Для более точного понимания принципов машинного обучения и роботизации, необходимо выделить несколько важных элементов в этой системе. Весь процесс принятия решений искусственным интеллектом строится на трех базовых параметрах:
База данных
Этот фактор включает в себя выборки различного вида, которые предоставляет клиент или вносит программист. На их основе производится развитие машинного обучения.
Признаки
Сюда относятся все необходимые потребности, которые должен выполнять продукт. Это позволяет добиться нужных характеристик и свойств, составляющих основную концепцию.
Алгоритмы
Это своего рода методики, по которым работает программа для выявления ошибок.
Данные играют самую важную роль. Чем больше информации будет заложено, тем четче и качественнее будет происходить процесс принятия решений. Объем и характер информации напрямую связан с видом задачи, которую машина должна решить.
Признаки также играют важную роль. В бизнесе к ним можно отнести: возраст покупателя, пол, уровень дохода, образование и многое другое. Набор признаков зависит от характера работы, целей и направления. Правильность внесения характеристик полностью регулирует качество работы машины.
Алгоритмы – это система последовательных действий, необходимых для решения поставленной задачи. Это своего рода список методик, которыми руководствуется машина. Выбор правильного алгоритма влияет на скорость принятия решения и качество обработки данных.
Чаще всего эффективному решению задач мешают:
Одним из современных решений является использование нейросетей и технологий машинного обучения.
Создана цифровая модель на базе нейросети, учитывающая:
В ходе разработки было проведено большое количество экспериментов, в том числе по построению модели на основе рекуррентной нейронной сети.
Рынок RPA (Robotic process automation) остается одним из самых быстрорастущих в сфере IT. На текущий момент показатель среднегодового роста превышает 30%.
Преимущества RPA:
Цифровое рабочее место руководителя, а так же ETL и ML технологии позволяют нам трансформировать данные в необходимый вид, строить аналитику и прогнозы и предоставить это все руководителю в персональном личном кабинете.
БЮДЖЕТ
ГРБС
АНАЛИТИКА
УПРАВЛЕНИЕ ЛИКВИДНОСТЬЮ
Возможности:
Для получения качественной цифровой прогнозной модели необходимо учитывать большое количество параметров, в том числе из внешних источников.
Только совокупность применения различных технологий может позволить полностью роботизировать процессы.
Для непрерывного совершенствования необходима синергия управленческих решений и современных технологий. Современные цифровые технологии сами по себе - не панацея.