La raison pour laquelle j'ai essayé d'écrire un tel article est qu'il n'y a presque aucune information au Japon sur l'utilisation de l'apprentissage automatique, n'est-ce pas?
Un bon ami ** m'a donc demandé d'enquêter sur des cas liés à l'amélioration commerciale de l'apprentissage automatique **, j'ai donc décidé de le résumer.
Soit dit en passant, ** Machine Re engineering ** dans le titre signifie une amélioration en automatisant le travail à l'aide de l'apprentissage automatique. Que traduit-il en japonais? La gamme est assez étroite, mais l'automatisation du marketing peut être dans ce domaine.
La réingénierie réelle de la machine est une histoire plus large, se référant à l'ensemble du processus métier. Bien que ce soit un mot qui n'est pas bien connu au Japon, comme l'échange de courriels avec les clients, la prévention de ** churn ** peut être considérablement améliorée en utilisant l'apprentissage automatique. Examinons de plus près et résumons les domaines qui peuvent être améliorés.
Au fait, voici le blog que je dirige: Effort 1mm
L'amélioration commerciale à l'aide de l'apprentissage automatique peut être divisée en gros dans les trois domaines suivants.
Regardons quelques exemples concrets. Les quatre exemples suivants seront présentés.
etc. Tous avaient un contenu surprenant, je vais donc les résumer.
Un cas où une banque appelée Nuance au Canada a réduit le temps de réponse par personne jusqu'à 40 secondes en utilisant la ** vérification vocale ** qui reconnaît les empreintes vocales humaines.
La procédure est comme ça.
Le temps de réponse a diminué d'environ 40 secondes par personne. Je suis très heureux d'avoir effectué une vérification vocale dans une conversation naturelle, et lorsque je le remarque, je n'ai pas à vérifier mon identité. Cet échange est très ennuyeux. ..
Il ne devrait y avoir aucune raison pour que cela ne soit pas possible, car la correspondance vocale n'est pas un langage, mais une question de pouvoir reconnaître les empreintes de voix humaines. En ce qui concerne la reconnaissance vocale, cela devrait être assez difficile à faire en japonais (problèmes de structure de la langue, pas d'excellent serveur de reconnaissance vocale en japonais, etc.).
Création de documents et saisie de données qui sont courantes au quotidien. Si vous prenez le temps de mourir pour une tâche aussi simple, 30 heures par jour ne suffisent pas. De plus, ce genre de travail inutile et monotone est assez décourageant. Je ne veux pas le faire si possible.
Celui qui aide à créer des rapports automatiquement. Même s'il est créé automatiquement, cela ne signifie pas que le texte est écrit complètement automatiquement. Vous devriez penser que ce service utilisant l'apprentissage automatique modifiera le texte que vous avez écrit.
Rédigez un document très complet en utilisant des phrases disjointes et à puces comme données d'entrée. On dit qu'il créera un document approprié en saisissant les phrases à puces. Les clients ont un large éventail d'industries, y compris les sociétés de soins de santé, les sociétés de financement et les sociétés pétrolières. Je me demande si c'est un service très bien accueilli par les grandes entreprises avec beaucoup de documentation.
La productivité semble avoir augmenté d'environ 25%. En le remplaçant par des chiffres familiers, nous avons réussi à réduire de 40 heures / mois le temps nécessaire aux tâches de reporting. J'ai environ 2 heures de temps libre par jour. c'est incroyable.
Vous ne devriez pas vous attendre à ce qu'il soit complété en japonais avec la même qualité que le latin. J'entends souvent que je ne suis pas très doué pour assembler des phrases parce que les règles d'écriture en japonais sont enfreintes. ..
Plutôt qu'un contrôle de qualité, il est nécessaire de surveiller de près le processus de fabrication. Si une alerte retentit entre les services dans une situation où les services ne peuvent pas se contacter dans un grand entrepôt, il peut prendre du temps d'en rechercher la cause.
Pour vous qui avez de tels ennuis! N'abandonnez pas, vous avez une machine à vue! Ce serait formidable si la cause de l'alerte pouvait être identifiée en un clin d'œil, et ** "cela vous dira ce qui ne va pas avant que l'alerte ne retentisse" **.
Au niveau de l'atelier de fabrication, un seul problème de qualité peut déclencher des centaines d'alertes en même temps. Il faut généralement beaucoup de temps pour identifier le problème qui sous-tend le nombre d'alertes, et parfois même il faut arrêter le processus de fabrication.
Sight Machine apprend le modèle d'alerte pour aider à identifier le problème. Mais la prochaine fois, c'est encore plus incroyable.
De plus, il semble qu'il soit possible de connaître le schéma des cas survenus avant l'apparition du problème et de leur faire savoir qu'une erreur est susceptible de se produire telle quelle. Et les dommages sont minimisés en traitant à l'avance la partie où l'erreur se produit. Eh bien, c'est un modèle courant d'apprentissage automatique, mais c'est incroyable de le faire sur le terrain. Cela ressemble à une version évoluée de mon boîtier IoT Komatsu préféré.
Je pense que beaucoup de gens le savent, mais comme je l'ai résumé auparavant, Singapour est une centrale d'intelligence artificielle. Un pays où le ministre dit quelque chose comme introduire l'intelligence artificielle dans tout le pays et en faire un laboratoire pour la société future. Personnellement, je pense que ce pays comme Singapour est vraiment cool. C'est bien d'avoir un désir radical pour l'avenir plutôt que d'être conservateur.
Les opérations bancaires sont assez directement liées aux désirs de diverses personnes. Si vous connaissez les informations privilégiées à l'avance, vous pouvez faire un profit furtif, et si vous pouvez obtenir un prêt auprès d'une banque, cela affectera directement la survie de l'entreprise. Bien sûr, il semble y avoir une histoire puante dans un tel endroit.
L'intelligence artificielle qui détecte «les personnes susceptibles d'être corrompues» en apprenant sur la base des e-mails, du comportement interne et du comportement lors des réunions.
Il semble qu'il y ait eu des tentatives de détection des fraudes liées aux banques depuis un certain temps. C'est vrai, mais la méthode conventionnelle était la recherche sur des facteurs externes tels que «fraude / rendement». En d'autres termes, il semble qu'un tiers, et non une entreprise, utilisait l'intelligence artificielle pour surveiller le marché.
L'exemple de DBS devrait être assez célèbre, mais le contenu ci-dessus en est la raison. Il semble être rare comme exemple d'utilisation pour la détection de fraude dans l'entreprise.
Un investissement initial important peut être nécessaire pour démarrer l'analyse des données. Comme le savent tous ceux qui ont analysé des données, la collecte et le nettoyage des données prennent un temps mortel, et c'est tellement ennuyeux et difficile que seul un expert peut le faire. De plus, cela peut échouer. L'analyse des données ne peut pas toujours donner les bons résultats. Je vois rarement des exemples réussis d'utilisation de l'apprentissage automatique au Japon.
Je me demande si les entreprises japonaises peuvent prendre une telle décision, et cela me rend très sombre. Les entreprises peuvent peut-être le faire, mais j'estime qu'il y a des sociétés qui n'aiment pas la ** belle et rationnelle irresponsabilité ** de "laissons ça à la machine".
J'adore apprendre et je le fais très sérieusement. C'est pourquoi je ressens les limites des êtres humains qui ont des émotions. Tant que les émotions sont émoussées, il est impossible de se comporter à 100% raisonnablement et idéalement. Je pense que ce serait bien d'être dans un monde où vous pouvez laisser à la machine le soin d'augmenter la productivité, gagner du temps et consacrer du temps à vos loisirs.
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