Категорія: Великі Дані та Аналітика

AI (штучний інтелект) вже не є футуристичною концепцією; Це зміна ігор для власників бізнесу, які прагнуть збільшити дохід, впорядкувати операції та максимально збільшити ефективність. Оскільки AI стає більш доступним, ніж будь-коли, підприємства зараз мають потужні інструменти під рукою для автоматизації завдань, оптимізації прийняття рішень та залучення продажів з більшою точністю.

AI може допомогти вам прийняти розумніші фінансові рішення у вашому бізнесі, допомогти вам залучити більше клієнтів та швидше масштабувати свій бізнес. Ключовим є знання, як стратегічно використовувати AI для підвищення прибутковості у вашому бізнесі.

Давайте вивчимо способи інтеграції AI у свій бізнес, щоб ви могли заробити більше грошей:

Стратегії зростання бізнесу

Одним із найефективніших способів використання AI у бізнесі є оптимізація операцій за допомогою автоматизації. Інструменти, що працюють на AI, можуть приймати повторювані завдання, такі як введення даних, планування, відповіді електронної пошти та підтримка клієнтів та автоматизацію їх, що звільняє ваш час, щоб зосередитись на більш високих заходах, таких як продажі та стратегія.

Крім автоматизації, аналітика, керована AI, дає потужну інформацію для підтримки розумнішого прийняття рішень. Інструменти прогнозної аналітики аналізують тенденції, поведінку клієнтів та фінансові дані, допомагаючи власникам бізнесу робити підтримуючі дані, що сприяє зростанню доходу. Інтегруючи AI у свої щоденні операції, ви не тільки заощадите час, але й розблокуєте нові можливості для масштабування та максимізації прибутку.

AI з маркетингу та продажів

AI революціонує маркетинг та продажі, роблячи взаємодію клієнтів більш персоналізованими, ефективними та керованими даними. Використовуючи ШІ, підприємства можуть адаптувати маркетингові кампанії до індивідуальних переваг клієнтів, що призводить до підвищення рівня залучення та підвищення рівня конверсії. Чатботи, що працюють на AI, надають цілодобову підтримку продажів, відповідаючи на запити, виховувати потенційні клієнти та навіть закривати угоди, усуваючи необхідність постійного втручання людини.

Зробивши це на крок далі, прогнозована аналітика допомагає підприємствам передбачити поведінку клієнтів, вдосконалити стратегії продажів та залишатися випереджаючи тенденції на ринку. Інтегруючи ШІ в маркетингові та продажі, власники бізнесу можуть залучати більше клієнтів, оптимізувати конверсії та сприяти значному зростанню доходу з мінімальними зусиллями.

AI для управління фінансами та створення багатства

AI трансформує фінансовий менеджмент, надаючи підприємцям розумнішими інструментами для відстеження витрат, управління грошовим потоком та створення довгострокового багатства. Платформа управління бюджетуванням та управління грошовими потоками, що працюють на AI, аналізують фінансові дані в режимі реального часу, допомагаючи власникам бізнесу оптимізувати витрати, прогнозувати дефіцит грошових коштів та забезпечити прибутковість.

AI також відіграє вирішальну роль у виявленні шахрайства та управління ризиками, з передовими алгоритмами, що контролюють транзакції для виявлення аномалій та запобігання фінансовим загрозам, перш ніж вони завдають шкоди. Інтегруючи ШІ в управління фінансами, власники бізнесу можуть приймати більш обґрунтовані рішення, захистити свої активи та в кінцевому рахунку створити більш вигідне та фінансово безпечне майбутнє.

AI для розробки продуктів та інновацій

AI революціонує розробку продуктів, дозволяючи бізнесу створювати, вдосконалювати та запускати пропозиції швидше, ніж будь -коли раніше. Вміст та цифрові продукти, що генеруються AI, такі як електронні книги, онлайн-курси та відео, тепер можна виробляти в масштабі за допомогою інструментів AI. Це різко скорочує час виробництва, зберігаючи високу якість.

У дослідженні та розробці інструменти, керовані AI, аналізують величезну кількість ринкових даних для виявлення тенденцій, уподобань клієнтів та потенційних прогалин у цій галузі, допомагаючи бізнесу випереджати конкурентів. AI також покращує аналіз зворотного зв’язку клієнтів шляхом обробки оглядів, розмов про соціальні медіа та опитування на точкові області для вдосконалення.

За допомогою цих розумінь підприємства можуть вдосконалити свою продукцію та послуги для кращого задоволення потреб клієнтів, що призводить до підвищення задоволеності, лояльності до бренду та більш високого потенціалу доходу. Використовуючи ШІ в розробці продуктів, підприємці можуть швидше впроваджувати розумніші та масштабувати.

Суть полягає в тому, що AI є потужним надбанням для власників бізнесу для підвищення прибутковості, впорядкування операцій та масштабу. Підприємства, які стратегічно інтегрують ШІ у свої щоденні операції, отримають конкурентну перевагу, працюють розумнішими та побачать відчутні фінансові результати. Зараз саме час охопити AI, експериментувати з правильними інструментами та використовувати його силу, щоб заробити більше грошей у 2025 році.

