Descripción de los usos de la IA

¿Cómo puede ayudar la IA?

Las respuestas pueden variar. El fraude es a menudo un delito sutil y difícil de predecir. Analizar algunos puntos de datos no es suficiente. En su lugar, GCNB debe usar modelos de aprendizaje automático para identificar el fraude basado en muchos comportamientos diferentes. Afortunadamente, el banco puede proporcionar datos de entrada que se pueden usar para entrenar un algoritmo de aprendizaje. El algoritmo analizará las características de la cuenta y evaluará su capacidad para predecir el comportamiento fraudulento futuro en función de la etiqueta proporcionada. Esto puede reducir drásticamente los falsos positivos y los falsos negativos.

¿Cómo puede ayudar la IA?

Las respuestas pueden variar. Un buscador impulsado por IA puede incorporar muchos factores para hacer que los resultados parezcan más lógicos. Por ejemplo, un algoritmo de aprendizaje automático podría entrenarse para comparar los resultados en función de la fecha de publicación; cómo encajan ciertos libros entre sí en función de la secuencia o el género; el historial de búsqueda anterior de un usuario; los resultados más seleccionados por los usuarios, dada una consulta específica; qué palabras importan más en las descripciones frente a los títulos; y muchos más. Esto mejorará la capacidad del buscador para mostrar únicamente los resultados más relevantes, reduciendo la cantidad de resultados no deseados.

¿Cómo puede ayudar la IA?

Las respuestas pueden variar. Un buscador que beneficia al usuario también suele ser beneficioso para el host del sitio web. A medida que los algoritmos de aprendizaje automático muestran mejores resultados, es menos probable que los usuarios realicen varias búsquedas para encontrar lo que buscan. Obtener resultados óptimos también significa que se muestran menos libros irrelevantes al usuario, lo que también reduce la carga en el servidor. Los buscadores impulsados por la IA son, por lo tanto, más eficientes.

¿Cómo puede ayudar la IA?

Las respuestas pueden variar. Una dimensión útil de la PNL es el análisis de texto. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, el editor puede identificar palabras, frases y oraciones que indican un determinado tono o contenido. El algoritmo aprende a agrupar libros similares en función del texto, en lugar de información como el género y el autor. Sin embargo, esta clasificación es solo la mitad del proceso. Un algoritmo de aprendizaje automático también necesitará correlacionar las clases de libros con los comportamientos y creencias de los clientes para recomendarles ciertos tipos de libros.

¿Cómo puede ayudar la IA?

Las respuestas pueden variar. Puede usar la IA junto con la PNL para permitir que un sistema automatizado de servicio al cliente comprenda el habla humana. Por lo tanto, un estudiante podrá indicar su problema (por ejemplo, "Necesito solicitar una transcripción") y el sistema podrá analizar inteligentemente esta información para determinar cuál es el problema. Además, la PNL impulsada por la IA puede entender el habla más compleja en aquellos casos en que centrarse en palabras clave no es suficiente para entender la intención de una persona. Por ejemplo, el sistema puede ser capaz de analizar instrucciones ambiguas basadas en el contexto, como un estudiante que dice "La clase que necesito tomar está completa", cuando anteriormente mencionaron los requisitos de una beca.