Bagaimana Aplikasi Berbasis AI/ML yang Didukung oleh Anotasi Data Meningkatkan Pengalaman Pelanggan di Seluruh Industri?

Pandemi membawa tantangan teknologi, logistik, dan ekonomi bagi perusahaan secara global, membuat mereka berebut untuk beradaptasi. Di tengah kekacauan, organisasi beralih ke platform konferensi video seperti Google Meet, Microsoft Teams, dan Zoom untuk tetap terhubung.

Teknologi generasi baru seperti Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) melengkapi upaya manusia untuk melakukan segala hal mulai dari kesehatan hingga pendidikan. Demikian juga, bisnis melihat ke arah teknologi generasi berikutnya ini untuk tetap gesit selama perubahan industri yang tidak pasti.

Kami juga menggunakan aplikasi AI/ML dalam beberapa cara atau lainnya. Anda secara otomatis menggunakan fitur Artificial Intelligence saat memulai hari dengan smartphone. Itu dapat dibuka tanpa memasukkan kata sandi atau pin, melalui identifikasi biometrik seperti sidik jari, iris, atau pengenalan wajah. Juga, ada opsi untuk membuka kunci perangkat smartphone menggunakan pola yang dikendalikan oleh AI.

Setelah itu, Anda membuka aplikasi lain seperti YouTube. Sistem rekomendasinya menggunakan AI untuk menyediakan konten paling tepat yang paling cocok untuk Anda. Fitur pelengkapan otomatis dan hasil pencarian relevan yang Anda dapatkan saat menjelajahi web digerakkan oleh AI.

Ambil contoh kasus lain, jika Anda membuat kesalahan saat mengirim pesan kepada seseorang, kesalahan tersebut akan diperbaiki secara otomatis berkali-kali — Anda tahu siapa yang harus berterima kasih. Tapi pernahkah Anda bertanya-tanya apa yang mendorong aplikasi AI dan ML ini yang kami gunakan dalam beberapa cara atau yang lain? Jika tidak, kami di sini untuk menjawabnya. Anotasi Data adalah proses yang mendorong aplikasi ini.

Selesaikan Dasar-dasarnya

Agar aplikasi berbasis AI/ML dapat memahami data, diperlukan pelatihan yang diawasi. Mereka harus diajari menggunakan kumpulan data yang diberi label dengan benar yang membantu mereka mendeteksi, mengidentifikasi, dan mengklasifikasikan berbagai hal di lingkungan mereka. Jadi, anotasi data adalah proses menambahkan tag dan label ke set data input yang akan dimasukkan ke dalam model AI/ML.

Sama seperti seorang anak yang diajari apa itu pohon, model cerdas harus diajari apa itu pohon. Mereka harus diberi makan dengan kumpulan data berlabel akurat yang menunjukkan apa itu pohon. Anda juga harus mengajari mereka yang bukan 'pohon'. Tetapi jika Anda ingin model cerdas untuk membedakan jenis-jenis pohon, Anda harus memberi tahu mereka jenis-jenis pohon yang berbeda. Hanya model AI/ML yang memungkinkan untuk mengklasifikasikan apakah itu pohon mimba atau pohon cemara.

Dengan kata sederhana, AI dan ML belajar melalui contoh seperti yang dilakukan otak manusia. Baik itu model Natural Language Processing (NLP) atau model berbasis visi komputer (CV), anotasi data adalah proses yang mempercepat semuanya. Kumpulan data yang diberi tag secara akurat membantu algoritme pembelajaran mesin untuk belajar, berkembang, dan secara efisien melakukan tugas yang dirancang untuknya.

Keajaiban AI

Bisnis dengan ukuran berbeda mengadopsi AI dan ML secara global karena memiliki potensi yang sangat besar. Temuan survei McKinsey Report: The State of AI in 2021 adalah “Fungsi bisnis di mana adopsi AI paling umum adalah operasi layanan, pengembangan produk dan layanan, serta pemasaran dan penjualan, meskipun kasus penggunaan paling populer mencakup berbagai fungsi. ”

Berikut adalah daftar beberapa aplikasi AI dan ML yang luar biasa di berbagai industri dan bagaimana anotasi data mendorong aplikasi tersebut:

Kesehatan

AI yang dipasangkan dengan ML menemukan banyak kasus penggunaan dalam lanskap perawatan kesehatan dan lebih baik untuk mengatakan bahwa AI adalah anugerah bagi sektor perawatan kesehatan. Gambar medis seperti pemindaian X-Ray, CT, MRI, Ultrasound, dan PET diberi label secara akurat untuk melatih model pembelajaran mesin. Kumpulan data beranotasi medis ini membantu model pintar untuk belajar dari kasus sebelumnya dan membuat prediksi tentang gambar baru yang tidak berlabel. Ini membantu profesional kesehatan untuk mendiagnosis berbagai jenis penyakit seperti infeksi atau kanker. Deteksi tautan antara kode genetik, penemuan obat yang lebih cepat, dan pencitraan gigi, deteksi patah tulang juga dimungkinkan melalui ini.

