18/09 Webinar. Корпоративні дані та штучний інтелект: приклади використання сервісів Amazon Web Services (AWS)

AI сервіси AWS для роботи з корпоративними даними

Поговоримо про можливості AI сервісів Amazon Web Services (AWS) для управління та структурування корпоративних даних. Про потужні інструменти аналізу та прогнозування, які прискорюють прийняття стратегічних рішень для розвитку бізнесу, розуміння потреб ваших клієнтів.

Дата: 18 вересня | Час: 11:00-12:00 (Київ) | Формат: онлайн.

Реєстрація на вебінар

На вебінарі розглянемо такі питання:

• Перспективи Generative AI для бізнесу
• Новітні сервіси AWS на основі Generative AI 
• Ключові аспекти взаємодії корпоративних даних та ШІ
• Приклади аналізу корпоративних даних за допомогою сервісів AWS.

Реєстрація на вебінар

Ключові аспектів взаємодії корпоративних даних та ШІ в сервісах AWS:

Компанії використовують AWS Generative AI для таких задач:

Аналіз великих даних

Обробка великих обсягів інформації: ШІ здатний обробляти величезні масиви даних, які накопичуються в корпоративних системах, і витягати з них корисну інформацію.

Знаходження закономірностей: За допомогою алгоритмів машинного навчання ШІ може знаходити приховані закономірності та тренди, які можуть залишитися непоміченими при традиційному аналізі.

Прогнозування

Прогнозування ринку: ШІ може аналізувати історичні дані та ринкові тренди для створення прогнозів щодо розвитку ринку, попиту на продукцію, або змін у поведінці споживачів.

Прогнозування фінансових показників: Використання ШІ для аналізу фінансових даних дозволяє передбачити можливі фінансові результати компанії, ідентифікувати ризики і можливості для інвестування.

Оптимізація бізнес-процесів

Управління запасами: ШІ може аналізувати дані про запаси, продажі, і попит, щоб оптимізувати управління запасами, зменшити витрати і запобігти дефіциту або надлишку продукції.

Логістика і ланцюги постачання: Аналіз даних за допомогою ШІ може оптимізувати маршрути доставки, управління запасами на складах і загальну ефективність ланцюгів постачання.

Персоналізація клієнтського досвіду

Аналіз поведінки клієнтів: ШІ може збирати та аналізувати дані про поведінку клієнтів, щоб створювати персоналізовані пропозиції, рекомендації і маркетингові кампанії.

Обробка відгуків клієнтів: Використовуючи обробку природної мови (NLP), ШІ може аналізувати текстові відгуки клієнтів, виявляти ключові проблеми і оцінювати рівень задоволеності клієнтів.

Кібербезпека

Виявлення загроз: ШІ може аналізувати мережеві дані та інші цифрові сигнали для виявлення аномалій та потенційних загроз, допомагаючи запобігати кібератакам.

Автоматизація реагування на інциденти: ШІ може автоматично реагувати на певні типи кіберзагроз, що дозволяє зменшити час реагування і підвищити захист компанії.

Зменшення витрат

Автоматизація рутинних завдань: ШІ може виконувати рутинні завдання, такі як обробка документів або введення даних, що дозволяє зменшити витрати на ручну працю і підвищити точність.

Оптимізація ресурсів: Аналіз даних може допомогти оптимізувати використання ресурсів, наприклад, енергії або матеріалів, що також знижує витрати.

Підтримка прийняття рішень

Рекомендаційні системи: ШІ може надавати керівникам рекомендації на основі аналізу даних, допомагаючи їм приймати більш обґрунтовані рішення.

Візуалізація даних: ШІ може автоматично створювати інтерактивні звіти та візуалізації, що допомагають краще зрозуміти складні дані і спростити процес прийняття рішень.

Реєстрація на вебінар

Softprom — Advanced Consulting Partner в мережі Amazon Web Services з підтвердженими компетенціями AWS Retail Competency та AWS Migration Competency.