Скорость ценится в некоторых организациях

[metoc15411]

Одной из таких процедур является обнаружение мошенничества с кредитными картами. У компаний есть всего несколько секунд, чтобы решить, одобрять или нет определенную транзакцию. Они, несомненно, будут нести ответственность за убытки, если она окажется мошеннической.

Банк HSBC адаптировался к системе на основе ИИ для точного выявления мошенничества и повышения эффективности. Этот алгоритм ИИ сканирует различные пользовательские данные, такие как поведение пользователя, место покупки, IP-адреса и миллионы данных о транзакциях, для выявления признаков мошенничества. Банк HSBC успешно снизил процент необнаруженного мошенничества и ложных срабатываний в США.

Теперь HSBC масштабировал эту технологию в Азии и Великобритании. Более того, применение Danske Bank новой технологии ИИ снизило ложные срабатывания на 60% и повысило уровень обнаружения мошенничества на 50%. Теперь следователи могут сосредоточить свои усилия на неясных транзакциях, которые идентифицировал ИИ и которые требуют человеческой оценки, поскольку ложных срабатываний стало меньше.

Благодаря безупречному обнаружению ИИ вы можете ресурс whatsapp боснии и герцеговины обнаружить более хитрые мошенничества, что затем приводит к лучшему обнаружению. Из-за этого непрерывного цикла алгоритмы и модели оценки исчерпывают память и требуют обновления время от времени.

2. Гибкость
Негибкие процедуры вызвали несколько проблем для руководства Mercedes-Benz в этом году. Самые важные клиенты компании требовали персонализации седанов S-класса, но из-за высокого спроса компания не смогла удовлетворить внезапно возросший спрос на персонализацию.

Очевидно, производство автомобилей было трудоемким процессом с автоматизированными этапами «немого» робота. Вот почему Mercedes пришлось изменить процедуры, чтобы адаптироваться к более тесному взаимодействию человека и машины, чтобы уменьшить количество ошибок, повысить гибкость и заменить этих роботов системами с поддержкой искусственного интеллекта, известными как коботы. Руки коботов на заводе компании недалеко от Германии и Штутгарта управляются людьми. Эти руки становятся дополнительной частью рабочих, чтобы поднимать и размещать тяжелые детали. Этот новый подход к производству автомобилей ставит человека во главе процесса, не имея необходимости иметь дело с интенсивным физическим трудом и ошибками, совершаемыми роботами.

Команда компании, работающая в режиме человек-машина, гибка и может адаптироваться на ходу. По мере изменения рабочего процесса коботы, представленные на заводе, могут управляться с помощью планшета для выполнения различных задач и соответствия требованиям. Такая адаптивность помогла производителю достичь иного уровня гибкости, который раньше был немыслим. Теперь у Marcedez есть возможность персонализировать функции автомобиля в соответствии с запросом, который потребитель делает в режиме реального времени в дилерских центрах.

3. Принятие решений
Руководство ИИ и предоставление ему персонализированной информации может помочь работникам и владельцам бизнеса. Это особенно полезно для работников, которые работают на путях, поскольку принятие правильного решения может существенно повлиять на результаты.

Одним из таких примеров являются виртуальные модели физического оборудования, также известные как «цифровые близнецы», которые улучшают и обслуживают оборудование. General Electric — это компания, которая регулярно обновляет свои программные модели с помощью эксплуатационных данных в реальном времени, отслеживаемых с оборудования. Это делается для мониторинга ее промышленных товаров, например турбин. Более того, GE накопила много данных о нетипичных и средних показателях производительности, все благодаря сбору данных с различных подразделений на местах. Алгоритм машинного обучения в платформе Predix компании GE может определять, когда определенная часть машины, скорее всего, сломается.

Эта технология радикально изменила процесс обслуживания промышленного оборудования, который полностью ориентирован на принятие решений. Как мы уже упоминали ранее, Predix может обнаружить будущий износ оборудования, например износ ротора или разрыв турбины, проанализировать историю эксплуатации любого компонента, предсказать до 70% потерь в оставшемся сроке службы ротора и указать четырехкратное увеличение повреждений за несколько месяцев в прошлом.