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मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में हाल की प्रगति ने एडवांस्ड एआई सिस्टम के विकास को प्रेरित किया है जो कई प्रकार के कार्य कर सकता है। उदाहरण के लिए, 2020 में, शोधकर्ताओं के एक समूह ने एक भाषा मॉडल का परीक्षण करने का फैसला किया, इसे एक मानव खिलाड़ी के खिलाफ रॉक-पेपर-कैंची खेलने के लिए पायथन में एक सरल स्क्रिप्ट लिखने के लिए कहा। सभी को आश्चर्यचकित करते हुए, मॉडल ने कुछ ही सेकंड में पूरी तरह कार्यात्मक और कुशल स्क्रिप्ट तैयार की।
कुछ साल आगे, व्यवसाय में एआई की भूमिका तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है क्योंकि संगठन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने, दक्षता में सुधार करने और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं। आइए व्यवसाय में एआई के कुछ उदाहरणों को देखें जो आज आपके सामने आ सकते हैं।
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ग्राहक सेवा
व्यापार में एआई का उपयोग व्यापक हो गया है, और ग्राहक सेवा उन कई क्षेत्रों में से एक है जहां एआई महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रहा है। एआई-संचालित चैटबॉट और आभासी सहायक ग्राहक पूछताछ को संभाल सकते हैं और 24/7 त्वरित और सटीक प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं। यह मानव ग्राहक सेवा एजेंटों पर काम का बोझ बहुत कम कर सकता है और उन्हें अधिक जटिल मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करने का अवसर देता है।
इसके अतिरिक्त, एआई-आधारित सेंटिमेंट एनालिसिस का उपयोग ग्राहकों की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने और ग्राहक अनुभवों में पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।
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विपणन और बिक्री
विपणन और बिक्री विभागों के लिए व्यापार में एआई के लाभ अनेक हैं। एआई टूल का उपयोग ग्राहक व्यवहार और प्राथमिकताओं के आधार पर मार्केटिंग संदेशों और अनुशंसाओं को पर्सनलाइज़ करने के लिए किया जा सकता है। इससे उच्च जुड़ाव दर और अधिक सफल मार्केटिंग अभियान हो सकते हैं। इसमें लीड स्कोरिंग और व्यवसायों को संभावित ग्राहकों की पहचान करने और रूपांतरण दरों में सुधार करने में मदद करने की क्षमता है।
पैटर्न की पहचान करने और ग्राहक व्यवहार के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए एआई का उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए भी किया जा सकता है। इससे कंपनियों को अपनी मार्केटिंग और बिक्री रणनीतियों के बारे में डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद मिल सकती है, जिससे बेहतर परिणाम मिलते हैं।
आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन
व्यापार में एआई की भूमिका तेजी से विकसित हो रही है, जिससे दक्षता में सुधार हुआ है और आपूर्ति श्रृंखला संचालन में लागत कम हुई है। प्रौद्योगिकी विभिन्न आपूर्ति श्रृंखला प्रक्रियाओं को अनुकूलित और स्वचालित करने में मदद करती है, जैसे मांग पूर्वानुमान, सूची प्रबंधन और परिवहन योजना।
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परिवहन में एडवांस्ड योजना और अनुकूलन संभावित उपयोग मामलों में से एक है। सबसे कुशल वितरण मार्गों को निर्धारित करने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग जीपीएस ट्रैकर्स, ट्रैफिक पैटर्न और मौसम की स्थिति से डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है।
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धोखाधड़ी का पता लगाना
धोखाधड़ी का पता लगाना व्यापार में एआई के महत्व की पुष्टि करने वाला एक और तर्क है। एआई सिस्टम को बड़ी मात्रा में डेटा (जैसे ऐतिहासिक लेनदेन डेटा, बैंकिंग गतिविधि, सोशल मीडिया व्यवहार, आदि) पर पैटर्न और विसंगतियों की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है जो धोखाधड़ी गतिविधि का संकेत दे सकते हैं। इस प्रकार, समय के साथ धोखाधड़ी का पता लगाने के प्रयासों की सटीकता और दक्षता में सुधार करने के लिए तकनीक बेहतर हो जाती है।
उदाहरण के लिए, यदि कोई प्रणाली किसी ऐसे लेन-देन की पहचान करती है जो ग्राहक के सामान्य व्यय पैटर्न से महत्वपूर्ण रूप से विचलित होता है, तो यह लेन-देन को संभावित कपटपूर्ण के रूप में चिह्नित कर सकता है और एक जांच को ट्रिगर कर सकता है। व्यवसाय जांच को आंतरिक रखना या अधिकारियों को तुरंत सूचित करना चुन सकता है।
रखरखाव
एआई उपकरण की निगरानी में मदद कर सकता है और भविष्यवाणी कर सकता है कि कब रखरखाव की आवश्यकता है, जिससे मरम्मत की आवश्यकता और उपकरण विफलता का जोखिम कम होता है।
उदाहरण के लिए, यह मशीनरी पर सेंसर से डेटा का विश्लेषण कर भविष्यवाणी कर सकती है कि कब रखरखाव की आवश्यकता है और इसे सक्रिय रूप से शेड्यूल करती है। इससे कंपनियों को डाउनटाइम कम करने और अपने संचालन की दक्षता में सुधार करने में मदद मिल सकती है।
कुल मिलाकर, व्यापार में एआई व्यवसाय संचालन के कई पहलुओं को तेजी से बदल रहा है, और ये पांचों उनमें से केवल एक अंश का प्रतिनिधित्व करते हैं।
व्यापार में एआई का भविष्य
जैसे-जैसे एआई तकनीक आगे बढ़ती जा रही है, यह संगठनों के सामने आने वाली चुनौतियों के लिए नए और प्रगतिशील समाधान लाएगी। एआई व्यावसायिक प्रक्रियाओं और निर्णय लेने में अधिक एकीकृत हो जाएगा, जो कंपनियों को कार्यों को स्वचालित करने और ग्रोथ को बढ़ाने और ग्राहकों के अनुभवों को बेहतर बनाने के लिए डेटा का बेहतर उपयोग करने में सक्षम करेगा।
हालांकि, व्यापार में एआई के नुकसान होंगे, जैसे कार्यों के स्वचालित होने और निर्णय लेने में पक्षपात की संभावना के कारण नौकरियों की संभावित हानि। इसलिए, कोई भी व्यक्ति जो यह सोच रहा है कि एआई को व्यवसाय में कैसे लागू किया जाए, उसे सावधानीपूर्वक योजना और निष्पादन के साथ इसे लागू करना चाहिए।
“एआई इसे कैसे हल कर सकता है, यह जानने से पहले कंपनियों को पहले एक मौजूदा व्यावसायिक समस्या को परिभाषित करना चाहिए। इस अभ्यास के माध्यम से जाने में विफलता नवीनतम “चमकदार वस्तु” एआई समाधान को शामिल करने वाले संगठनों को पीछे छोड़ देगी।”
यह सुनिश्चित करना भी महत्वपूर्ण है कि एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा विविध और प्रतिरूप हो और पक्षपात से मुक्त हो। और अंत में, कंपनियों को एआई सिस्टम को प्रभावी ढंग से लागू करने और प्रबंधित करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे और कौशल विकसित करने में निवेश करना चाहिए।
स्रोत
The future is now: Unlocking the promise of AI in industrials, McKinsey & Company
3 things ai can already do for your company, Harvard Business Review
7 applications of artificial intelligence in business, Levity AI
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