Inhoudsopgave
- Definitie van artificial intelligence
- Welke AI-toepassingen gebruiken bedrijven?
- Een losstaand systeem of een geïntegreerde module implementeren?
Wat is artificial intelligence?
Artificial intelligence (AI), in het Nederlands ook bekend als kunstmatige intelligentie, is een technologie die inzet op automatisering. Het idee is dat het systeem basistaken uitvoert, maar ook bepaalde bedrijfsbeslissingen autonoom kan nemen. Artificial intelligence is een zelflerend systeem, het wordt met andere woorden dus steeds slimmer.
Om zichzelf te voorzien van de benodigde data, maakt AI gebruik van Big Data. Met behulp van Business Intelligence (BI) worden die data geanalyseerd, en AI baseert zich op de resultaten van BI om beslissingen te nemen. Bijvoorbeeld: in een machinebouwbedrijf meten sensoren continu de temperatuur van de toestellen waarmee onderdelen gemaakt worden. Als één van deze toestellen een te hoge temperatuur bereikt, zal het AI-systeem het productieproces stoppen en een technische medewerker waarschuwen. Zo kan deze medewerker het toestel reviseren. Dit voorbeeld is erg kenmerkend voor bedrijven die werken volgens industry 4.0.
Let op! Om big data te verzamelen en te organiseren kunnen verschillende soorten databases gebruikt worden. Een geschikte database kiezen is belangrijk om er zeker van te zijn dat data veilig en correct worden opgeslagen. In de ERP Wijzer vindt u een vergelijking tussen verschillende databasesystemen.
Wat hebben machine learning en artificial intelligence met elkaar gemeen?
Machine learning (ML) is de technologie die ervoor zorgt dat systemen voor artificial intelligence zelflerend zijn. Het is een term om te verwijzen naar de leermethode van AI-systemen. Deze leermethode is eigenlijk hetzelfde als hoe mensen leren. Een nieuw proces wordt voorgedaan door een menselijke medewerker, of een fout van het AI-systeem wordt door deze medewerker rechtgezet. Het systeem slaat deze leerervaring op, en zal de volgende keer dat dezelfde situatie zich voordoet meteen de juiste actie ondernemen.
Een vergevorderde vorm van machine learning is deep learning. Hiermee kan een AI-systeem zelfs zonder menselijke interventie leren. Deep-learning-technologie gebruikt een combinatie van regels en voorbeelden om het systeem aan te leren om problemen op te lossen. Een voorbeeld hiervan is een chatbot. Deze kan door middel van deep learning aangeleerd worden om vragen en problemen van klanten op te lossen. Hij zal door de technologie ook afleiden wat de meest voorkomende thema’s en vragen zijn. Zo kunnen er meteen bij het openen van de bot oplossingen voor de meest populaire vragen en problemen te zien zijn, naast de optie om een ander thema te kiezen. Ook kan content worden getoond die gerelateerd is aan de vraag of klacht.
Hoe zetten bedrijven artificial intelligence in?
Er zijn veel manieren waarop artificial intelligence kan worden ingezet bij bedrijven. Het hangt van het bedrijf af welke toepassing het meest optimaal is. Enkele veelvoorkomende vormen van artificial intelligence zijn hieronder beschreven.
Wat is computer vision?
Computer vision is een vorm van AI waarbij objecten worden herkend en geëvalueerd op basis van hun visuele aspecten. Dit komt bijvoorbeeld voor in de foodsector. In een fruitverwerkend bedrijf kan een robot de appels op de transportband controleren en sorteren. De robot gebruikt computer vision om de appels te categoriseren. De appels die in perfecte staat zijn, worden gesorteerd om naar de fruitwinkel te gaan, terwijl de appels met bruine plekjes afgezonderd worden voor verdere inspectie. Voor deze appels met bruine plekjes volgt een tweede controle door een (andere) robot. Als de kwaliteit voldoende is voor menselijke consumptie, worden ze verkocht om appelmoes van te maken. De andere appels gaan naar veeboeren, of worden weggegooid.
Een ander voorbeeld van computer vision is gezichtsherkenning (facial recognition). Bepaalde bedrijven gebruiken deze technologie om aan toegangscontrole te doen. De toegangscontrole kan gelden voor installaties, zalen, afdelingen, maar ook specifieke computers. In de tweede plaats kunnen deze toegangsdata ook gelinkt worden aan de tijdregistratie. Erg belangrijk bij het gebruik van gezichtsherkenning is wel dat het systeem voldoet aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).
