Artykuły merytoryczne
Kuki Gallmann jest autorką bestsellerów, fotografką i działaczką na rzecz ochrony przyrody. Po prawie wonga rejestracja śmiertelnym wypadku samochodowym przeprowadziła się z Włoch do Kenii, gdzie skupiła się na ochronie środowiska.
W ostatnich dniach przepychanki między bojownikami Meiteis i Kuki wzmogły strach przed przemocą. To czas strachu i niepewności dla mieszkańców New Lambulane.
Sztuczna inteligencja (AI)
Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje branżę bankową i finansową. Może automatyzować zadania związane z obsługą klienta, szybciej i dokładniej wykrywać oszustwa oraz generować spostrzeżenia dla instytucji finansowych. Sztuczna inteligencja może pomóc poprawić jakość obsługi klienta i zwiększyć przychody firm. Może również pomóc przedsiębiorstwom w przestrzeganiu przepisów i zmniejszyć ryzyko kar finansowych.
Sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana w kredytach hipotecznych do wspierania lub zastępowania ręcznych procesów ubezpieczeniowych. Może pomóc pożyczkodawcom ocenić zdolność kredytową pożyczkobiorcy poprzez analizę danych, w tym historii spłaty kredytu, wartości zabezpieczenia i innych czynników. Może również skrócić czas udzielania pożyczek i obniżyć koszty. Niektórzy jednak obawiają się, że underwriting oparty na sztucznej inteligencji może utrwalić istniejące uprzedzenia w branży pożyczkowej i prowadzić do nieuczciwych praktyk kredytowych.
Wczesne systemy sztucznej inteligencji wykazywały wąską inteligencję, wykonując pojedyncze zadanie na poziomie człowieka lub blisko niego. Na przykład MYCIN diagnozował jedynie infekcje bakteryjne i zalecał leczenie, SYSTRAN dokonywał jedynie tłumaczenia maszynowego, a Deep Blue grał tylko w szachy. Jednak dzięki uczeniu się nadzorowanemu sztuczna inteligencja nauczyła się wykonywać złożone zadania, takie jak rozpoznawanie obrazów i rozumienie języka naturalnego. Celem jest ostateczne osiągnięcie ogólnej inteligencji, dzięki której system będzie mógł wykonywać zadania, których inżynierowie nie przewidywali. Obecna generacja zaawansowanych modeli wielkojęzykowych sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, Bard, LLaMA i Claude, osiągnęła pewien stopień ogólnej inteligencji.
Zautomatyzowana obsługa klienta
Automatyzacja to gorący temat w obsłudze klienta, ale zrozumienie, jak najlepiej zastosować ją w swojej firmie, może być trudne. Chociaż niektórzy ludzie automatycznie kojarzą automatyzację z chatbotami, istnieje wiele innych zastosowań tej technologii, które mogą pomóc poprawić jakość obsługi klienta i zaoszczędzić pieniądze Twojej firmy.
Zautomatyzowana obsługa klienta pozwala firmom odpowiadać na zapytania na dużą skalę bez zwiększania personelu. Pozwala im także zapewnić klientom opcje samoobsługi, które mogą rozwiązać ich problemy, zmniejszając potrzebę interwencji człowieka i zmniejszając liczbę zgłoszeń do pomocy technicznej. Pomaga to zmaksymalizować produktywność zespołu i przyczynia się do oszczędności. Ten rodzaj automatyzacji może również stworzyć szczęśliwszych, bardziej lojalnych klientów. Ważne jest jednak, aby wdrażać te narzędzia w sposób przemyślany, aby nie sprawiały wrażenia robotycznego lub bezosobowego.