Нью -Йорк, 7 лютого 2025 року / Prnewswire/ – звіт з еволюцією ринку, що працює на AI – Глобальний розмір ринку розумних залізничних систем оцінюється зростанням 29,23 млрд. Дол. З 2025-2029 рр., За даними Technavio. За оцінками, ринок зростає в CAGR майже 14% протягом прогнозного періоду. Розширення залізниць для вирішення ефективності та екологічних проблем сприяє зростанню ринку з тенденцією до прийняття IoT та великих даних, що сприяють ефективності. Однак інвестиції в початкову інфраструктуру викликають виклик. Ключові гравці на ринку включають ABB Ltd., Alstom SA, Atos SE, Bosch Engineering GmbH, Capgemini Services SAS, Cisco Systems Inc., Digi International Inc., General Electric Co., Hitachi Ltd., Huawei Technologies Co. SA, International Business Machines Corp., Mitsubishi Electric Corp., Nokia Corp., Schneider Electric SE, Siemens AG, Teleste Corp., Thales Group, Trimble Inc. та ZTE Corp ..

Огляд еволюції на ринку AI. Наш всеосяжний звіт про ринок готовий до останніх тенденцій, можливостей зростання та стратегічного аналізу- Переглянути безкоштовний зразок звіту PDF

Ключові тенденції на ринку, що підживлюють зростання

Ринок розумних залізничних систем: Інтеграція IoT та великих даних у залізничних операціях революціонує галузь. Системи та датчики на борту генерують цінні дані, що може підвищити ефективність, скоротити час простою та підвищити безпеку. IoT та великі дані дозволяють моніторинг у режимі реального часу, прогнозне обслуговування та економію енергії. Повідомлялося про економію витрат, при цьому Trenitalia досягла зниження витрат на обслуговування на 8% -10%. Майбутнє залізниць полягає у використанні даних для оптимізації операцій та покращення досвіду пасажирів.

Історія триває

Примітка видавця Springer Nature залишається нейтральною щодо юрисдикційних претензій у опублікованих картах та інституційних приналежності.

Це підсумок: Лі, X. та ін. Статистична рамка для багаторазового аналізу рідкісних варіантів у масштабних дослідженнях секвенування цілих геномів. Нат. Обчислення. Наук. https://doi.org/10.1038/S43588-024-00764-8 (2025).

Хоча в ЗМІ рідко оприлюднюється, не все про розгортання-і, звичайно, не про навчання чи тонку настройку-моделі машинного навчання легко доступні через API. Для певних реалізацій успіх застосувань для підприємств мови залежить від обладнання, підтримуючи інфраструктуру та інші практичності, які потребують більше, ніж просто постачальника хмарних послуг.

Графічні підрозділи (GPU), мабуть, знаходяться на передньому плані цих міркувань, особливо для організацій, які мають власні центри обробки даних. Незважаючи на те, що GPU -графічні процесори обчислювальних ресурсів є незамінним для певних випадків використання ШІ (особливо для побудови моделей та інших реквізитів з наукових даних), вони не завжди доступні.

“Їх, здається, важко знайти, або вони приходять з великою кількістю струнних струн”, – зізнався Елі Лар, інженер старшого рішення Leaseweb. «Довгі зобов'язання, знаєте, великі суми передових витрат. Або компанії просто не можуть їх отримати, незалежно від того, скільки вони запитують або скільки грошей вони пропонують. Їх постачальники не мають їх доступних ».

Нещодавнє оголошення Leaseweb про наявність серії графічних процесорів NVIDIA було розроблено для пом'якшення цих проблем та зміцнення інфраструктури, необхідної для використання передового машинного навчання. Компанія пропонує NVIDIA L4, NVIDIA L40S та NVIDIA H100 NVL, які стають доступними через його лінійку виділених серверів.

“Вони в основному охоплюють все, від невеликих до великих випадків використання”, – згадав Девон Резерфорд, рішення з продажу та менеджер з операцій у Leaseweb. «Ми можемо робити кілька графічних процесорів на сервері. Ми працюємо з низкою різних клієнтів, які використовують наші графічні процесори для всього, від мовних моделей до відео -аналітики ».

Масштабована обробка підприємств

Вартість GPU для корпоративних програм мовних моделей та інших випадків використання вдосконаленого машинного навчання є неоціненною. Більше того, вони виходять за межі основної парадигми підсумування та питання, що відповідають питанням, популяризували за допомогою ганчірки та інших методів швидкого збільшення. Натомість вони живлять додатки, які наближаються до реалізації повного масштабу AI підприємства для критичних випадків використання місії. Лар сформулював випадок використання охорони здоров’я, який, ймовірно, не може бути можливим, якщо масштабована обробка, що постачається GPUS.

Постачальник медичних послуг відбиває дані з ряду джерел, включаючи медичні записи, аналізує дані та використовує результати для персоналізації лікування пацієнтів. При такому підході організація “гарантує, що люди не приймають ліки, які вони не повинні приймати, або враховувати свою історію – сім'ю, генетика”, – прокоментував Лар. «Це просто неймовірна кількість даних. І тоді вони можуть порадити місцевих медичних працівників щодо того, що вони повинні робити, і не повинні робити з певним пацієнтом ».

