedsi\u0119biorstw i ca\u0142ych bran\u017c. Dlatego te\u017c optymalizacja proces\u00f3w w jak najwi\u0119kszym stopniu sta\u0142a si\u0119 spraw\u0105 najwy\u017cszej wagi, aby przedsi\u0119biorstwa mog\u0142y dzia\u0142a\u0107 sprawnie.<\/p>\n\n\n\n
Unikaj w\u0105skich garde\u0142<\/h3>\n\n\n\n Podobnie jak w przypadku sprzeda\u017cy, dane dotycz\u0105ce Twojego \u0142a\u0144cucha dostaw mog\u0105 by\u0107 \u017ar\u00f3d\u0142em bezcennych informacji i przydatnych spostrze\u017ce\u0144. BigQuery mo\u017cna wykorzysta\u0107 do analizy danych od dostawc\u00f3w i dostawc\u00f3w us\u0142ug logistycznych, identyfikacji typowych problem\u00f3w i unikni\u0119cia w\u0105skich garde\u0142. Je\u015bli chcesz p\u00f3j\u015b\u0107 o krok dalej, mo\u017cesz wykorzysta\u0107 Vertex AI do opracowania modeli predykcyjnych w celu optymalizacji \u0142a\u0144cucha dostaw.<\/p>\n\n\n\n
Zoptymalizuj dostaw\u0119<\/h3>\n\n\n\n Jednym z najlepszych przyk\u0142ad\u00f3w optymalizacji \u0142a\u0144cucha dostaw jest problem podr\u00f3\u017cuj\u0105cego sprzedawcy (Travelling Salesperson Problem -TSP). Jest to problem, kt\u00f3ry sta\u0142 si\u0119 jednym z g\u0142\u00f3wnych problem\u00f3w wsp\u00f3\u0142czesnych przedsi\u0119biorstw B2C. Sprawa pozornie wydaje si\u0119 prosta: po jakiej trasie sprzedawca, lub pojazd dostawczy powinien si\u0119 porusza\u0107, aby tylko raz odwiedzi\u0142 wszystkie punkty. Dodatkowo chcemy, \u017ceby porusza\u0142 si\u0119 po najkr\u00f3tszej trasie i wr\u00f3ci\u0142 do miejsca, z kt\u00f3rego wyruszy\u0142.<\/p>\n\n\n\n
Kompromis czasu i mocy obliczeniowej<\/h3>\n\n\n\n Jest to w zasadzie ten sam problem, kt\u00f3ry rozwi\u0105zuje ka\u017cda firma kurierska ka\u017cdego dnia, dla ka\u017cdego swojego pracownika. Matematycznie nie ma sposobu na znalezienie absolutnego maksimum, ka\u017cde rozwi\u0105zanie jest w zasadzie kompromisem mi\u0119dzy czasem a moc\u0105 obliczeniow\u0105: im wi\u0119cej zasob\u00f3w obliczeniowych przeznaczysz, tym trasa b\u0119dzie bardziej zoptymalizowana. Ale jednocze\u015bnie im dok\u0142adniej chcesz wyznaczy\u0107 najbardziej optymalny przebieg trasy, tym wi\u0119cej czasu po\u015bwi\u0119cisz na obliczenia.<\/p>\n\n\n\n
Dlatego wi\u0119kszo\u015b\u0107 rozwi\u0105za\u0144 optymalizacji TSP ma na celu znalezienie \u201ewystarczaj\u0105co dobrej\u201d trasy, bior\u0105c pod uwag\u0119 dost\u0119pn\u0105 moc obliczeniow\u0105. Oczywi\u015bcie maj\u0105c wystarczaj\u0105c\u0105 moc obliczeniow\u0105 w chmurze, tak\u0105 jak Compute Engine, zasoby staj\u0105 si\u0119 relatywnie ta\u0144sze, a lepsze rozwi\u0105zania s\u0105 w zasi\u0119gu r\u0119ki.<\/p>\n\n\n\n
Ca\u0142a klasa problem\u00f3w z routingiem jest od dawna rozwi\u0105zywana za pomoc\u0105 sztucznej inteligencji, takiej jak Google OR-Tools (skr\u00f3t od Operations Research Tools i zawiera bezp\u0142atny pakiet oprogramowania o otwartym kodzie \u017ar\u00f3d\u0142owym opracowany przez Google do rozwi\u0105zywania programowania liniowego, programowania mieszanych liczb ca\u0142kowitych, programowania z ograniczeniami, wyznaczanie tras pojazd\u00f3w i powi\u0105zane problemy optymalizacyjne).<\/p>\n\n\n\n
