Expertbesluitvorming verbeteren met AI-inzichten

"Kunstmatige intelligentie kan onze analytische en besluitvormende vaardigheden versterken door de juiste informatie op het juiste moment te bieden."

Collaborative Intelligence: Humans and AI Are Joining Forces, Harvard Business Review, juli 2018.

Of het nu gaat om landbouw, gezondheidszorg of communicatie, technologie ondersteunt en versterkt de taak of ervaring van de mens. Door rekenkracht te benutten om enorme hoeveelheden data te verwerken, kan technologie enorme analyses en inzichten leveren in een tijdspanne die voor mensen praktisch onmogelijk is, waardoor experts prioritaire gevallen kunnen identificeren en zich daarop richten. Hier bekijken we gevallen en hoe deze machine learning-benadering vandaag de dag wordt toegepast.

AI-gevallen in review

Er zijn spannende voorbeelden van AI en geavanceerde analytische tools die worden gebruikt om productiviteit en efficiëntie te verbeteren in een breed spectrum van industrieën. Laten we er twee bekijken:

1. Gezondheidszorg:

Als onderdeel van een vijfjarig partnerschap tussen Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust en DeepMind Health, gebruikten onderzoekers van Moorfields en het UCL Institute of Ophthalmology met succes machine learning om tekenen van oogziektes te identificeren en een passende verwijzing te maken. Gepubliceerd op de website van Nature Medicine, werd dit bereikt door technologie te gebruiken om duizenden historische oogscans te analyseren om patronen en algoritmen te identificeren en te leren. Met een nauwkeurigheid van 94% in verwijzingsbeslissingen (gelijk aan wereldwijde topexperts) wordt de technologie beschouwd als de toekomst van oogtesten, wat eerdere diagnose en nauwkeurigere prioritering van patiënten mogelijk maakt.

2. Financiën

Een van de grootste fraudeverliezen worden geleden in de telecom-industrie, met een geschatte jaartelijke verlies van bijna $30 miljard, volgens de meest recente schattingen van de Communications Fraud Control Association (CFCA). Hoe sneller fraude gedetecteerd kan worden, hoe sneller het gestopt kan worden, wat financiële en reputatieschade minimaliseert. Fraudedetectiesoftware kan complexe patronen in enorme hoeveelheden data verwerken en detecteren om afwijkingen of verdachte data te identificeren die aanvullend onderzoek vereisen. Dit bevrijdt onderzoekers van data-doorzoeken om zich te richten op gekwalificeerde gevallen, wat de mogelijkheid biedt om fraude vroegtijdig te detecteren en schade te minimaliseren, financieel of anderszins.

AI-gevallen in Senseye PdM

Gevallen die automatisch worden aangemaakt in Senseye PdM, het toonaangevende product van Senseye voor Predictief Onderhoud (PdM), bieden alle informatie om een onderzoek uit te voeren naar een mogelijke toekomstige activafout, zodat deze opgelost kan worden voordat het een probleem wordt en de productielijn stoort. De technologische mogelijkheden van Senseye PdM worden gebruikt om enorme volumes activa te monitoren, berekeningen uit te voeren met betrekking tot een probleem en gebruikers een geval voor onderzoek te presenteren. Het geval bestaat uit details van het potentiële probleem, inclusief wat leidde tot het oppikken van een potentieel probleem, wat de zorg is en waarom het onderzocht moet worden. Schaalbaarheid: de zilveren rand.

AI heeft de capaciteit om data te verwerken en berekeningen sneller en nauwkeuriger uit te voeren dan mensen, maar het is de beschikbaarheid van het hosten van deze data in de cloud die de andere grote kans mogelijk maakt: schaalbaarheid. Voor mensen zou meer data een wervingsactie betekenen, maar met cloud computing kunt u bijna direct opschalen wanneer dat nodig is. Ook, net als mensen leren van ervaring, leert AI. Wanneer het bereik van een AI-programma wordt uitgebreid, groeit ook de capaciteit om te leren, te verfijnen en resultaten te verbeteren.

Geval gesloten

Of het nu Alexa of Siri is die u de actuele treintijden en weersvoorspelling geeft, uw bank die uw rekening blokkeert voor ongebruikelijk betalingsgedrag om uw activa te beschermen, uw gezicht dat wordt beoordeeld door een machine, of Senseye PdM die een geval aanmaakt om op ongebruikelijk machinegedrag te waarschuwen, we zijn omringd door technologie die erop gericht is ons beter te beschermen en te dienen.