कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म व्यक्तियों को निर्माण, मूल्यांकन, कार्यान्वयन और अद्यतन करने में सक्षम बनाते हैं यंत्र अधिगम (एमएल) और ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना अधिक स्केलेबल तरीके से मॉडल। एआई प्लेटफ़ॉर्म उपकरण ज्ञान कार्यकर्ताओं को डेटा का विश्लेषण करने, भविष्यवाणियां तैयार करने और कार्यों को मैन्युअल रूप से अधिक गति और सटीकता के साथ निष्पादित करने में सक्षम बनाते हैं। 

तकनीकी प्रगति के नए युग में एआई उत्प्रेरक के रूप में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। पीडब्ल्यूसी गणना करता है कि "एआई 15.7 में वैश्विक अर्थव्यवस्था में 2030 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक का योगदान दे सकता है, जो चीन और भारत के संयुक्त उत्पादन से अधिक है।" इसमें से, पीडब्ल्यूसी का अनुमान है कि "6.6 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर उत्पादकता में वृद्धि से आने की संभावना है, और 9.1 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर उपभोग-दुष्प्रभावों से आने की संभावना है।" उद्योग के भीतर इसके संभावित प्रभाव को देखते समय, मैकिंजी ग्लोबल इंस्टीट्यूट अनुमान है कि सिर्फ विनिर्माण क्षेत्र में, एआई का उपयोग करने वाली उभरती प्रौद्योगिकियां 2025 तक 3.7 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर मूल्य में जोड़ देंगी। एआई तकनीक तेजी से एक महत्वपूर्ण घटक साबित हो रही है व्यापारिक सूचना विभिन्न उद्योगों के संगठनों के भीतर। आईबीएम, अमेज़ॅन एडब्ल्यूएस, माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर और गूगल क्लाउड जैसे प्रमुख क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाताओं ने अपनी पेशकशों में एआई प्लेटफॉर्म जोड़कर बाजार का विस्तार किया है। 

एआई प्लेटफ़ॉर्म क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं जो संगठनों को संचालन को सुव्यवस्थित करने, डेटा-संचालित निर्णय लेने, एआई अनुप्रयोगों को प्रभावी ढंग से तैनात करने और प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं। ये विकास प्लेटफ़ॉर्म डेटा विज्ञान और इंजीनियरिंग टीमों के बीच सहयोग का समर्थन करते हैं, जो अनावश्यक प्रयासों को कम करके और डेटा दोहराव या निष्कर्षण जैसे नियमित कार्यों को स्वचालित करके लागत कम करता है। कुछ AI प्लेटफ़ॉर्म उन्नत AI क्षमताएँ भी प्रदान करते हैं, जैसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और वाक् पहचान।  

जैसा कि कहा गया है, एक प्लेटफ़ॉर्म का चयन करना एक चुनौतीपूर्ण प्रक्रिया हो सकती है, क्योंकि गलत सिस्टम लागत में वृद्धि कर सकता है और साथ ही संभावित रूप से अन्य मूल्यवान टूल या प्रौद्योगिकियों के उपयोग को सीमित कर सकता है। मूल्य निर्धारण के अलावा, आपके व्यवसाय के लिए सर्वोत्तम एआई प्लेटफॉर्म का मूल्यांकन करते समय विचार करने के लिए कई अन्य कारक हैं। उपलब्ध एआई टूल और उनकी क्षमताओं की समझ हासिल करने से आपको अपने व्यावसायिक उद्देश्यों के अनुरूप प्लेटफॉर्म का चयन करते समय सूचित निर्णय लेने में मदद मिल सकती है। 

AI प्लेटफ़ॉर्म किस प्रकार की सुविधाएँ प्रदान करते हैं? 

