24h denně, neznalý únavy a špatné nálady, je chatbot připraven řešit často kladené dotazy externí (péče o zákazníky) i interní (lidské zdroje). Je připraven provést uživatele procesem firemním, nákupním nebo třeba vzdělávacím. Dokáže integrovat třetí stranu, sbírat zpětnou vazbu, vyplnit s uživatelem formulář, nakonfigurovat produkt či vyprávět vtipy. Na mysli však máme chatbota, který doopravdy porozumí problému za využítí neuronové sítě, nikoliv tlačítkové průvodce.
- péče o zákazníky
- lidské zdroje (HR)
- často kladené otázky
- rezervační systém
- reprezentant společnosti
Robotická automatizace procesů (RPA)
Delegujte úpravu a ověření dat digitálnímu pracovníkovi. S využitím metody strojového učení s učitelem se může mnoho aktivit naučit od Vás a následně je převzít s nižší chybovostí a vyšší rychlostí.
Strojové učení
Využijte sílu strojového učení k predikci hodnot, hledání vzorů a závislostí v datech, rozhodování nebo kategorizování dat. Příkladem predikce může být odhad vývoje kurzu měny. Příkladem kategorizace může být identifikování nemoci pacienta na základě dat z vyšetření. Výslednou hodnotou však může být třeba i pravděpodobnost nebo také nalezení ideální kombinace atributů pro optimalizovaný výstup.
Datová analýza
Volte správné statistické metody, analyzujte data za využití správného softwaru nebo neuronových sítí. Následně je třeba je správně interpretovat a vizualizovat.
Počítačové vidění
Zrak je naším nejpoužívanějším smyslem. Identifikace a rozpoznávání objektů se tak aplikuje do všech oblastí lidské působnosti. Pro představu však můžeme zmínit hledání objektu v obrazu (defekt ve výrobě, příjezd auta na křižovatku, ucpaná tepna na snímku z vyšetření), autonomnimu řízení aut, nakupování v rozšířené realitě. Využívají se při tom konvoluční neuronové sítě s mnoha vrstvami tzv. Deep Learning.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Třídění emailů, vytažení potřebných dat z dokumentů, analýza veřejného mínění nebo kategorizace textů dle záměru (intent recognition). To jsou jen některé případy využití neuronových sítí pro porozumění přirozenému jazyku. Velmi často se na tuto metodu váží další řešení jako převod textu do hlasové zprávy a naopak (speech to text, text to speech), přizpůsobení výsledku dle emocí (tone analyzer).
