Eine Bestandsaufnahme der Hauptanwendungen künstlicher Intelligenz und des Internets der Dinge

Die COVID-19-Pandemie hat die Entwicklung neuer Technologien in einem beispiellosen Tempo vorangetrieben. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden zusammen mit Automatisierung, Drohnen, Blockchain und dem Internet der Dinge als neue Familien aufstrebender Technologien klassifiziert. Allerdings hinkt ihre Einführung im Hinblick auf geschäftliche Anwendungsfälle noch hinterher. Die Kluft zwischen den Aussichten und Gewinnen neuer Technologien hat den Fokus neuer Technologien auf das Mining von Anwendungsfällen für künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge verlagert.

Diese beiden Technologien stehen zum dritten Mal in Folge an der Spitze der Liste, da eine große Anzahl von Anwendungsfällen die Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz und IoT-Lösungen demonstriert, die Unternehmen dabei helfen, ihre Effizienz zu verbessern, Zeit zu sparen, den Umsatz zu steigern usw. Die Liste der „Top 10 Emerging Technologies of 2021“ wirft einen genaueren Blick auf künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge und zeigt, wie sie das Geschäft verändern. Die fünf wichtigsten Implementierungen künstlicher Intelligenz werden wahrscheinlich konvertieren. Heutzutage umfassen viele Vertriebs- und Marketingplattformen Bewertungsmodule, die Ergebnisse vorhersagen und Kampagnen erstellen, die auf die Generierung qualitativ hochwertigerer Leads ausgelegt sind.

Wie hilft künstliche Intelligenz dabei, Verkäufe vorherzusagen und Leads zu bewerten?

Künstliche Intelligenz ermöglicht eine effektivere Priorisierung von Vertriebsinteressenten durch Lead-Scoring und liefert detaillierte Echtzeitanalysen. Je mehr Daten verfügbar werden, desto besser werden die Prognosealgorithmen und es entstehen Kaufmuster, wodurch sich die Prognosequalität verbessert und die Verkaufsbemühungen vereinfacht werden.

2. Kundenbeziehungsmanagement und Servicebereitstellungsoptimierung

Das Kundenbeziehungsmanagement- und Servicebereitstellungsoptimierungssystem verfolgt und analysiert Kundenkauf- und Nutzungsmuster, um die Vertriebseffizienz und Rentabilität zu verbessern. Vertriebsmitarbeiter nutzen diese Daten, um ihre Kunden besser zu verstehen und Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten zu identifizieren.

Wie diese Systeme künstliche Intelligenz nutzen

Kundentransaktionen werden immer zahlreicher und komplexer, wodurch mehr Daten verfügbar sind, was wiederum komplexere Transaktionen bedeutet. Künstliche Intelligenz kann diese Daten effektiv verarbeiten, um Muster zu erkennen und genaue Kundeneinblicke zu liefern, sodass Unternehmen während des gesamten Verkaufszyklus bessere Entscheidungen treffen können.

3. Digitale Assistenten/Chatbots

Chatbots und digitale Assistenten sind Anwendungen, die Text oder Text-to-Speech verwenden, um Online-Gespräche zu führen. Dadurch können Unternehmen skalieren, indem sie vorhandene Ressourcen nutzen und gleichzeitig ein menschliches Kundenerlebnis bieten.

Wie Chatbots künstliche Intelligenz nutzen

Diese Anwendungen lernen aus früheren Kundenanfragen, erkennen Muster und prognostizieren zukünftiges Kundenverhalten. Bots können auch verwendet werden, um menschliche Sprachmuster zu interpretieren und mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung Antworten in einer intuitiven Benutzeroberfläche bereitzustellen.

4. Erkennung von Cybersicherheitsbedrohungen

Wenn Unternehmen auf künstlicher Intelligenz basierende Cybersicherheitsplattformen nutzen, können sie ihre Sicherheit gegen Cyberangriffe verbessern. Eine KI-gestützte Plattform zur Erkennung von Cybersicherheitsbedrohungen, die maschinelles Lernen nutzt, um historische Daten zu analysieren und potenzielle Cyberbedrohungen vorherzusagen und zu erkennen.