Процес відбору GPU

Згадана організація охорони здоров’я LAHR використовує графічні процесори NVIDIA Leaseweb для цієї заявки. Однак є численні графічні процесори, які ставлять на підприємство, щоб вибрати потрібний, щоб відповідати його конкретним потребам. Конкретна програма майже завжди доводить у цьому відношенні визначальні. “Більш важлива, більша розмова, яку ми маємо вести з будь -яким з наших клієнтів, – це де ти з речами?” Виявив Лар. “Це модель висновку? Ми у виробництві? Ми тренуємось? “

Вимоги до наукових даних для побудови моделей з нуля або навіть тонко налаштовані моделі в деяких випадках, як правило, більш суворі, ніж для оператизаційних моделей. Однак, оскільки цикл наукових даних неминуче передбачає обидва кінці цього спектру, організації повинні стратегічно стратегізувати, які типи графічних процесорів вони отримують доступ. “Якщо ви тренуєтесь, вам, мабуть, потрібно трохи більше сили”, – зазначив Лар. “Тут дійсно надходять H100. До того часу, коли ви потрапите до виробничого навантаження, можливо, вам не знадобиться стільки потужності, і L4 або L40 можуть зробити”.

Стратегія GPU

Згаданий Lahr H100S є найбільш здатним з GPUS Leaseweb в даний час, а L4 – найменше. Тим не менш, він може живити будь -яку кількість навантажень, включаючи ті, що є основними для науки про дані та натяків на еволюцію цих процесорів та їх загальну заслугу на підприємство. “L4, ми зараз називаємо це початковим рівнем, але це робить набагато більше, ніж середній рівень в останньому поколінні”,-прокоментував Лар. “Речі змінюються зовсім небагато, коли ми переходимо від групи до групи”.

Таким чином, під час використання графічних процесорів, можливо, організації можуть вибрати менш здібні (і менш дорогі), і розглянути можливість їх поєднання в навантаженнях – особливо, оскільки більше одного можна отримати через спеціальні сервери. “Це хороша стратегія для деяких, щоб залишитися з декількома маленькими картками замість однієї великої”, – сказав Лар. «Ми можемо побудувати відповідно. Ми так гнучкі ».

Масштабована обробка AI

Графічні процесори є ключовими для надання обчислювальних ресурсів, які потребують масштабу своїх когнітивних обчислювальних потреб. Вони можуть прискорити ці розгортання для всіх аспектів ШІ, від побудови та тонких налаштувань моделей до розміщення їх у виробництві. Отже, вони, ймовірно, залишаться пріоритетними для ряду випадків використання, особливо тих, що включають аспекти високоефективних обчислень.

Коли Скотт Шервуд побудував плани, архітектурні конструкції та початкова база кодів для створення TestLodge Test Test Case Toolйого команда була зосереджена на – як не дивно – процедури тестування програмного забезпечення. Те, що вони зараз усвідомлюють, привело б їх до ще більш функціонального кінцевого продукту, це було (і є) більш визначеним фокусом на інженерії даних з самого початку аналітики, звітності, аудиту та оцінки. Крім того, у всесвіті програмного забезпечення, де AI настільки ж хороший, як і його життєва кров, надання даних тестових випадків (сам по собі) явно потребує певного тестування.

Що таке управління тестовими справами?

Як основна функція інженерії програмного забезпечення, яка повинна мати у всіх програмах технологій корпоративних технологій розумного розміру, управління тестовими випадками стосується відстеження дефектів за допомогою процедур створення тестових випадків, які щільно узгоджуються з контролем версій, щоб весь поточний код є частиною проведеного аналізу назовні.

Але чому важливе управління тестовими справами? Це насамперед тому, що управління тестовими випадками може покращити ефективність використання ресурсів випуску програмного забезпечення та програмного забезпечення (ресурси тут – як робочий час людини, так і обчислюють цикли обробки та вимоги до зберігання даних, а також “великі” дзвінки з аналітики даних тощо), щоб остаточні отримані отримані Програмне забезпечення відповідає більш високому рівню прийняття користувачів. Оскільки погана документація може погіршити управління тестом, дані, що стосуються тестового випадку, мають вирішальне значення для відстеження тестових випадків.

Основні дані хліб та масло

Коли Шервуд та його колеги вперше розробили свою платформу, вони визнають, що насправді дуже мало враховують, як вони використовуватимуть дані для зростання – окрім очевидних зобов'язань щодо безпеки та дотримання.

“Будучи інструментом управління справами, ми були суто зосереджені на робочому процесі виконання тестів, настільки насправді, що початкова бета -версія не мала жодної функції звітності”, – зізнається Шервуд. «Це швидко змінилося, коли відгуки користувачів почали зростати, і прагнення до детальних звітів з наших даних зростало. Складність виникла від різноманітних запитів з кожною компанією, здавалося б, бажає іншого підходу до того, як аналізуються та представлені її дані ».

Озираючись назад, Шервуд каже, що це проблема, яка часто мучила інженерів даних, тобто бажання зосередитись на конкретному результату чи інструменті, перш ніж зрозуміти самі дані, як вони рухаються по трубопроводу, як він зберігається тощо, як тільки вони почали дивитися на це Дані з трохи більше внутрішнього ока, вони почали визначати, які особливості матимуть найбільший вплив на (і для) користувачів.

Диктатура розробників

“Ви повинні часом бути диктатором, як розробник, щоб переконатися, що ви не намагаєтесь бути всіма людьми. Ми витратили час на створення функції та моніторинг її використання, але якщо це виявилося менш популярним, ніж інші, нам доведеться прийняти важке рішення, щоб його видалити. Однак, замість того, щоб зробити жорсткий розріз, ми просто не надаємо новим користувачам доступ до нього, припиняючи його. Це тримає продукт худорлявим, не засмучуючи існуючих користувачів », – детально Шервуд.

