De mest intressanta AI-implementationerna i företag 2024 | AI i affärer #63

I den här artikeln kommer vi att ta en närmare titt på några intressanta AI-implementationer i företag. Från Stripes användning av maskininlärning för att upptäcka bedrägerier, till Swiggys personliga beställningsupplevelser, till GitHub Copilot som ger realtidsstöd för utvecklare. Dessa exempel visar hur artificiell intelligens driver skapandet av innovativa tjänster, transformerar kundupplevelser, ökar konverteringsgraden och effektiviserar interna processer för företag och institutioner. Läs vidare.

AI-implementationer i Stripe

Stripe (https://stripe.com/) är en avancerad betalningsplattform som gör det möjligt för företag och institutioner att bearbeta transaktioner både online och i traditionella detaljhandelsmiljöer. Den erbjuder integrerade lösningar för betalningshantering, fakturering, automatisering av finansiella processer och skapande av prenumerations- och lojalitetsprogram. Tillämpningen av moderna teknologier, inklusive maskininlärning, gör att Stripe kan optimera konverteringar och minimera risken för bedrägerier. År 2023 erkänns Stripe som en av de mest banbrytande lösningarna inom området för onlinebetalningssystem.

Men varför är Stripe Radar en av de mest intressanta AI-implementationerna i företag 2023? Stripe Radar använder avancerade AI-tekniker för snabb och exakt bedrägeridetektion, vilket gör den till en av de mest innovativa lösningarna inom onlinebetalningsbranschen i år. Dess huvudfördelar inkluderar:

• Hastighet och noggrannhet. Radar Stripe utvärderar över 1000 transaktionsdetaljer på mindre än 100 millisekunder och blockerar noggrant riskfyllda transaktioner. Den uppnår en precision där endast 0,1% av giltiga betalningar felaktigt avvisas.
• Avancerade ML-modeller. Stripe har gått från grundläggande maskininlärning till avancerade neurala nätverk, vilket kraftigt förbättrar modellens prestanda.
• Innovativ arkitektur. Den senaste arkitekturen har möjliggjort snabbare modellträning och bättre skalbarhet, vilket möjliggör snabbare prototyper och implementering av nya idéer.

Källa: Stripe (https://stripe.com/)

„Complete the Look”, eller AI-implementationen från Walmart

Walmart, den amerikanska supermarkgiganten, erbjuder ett brett utbud av produkter, inklusive livsmedel, kläder, kosmetika, elektronik och mer. Som en av de ledande detaljhandlarna globalt sysselsätter Walmart över 2,3 miljoner människor världen över. Men den har också nyligen expanderat sin närvaro inom området för artificiell intelligens.

Walmarts nylanserade “Complete the Look” (CTL) modul är ett innovativt produktrekommendationssystem inom mode- och heminredningskategorin. Men varför anses CTL vara en av de mest intressanta AI-implementationerna 2023?

• Personalisering av stil. CTL genererar omfattande, stiliserade outfits runt produkten som kunden valt, vilket gör det enklare att upptäcka och välja lämpliga garderobsdelar.
• Ökad trygghet och konvertering. Att presentera personliga outfits ökar kundernas förtroende för sina val och uppmuntrar dem att göra köp.
• Tidsbesparingar. Systemet låter dig snabbt sätta ihop hela outfits istället för att söka efter enskilda artiklar, vilket gör shoppingen mer effektiv.
• Avancerade algoritmer. CTL använder olika algoritmer, inklusive utseendegenerering och täckningsutvidgning, för att skala och anpassa rekommendationer för användare.

Denna innovation löser problemet med informationsöverbelastning och val bland ett stort antal tillgängliga alternativ, vilket erbjuder kunderna en enkel och trevlig shoppingupplevelse som är både inspirerande och stilistiskt sammanhängande.

Källa: Medium (https://medium.com/walmartglobaltech/personalized-complete-the-look-model-ea093aba0b73)

Uber — ETR Prognoser

Uber är en mobilapp för att boka bilresor, men dess AI-innovationer stannar inte vid transport. Ta flygplatsparkeringar som exempel. Med introduktionen av ETR Prognoser (Estimated Time to Request) har Uber lanserat ett banbrytande system för att förutsäga väntetider för förare på flygplatser. Genom att använda sofistikerade AI-modeller förutser det efterfrågan och kölängder, med hänsyn till köfluktuationer och externa faktorer som flygförseningar. Detta system ger förare information om förväntade väntetider, vilket hjälper dem att hantera sin tid mer effektivt och planera sina platser bättre.