In welke gevallen is taaltechnologie een goede optie?
Taaltechnologie, of language technology wordt gebruikt voor het herkennen van natuurlijke taal, met andere woorden, de taal die mensen gebruiken (dit tegenover computertalen zoals java en Python). Taaltechnologie begrijpt zowel geschreven als gesproken taal. Een van de toepassingen is spraaktechnologie. Deze technologie herkent niet alleen menselijke taal, maar vaak ook de spreker zelf. Zo kan deze vorm van AI ingezet worden voor Identity and Access Management. Denk hierbij aan de spraakherkenning op mobiele telefoons, die het toestel alleen ontgrendelen als de eigenaar zelf het commando inspreekt.
Spraakherkenning is echter niet de enige toepassing van taaltechnologie. Een andere toepassing is de digital mailroom. Hierbij wordt de tekst van inkomende mail en bijlagen herkend. Bovendien wordt niet alleen de letterlijke tekst, maar ook de boodschap begrepen. Als een klant bijvoorbeeld nergens het woord ‘klacht’ gebruikt, maar wel schrijft dat hij of zij ‘niet tevreden’ is, of ‘meer verwachtte’, begrijpt het systeem dat het om een klacht gaat, en wordt de e-mail doorgestuurd naar de betreffende afdeling. Meestal wordt deze toepassing gelinkt aan systemen voor documentbeheer of klantenrelatiebeheer.
Welke taken kunnen geautomatiseerd worden met Robot Process Automation (RPA)?
Met RPA worden repetitieve taken (zonder variatie) geautomatiseerd. Het idee is dat er geen menselijke interventie nodig is. In een HRM-systeem wordt het bijvoorbeeld gebruikt om de onboarding-processen te automatiseren. Wanneer een kandidaat aangenomen wordt, zet het systeem de vervolgstappen in gang. Dit kan bijvoorbeeld gaan over de registratie bij de sociale zekerheid, het beschikbaar stellen van het arbeidsreglement en de creatie van een werknemersfiche, een e-mailadres, de benodigde accounts en wachtwoorden.
RPA wordt echter het meest gebruikt binnen het financiële pakket, bijvoorbeeld voor de bankreconciliatie, waarbij gecontroleerd wordt of de cashflow in het financiële pakket overeenkomt met de saldi op de bankrekening(en). Een medewerker verliest al snel twee uur aan deze taak, terwijl een systeem voor RPA er twee à drie minuten over doet. RPA kan bovendien 24/24 sequentiële taken uitvoeren.
Hoe optimaliseert artificial intelligence software voor klantenbeheer?
Artificial intelligence helpt CRM-systemen door tendensen en gedragspatronen van potentiële en bestaande klanten te herkennen en te analyseren. Zo kunnen deze tendensen en patronen gecategoriseerd worden voor marketingdoeleinden (bijvoorbeeld op leeftijd, geslacht, bestelgeschiedenis, enzovoort). Soms wordt de e-mailmarketing zelf ook geautomatiseerd op basis van deze categorieën. Door gebruik te maken van artificial intelligence kunnen er namelijk automatisch gepersonaliseerde e-mails opgesteld worden. Hiervoor haalt het AI-systeem de data direct uit het CRM-systeem, en stelt het zelf de e-mail op.
Een voorbeeld: een bedrijf wil een campagne opzetten voor klanten die tussen 25 en 30 jaar oud zijn, en die in de voorbije zes maanden een aankoop hebben gedaan. Het AI-systeem past deze criteria toe en haalt de data van de doelgroep op. Zo kan het voor elk van hen een gepersonaliseerde e-mail opstellen met hun naam, details van de aanbieding, en wanneer de klant voor de laatste keer een aankoop deed. Wanneer zo’n gepersonaliseerde e-mail gestuurd wordt, is er meer kans dat deze gelezen wordt, en dat er een nieuwe aankoop uit voortvloeit. De automatisering van de taak bespaart bovendien veel tijd vergeleken met wanneer een medewerker deze uitvoert.