Ще одним завданням для розробників є презентація даних та вимоги до ресурсів, які йдуть разом з нею.

Deluxe UX досвід

UX інтерфейсу часто може бути визначальним фактором для залучення або утримання нових користувачів, тому йому дійсно потрібно звернутися до першого погляду. Як інструмент управління тестом, вони представили інформаційну панель користувачів, яка дала миттєве розуміння тестових заходів з першого погляду та виявилося дуже популярним. Складність цього підходу до презентації полягає у необхідності його завантаження миттєво, тому для підтримки ефективності він може повідомити лише про поточні дані та діяльність.

“Під час звітування ви стискаєте багато даних, тому вам потрібно присвятити свої ресурси лише аналізу даних, необхідних для потрібного результату – ніхто не хоче чекати години, щоб звіт про створення та доставку”, – сказав Шервуд. «Одне рішення – перемістити якомога більше цього на задній план і дозволити користувачам продовжувати інші завдання під час аналізу. Знову ж таки, значна частина цього покладається на те, наскільки добре ви використовуєте свої ресурси – оскільки додавання додаткових може бути дорогим, не обов'язково вдосконалюючи досвід користувача ».

Детально деталізуючи роботу тут, він сказав, що сторонні інтеграції-це чудовий спосіб дозволити користувачам вибирати та вибирати потрібні функції, не потребуючи внутрішнього розвитку. Насправді, сторонні інструменти аналізу даних потенційно пропонують величезний стрибок для розробників, які хочуть надати різні елементи звітності, з їх здатністю пройти дані та генерувати звіти за частку часу.

Однак перед тим, як запровадити їх, є ряд речей, які слід враховувати – які вартість цих інструментів, чи добре вони інтегруються, чи будуть керувати даними вашого користувача етично та відповідально, відповідати правилам конфіденційності тощо.

Дані майбутні світогляди

Отже, він запитує … як виглядає майбутнє для розробників, коли йдеться про використання та звітування про їхні дані?

«Важко з нетерпінням чекати цього чи будь -яку тему насправді, не згадуючи AI. Хоча його використання неминуче, виникає непорозуміння щодо ролі, яку вона відіграватиме. Можливо, увага, можливо, не повинна зосереджуватися на тему “Чи буде це видалити потребу в інженерах даних”, а більше – на те, як інженери використовуватимуть AI “, – сказав Шервуд. «Це випливає з загальної галузі упередженості, щоб зосередитись на інструментах, а не на основах – все починається з типу та якості ваших даних! Вирішення, які набори даних є правильними для конкретного аналізу, дасть вам набагато швидше та точніше, ефективні та відповідні звіти, які використовують менше ресурсів. Це зробить нас більш ефективними, але незабаром це не замінить потребу в людей ».

Нарешті, як уже торкалося, Шервуд каже, що етика та використання даних-це занепокоєння, яке лише зросте-оскільки більше розробників використовують сторонні інструменти, скільки проходитимуть через тонкий друк і подивиться, де ці дані фізично зберігаються ? Як він буде використаний, ділиться чи, можливо, продається? Як ви можете гарантувати, що дані ваших користувачів захищені через кілька платформ, юрисдикцій та відповідей?

Підсумовуючи тут, екіпаж TestLodge нагадує нам, що розробникам зобов’язано забезпечити безпеку даних користувачів та забезпечити широке розуміння того, як сторонні інтеграції в них. Довіра-це товар, який ми рідко можемо дозволити собі втратити, і зростаючи Вік автоматизації, як відомо, що етика у вашій інженерії допоможе вам виділитися.

Testlodge

TestLodge-це веб-інструмент для управління тестовими випадками та тестовими запусками. Він призначений для того, щоб допомогти командам забезпечення якості (QA) впорядкувати свої тестування та співпрацювати більш ефективно. Це інтегрується з трекерами випуску, тобто він може автоматично створювати проблеми у відстеженні випуску команди розробників, коли тест не вдається. Особливості співпраці Середній тестова дозволяє користувачам легко обмінюватися інформацією та працювати разом над тестуванням проектів. Він може надати звіти та показники тестування на якості, а також допомогти розробникам побачити, які вимоги мають пов'язані тестові випадки. TestLodge може автоматично створювати квитки в трекері випуску, коли тест виходить з… і автоматично оновлювати стан проблем у трекері випуску.

Було опубліковано багато статей, які підтримують перспективу кращого догляду за пацієнтами та балансу робочого життя з AI за кермом нового світу. AI використовує силу комп'ютерних систем для імітації процесів інтелекту людини.^1,2

Важливо зрозуміти нюанси та ключові відмінності щодо термінології, пов'язаної з цією технологією. Наприклад, “великі дані” – це термін, що використовується, коли набір даних досяг розміру, який вимагає розширених інструментів для його управління, включаючи придбання та аналіз даних.³

Розглядаючи всі дані, отримані та зібрані заявниками резиденції та стипендії, директорами програм та сторонніми організаціями, такими як Національна програма відповідності резидентів (NRMP) та Служба додатків електронної резиденції, серед інших, можна лише уявити значну кількість Точки даних, отримані протягом більш ніж 70 років з моменту існування системи матчу.⁴

Хоча процеси продовжують розвиватися щодо електронних систем додатків, зміни, що відбулися, зокрема протягом останніх кількох років, були трансформаційними, включаючи американський медичний огляд, що перетворюється на систему пропуску/відмови, а не пронумеровану оцінку (крок 1) , і підйом чатгпта, який є генеративним чатом AI, який може генерувати розмовні відповіді, подібні до людини.