एआई प्लेटफॉर्म डेटा गवर्नेंस को लागू करने से लेकर बेहतर कार्यभार वितरण से लेकर मशीन लर्निंग मॉडल के त्वरित निर्माण तक कई कार्यों में सहायता करते हैं। चूंकि एआई के साथ सफलता प्राप्त करना आम तौर पर किसी संगठन की तेजी से बड़े पैमाने पर मॉडल तैनात करने की क्षमता पर निर्भर करता है, इसलिए अपने संगठन के लक्ष्यों का समर्थन करने के लिए अपने एआई प्लेटफॉर्म में सही क्षमताओं की तलाश करना आवश्यक है। इनमें शामिल हो सकते हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं: 

एमएलओपीएस क्षमताएं      

• ऑर्केस्ट्रेशन पाइपलाइन: एक एकल एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म टीमों को डेटा एनालिटिक्स, डेटा साइंस और एमएल में उपकरणों का एक सामान्य सेट रखने की अनुमति देता है, साथ ही मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है, जिसमें शामिल हैं तंत्रिका जाल जटिल पूर्वानुमानित विश्लेषण के लिए. यह एकीकृत अनुभव बढ़ी हुई दक्षता के लिए वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करके एमएल मॉडल को विकसित करने और तैनात करने की प्रक्रिया को अनुकूलित करता है। 
• ऑटो एम.एम.एल. उपकरण: स्वचालित मशीन लर्निंग, या ऑटोएमएल, कम-कोड और नो-कोड कार्यक्षमता के साथ तेज़ मॉडल निर्माण का समर्थन करता है। 
• निर्णय अनुकूलन: अनुकूलन मॉडल के चयन और तैनाती को सुव्यवस्थित करें और परिणाम साझा करने, सहयोग बढ़ाने और इष्टतम कार्य योजनाओं की सिफारिश करने के लिए डैशबोर्ड के निर्माण को सक्षम करें। आप व्यावसायिक लक्ष्यों के बीच व्यापार-बंद को अनुकूलित कर सकते हैं - जैसे ग्राहक सेवा लागत कम करना या ग्राहक संतुष्टि में सुधार करना - और प्रत्येक स्थिति में कार्रवाई का सर्वोत्तम तरीका निर्धारित कर सकते हैं। 
• दृश्य मॉडलिंग: एकीकृत डेटा और एआई स्टूडियो पर विज़ुअल डेटा विज्ञान को ओपन सोर्स लाइब्रेरी और नोटबुक-आधारित इंटरफेस के साथ संयोजित करें। विज़ुअलाइज़ेशन के साथ विभिन्न दृष्टिकोणों से डेटा की खोज करके, आप उस डेटा के भीतर पैटर्न, कनेक्शन, अंतर्दृष्टि और संबंधों की पहचान कर सकते हैं और बड़ी मात्रा में जानकारी को तुरंत समझ सकते हैं। 
• स्वचालित विकास: - ऑटोएआई, शुरुआती लोग जल्दी से शुरुआत कर सकते हैं और अधिक उन्नत डेटा वैज्ञानिक एआई विकास में प्रयोग में तेजी ला सकते हैं। AutoAI डेटा तैयारी, मॉडल विकास, फीचर इंजीनियरिंग और हाइपरपैरामीटर अनुकूलन को स्वचालित करता है। 
• सिंथेटिक डेटा जनरेटर: सिंथेटिक डेटा जब वास्तविक दुनिया का डेटा आसानी से उपलब्ध नहीं होता है, तो इसका उपयोग वास्तविक दुनिया के डेटा के विकल्प या पूरक के रूप में किया जा सकता है, जो प्रयोग में विशेष रूप से सहायक हो सकता है। प्लेटफ़ॉर्म क्षमताएं आपको सिंथेटिक सारणीबद्ध डेटा सेट बनाने में सहायता कर सकती हैं जो मौजूदा डेटा या कस्टम डेटा स्कीमा का लाभ उठाती है। आप मौजूदा डेटाबेस से जुड़ सकते हैं, डेटा फ़ाइल अपलोड कर सकते हैं, कॉलम को अज्ञात कर सकते हैं और डेटा अंतराल को संबोधित करने या शास्त्रीय एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए जितना आवश्यक हो उतना डेटा उत्पन्न कर सकते हैं।