Wie künstliche Intelligenz Plattformen zur Erkennung von Cybersicherheitsbedrohungen verbessert

Künstliche Intelligenz ermöglicht die Analyse großer Datenmengen, erkennt bekannte Bedrohungen in Echtzeit und minimiert gleichzeitig Schäden und Datenverluste.

5. Automatisiertes Marketing

KI-gesteuerte Tools kombinieren Daten aus mehreren Quellen, um automatisch prädiktive Analysen über Kunden zu erstellen, um Einblicke in ihre Vorlieben zu gewinnen und Marketingkampagnen zu erstellen, die sie als qualifizierte Leads ansprechen.

Software für künstliche Intelligenz sammelt Daten, um die Kaufzyklen und Motivationen der Kunden zu verstehen, sodass Unternehmen effektiv kommunizieren und Verkaufsinformationen zum besten Zeitpunkt liefern können, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Die fünf wichtigsten IoT-Anwendungsfälle

1. Asset-Tracking macht die Asset-Überwachung arbeitsintensiv und fehleranfällig, da Assets und deren Nutzung in einer gesamten Einrichtung, z. B. einem Gebäude, einem Lagerhaus oder einem Innenhof, in Echtzeit verfolgt werden oder Campus. Automatisieren Sie die Geräte- und Bestandsverwaltung.

Wie IoT für die Anlagenverfolgung genutzt wird

IoT-Sensoren werden in Geräte eingebaut oder mit diesen verbunden, um Standort- und Nutzungsdaten in Echtzeit zu erfassen. Diese Informationen werden dann zur Verarbeitung und Analyse an eine zentrale Verwaltungssoftware weitergeleitet.

2. Industrielle Überwachung

Durch die Überwachung des Anlagenzustands, die Vorhersage der Wartung und die Sicherstellung der Qualität verbessert die industrielle Überwachung die Leistung, Produktivität und Effizienz industrieller Prozesse in der Fertigung, im Bergbau, in der Öl- und Gasindustrie, in der Versorgungswirtschaft und in anderen Branchen.

Welche Rolle spielt das IoT in der industriellen Überwachung?

In der industriellen Überwachung werden intelligente Sensoren und Aktoren eingesetzt, um den Maschinenstatus zu bewerten und Informationen an eine zentrale Verwaltungssoftware zu übertragen.

3. Intelligente Identifizierung

Durch die Vergabe sensorbasierter Identifikationsnummern an Mitarbeiter und Gäste können Unternehmen einfache und ausgefeilte Methoden nutzen, um Mitarbeiter in ihren Einrichtungen zu identifizieren, zu lokalisieren und ihnen sicheren Zugang zu gewähren.

Wie Smart Identification IoT nutzt

Smart Identification ist ein tragbarer Tracker im Ausweisformat, der eingebettete IoT-Sensoren verwendet, um eine genaue und kontinuierliche Geolokalisierung für die Nachverfolgung, Bereichsbenachrichtigungen und die Überwachung der Mitarbeitersicherheit bereitzustellen.

4. Flottenmanagement

Flottenmanagement ermöglicht es Flottenmanagern, Prozesse zu automatisieren, indem es Echtzeiteinblicke in die Fahrzeugwartung, -nutzung und -leistung der Fahrer bietet.

Welche Rolle spielt das IoT im Flottenmanagement?

Das Flottenmanagement nutzt an Fahrzeugen angebrachte Telematiksensoren, die Daten an die Verwaltungssoftware zurücksenden und es Unternehmen ermöglichen, Ressourcen besser zuzuordnen, zu planen und sich an sich ständig ändernde Umstände anzupassen.

5. Intelligente Gebäude

Intelligente Gebäude ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Gebäudefunktionen zu überwachen und zu steuern, um die Umgebung und den Betrieb des Gebäudes zu optimieren, z. B. die Automatisierung und Steuerung der Sicherheit oder der Klimaanlage.

Wie IoT auf intelligente Gebäude angewendet wird

Unternehmen können vernetzte Sensoren und Software verwenden, um mehrere Gebäudesysteme zu überwachen, zu verwalten und zu analysieren, um Einblicke in Muster und Trends zu gewinnen und den Gebäude- oder Campusbetrieb zu optimieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine Bestandsaufnahme der Hauptanwendungen künstlicher Intelligenz und des Internets der Dinge. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!