Як заявники, директори програми та професія стратегічно та успішно використовувати ці інструменти для створення кращого майбутнього для хірургічної допомоги?

Переваги для програм

Організаційний процес, необхідний щороку для процесу матчу, не є незначним. Значна кількість часу витрачається директорами програми та координаторами програм, що надсилають електронні листи запрошення та нагадування про терміни та планують інтерв'ю.⁵ Інструменти AI можуть допомогти створити та надсилати ці повідомлення, тим самим зменшуючи лідерство програм та адміністративні навантаження.

Інструменти AI також можуть допомогти зібрати та узагальнити інформацію про програми проживання (тобто, статистика відповідності, інтереси викладачів, досвід резидентів, можливості досліджень, статистика американської ради хірургії підготовки), яка може бути представлена ​​заявникам протягом дня їх співбесіди.

AI здатний аналізувати великі обсяги даних та пакетів додатків, тому одне з великих обіцянок того, як ця технологія може революціонізувати процес відповідності в скринінгу та рейтингу заявників більш ефективно.⁶ За даними NRMP, понад 50 000 претендентів, зареєстрованих у головному матчі резиденції 2024 року, за весь час високим та на 4,7% вище, ніж у 2023 році.

Оскільки кількість програм проживання продовжує зростати,^7,8 Лідерству програми стає все більш складним для перегляду всіх заявок та пошуку людей, які найкраще підходять до своєї програми. Наприклад, програма резиденції внутрішньої медицини в Меморіальній лікарні з питань охорони здоров'я в університеті Індіани в Мансі отримує приблизно 2000 заявок на рік на 10 посад. Лідери програми можуть особисто взяти інтерв'ю лише 4% заявників. Університет Джона Хопкінса в Балтіморі, штат Меріленд, щороку отримує сотні заявок на свої висококонкурентні програми хірургічного проживання, а програма проживання ортопедичної хірургії отримала понад 730 заявок в останні роки.

Технологія AI може проаналізувати величезну кількість даних заявників, таких як оцінки, тестові бали, рекомендаційні листи, особисті заяви та клінічний досвід для виявлення закономірностей, які можуть бути не очевидними для людських рецензентів, і AI може завершити цей процес набагато швидше, ніж керівництво програми .

Згідно з Chatgpt, детальна оцінка програми – з ретельним аналізом, який включає “розбір неструктурованих даних” (наприклад, особисті твердження), займе 1–2 хвилини, тоді як, як очікується Застосування.

Крім того, використання AI для перегляду заявок може допомогти визначити сильних кандидатів, яких інакше можна не помітити. Насправді, аналізуючи дані заявників проти конкретних критеріїв програми, AI може створити рейтинговий перелік заявників на основі їх потенційних відповідності потреб та цілей програми.

AI також може відігравати важливу роль у зменшенні несвідомого упередженості рецензентів додатків, зосереджуючись на об'єктивних критеріях, зменшуючи вплив особистих упереджень, що зберігаються людськими рецензентами, і призводить до більш справедливого процесу відповідності.^9-11 Алгоритми AI можуть проаналізувати великі обсяги даних заявників, таких як навчальні показники, стандартизовані показники тестів, оцінка клінічних ротацій та досвід досліджень, зосереджуючись виключно на відповідних показниках, а не на суб'єктивні інтерпретації, на які впливають такі фактори, як гендер, етнічна приналежність або альма -матер. Системи AI також можуть анонімізувати програми, видаливши ідентифіковану інформацію, як імена та демографічні показники; Це допомагає гарантувати, що рецензенти оцінюють кваліфікацію, не впливаючи на особисті характеристики.

Переваги для заявників

З точки зору заявника, AI може бути неоціненним ресурсом для визначення ідеальних програм та оптимізації програми кандидата. Інструменти AI можуть допомогти проаналізувати відповідну програму заявника, порівнюючи кваліфікацію та уподобання заявників із програмними вимогами та культурою.

AI може надати персоналізовані рекомендації як заявникам, так і програмам щодо ймовірності хорошої відповідності, використовуючи історичні дані про поточних та попередніх мешканців певної програми проживання.¹¹ Окрім редагування особистих тверджень та пропонування переконливих “хобі”, AI може посилити програми резиденції змістовно. Рекомендаційні листи відіграють значну роль у відборі резидентів, але можуть бути придушені неявними ухилами директора програми, зокрема для жінок та недостатньо представлених груп.^12,13 Моделі AI можуть бути використані для виявлення випадків неявного зміщення мовою^10,14,15 та створити більш стандартизовані гендерно нейтральні описи кандидатів.^16,17

Переваги для хірургічної професії

AI допомагає синтезувати велику кількість даних як для окремого заявника, так і для програми. Як можна зробити цю технологію на крок далі, щоб допомогти хірургічній професії в цілому? Що робити, якщо тенденції щодо хірургічних спеціальностей були встановлені з вже наявних даних, а AI використовували прогнозні моделі, щоб зрозуміти конкретний дефіцит робочої сили -хірурга через десять років?