जनरेटिव एआई क्षमताएं 

• सामग्री जनरेटर: जनरेटिव एआई डीप-लर्निंग मॉडल को संदर्भित करता है जो उस डेटा के आधार पर पाठ, चित्र और अन्य सामग्री उत्पन्न कर सकता है जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया था। एआई प्लेटफॉर्म सामग्री तैयार कर सकते हैं और विभिन्न कार्यों में सहायता कर सकते हैं, जैसे मार्केटिंग ईमेल तैयार करना और ग्राहक व्यक्तित्व बनाना। 
• स्वचालित वर्गीकरण:  एआई प्लेटफॉर्म लिखित इनपुट को पढ़ और वर्गीकृत कर सकते हैं, जैसे ग्राहकों की शिकायतों का मूल्यांकन और सॉर्ट करना या ग्राहक प्रतिक्रिया भावना की समीक्षा करना।
• सारांश जनरेटर: एआई प्लेटफॉर्म घने पाठ को उच्च-गुणवत्ता वाले सारांश में भी बदल सकते हैं, वित्तीय रिपोर्टों, बैठक प्रतिलेखन और बहुत कुछ से प्रमुख बिंदुओं को कैप्चर कर सकते हैं। 
• डेटा निकालना: प्लेटफ़ॉर्म क्षमताएं जटिल विवरणों को सुलझाने और बड़े दस्तावेज़ों से आवश्यक जानकारी तुरंत निकालने में मदद करती हैं। यह नामित संस्थाओं की पहचान, नियम और शर्तों को पार्स करने और बहुत कुछ करके ऐसा करता है। 

एआई प्लेटफॉर्म के प्रमुख लाभ 

एआई प्लेटफ़ॉर्म आपको एआई तकनीक की शक्ति का उपयोग करने में मदद कर सकते हैं, जिससे आपके व्यवसाय के लिए कई प्रकार के लाभ हो सकते हैं, जैसे कि स्वचालन, स्केल, सुरक्षा और बहुत कुछ। ये प्लेटफ़ॉर्म व्यवसायों को बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने, मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और बदलते बाजार की गतिशीलता के लिए तेजी से अनुकूलन करने में सक्षम बनाते हैं, अंततः नवाचार और प्रतिस्पर्धी बढ़त को बढ़ावा देते हैं। 

बढ़ा हुआ स्वचालन 

पूरे डेटा जीवनचक्र में गतिविधियों के पैमाने और गति दोनों में तेजी लाने में स्वचालन महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। एक बार जब टीमें एक सफल, दोहराने योग्य प्रक्रिया की पहचान कर लेती हैं, जैसे कि सुसंगत डेटा लेबलिंग, वे मशीन लर्निंग के साथ इसे स्वचालित करने के तरीकों की तलाश कर सकते हैं। इस मामले में, डेटा लेबलिंग को स्वचालित करने के लिए एआई प्लेटफ़ॉर्म की क्षमताओं को नियोजित करने से भविष्यवाणियों में अधिक सटीकता होगी और डेटा चर की उपयोगिता बढ़ेगी। 

अधिक मापनीयता 

मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और उत्पादन दोनों चरणों में स्केलेबिलिटी महत्वपूर्ण है, क्योंकि लैपटॉप जैसी स्थानीय मशीन पर मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण की अपनी सीमाएं हैं। यह छोटे डेटासेट के लिए पर्याप्त हो सकता है, लेकिन डेटा वैज्ञानिक अधिक मजबूत मॉडल के लिए इस दृष्टिकोण का उपयोग करने में सक्षम नहीं होंगे। स्केल करने के लिए, उन्हें एक केंद्रीकृत वर्कफ़्लो की आवश्यकता होगी, जो डेटा को मानकों के अनुरूप संरेखित करने और जीपीयू और टीपीयू उपयोग के साथ गणना उपलब्धता की निगरानी करने के लिए साथी चिकित्सकों के साथ पारदर्शिता और सहयोग की सुविधा प्रदान करता है।  

बेहतर एकीकरण 

एक एआई प्लेटफॉर्म को उपयोगकर्ता के अनुकूल एकीकरण की भी पेशकश करनी चाहिए जो उपयोग की सुविधा प्रदान करे खुला स्रोत सॉफ्टवेयर और पुस्तकालय. अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म पहले से ही PyTorch, TensorFlow और Scikit-learn जैसे लोकप्रिय ओपन सोर्स फ्रेमवर्क के साथ संगत हैं, लेकिन एक व्यापक AI पारिस्थितिकी तंत्र के लिए, एक AI प्लेटफ़ॉर्म की तलाश करें जो MongoDB, Redis और PostgreSQL जैसे ओपन सोर्स प्लेटफ़ॉर्म तक निर्बाध और सुविधाजनक पहुंच प्रदान करता है।