Wykrywanie oszustw
Oszustwa stanowią zagrożenie dla bezpieczeństwa firm i klientów w każdej branży. Zagrożenie jest wieloaspektowe i obejmuje fałszywe czeki bankowe, sfałszowaną tożsamość, finansowanie terroryzmu, a nawet uchylanie się od płacenia podatków. Wykrywanie oszustw i zapobieganie im to złożone przedsięwzięcie, które obejmuje szereg narzędzi technologicznych, ekspertów merytorycznych (zwłaszcza analityków), polityk i procedur. Może stanowić element zapewniania zgodności z przepisami dotyczącymi przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML), ale może również działać samodzielnie i być wykorzystywany jako narzędzie zapobiegania stratom przez banki, ubezpieczycieli, instytucje opieki zdrowotnej i firmy zajmujące się handlem elektronicznym.
Dobry system wykrywania oszustw łączy analizę behawioralną i grupowanie tożsamości w celu wykrycia anomalii. Analityka zachowań monitoruje wzorce lokalizacji logowania użytkowników, zwyczaje związane z wydatkami i inne zachowania, aby zidentyfikować podejrzane działania. Klastrowanie tożsamości identyfikuje grupy użytkowników o podobnych cechach, aby oznaczyć działania wysokiego ryzyka, takie jak nietypowe kwoty transakcji lub lokalizacje.
Najpowszechniejszą formą oszustwa jest pranie pieniędzy, które polega na nielegalnym przekazywaniu środków różnymi kanałami. Podobnie inne formy oszustwa obejmują kradzież tożsamości i fałszywe roszczenia ubezpieczeniowe. Wykrycie tych oszukańczych działań jest trudne, ponieważ sprawcy posługują się fałszywą lub skradzioną tożsamością. Syntetyczne oszustwa związane z tożsamością mają miejsce, gdy przestępcy łączą prawdziwe i fałszywe informacje w celu popełnienia przestępstwa, takiego jak oszustwo związane z kartami kredytowymi lub kradzież tożsamości.
Wybór odpowiedniego rozwiązania do wykrywania oszustw ma kluczowe znaczenie dla Twojej firmy. Powinieneś współpracować z dostawcą, który oferuje elastyczne modele cenowe i może rozwijać się wraz ze zmieniającymi się Twoimi potrzebami. Oprócz ceny należy wziąć pod uwagę osiągnięcia dostawcy usług wykrywania oszustw w ograniczaniu obciążeń zwrotnych i sporów klientów.
Spostrzeżenia klientów
Informacje o klientach to zbiór trendów w danych konsumenckich i opiniach, które pomagają firmom lepiej zrozumieć swoich kupujących. Można je zbierać różnymi kanałami, w tym badaniami rynku i analizami klientów. Można je interpretować w celu poprawy inicjatyw marketingowych, sprzedażowych i obsługi klienta.
Korzystanie ze spostrzeżeń klientów może pomóc firmom poprawić doświadczenia użytkowników i zwiększyć ich retencję. Kluczem do tego jest zrozumienie potrzeb Twoich klientów i dostarczanie im spersonalizowanych treści. Obejmuje to wszystko, od zwracania się do użytkowników po imieniu na czacie tekstowym po sugerowanie produktów, które zaspokoją ich potrzeby. Pomaga także firmom zrozumieć, jakie cechy produktu lubią, a jakich nie lubią ich klienci i dlaczego.
Informacje o klientach można wykorzystać do identyfikacji nowych rynków i wprowadzania strategicznych ulepszeń produktów przy wsparciu klientów. Mogą one obejmować zmianę projektu produktu w celu usunięcia wady lub dodanie funkcji, których oczekują docelowi odbiorcy. Można je również wykorzystać do usprawnienia podróży klienta poprzez śledzenie zachowań i preferencji użytkowników w celu optymalizacji procesu. Na przykład, jeśli firma zauważy, że wielu jej klientów przechodzi z podstawowej wersji swojego produktu do wersji premium, można to wykorzystać do zwiększenia wysiłków w zakresie sprzedaży dodatkowej poprzez dotarcie do tych użytkowników. Aby w pełni wykorzystać siłę wiedzy o klientach, firmy muszą opracować jasną strategię i ustanowić ramy zarządzania. Dzięki temu dane będą właściwie gromadzone, zarządzane i wykorzystywane w całej firmie.