Varför är denna innovativa lösning anmärkningsvärd? Huvudsakligen på grund av:

• Löst problem. Ubers ETR Prognoser tar itu med utmaningen med för få eller för många förare på flygplatser, vilket påverkar både passagerare och förare. Brister innebär att passagerare får vänta längre, och överskott slösar förares tid medan de väntar.
• Innovation. Prognossystemet informerar förare om den förväntade väntetiden för förfrågningar, vilket gör att de kan hantera sin tid och positionering bättre.
• Tillämpning av AI. Det använder avancerade AI-modeller för att förutsäga efterfrågan och kölängder, med hänsyn till ködynamik och externa faktorer som flygförseningar.
• Påverkan på branschen. Det är en av de mest intressanta AI-implementationerna 2023 eftersom det optimerar resursallokering i realtid, vilket förbättrar effektiviteten och användarupplevelsen av Ubers tjänster på flygplatser.

Källa: Uber (https://www.uber.com/en-GB/blog/demand-and-etr-forecasting-at-airports/)

AI-implementationer i Pinterest

Pinterest (https://pinterest.com/) behöver förmodligen ingen introduktion. Denna amerikanska sociala medieplattform låter användare bläddra och dela foton, GIF:ar och videor som täcker olika ämnen som mode, matlagning, inredning och mer. Användare kan skapa sina egna anslagstavlor med visuellt innehåll som de finner intressant och utforska andras anslagstavlor för inspiration.

Plattformen förlitar sig på annonser, och 2023 omfamnade den AI för att gå från traditionella reaktiva metoder till mer proaktiva för att förhindra att annonsörer lämnar. Detta framstår som en av de anmärkningsvärda AI-implementationerna 2023 eftersom:

• Den tar itu med utmaningen med att annonsörer lämnar Pinterest-plattformen. Traditionellt hanterades detta problem först efter att annonsörerna redan hade lämnat, vilket gjorde det utmanande att vinna tillbaka dem. Tack vare maskininlärning (ML) möjliggör det nu tidig upptäckte av potentiell avhopp, vilket ger teamet möjlighet att vidta proaktiva åtgärder.
• Pinterest-teamet har skapat en maskininlärningsmodell (ML) som förutser sannolikheten för annonsöravhopp under de kommande 14 dagarna. Den använder en uppsättning av annonsörfunktioner för att göra denna förutsägelse. Försäljningsteamet använder denna information för att prioritera åtgärder som syftar till att förhindra avhopp.
• Preliminära experiment har visat att detta tillvägagångssätt kan uppnå en 24% minskning av avhopp i testgruppen jämfört med kontrollgruppen. Detta indikerar effektiviteten av ett proaktivt tillvägagångssätt för att förhindra avhopp.

Stitch Fix, eller rubriker och produktbeskrivningar genererade av AI

Stitch Fix (https://www.stitchfix.com/) är en innovativ plattform som låter användare beställa kläder via en mobilapp. Användare kan fylla i en enkät som specificerar deras stilpreferenser, storlek och budget. Därefter får de fem individuellt kuraterade klädförslag från en pool av över 1000 olika märken och stilar.

Stitch Fix använder avancerade algoritmer för artificiell intelligens för att generera uppmärksamhetsfångande annonsrubriker och detaljerade produktbeskrivningar. Detta gör processen att skapa marknadsföringsinnehåll och produktbeskrivningar mindre tidskrävande och kostsam, samtidigt som det säkerställer unikhet och konsekvens med varumärkesbilden.

Företaget använder metoden “expert-in-the-loop”, som kombinerar AI-kreativitet med mänsklig övervakning, vilket säkerställer hög kvalitet och effektivitet. Med AI kan Stitch Fix generera produktbeskrivningar för hundratusentals stilar, vilket adresserar skala- och komplexitetsutmaningar inom e-handel. Kontinuerlig förbättring av algoritmer tillsammans med expertkunskap möjliggör en konstant förbättring av kvaliteten på det genererade innehållet.

Denna innovation tar itu med den tidskrävande och kostsamma processen att skapa marknadsföringsinnehåll för e-handel och produktbeskrivningar, samtidigt som den säkerställer unikhet och anpassning till varumärkets stil.

Swiggy

Swiggy (https://www.swiggy.com/) är en indisk online matleveranstjänst som låter användare beställa måltider från lokala restauranger. Swiggy-appen erbjuder möjligheten att välja rätter från favoritrestauranger, spåra beställningar i realtid och använda ytterligare funktioner som personliga rekommendationer och ett fast minimiorderbelopp.

Swiggy använde AI för att personalisera matbeställningar i sin app, vilket löser “valparadoxen.” Här är de viktigaste punkterna:

• Valparadox. Swiggy märkte att kunder har svårt att bestämma sig för vad de ska beställa på grund av för många alternativ. Detta fenomen, känt som “valparadoxen”, leder till kundmissnöje.
• Anpassning av beställningar. Företaget introducerade ett rekommendationssystem för “korgar” med ett begränsat antal rätter anpassade efter kundernas preferenser för att göra deras urval enklare och förbättra användarupplevelsen.
• AI-tillämpning. Swiggy använder AI för att analysera historisk beställningsdata, kundernas kostpreferenser och produktens säsongsvariationer för att generera personliga rekommendationer.

Denna innovation tar itu med problemet med för många val, vilket förbättrar både kundnöjdhet och plattformens effektivitet. Det är en av de mest intressanta användningarna av AI i företag 2023 på grund av dess effektivitet och komplexitet.

