Изкуствен интелект: Защо машините няма да ни отнемат работата.
Изкуственият интелект (AI) няма да замести много професии, но ще ги направи по-интересни като поеме рутинните задачи. Ключът към успеха на AI: компаниите трябва да приведат в ред своите бази данни.
- Проучване на EOS: в Европа 47% от финансовите мениджъри се чувстват застрашени по отношение на работните си места заради изкуствен интелект (AI)
- Степента на грешка при управлението на вземания може да бъде сведена до минимум с AI
Що се отнася до потенциала на изкуствения интелект, мнозина разсъждават в дългосрочен план: „Точно както електричеството преобразува почти всичко преди 100 години, днес всъщност ми е трудно да се сетя за индустрия, която AI да не може да преобрази в следващите няколко години“, казва компютърният учен Andrew Ng. Той ръководи изследователските проекти, свързани с AI, в най-големите световни търсачки - Baidu и Google - и създаде инвестиционен фонд за AI.
С подкрепата на изкуствения интелект драстично ще намалее процентът на грешки при управлението на вземания. Във всеки случай такова е мнението и на 30%от анкетираните в проучването финансови мениджъри.
Но има разлика в сравнение с по-ранните технически революции. Страхът от загуба на работни места сега се отразява и на добре квалифицираните служители. Например, почти половината от анкетираните финансови мениджъри (47%) се чувстват застрашени по отношение на работните си места заради изкуствен интелект. Това беше едно от заключенията от проучването „Навици на плащане в Европа“ 2019. Доставчикът на финансови услуги EOS е анкетирал 3 400 експерти в 17 държави и един от въпросите към участниците в проучването е свързан с това какво влияние ще има AI върху управлението на вземанията в техните компании.

AI системите помагат на хората да избегнат грешки
„Тези, които незабавно свързват AI с „човек срещу машина“, често нямат необходимата информация. Повишаването на осведомеността е единственият начин за справяне с това “, казва Joachim Göller, ръководител на Центъра за анализи на EOS Group. Той и неговият екип работят върху решения с AI, които помагат на EOS при управление на вземанията. „С подкрепата на изкуствения интелект хората драстично ще намалят процента на грешки при управлението на вземания. Във всеки случай такова е мнението и на 30% от анкетираните в проучването финансови мениджъри.“

Идеята, че една компания ще въведе AI система и след това ще освободи част от служителите си е погрешна, казва David Goossens от Latentine. Базираният в Берлин AI стартъп съветва големи компании от фармацевтичния, логистичния и технологичния сектор, които често нямат точна представа за това, което технологиите всъщност могат или трябва да направят. „Компаниите трябва да знаят в кои процеси персоналът им е претоварен или не е достатъчно ангажиран. Виждаме висококвалифицирани финансови експерти, които губят твърде много време за изпълнението на повтарящи се рутинни задачи, като същевременно не разполагат с достатъчно време, за да изготвят надеждни, базирани на данни прогнози “, казва Goossens.
Често има липса на софтуерни инженери
Използвайки AI правилно, една компания в идеалния случай ще стане по-конкурентоспособна и може да позволи на персонала си да поеме по-интересни задачи. Например в EOS екипите за събиране използват изкуствен интелект за рутинни случаи, така че да могат да се съсредоточат върху онези клиенти, чиито случаи са по-сложни. Други сектори също освобождават своя специализиран персонал от стандартни процеси. Финландската софтуерна компания Basware, например, е разработила виртуален асистент, който отговаря на ежедневните въпроси в отдела за възлагане на поръчки. А шведската банка SEB намалява натовареността на своята ИТ поддръжка с интелигентния виртуален асистент на Ipsoft Amelia.
„На първо място, компанията трябва да представи анализ: Къде точно може AI да се използва за автоматизирано изпълнение на рутинни задачи? Къде може да направи сложните процеси по-удобни за потребителите? “, казва Goossens. На този етап много компании осъзнават, че им липсва най-важната основа за въвеждане на системи за самообучение, а именно - необходимото качество и обем от данни за захранване на алгоритмите. „По принцип повечето компании нямат софтуерни инженери“, казва Goossens - т.е. онези експерти, които гарантират, че всички данни са ясно структурирани и съхранявани на едно място. Това е предизвикателство за компаниите, където отделите все още работят с различни ИТ системи и отделни бази данни.

„Само проверените данни могат да предотвратят възможността машините да вземат грешни решения“, казва Andreas Dix от екипа на EOS за научни данни. От хиляди документирани случаи в процеса по събиране, алгоритмите за машинно обучение извеждат коя ще бъде най-подходящата следваща стъпка. „Мисля, че в крайна сметка системите с изкуствен интелект винаги ще бъдат полезно допълнение за хората“, казва Dix. „Но човекът, който контролира процеса и взема важни решения, винаги ще бъде най-важният фактор.“
Изтеглете безплатно EOS проучване сега. Връзка към портал за проучване
Имате нужда от допълнителна информация? Ние сме на Ваше разположение!“
Кредити за снимки: IPsoft, Sebastian Vollmert / EOS, Achim Multhaupt, Latentine GmbH