इसके अलावा, सर्वोत्तम एआई प्लेटफॉर्म ओपन सोर्स समुदाय में गहराई से शामिल संगठनों और टीमों द्वारा विकसित और कायम किए जाते हैं। वे अनुसंधान में योगदान करते हैं, संसाधन आवंटित करते हैं और अपनी विशेषज्ञता प्रदान करते हैं, जिससे डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग पेशेवरों के लिए सुलभ नवीन प्रौद्योगिकियों की श्रृंखला का विस्तार करते हुए कौशल और अनुसंधान योगदान की विविधता को समृद्ध किया जाता है। 

आईबीएम उनमें से एक था ओपन सोर्स के शुरुआती चैंपियन, लिनक्स, अपाचे और एक्लिप्स जैसे प्रभावशाली समुदायों का समर्थन करना, खुले लाइसेंस, खुले प्रशासन और खुले मानकों पर जोर देना। ओपन सोर्स के साथ आईबीएम का जुड़ाव इसके बाद और भी प्रमुख हो गया रेड हैट का अधिग्रहण. 

इसके अतिरिक्त, आपके एआई प्लेटफॉर्म के लिए तैनाती और उपयोग की रणनीति पर विचार करना महत्वपूर्ण है। क्या इसे ऑन-प्रिमाइसेस लागू किया जाएगा या क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके होस्ट किया जाएगा? क्या यह आंतरिक टीम के उपयोग के लिए है या बाहरी ग्राहकों के लिए सुलभ है? ये कारक एआई प्लेटफ़ॉर्म की पहचान करने में भी महत्वपूर्ण हैं जिन्हें आपके व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित करने के लिए सबसे प्रभावी ढंग से एकीकृत किया जा सकता है। 

सुरक्षा बढ़ाना  

ओपन सोर्स पैकेज अक्सर डेटा वैज्ञानिकों, एप्लिकेशन डेवलपर्स और डेटा इंजीनियरों द्वारा उपयोग किए जाते हैं, लेकिन वे कंपनियों के लिए सुरक्षा जोखिम पैदा कर सकते हैं। तेजी से विकसित हो रहे खतरों की पहचान करने और उनसे बचाव में मदद के लिए सुरक्षा नियंत्रण महत्वपूर्ण हैं। सर्वोत्तम एआई प्लेटफ़ॉर्म में आमतौर पर यह सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न उपाय होते हैं कि आपका डेटा, एप्लिकेशन एंडपॉइंट और पहचान सुरक्षित हैं।  

प्रमुख सुरक्षा उपायों में शामिल हैं: 

• नेटवर्क सुरक्षा: नेटवर्क सुरक्षा इसके तीन मुख्य उद्देश्य हैं: नेटवर्क संसाधनों तक अनधिकृत पहुंच को रोकना, साइबर हमलों और सुरक्षा उल्लंघनों का पता लगाना और उन्हें रोकना और यह सुनिश्चित करना कि अधिकृत उपयोगकर्ताओं को जरूरत पड़ने पर नेटवर्क संसाधनों तक सुरक्षित पहुंच मिले। 

• डाटा सुरक्षा: डाटा सुरक्षा डिजिटल जानकारी को उसके संपूर्ण जीवनचक्र के दौरान अनधिकृत पहुंच, भ्रष्टाचार या चोरी से बचाता है।  
• सहयोगी सुरक्षा: सहयोगी सुरक्षा सहयोगियों को भूमिका-आधारित पहुंच नियंत्रण निर्दिष्ट करके आपके कार्यस्थानों की सुरक्षा करती है।

शासन में सुधार हुआ 

एआई गवर्नेंस किसी संगठन के एआई और एमएल मॉडल के नैतिक, जिम्मेदार और अनुपालन विकास और कार्यान्वयन की गारंटी देना चाहता है। विचारशील शासन क्षमताओं वाला एक एआई मंच मॉडल अनुमोदन, निगरानी और अनुपालन शासन पर बेहतर सहयोग और समन्वय की अनुमति देता है। इन प्लेटफार्मों की अंतर्दृष्टि का उपयोग करके संगठनों द्वारा किए गए डेटा-संचालित निर्णयों में विश्वास और निर्भरता पैदा करने के लिए एआई प्रशासन आवश्यक है। यह ट्रस्ट आंतरिक अनुपालन अधिदेशों और बाह्य विनियमों दोनों को पूरा करने तक फैला हुआ है। 