Przyt\u0142aczaj\u0105ca z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 tych problem\u00f3w mo\u017ce by\u0107 zbyt du\u017ca dla standardowych narz\u0119dzi heurystycznych, ale dzi\u0119ki mocy obliczeniowej technologii Google Cloud AI uda\u0142o si\u0119 stawi\u0107 czo\u0142a problemowi, uzyskuj\u0105c rozwi\u0105zania mo\u017cliwie najbli\u017csze optymalnemu. Bior\u0105c pod uwag\u0119 skalowalno\u015b\u0107 us\u0142ug w chmurze, firmy mog\u0105 wykorzystywa\u0107 potrzebne zasoby wtedy, gdy ich potrzebuj\u0105, bez konieczno\u015bci utrzymywania kosztownej infrastruktury.<\/p>\n\n\n\nSpodziewaj si\u0119 skok\u00f3w popytu<\/h3>\n\n\n\n Znacznie prostszym problemem, przed kt\u00f3rym staje wiele firm, zw\u0142aszcza tych natywnych w chmurze, jest optymalizacja zasob\u00f3w chmury i trafne przewidywanie, kiedy mog\u0105 spodziewa\u0107 si\u0119 wzrostu aktywno\u015bci. Pewn\u0105 korelacj\u0119 mo\u017cna \u0142atwo przewidzie\u0107, ale wielu w\u0142a\u015bcicieli firm by\u0142o zaskoczonych nag\u0142ym wzrostem ruchu, kt\u00f3rego nie potrafili \u0142atwo wyja\u015bni\u0107. W tym miejscu BigQuery ML mo\u017ce by\u0107 bardzo pomocny. Pozw\u00f3l mu przetwarza\u0107 Twoje dane i powiedzie\u0107 Ci, czego Ci brakuje lub gdzie le\u017cy Twoja kolejna wielka szans<\/p>\n\n\n\n
4. Wykrywanie oszustw<\/h2>\n\n\n\n Im wi\u0119ksza skala biznesu, tym wi\u0119ksze prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce ewentualne oszustwo nie zostanie zauwa\u017cone. Na szcz\u0119\u015bcie z wykorzystaniem narz\u0119dzi sztucznej inteligencji w chmurze Google Cloud nie ma potrzeby inwestowania w dodatkowe systemy, czy te\u017c osoby specjalizuj\u0105ce si\u0119 w wykrywaniu oszustw. Odpowied\u017a tkwi bowiem w danych i to tych, kt\u00f3re ju\u017c s\u0105 zbierane. <\/p>\n\n\n\n
Zidentyfikuj podejrzane zachowanie<\/h3>\n\n\n\n Do analizy materia\u0142u wideo z monitoringu w celu zidentyfikowania podejrzanych zachowa\u0144 mo\u017cesz wykorzysta\u0107 Vision AI. Tymczasem zamiana mowy na tekst (Speech-to-Text) umo\u017cliwia transkrypcj\u0119 interakcji d\u017awi\u0119kowych z klientami z szybko\u015bci\u0105 niepor\u00f3wnywaln\u0105 z \u017cadnym cz\u0142owiekiem. Mo\u017cna je nast\u0119pnie analizowa\u0107 w celu wykrycia oszuka\u0144czych zachowa\u0144.<\/p>\n\n\n\n
Przejrzyj dane dotycz\u0105ce transakcji<\/h3>\n\n\n\n Nic dziwnego, \u017ce sztuczna inteligencja przewy\u017csza ludzi w analizowaniu du\u017cych ilo\u015bci informacji do wielu cel\u00f3w, w tym do wykrywania oszustw. BigQuery i Vertex AI mog\u0105 przeczesywa\u0107 dane dotycz\u0105ce transakcji i zg\u0142asza\u0107 flagi, np.: przy u\u017cyciu tabel AutoML.<\/p>\n\n\n\n
Wystarczy przygotowa\u0107 zbi\u00f3r danych, np. w formie tabelarycznej, kt\u00f3rej mo\u017cesz u\u017cy\u0107 do szkolenia AutoML w zakresie identyfikowania i oznaczania oszustw. Nast\u0119pnie pod\u0142\u0105cz go do Vertex AI i rozpocznij budowanie modelu, aby wykry\u0107 podejrzane przedmioty.<\/p>\n\n\n\n5. Analiza sentyment\u00f3w<\/h2>\n\n\n\n Pi\u0105tym najcz\u0119stszym przypadkiem zastosowania modeli g\u0142\u0119bokiego uczenia si\u0119 w biznesie jest analiza sentyment\u00f3w. Mo\u017cesz zapyta\u0107, dlaczego mia\u0142oby to by\u0107 przydatne dla Twojej firmy. Odpowied\u017a jest prosta: je\u015bli Twoja firma wsp\u00f3\u0142pracuje z klientami, ma do czynienia z emocjonalnymi lud\u017ami. Zamiast zajmowa\u0107 si\u0119 partyzanck\u0105 kontrol\u0105 szk\u00f3d, zawsze lepiej jest wiedzie\u0107, czego si\u0119 spodziewa\u0107 i podejmowa\u0107 dzia\u0142ania, gdy jest to konieczne.<\/p>\n\n\n\n