Een ander voorbeeld van AI geïntegreerd in CRM zien we bij e-commerce. Wanneer een klant bepaalde producten bekeken of gekocht heeft, toont het systeem producten die er verband mee houden. Zo wordt een klant verleid tot extra aankopen, en wordt het aankoopbedrag en het totaal aantal verkopen vergroot.
Wist je dat? Het meer geld kost om een nieuwe klant te werven dan om een bestaande klant te behouden? In de CRM wijzer worden tips gegeven om CRM-technologie in te zetten voor het behouden van bestaande klanten.
Op welke manier voorspelt artificial intelligence de productieaantallen en -prijzen?
AI-systemen gebruiken allerlei soorten data om voorspellingen te doen van de productieresultaten. De bekendste voorbeelden hiervan zien we in de landbouw, waar met behulp van AI voorspeld wordt hoeveel een oogst gaat opbrengen. Bij droogte of een plaag kan artificial intelligence voorspellen hoe sterk de opbrengst van deze oogst zal afwijken van opbrengst in een normaal jaar. De prijsberekening gebeurt op basis van deze gegevens. Naarmate de opbrengst van de oogst lager is, zal de prijs toenemen. Eventueel kan het AI-systeem ook voorstellen om een actie uit te voeren die de oogst kan redden, zoals het toepassen van een speciaal irrigatiesysteem, plaagbestrijding of extra bemesting.
Kan artificial Intelligence frauduleuze transacties opsporen?
In de financiële wereld wordt er ook sterk ingezet op artificial intelligence. AI is, samen met blockchain een van de pijlers om (gevoelige) data veilig te stellen, en fraude op te sporen. Banken gebruiken de technologie vooral om klanten te identificeren en hun gedrag te analyseren. Zo kunnen ze meteen ingrijpen als de klant ‘vreemd’ betaalgedrag vertoont, en er dus vermoeden van fraude is. Vooral bij online betalingen wordt hier erg naar gekeken. Als een klant bijvoorbeeld plots vanuit een ander werelddeel een online betaling doet, kan de bank extra beveiligingsmaatregelen nemen. De klant moet dan extra informatie verschaffen om aan te tonen dat hij of zij het echt is. Denk hierbij aan de bevestiging van het bankkaartnummer of klantnummer, een beveiligingsvraag beantwoorden of extra inloggegevens verschaffen.
Een gespecialiseerd systeem implementeren of toch beter een module geïntegreerd in een ander software-systeem?
Vaak zit AI ingebouwd in softwaresystemen voor ERP, CRM, DMS of HRM. Maar je kan ook een losstaand AI-pakket aanschaffen. De geïntegreerde modules zijn meestal specifiek ontwikkeld voor de uitvoering van één taak, bijvoorbeeld het analyseren van koopgedrag van klanten. De losstaande pakketten zijn vaak krachtiger, slimmer en flexibeler, maar er moet ze nog ‘aangeleerd’ worden welke taak ze precies moeten uitvoeren. Het systeem vereist een bepaalde inrichting. Hiervoor is technische kennis nodig. Een team van experts zal dus moeten klaarstaan. Dit kan een intern team zijn, of deze taak kan worden uitbesteed aan derden.
Veel grote softwarebedrijven, zoals IBM, SAP, Microsoft en Oracle, ontwikkelen beide soorten AI-systemen, geïntegreerd én losstaand. Wanneer we over een geïntegreerde module spreken, is de prijs ervan meestal inbegrepen in de totaalprijs van het softwarepakket. Bij een losstaand systeem variëren de prijzen sterk. SAP biedt het systeem bijvoorbeeld al aan vanaf 1 euro per maand per capacity unit. (Capacity unit is een eenheid die softwaremakers gebruiken om aan te geven hoeveel capaciteit er gebruikt wordt van hun infrastructuur, zowel op het vlak van opslag als op het gebied van taakuitvoering.) IBM biedt een gratis basis-AI-systeem aan, heeft een standaardversie van 0,99 euro per maand en verhuurt de Enterprise-versie voor 6.000 euro per maand. Oracle tot slot hanteert verschillende tarieven, afhankelijk van de wensen van een bedrijf. Prijzen beginnen bij 0,89 euro per capacity unit of 89,98 euro per gebruiker per maand. Als u advies wilt over welke AI-systemen interessant zouden kunnen zijn voor de specifieke processen van uw bedrijf,, kunt u telefonisch contact opnemen met ICT Portal: +31 (0)20 3690 457.