एआई प्रशासन की कमी से अक्षमता, वित्तीय दंड और ब्रांड प्रतिष्ठा को महत्वपूर्ण नुकसान जैसे परिणाम हो सकते हैं। यह एमएल प्रक्रियाओं की स्केलिंग में भी बाधा डाल सकता है, जिससे परिणामों को पुन: पेश करना कठिन हो जाता है और गलत या अधूरे डेटा के कारण त्रुटियों का जोखिम होता है। जुर्माना पर्याप्त हो सकता है, बैंक ऑपरेटरों को पक्षपातपूर्ण ऋण पात्रता मॉडल और संभावित के लिए सात-अंकीय जुर्माना प्राप्त होगा जीडीपीआर जुर्माना 20 मिलियन यूरो या वार्षिक राजस्व का चार प्रतिशत तक।

इसके अलावा, उचित उपयोगकर्ता पहुंच सुनिश्चित करना एआई प्लेटफॉर्म के भीतर शासन का एक अनिवार्य तत्व है क्योंकि यह कुछ भूमिकाओं को अनजाने में त्रुटि करने से रोक सकता है जो पूरे सिस्टम को प्रभावित करती है। आईटी प्रशासकों के पास नौकरी की भूमिकाओं के आधार पर खाते आवंटित करने, उपयोगकर्ता गतिविधियों की निगरानी करने और चिकित्सकों के बीच निर्बाध साझाकरण और सहयोग की सुविधा प्रदान करने की क्षमता होनी चाहिए। 

एक ऐसे मंच की तलाश करें जो डेटा के मानकीकरण, पूर्वाग्रह को कम करने और उद्योग नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए मजबूत शासन प्रथाओं को लागू करता हो। 

तकनीकी समर्थन 

यदि आपको प्रशिक्षण और शिक्षा, विश्वसनीय बग रिपोर्टिंग और ट्रैकिंग, मुद्दों को हल करने या आपात स्थिति पर प्रतिक्रिया देने में सहायता की आवश्यकता है, तो एक एआई प्लेटफ़ॉर्म चुनना बुद्धिमानी है जो आपको आवश्यक सहायता प्रदान करने में सक्षम हो। 

समर्थन संसाधनों (जैसे, फ़ोरम, दस्तावेज़ीकरण, ग्राहक सहायता) के साथ एक मजबूत उपयोगकर्ता समुदाय भी समस्याओं के निवारण और ज्ञान साझा करने के लिए अमूल्य हो सकता है। 

एआई प्लेटफ़ॉर्म उपयोग मामलों के सर्वोत्तम उदाहरण 

संगठनों के लिए प्रतिस्पर्धी बने रहने और पिछड़ने के जोखिम से बचने के लिए एआई को अपनाना आवश्यक है। निम्नलिखित उपयोग के मामले दर्शाते हैं कि कैसे संगठनों ने अपने संबंधित उद्योगों में एआई को एकीकृत किया है। 

हेल्थकेयर 

एआई की ताकत डिलीवरी में शामिल असंख्य चुनौतियों का सामना करने में मदद कर सकती है स्वास्थ्य सेवा- चुनौतियाँ जो बढ़ती ही जा रही हैं। 

रेडियोलॉजी में चुनौतियों का समाधान करना 

जैसे-जैसे मरीज़ डेटा की मात्रा और जटिलता बढ़ रही है, रेडियोलॉजिस्ट पर अधिक कुशल होने और बड़ी मरीज़ों की संख्या से निपटने का दबाव भी बढ़ रहा है। में बदलाव मूल्य-आधारित देखभाल प्रतिपूर्ति को और अधिक मायावी बना देता है, संगठनों को अपने वित्तीय लक्ष्यों को पूरा करने के लिए दक्षता और उत्पादकता को बढ़ावा देने के तरीकों की तलाश करने के लिए प्रेरित करता है। जैसा कि कोई उम्मीद कर सकता है, इन परिवर्तनों और बढ़ती मांगों के कारण प्रदाताओं में निराशा और जलन बढ़ रही है। 