Zautomatyzowana infolinia<\/h3>\n\n\n\n Sama liczba zapyta\u0144, skarg, zwrot\u00f3w i problem\u00f3w technicznych do rozwi\u0105zania jest osza\u0142amiaj\u0105ca. Do tego stopnia, \u017ce konsultanci s\u0105 zwykle przydzielani do rozwi\u0105zywania nietypowych problem\u00f3w, zamiast powtarza\u0107 ten sam scenariusz. To \u015bwietna opcja, ale na jakiej podstawie podj\u0105\u0107 decyzj\u0119 o tym, \u017ce to najwy\u017cszy moment na oddanie sprawy konsultantowi? <\/p>\n\n\n\n
Wi\u0119cej firm ni\u017c kiedykolwiek zautomatyzowa\u0142o ju\u017c sw\u00f3j pierwszy kontakt z klientem. Chocia\u017c klienci nadal maj\u0105 pewne w\u0105tpliwo\u015bci, prawda jest taka, \u017ce czas i szybka reakcja centrum pomocy AI mog\u0105 by\u0107 o wiele lepsze ni\u017c czekanie na operatora. Najlepszym rozwi\u0105zaniem jest automatyzacja, ale transformacj\u0119 mo\u017cna przeprowadzi\u0107 na r\u00f3\u017cne sposoby.<\/p>\n\n\n\n
Spodziewaj si\u0119 negatywnej opinii<\/h3>\n\n\n\n Analiz\u0119 nastroj\u00f3w mo\u017cna zastosowa\u0107 zar\u00f3wno w przypadku obraz\u00f3w, jak i mowy. Mo\u017cesz u\u017cywa\u0107 wst\u0119pnie wytrenowanych modeli sztucznej inteligencji i szkoli\u0107 je pod k\u0105tem swoich konkretnych potrzeb. Mog\u0105 na przyk\u0142ad ostrzec Ci\u0119, gdy klient wykazuje oznaki niepokoju, frustracji lub irytacji. Potrafi\u0105 automatycznie po\u0142\u0105czy\u0107 niezadowolonego klienta z cz\u0142owiekiem, przeszkolonym w zakresie radzenia sobie w tego typu sytuacjach.<\/p>\n\n\n\n
Analiza tekstu oparta na sztucznej inteligencji jest coraz lepsza w analizowaniu nie tylko pojedynczych zda\u0144, ale tak\u017ce kontekstu, w jakim pojawiaj\u0105 si\u0119 s\u0142owa. Dzi\u0119ki temu specjali\u015bci ds. medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych mog\u0105 szybko identyfikowa\u0107 potencjalne problemy PR i reagowa\u0107 na negatywne opinie. W ten spos\u00f3b mo\u017cesz powstrzyma\u0107 opad, zanim stanie si\u0119 on naprawd\u0119 szkodliwy dla wizerunku firmy.<\/p>\n\n\n\n
Wypr\u00f3buj narz\u0119dzia AI od Google <\/h2>\n\n\n\n Zapytaj naszych ekspert\u00f3w o to jak wdro\u017cy\u0107 rozwi\u0105zania AI dost\u0119pne w ramach Google Cloud, kt\u00f3re z nich najlepiej odpowiedz\u0105 na Twoje potrzeby i jaki mo\u017ce by\u0107 ich wp\u0142yw na Tw\u00f3j biznes.<\/p>\n\n\n
\r\n
\r\n
\r\n
\r\n
Wypr\u00f3buj narz\u0119dzia AI<\/span>\r\n <\/div>\r\n
![\"\"\/](\"https:\/\/lh7-eu.googleusercontent.com\/upW6fDxdZtOy3LX3sffZlJjnx7RU4m5RSsc-jkvLfWxR3GY7kk8UhqB1nBwKuKNJGVdy2s0PWtmjcmu62VPVg5hyD5xJMxoKpkNIp8tni_S3DajDg6I9gY193y6wLjINuH4r-IHpo91jVh6fAdGNJOM\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"\/](\"https:\/\/lh7-eu.googleusercontent.com\/XNyV6uWzKbUExgNdeDyUrk7Q0knefPxqZwlqz8SJ_2q818rUdbsqVdiFBiEPpKLMiuudDwwbXVeymqKdqAzurva7_KnmKRj0XujnfoTzK5jiZn5qJYOVSStMLuNbSNyrFCeVrl6iImFZHQtX9Bz9MSA\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"\/](\"https:\/\/lh7-eu.googleusercontent.com\/rMQ7t0VXTk2VlUrAlXik1CceqkGoRousVbVZw1x1byfwq6D-DfrnBkzbPmCPwYdgR_VdWmDx-tOQhKmoK7Gcbu1Wz0ISli0xib8nKxDz_xir7PbcmaBFz7JOiaasgsGk96mrIoNfvXc6PjNd0pzqDAw\")
<\/figure>\n\n\n\n![](\"\/app\/uploads\/2023\/02\/FOTC-LOGO-WWW-RGB-RED-2.png\"){kind=logo}
\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n