AI-implementationer i FoodPanda

Foodpanda (https://www.foodpanda.my/) är en online matleveranstjänst som låter användare beställa måltider från lokala restauranger via appen. Foodpanda-appen gör det möjligt för användare att beställa sina favoritmåltider, spåra statusen för sina beställningar i realtid och få tillgång till olika funktioner, inklusive personliga rekommendationer och ett fast minimiorderbelopp.

Foodpanda använder A/B-testning för att förbättra sin meny och öka konverteringsgraden. Innovationen involverar att uppdatera B-versionen av menyn genom avancerad schemaläggning och automatisering. Här är de viktigaste punkterna:

• Testautomatisering. Användning av Apache Airflow för att automatisera menyuppdateringsprocessen.
• Skalbarhet. Optimering av processen möjliggör snabbare testning, även över flera länder.
• Effektivitet. Minska genomförandetiden från 9 timmar till cirka 3,75 timmar och sänka felprocenten till 2,2%
• Ytterligare förbättringar. Ytterligare förbättringar planeras, såsom dynamisk paginering och separata DAG:ar för olika länder.

Tack vare dessa innovationer tar Foodpanda itu med problemet med långsamma och ineffektiva menyuppdateringar, vilket är avgörande för att upprätthålla konkurrenskraft och öka användarnöjdheten.

Källa: FoodPanda (https://www.foodpanda.my/)

Zillow

Zillow (https://www.zillow.com/) är en online fastighetsplattform som underlättar sökning, köp, uthyrning och försäljning av fastigheter för sina användare. Plattformen har miljontals fastighetslistningar, vilket gör det möjligt för användare att jämföra värden och koppla samman med lokala branschexperter. Zillow använder avancerade teknologier, inklusive maskininlärning, för att tillhandahålla exakta fastighetsvärderingar och effektivisera processerna för att köpa, sälja eller hyra.

Den innovativa metoden från Zillow för fastighetsvärdering genom verktyget “Neural Zestimate” positionerar företaget som en stark aktör bland AI-innovatörer. Här är nyckelpunkter som illustrerar varför “Neural Zestimate” är en av de mest intressanta AI-implementationerna:

• Snabb respons på marknadsförändringar. Tack vare “Neural Zestimate” kan Zillow snabbt reagera på förändringar på fastighetsmarknaden och tillhandahålla aktuella värderingar på nationell nivå,
• Förenklade uppdateringar. Det nya systemet gör det mycket enklare att uppdatera och underhålla värderingsmodeller, vilket förbättrar deras noggrannhet,
• Lokala och säsongsbetonade trender. “Neural Zestimate” integrerar effektivt lokal information och säsongsbetonade marknadsförändringar i inlärningsprocessen, vilket möjliggör mer exakta uppskattningar av bostadsvärden.
• Värderingsintervall. “Neural Zestimate” använder kvantilregression för att generera prisintervall, vilket ger en bättre förståelse för det potentiella fastighetsvärdet och minskar osäkerheten i uppskattningen.

Denna innovation tar itu med problemet med bristen på aktuella och exakta fastighetsvärderingar, vilket är avgörande för både säljare och köpare på den dynamiska fastighetsmarknaden.

GitHub Copilot med AI-implementationer

Listan över innovativa AI-implementationer skulle inte vara komplett utan GitHub Copilot – ett AI-drivet kodningsverktyg som använder stora språkmodeller (LLM) från OpenAI. GitHub Copilot är ett genombrott inom kodgenerering, vilket möjliggör realtidskodförslag inom IDE-miljön.

Tack vare samarbetet med OpenAI, skaparna av ChatGPT, och kontinuerliga förbättringar av LLM-modeller, blir Copilot alltmer exakt och anpassad efter användarnas behov. Detta verktyg ökar programmerarnas produktivitet genom att automatisera delar av kodningsprocessen och ge omedelbara förslag.

GitHub (https://github.com/) planerar att utöka Copilots kapabiliteter genom att lägga till röststöd och integrera det med andra element på plattformen. Men även nu tar det itu med utmaningen med långa och komplexa kodningsprocesser genom att erbjuda intelligenta förslag som påskyndar arbetet och hjälper till att lösa programmeringsproblem. Detta gör det till en av de mest intressanta AI-implementationerna i företag 2023.

AI-implementationer – sammanfattning

De exempel som presenteras i denna artikel är bara toppen av isberget när det gäller AI-innovationer inom modern verksamhet. År 2023 vänder sig fler företag till AI-teknologier för att arbeta smartare, förstå kunder bättre och hålla sig aktuella med branschtrender. Den ökande användningen av AI ger ett nytt perspektiv, transformerar upplevelserna för både anställda och kunder. Enligt Gartner kommer 80% av företagen att anta minst en AI-baserad lösning senast 2025, vilket signalerar en positiv trend för affärsvärlden.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av bin på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.