Ця інформація також може бути використана заявниками, щоб визначити, чи можна знайти роботу в межах обраної спеціальності та бажаного географічного розташування. Директори програми також можуть використовувати AI, щоб допомогти вибрати заявників із інтересами, які відповідають їх географічному розташуванню. Ці можливості можуть призвести до того, що хірурги, які задовольняються своєю спеціальністю на вибір, і задовольнили, що ринок праці узгоджується з цими інтересами у їхньому бажаному регіоні.

Інструменти підтримки рішень на основі AI, такі як Career Insights, можуть допомогти заявникам приймати обґрунтовані рішення, інтегруючи всі відповідні дані, включаючи спеціальність та місцезнаходження. Ці програмні системи використовують алгоритми AI для аналізу великої кількості даних, визначення моделей, надання розуміння для надання допомоги людям у прийнятті рішень у різних галузях, таких як охорона здоров'я та пропонують рекомендації та прогнози на основі аналізованих даних. Інструменти включають аналіз SWOT, матриці рішення, оцінки розвитку кар’єри, аналіз розриву в навичках, звіти про тенденції ринку праці, запаси інтересів, оцінки особистості, дерева рішень та різні платформи планування кар'єри в Інтернеті, які надають дані, орієнтовані на дані, щоб допомогти людям зробити обгрунтований вибір кар'єри Виходячи з їх сильних, уподобань та вимог на ринку.

Навчальна установка та дизайн

Поперечне дослідження було проведено з жовтня по листопад 2023 р ємність навчання 60–70 жителів ECCM. Спеціалізована лікарня Tikur Anbesa – це найбільша лікарня в Ефіопії з понад 700 ліжками та 24 ліжками в галузі диспансерів у різних спеціалізованих одиницях, таких як медична диспансерка, хірургічна інтенсивна терапія, відділення серцевої допомоги та педіатрія. Відповідно до звіту про клінічний аудит відділення невідкладної допомоги [14].

Медичний коледж Св. Павла тисячоліття (SPHMMC) регулюється Радою в рамках Федерального міністерства охорони здоров'я та має понад 2800 клінічних, академічних та допоміжних персоналу, що має середню стаціонарну здатність 700 ліжок. В середньому 1200 пацієнтів, які щодня спостерігаються в лікарні як у відділенні невідкладної допомоги, так і амбулаторного. У лікарні є 13 ліжок, присвячених інтенсивної терапії, і швидка допомога обробляє в середньому 800–1000 пацієнтів щомісяця [15].

Розмір населення та вибірки

Усі 91 старший мешканці, всі жителі третього року та 2 -го року, які закінчили перші шість місяців навчання та відвідували навчання з жовтня по листопад 2023 року, отримали право та зараховані до дослідження.

Змінні дослідження

Залежний Змінні:

• Компетентність ідентифікації ≥ 4 ПВА.

• Кількість ідентифікованих PVA.

• Ідентифікація типів PVA.

Незалежний Змінні:

• Вік, стать, рік досвіду, рік резиденцій, участь у семінарах з МВ, тренування з МВ, проведення лекцій з механічних вентиляторів, кількості та типу інтенсивної терапії з більшістю ротацій.

Оперативні визначення

Аналіз форми хвиль: візуальний огляд графічного опису подачі вдихів механічному вентилятору.

Асинхронія пацієнта-вентилятора

невідповідність між дихальними зусиллями пацієнта та підтримкою механічного вентилятора.

Компетентність

Визначте> 70% або ≥ 4 ​​з 6 ПВА, правильно, як у медичних працівників адвокатів Південної Африки, що продовжує професійний розвиток (PASS MARK) [16].

Старші мешканці

є тими, хто на третьому курсі та 2 -му курсі мешканців, які закінчили першу половину другого курсу.

Тренінг МВ

Онлайн або особисті курси МВ від визнаних установ за> 100 год.

Процедури збору даних та забезпечення якості

Дані збирали за допомогою заздалегідь перевіреного, структурованого та самопровідного анкети, підготовленого шляхом перегляду пов’язаної літератури у світлі цілей. Розробка предметів анкети була здійснена шляхом адаптації огляду літератури [10, 11, 12, 17, 18, 19]а адаптований інструмент дослідження зазнав необхідних переглядів на основі рекомендацій чотирьох експертів у області критичної допомоги. Анкета містить питання закритого типу та відкритого типу, включаючи соціодемографічні характеристики, основну інформацію про мешканців та механічні форми хвиль вентилятора ПВА. Анкета написана англійською мовою. Інформована згода була отримана від учасників у письмовій формі перед збором даних. Анкету підготували програмне забезпечення Kobotoolbox. org та поділяються за допомогою онлайн -посилання, наданого Kobotoolbox. Орг на їх електронну пошту або телеграму для кожного мешканця. Дані були зібрані від мешканців, які співпрацювали з надання згоди.