Eceran

AI berkembang secara virtual dan sektor ritel tidak terkecuali. Pengecer dapat meningkatkan efisiensi melalui manajemen inventaris cerdas, gudang otomatis, dan penambangan atribut tanpa meningkatkan biaya operasional mereka. Untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik, pengecer menggunakan AI di seluruh siklus produk dan layanan mereka—dari manufaktur hingga interaksi layanan pelanggan purna jual dan segala sesuatu di antaranya. Pelanggan merasakan tingkat kenyamanan yang luar biasa melalui checkout mandiri, belanja yang dipersonalisasi melalui rekomendasi produk, peningkatan pencarian visual, dan sebagainya. Ini juga berdampak pada penjualan mereka saat ini dan menghasilkan keuntungan yang lebih besar.

Perdagangan elektronik

AI/ML telah memengaruhi sektor e-niaga secara signifikan. Para pemangku kepentingan mengenal pelanggan mereka lebih baik dengan mengevaluasi mereka sesuai dengan pola belanja mereka, produk pilihan, mode pembayaran yang digunakan, dll.

Bisnis juga dapat mempersonalisasi rekomendasi belanja untuk pelanggan mereka dan mendeteksi ulasan palsu menggunakan model Natural Language Processors (NLP). Ini meningkatkan hasil tahunan mereka dan meningkatkan ROI. Fitur-fitur canggih lainnya seperti chatbots, layanan pelanggan otomatis, pencarian produk visual, dan fitur pencarian suara, semua didukung oleh anotasi data juga dapat diintegrasikan ke dalam platform mereka untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik.

Keuangan

Para pemimpin di industri keuangan menggunakan Artificial Intelligence dan Machine Learning untuk meningkatkan akuisisi dan retensi pelanggan, meningkatkan pendapatan, meningkatkan hubungan pelanggan, dan manajemen risiko yang lebih baik.

Asisten virtual atau chatbot bertenaga AI dapat bekerja sepanjang waktu dan membantu menangani pertanyaan konsumen dengan lebih efisien. Mereka juga dapat meningkatkan dan menjual silang produk ke pelanggan yang sudah ada dengan percakapan cerdas, menyediakan beberapa opsi pembelian, dan akhirnya, membuat saluran penjualan 24*7 yang tersedia untuk bisnis.

Pendidikan

Optical Character Recognition (OCR) adalah salah satu aplikasi AI dunia nyata yang menakjubkan. Lembar jawaban MCQ di sekolah/perguruan tinggi dianalisis menggunakan perangkat ini. Teknologi generasi berikutnya seperti jaringan saraf tiruan menawarkan pengalaman dinamis dan membantu siswa menikmati apa yang mereka pelajari.

Natural Language Processing (NLP) adalah keajaiban lain dari anotasi dalam pembelajaran mesin. Menggunakan model berbasis NLP, siswa dapat dengan mudah menerjemahkan materi pelajaran mereka dari satu bahasa ke bahasa lain. Akibatnya, hambatan bahasa dihilangkan dan materi pelajaran serta isi kursus menjadi mudah diakses oleh berbagai siswa yang dapat memperoleh manfaat besar dari ini.

Pikiran Akhir

Aplikasi berbasis AI/ML yang didukung oleh proses anotasi data merevolusi bisnis di berbagai industri dan vertikal. Data yang bersumber dari McKinsey Report: The State of AI pada tahun 2021 mendukung pernyataan ini dengan baik. “Temuan dari survei tahun 2021 menunjukkan bahwa adopsi AI terus meningkat secara stabil: 56 persen dari semua responden melaporkan adopsi AI dalam setidaknya satu fungsi, naik dari 50 persen pada tahun 2020.”

Jadi, untuk menjadi bagian dari revolusi era baru ini, perusahaan membutuhkan dukungan data untuk AI dan ML. konsultan profesional atau berkolaborasi dengan perusahaan berpengalaman dapat membantu Anda mendapatkan kumpulan data berlabel berkualitas tinggi secara konsisten. Jadi, inilah saat yang tepat untuk bertindak!