अपनी मजबूत छवि और डेटा विश्लेषण क्षमताओं के साथ, एआई रेडियोलॉजिस्ट की सहायता कर सकता है: 

• चित्र अधिग्रहण 
• प्रारंभिक पाठ और व्याख्याएँ 
• प्राथमिकता और ट्राइएज का अध्ययन करें 
• ईएचआर में रोगी रिकॉर्ड से प्रासंगिक निष्कर्षों की सिफारिशें 
• साहित्य या नैदानिक ​​​​दिशानिर्देशों से प्रासंगिक निष्कर्षों की सिफारिशें 

वित्तीय सेवाएं 

आज, बैंकिंग उद्योग एआई के उपयोग से परिवर्तन हो रहा है। उपभोक्ताओं के साथ काम करने वाले बैंकरों के लिए, एआई-संचालित अनुसंधान प्रणालियां बैंक द्वारा उपलब्ध विभिन्न उत्पादों के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी तक उनकी पहुंच को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकती हैं, जैसे सुविधाओं, लाभ, नियम और शर्तों, मूल्य निर्धारण और अन्य महत्वपूर्ण जानकारी पर डेटा, जिससे बैंकरों को डिलीवरी करने में सशक्त बनाया जा सके। बेहतर सेवा. 

एआई द्वारा सक्षम सूचना तक यह बेहतर पहुंच बैंकरों को बेहतर सेवा प्रदान करने के लिए एक शक्तिशाली टूलकिट से लैस करती है। बैंक की उत्पाद पेशकशों की गहन जानकारी और व्यक्तिगत ग्राहक प्रोफाइल की स्पष्ट समझ के साथ, वे अपनी सिफारिशों और समाधानों को अधिक सटीक रूप से तैयार कर सकते हैं, उन्हें प्रत्येक ग्राहक के अद्वितीय वित्तीय लक्ष्यों और परिस्थितियों के साथ संरेखित कर सकते हैं। 

एक बैंक ने पाया कि उसके चैटबॉट, जिन्हें प्रबंधित किया गया था आईबीएम वाटसन, सभी ग्राहकों के प्रश्नों, अनुरोधों और संदेशों में से 55 प्रतिशत का सफलतापूर्वक उत्तर दिया - जिससे अन्य 45 प्रतिशत को मानव बैंकरों के पास अधिक तेज़ी से भेजा जा सका। एआई को प्रभावी ढंग से लागू करने का एक हिस्सा यह निर्धारित करना है कि एआई को कब कमान सौंपने का समय है। 

RSI वित्तीय उद्योग अतिरिक्त क्षेत्रों में सहायता के लिए AI का प्रभावी ढंग से उपयोग किया गया है, जिनमें शामिल हैं: 

• क्रेडिट मूल्यांकन को स्वचालित करना 
• रीयल-टाइम धोखाधड़ी का पता लगाना 
• मनी लॉन्ड्रिंग की रोकथाम 
• दावा प्रसंस्करण 

खुदरा 

पिछले दो वर्षों में, हम सभी को काम करने, पालन-पोषण करने, सामाजिककरण और खरीदारी के लिए नए मिश्रित दृष्टिकोण अपनाने की आवश्यकता है। "हाइब्रिड शॉपिंग" का उद्भव, जो इन-स्टोर डिजिटल और भौतिक टचप्वाइंट को मिश्रित करता है, मुख्यधारा बन गया है। हाइब्रिड खरीदारी सभी उपभोक्ताओं में से 27 प्रतिशत और जेन ज़र्स के 36 प्रतिशत के लिए प्राथमिक खरीद पद्धति है. सभी उम्र के लोगों में, कुल मिलाकर चार में से तीन (72 प्रतिशत) उपभोक्ता अपनी प्राथमिक खरीद पद्धति के हिस्से के रूप में दुकानों पर निर्भर हैं। 

यह एक चुनौती और एक अवसर दोनों पैदा करता है: खुदरा विक्रेता एक ही ग्राहक यात्रा के भीतर ऑनलाइन, इन-स्टोर, मोबाइल और वर्चुअल चैनलों वाले हाइब्रिड खरीदारी अनुभवों को एक साथ कैसे जोड़ सकते हैं? 