Форми хвиль складалися з шести різних поширених зображень хвиль скаларії часу тиску та потоку, які є поширеними і, як відомо, мають несприятливі клінічні результати, якщо не виправляються в літературі, наприклад неефективне спрацьовування, Передчасне їзда на велосипеді, Автоматичне спрацьовування, голодування, Затримка їзди на велосипеді та автоматичне. Форми хвиль були прийняті з попереднього дослідження та витягнуті з веб -блогів [12, 17]. Зображення форми хвиль були показані чотирма різними консультантами: пульмонологів, серцевого анестезіолога та інтенсивістських, консультант з питань надзвичайних ситуацій та критичної допомоги, дорослий та педіатричний пульмонолог та співробітник критичної допомоги. Усі відповідають за відповідні лікарні в галузі критичної допомоги. Ці фахівці домовилися про тип асинхронії до 100%. Після того, як кожне зображення було показано, мешканців попросили вибрати тип PVA з 12 можливих варіантів. Збірник даних Tash був головним дослідником, а інший колектор даних надав дані SPHMMC. Перед збором даних повнота дані була перевірена. Претести проводили на 5% учасників. Проведено попередній тест на п'ять учасників, а внутрішня надійність даних була перевірена Альфа Кронбаха. Претест оцінював чіткість та розумність інструменту оцінювання. Поки дані збиралися, регулярний нагляд до збору даних для моніторингу їх дотримання протоколу дослідження, вирішення будь -яких проблем, з якими вони стикалися, та забезпечити загальну якість зібраних даних. Щоб зменшити ефект здогадів, можливий вибір становив 12 для 6 форм хвиль. Більшість даних були зібрані, поки респонденти зібралися в присутності колектора даних. Дані були зібрані за посиланням, наданим Kobotoolbox. Програмне забезпечення та використовували лише один раз на відповідача, щоб захистити того самого користувача від самітування більше одного разу. Перш ніж вводити інформацію в програмному забезпеченні SPSS, відповіді були розглянуті на всебічність даних.

Статистичний аналіз

Повні дані були завантажені з коробки інструментів Kobo в Excel та експортовані до SPSS версії 27 для аналізу. Якісні номінальні змінні представлені за допомогою абсолютних та відносних (%) значень. Для ненормально розподілених безперервних та порядкових даних використовували медіану з міжквартильним діапазоном. Перед застосуванням цих заходів нормальність даних оцінювали за допомогою тесту Шапіро-Вілка. Незалежні змінні Категоричні та первинні змінні результатів були відображені за допомогою таблиць частот та перехресних табіляцій, які потім оцінювали за допомогою точного тесту Фішера або тесту Chi-квадрата. Медіану безперервних даних між двома групами та залежною змінною порівнювали за допомогою непараметричних тестів, таких як тест Манна-Вітні U. Для вивчення зв'язку між усіма незалежними змінними та компетентністю ідентифікації PVA було проведено багатовимірну логістичну регресію. Ідентифікацію ≥ 4 ПВА вважалася залежною змінною після проведення тесту на придатність моделі за допомогою тестів Hosmer та Lemeshow. Фітнес моделі оцінювали за допомогою тесту Пірсона, і ми розглядали с-в.> 0,05, щоб бути значущим. Бінарні залежні категоричні та безперервні змінні аналізували за допомогою багатовимірної бінарної логістичної регресії зі змінними с-значення p-значення

Це дослідження було проведено відповідно до Декларації Гельсінкі. Етичне схвалення було отримано від дослідницького комітету відділення невідкладної допомоги при інституційній комісії з огляду Університету Аддіс -Абеби (Посилання №559/2015).

Етика людини та згода на участь у деклараціях: Інформована згода була отримана від усіх окремих учасників, включених у дослідження через письмові форми до процесу збору даних. Конфіденційність учасників була забезпечена, дозволяючи респондентам заповнити анкету анонімно та опустивши будь -які ідентифікатори учасників. Доступ до зібраних даних був обмежений лише дослідницькою групою.

У сучасному цифровому світі великі дані стали зміною ігор у галузях. Від охорони здоров'я до роздрібної торгівлі організації використовують аналітику даних для покращення прийняття рішень та покращення досвіду клієнтів. Фінансовий сектор, особливо споживчий фінанс, не є винятком. Але що означає це перетин для позичальників? Давайте вивчимо, наскільки великі дані переробляють кредитний ландшафт і що це означає для осіб, які шукають фінансові рішення.

Роль великих даних у споживчих фінансах

Великі дані відносяться до величезного обсягу інформації, що генерується щодня, від онлайн -транзакцій до взаємодій соціальних медіа. У споживчих фінансах кредитори використовують ці дані для оцінки профілів позичальників, оцінки ризиків та адаптаційних пропозицій позики. Звичайні методи оцінювання кредитів в першу чергу зосереджуються на вузькому наборі даних, таких як дохід та кредитна історія. Навпаки, Big Data розширює цей підхід, включаючи нетрадиційні фактори, такі як платежі за комунальні послуги, схеми витрат та навіть активність у соціальних мережах.

Аналізуючи це багатство інформації, кредитори отримують глибше розуміння фінансової поведінки людини. Це допомагає створити більш точну та всебічну оцінку ризику, що дозволяє фінансовим установам пропонувати позики більш широкій аудиторії, включаючи тих, кого, можливо, не помічали звичайними методами.

Персоналізовані пропозиції позики

Одним з найважливіших наслідків великих даних є його здатність персоналізувати фінансові продукти. Позичальникам більше не потрібно орієнтуватися на параметри позики одного розміру. Натомість кредитори можуть використовувати аналітику даних для налаштування умов позики, процентних ставок та планів погашення на основі індивідуальних фінансових профілів. Наприклад, позичальнику з послідовними моделями оплати та низькими витратами може бути запропоновано нижчі процентні ставки порівняно з тим, хто має нерегулярну фінансову поведінку.

