6 طرق تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتطوير الأعمال
AI بالعربي – متابعات
تتجه شركات عديدة حول العالم نحو علم البيانات لمساعدة موظفيها على تحسين أدائهم الاقتصادي من خلال التقنيات الحديثة.
وكلما كانت البيانات المتوفرة أكثر، ازدادت الخيارات أمام مديري الأعمال، ولكن كثرة البيانات تتطلب وجود ذكاء اصطناعي لتحليلها من خلال تعلم الآلة.
ولا يحتاج تعلم الآلة إلى كثير من البرمجة، وإنما يتعامل مع البيانات الخام من خلال اكتشاف أنماط جديدة وإحصائيات وحقائق مخفية في الكميات الكبيرة منها.
وتفيد خوارزميات تعلم الآلة المتطورة باستمرار، في تكيف الشركات مع ظروف السوق المتغيرة وحاجات المستهلكين، من خلال تطوير قدرتها على التحليل والتنبؤ.
وتقدم جميع الخدمات السحابية حاليا، مثل ”آزور“ و“آمازون سيج ميكر“، منصات لتعلم الآلة؛ ما يسهل من عملية إدخالها في سيرورة العمل.
وتتجه جميع المنظمات في مختلف مجالات الاقتصاد، مثل: الزراعة، والصناعة، والطب، وسوق الأسهم، نحو استخدام تقنية تعلم الآلة؛ ما يجعلها أساسا في إدارة الأعمال في عصرنا.
ولكن قلة المعلومات ومعرفة طرق استخدام تعلم الآلة وفوائدها، عرقل توظيفها بالشكل الأمثل، ويعرض لنا المتخصص ”رجاء الكشمي كي آر“ بعض الطرق الممكنة لذلك.
وقال الكشمي في مقال نشره موقع ”كي دي نغيتس“: ”عندما نريد أن نوظف تعلم الآلة في منظمة ما، يجب أن تكون لدينا قاعدة أساسية من التقنيات المطلوبة، التي يمكن أن تغير حياتنا مثلما فعل الهاتف الذكي مسبقا“.
الدردشة الروبوتية
وعرض الكشمي مجموعة طرق لتطوير الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي، منها برامج الدردشة الروبوتية ”تشات بوت“ التلقائية، إذ تساعد واجهات المحادثة المباشرة في توظيف التفاعل بين البشر والآلة في السماح للمستخدمين بطرح الأسئلة واستقبال إجابتها.
في السابق كانت هذه البرامج محدودة القدرات، ولكنها تطورت مع الوقت وأصبحت تشبه البشر، لتستجيب لطلباتهم من خلال تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية.
ومن الأمثلة عليها، برنامج سيري مساعدة ”غوغل“، وآليكسا من تطوير شركة ”آمازون“ التي يمكن أن تستبدل منصات خدمة الزبائن التقليدية، فضلا عن المساعد واتسون من شركة ”آي بي إم“ الأمريكية.
التنبؤ الطبي والتشخيص
يسمح تعلم الآلة في مجال الرعاية الطبية بتحديد المرضى ذوي الحالات الحرجة، وتشخيص حالتهم، ووصف الأدوية المناسبة لهم، والتنبؤ بتداعيات مرضهم.
وتساعد البيانات من المرضى السابقين والأعراض المرضية لديهم وأسباب مرضهم، في إغناء قدرات تعلم الآلة في تحسين صحة المرضى.
توثيق البيانات
يفيد الإدخال الذاتي للبيانات في توفير الوقت اللازم لها، واستبدال موظفي إدخال البيانات بالحواسيب، ما يحرر الموارد البشرية، ويركز جهودها في أعمال إبداعية ذات قيمة.
ويواجه إدخال البيانات المبرمج تحديات، مثل تكرار البيانات ودقة إدخالها، وطور باحثون طرقا جديدة في تعلم الآلة ونماذج التنبؤية لحل هذه المشكلات.
معاملات مالية دقيقة
أدى تعلم الآلة إلى تأثير كبير في القطاع المالي والمصرفي، من خلال تدريب الخوارزميات على إيجاد وتحليل الأخطاء في التدفق المستمر للبيانات، ما يزيد من دقة التعاملات المالية.
البحث في متطلبات السوق
تستخدم الشركات القدرات التخطيطية والتنبؤية لبرمجيات تعلم الآلة في تسعير المنتجات وتوفير الخدمات والبضائع المطلوبة من قبل المستهلكين في الوقت والمكان المناسبين.
وتزود نماذج الذكاء الاصطناعي الشركات بتوقعات مبنية على المواسم والبيانات السكانية وعادات المستهلكين.
رصد الاحتيال
يتميز تعلم الآلة بقدرة كبيرة على رصد الاحتيال بسبب تمييزه للأنماط وتحديد الحالات غير الطبيعية.
واستخدمت الشركات المالية تعلم الآلة لأعوام عديدة، إذ تدرس أنظمة تعلم الآلة مثلا الظروف الطبيعية لاستخدام بطاقات الائتمان، وتعتمد على مجموعات البيانات لديها للتمييز بين الحالات الطبيعية وحالات الاحتيال في ظرف أجزاء قليلة من الثانية.
ويمكن لتعلم الآلة أن يكتشف الاحتيال في مجالات عديدة، مثل: السفر، والتجارة، والألعاب، وغيرها.
وأضاف الكشمي ”لنستطيع استخدام تعلم الآلة بالطريقة الفضلى، يجب أن نفهم تقنية عملها، وهنالك 4 أقسام أساسية في تعلم الآلة، يعتمد أولها على الارتباطات بين البيانات، مثل: تفضيل المستهلكين لشراء نوعين من البضائع مع بعضهما، وتحسب الخوارزمية بذلك احتمال ارتباط نشاطين مع بعضهما إحصائيا“.
وتابع ”يعتمد الثاني على تصنيف البيانات، مثل استخلاص معلومات من نموذج إحصائي حول مشاعر الزبائن تجاه منتج معين، فيما إن كانت سلبية أم إيجابية، وفقا لتجاربه السابقة“.
أما القسم الثالث فيعتمد ”على التعلم المراقب وغير المراقب، إذ إن البيانات المحددة مسبقا وفق نظام معين ثم يعتمد عليها تعلم الآلة للتصنيف والتنبؤ، تخضع للتعلم المراقب؛ مثل: تمييز رسائل البريد الإلكتروني الكاذبة“؛ وفقا للكشمي.
وقال الباحث ”أما التعلم غير المراقب فيعتمد على بيانات غير مدروسة سابقا، ويكتشف فيها تعلم الآلة أنماطا جديدة، ويُستخدم في الأبحاث الكبيرة لرصد المعلومات الجديدة أسرع من الرصد البشري“.
وأضاف ”يشير قسم التعلم المعزز إلى تدريب تعلم الآلة على اتخاذ القرارات ضمن بيئة من التجربة والخطأ، ومع تكرار المحاولات العشوائية، يميز الحاسوب النشاط الإيجابي من السلبي“.
ورغم التكلفة التي يحتاجها استخدام تعلم الآلة، يبدو أنه بات ضروريا لمواكبة تطور الاقتصاد، وأداة مفيدة جدا في اتخاذ القرارات الدقيقة وزيادة الإنتاجية وزيادة الأرباح.