RSI खुदरा उद्योग पांच प्राथमिक क्षेत्रों में प्रमुख क्षमताओं को सक्षम करने के लिए एआई को अपने मूल में शामिल करते हुए, डिजिटल रूप से परिवर्तन किया जा रहा है: 

• वैयक्तिकृत खरीदारी अनुभव: एआई हाइपर-लोकलाइज्ड अंतर्दृष्टि और वास्तविक समय की सिफारिशें प्रदान करता है। 
• महाशक्तिशाली सहयोगी: एआई-सहायता प्राप्त स्टोर सहयोगी सभी टचप्वाइंट पर उपभोक्ताओं के साथ जुड़ते हैं। 
• बुद्धिमान कार्यप्रवाह: एआई इन-स्टोर प्रक्रियाओं, इन्वेंट्री प्रबंधन और डिलीवरी को अनुकूलित करता है। 
• संचालन केंद्र: एआई तकनीक स्टोर घटनाओं की कुशलता से निगरानी करती है और उनका समाधान करती है।  
• स्टोर ऑपरेटिंग प्लेटफार्म: स्केलेबल और सुरक्षित फाउंडेशन किनारे पर एआई और डेटा एकीकरण का समर्थन करता है। 

विनिर्माण 

निर्माताओं को अक्सर विभिन्न चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जैसे अप्रत्याशित मशीनरी खराबी या उत्पाद वितरण में समस्याएँ। एआई की शक्ति का उपयोग करके, निर्माता परिचालन दक्षता बढ़ा सकते हैं, नए उत्पाद पेश कर सकते हैं, उत्पाद डिजाइन तैयार कर सकते हैं और भविष्य के वित्तीय निर्णयों की रणनीति बना सकते हैं, जिससे डिजिटल परिवर्तन की दिशा में उनकी यात्रा आगे बढ़ सकती है। 

इन चुनौतियों का सीधे समाधान करने वाले प्रमुख एआई समाधानों में निम्नलिखित शामिल हैं: 

• भविष्य कहनेवाला रखरखाव: एआई सेंसर डेटा के माध्यम से निर्माताओं को उपकरण संबंधी समस्याओं का पता लगाने में मदद करता है, जिससे सक्रिय रखरखाव और लागत बचत होती है। 

• गुणता आश्वासन: डेटा-संचालित असेंबली लाइनों पर एआई-संचालित मशीन विज़न उत्पाद दोषों की पहचान करता है, गुणवत्ता बनाए रखने के लिए सुधारात्मक कार्रवाइयों के लिए अलर्ट जारी करता है। 
• सूची प्रबंधन: एआई-संचालित मांग पूर्वानुमान ऐप्स और टूल पारंपरिक तरीकों की तुलना में अतिरिक्त स्टॉक और स्टॉकआउट को कम करके इन्वेंट्री नियंत्रण में सुधार करते हैं। 

आईबीएम वाटसनएक्स के बारे में जानें

आईबीएम वॉट्सनx एक एआई और डेटा प्लेटफ़ॉर्म है जिसमें एआई सहायकों का एक सेट है जो आपके व्यवसाय में विश्वसनीय डेटा के साथ एआई के प्रभाव को बढ़ाने और तेज करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

मुख्य घटकों में शामिल हैं: नए फाउंडेशन मॉडल, जेनरेटिव एआई और मशीन लर्निंग के लिए एक स्टूडियो; एक खुले डेटा लेकहाउस वास्तुकला पर निर्मित एक उपयुक्त-उद्देश्य डेटा स्टोर; और एक टूलकिट, एआई वर्कफ़्लो में तेजी लाने के लिए जो जिम्मेदारी, पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता के साथ बनाया गया है। 

वाटसनक्स एआई सहायक आपके संगठन में व्यक्तियों को विभिन्न व्यावसायिक प्रक्रियाओं और अनुप्रयोगों में विशेषज्ञ ज्ञान के बिना काम करने के लिए सशक्त बनाते हैं, जिसमें ग्राहक सेवा को स्वचालित करना, कोड तैयार करना और मानव संसाधन जैसे विभागों में प्रमुख वर्कफ़्लो को स्वचालित करना शामिल है।

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