Deep Learning

Detailhandel

I detailbranchen er det vigtigt at være et skridt foran kundernes forventninger. Deep learning gør det muligt. Ved at bruge kundedata i kombination med talegenkendelse og naturlig sprogbehandling kan detailhandlere forudsige kundernes præferencer og behov og skære ned på unødvendige lagre. De kan også hjælpe med at finde det bedste kvalitetsprodukt til den laveste pris. I sidste ende hjælper det detailhandlerne med at imødekomme deres kunder og sparer både dem og kunderne tid og penge.

Banksektoren

Deep learning gør det muligt for banker at identificere mønstre i ustrukturerede data og dermed optimere beslutningstagningen i hele virksomheden. Inden for risikostyring hjælper deep learning bankerne med at undersøge flere kilder og fastsætte passende udlånsgrænser med større sikkerhed. Alt sammen uden at gå på kompromis med retfærdigheden. Deep learning spiller også en vigtig rolle i opsporingen og forebyggelsen af svindel og økonomisk kriminalitet. Et eksempel er overvågning af video i realtid, identifikation af mistænkelig aktivitet i filialer eller pengeautomater og forebyggelse af kontoovertagelse, hvis den stemmebiometriske profil ikke matcher den ægte kunde. Og når det drejer sig om at levere en forbedret brugeroplevelse, kan deep learning's evne til at hjælpe med sentimentanalyse sikre, at problemer, der rapporteres via sociale kanaler, hurtigt kan identificeres og afhjælpes.

Produktion

I industrien bruger man deep learning og andre AI-teknikker til at forbedre den overordnede kvalitet i branchen. En af de største udgifter i denne branche er vedligeholdelse af udstyr, og deep learning er medvirkende til at reducere eller undgå nedetid for vigtige ressourcer og udstyr. Brugen af deep learning og funktioner som damatsyn identificerer kvalitetsproblemer ved hjælp af objektdetektering, procesovervågning og detektering af anomalier. Produktionsindustrien kan spare penge ved uplanlagt nedetid, sikre bedre designede produkter, forbedret effektivitet, produktkvalitet og generel medarbejdersikkerhed.

Sundhedssektoren

Deep learning understøtter sundhedssektoren ved at sikre bedre patientpleje og driftseffektivitet. Med deep learning kan sundhedspersonalet analysere data hurtigere og mere præcist. Elektroniske patientjournaler kan oprettes hurtigere og med færre fejl ved hjælp af tale-til-tekst med værktøjer til behandling af naturligt sprog. Neurale netværk kombineret med billedgenkendelse analyserer medicinske billeder i stedet for bare at læse dem og hjælper sundhedspersonalet med at identificere tumorer og deres udvikling.

Transport & logistik

Deep learning kan hjælpe rejse- og logistikbranchen med at øge produktiviteten og effektivisere driftsplanlægningen. Ved hjælp af prædiktiv software kan branchen være på forkant med potentielle fejl og være opdateret på planlagte lastbilreparationer og dermed reducere driftsomkostningerne. Sammen med forudsigelig vedligeholdelse kan deep learning og AI spore køretøjer i realtid, så transportvirksomheder kan lokalisere og overvåge hastigheden på deres flåde i realtid. Alt dette er muligt med den præcision og hastighed, som deep learning giver.

Offentlige myndigheder

Offentlige myndigheder kan bruge deep learning til at blive bedre til at identificere svindel ved hjælp af håndskriftsanalyse og land- og vandforvaltning ved hjælp af billedgenkendelse. Deep learning hjælper også med at skabe en bedre forståelse af borgernes præferencer gennem naturlig sprogoversættelse af følelser. Et andet eksempel er at reducere udgifterne til infrastruktur ved at bruge forudsigelige vedligeholdelsesfunktioner. Alt i alt giver deep learning myndighederne mulighed for at løse problemer, som tidligere var for vanskelige at løse.

Forsyningsvirksomheder

Deep learning hjælper med at få mere værdi ud af de mange datatyper i callcenter-driften. Andre måder, hvorpå deep learning støtter forsyningsselskaber, er ved at anbefale specifikke korrigerende handlinger til vedligeholdelse af linjer og udstyr, vegetationsstyring og et utal af prognosefunktioner (fra salgsprognoser og nettobelastningsprognoser til belastningsprognoser og meget mere). Faktisk kommer deep learning til at være en grundlæggende del af et forsyningsselskabs position i fremtiden.