Цей персоналізований підхід не тільки приносить користь позичальникам, роблячи позики більш доступними, але й допомагає кредиторам пом'якшити ризики. Вирівнюючи умови позики з конкретними обставинами позичальника, фінансові установи можуть збільшити ймовірність своєчасних виплат.

Посилений кредитний доступ

Історично у людей з обмеженими або поганими кредитними історіями стикаються значні проблеми у забезпеченні позик. Великі дані допомагають подолати цю прогалину, пропонуючи альтернативні способи оцінки кредитоспроможності. Такі фактори, як платежі за оренду, комунальні рахунки та навіть звички в Інтернеті, тепер можуть сприяти профілю позичальника.

Ця зміна відкрила двері для мільйонів осіб, які, можливо, не мали кваліфікації для позик за традиційними моделями. Наприклад, той, хто постійно платить оренду вчасно, але не вистачає кредитної історії, тепер може бути визнаний надійним позичальником.

Швидкі схвалення позики

Пройшли дні тривалих процесів подання позики. Big Data впорядкували схвалення позики, що дозволило позичальникам приймати рішення за лічені хвилини. Автоматизовані алгоритми аналізують величезну кількість даних у режимі реального часу, зменшуючи потребу в ручному втручанні.

Для позичальників, що стикаються з фінансовими надзвичайними ситуаціями – такі як несподіваний ремонт автомобілів, медичні рахунки або термінові витрати на дому – ця швидкість може бути рятувальником. Незалежно від того, чи це невелика альтернативна позика на день, щоб покрити незначний дефіцит, короткостроковий позику на розстрочку для розповсюдження платежів, або більший особистий позик у розмірі 2000 доларів або більше за більші фінансові перешкоди, швидкий доступ до коштів має все значення.

Наприклад, особиста позика в розмірі 700 доларів може допомогти покрити менші термінові витрати без зайвих затримок. Ця гнучкість гарантує, що люди можуть швидко вирішити фінансові ситуації, вибираючи розмір позики, який найкраще відповідає їх потребам.

Швидка обробка позик є особливо критичною для тих, хто має обмежену економію. Завдяки гнучким варіантам позики, позичальники можуть швидко забезпечити кошти, уникати альтернатив хижацького кредитування та ефективніше керувати фінансовим стресом.

Поліпшення прозорості

Ще однією помітною перевагою великих даних є його потенціал для підвищення прозорості в процесі кредитування. Розширена аналітика дозволяє кредиторам надавати чіткі та детальні пояснення умов позики, процентних ставок та зборів. Позичальники можуть приймати більш обґрунтовані рішення, розуміючи справжню вартість запозичень та уникнення прихованих зборів.

Ця прозорість створює довіру між кредиторами та позичальниками, сприяючи довгострокових відносинах та заохочуючи відповідальні практики запозичення.

Потенційні ризики великих даних у споживчих фінансах

Хоча переваги великих даних є незаперечними, важливо вирішити потенційні ризики. Одне занепокоєння – конфіденційність даних. Використання особистої інформації у прийнятті фінансових рішень викликає питання про те, як збираються, зберігаються та ділиться дані. Позичальники повинні гарантувати, що вони мають справу з авторитетними кредиторами, які надають пріоритетній безпеці даних.

Ще одним завданням є ризик упередженості в алгоритмах. Якщо не ретельно контролюється, аналітика даних може увічнити існуючі нерівності, надаючи перевагу певній демографії над іншими. Кредитори повинні прагнути розробити етичну та інклюзивну практику, щоб забезпечити справедливий доступ до кредитів для всіх.

Майбутнє великих даних та запозичення

По мірі того, як технологія продовжує розвиватися, роль великих даних у споживчих фінансах буде розширюватися лише. Очікується, що нові тенденції, такі як штучний інтелект та машинне навчання, додатково вдосконалюють аналітику даних, що дозволяє ще більш точні оцінки ризику та персоналізовані фінансові рішення.

Для позичальників це означає більший доступ до гнучких та індивідуальних варіантів позики, швидших процесів затвердження та покращення фінансового включення. Однак це також підкреслює важливість залишатися поінформованими та пильними щодо конфіденційності даних та відповідальних практик запозичення.

Великі дані, що трансформують споживчі фінанси

Big Data перетворює індустрію споживчих фінансів, пропонуючи неперевершені можливості як для позичальників, так і для кредиторів. Використовуючи силу аналітики даних, фінансові установи можуть створювати більш інклюзивні, ефективні та прозорі процеси кредитування. Для позичальників це означає доступ до фінансових рішень, які відповідають їх унікальними потребами та обставинами, що полегшує навігацію несподіваних проблем життя.

Коли ми рухаємось вперед, перетин великих даних та фінансів споживачів продовжуватиме формувати майбутнє запозичень. Незалежно від того, забезпечуючи невелику аварійну позику чи вдосконалення кредитного доступу, великі дані прокладають шлях для більш пов'язаного та фінансово уповноваженого світу.

---

Кредит на зображення: Творці кампанії/Unsplash

Ви, напевно, це вже знаєте, але я знову скажу це. Дані завжди керували ринком нерухомості – від цінностей майна та тенденцій місцезнаходження до процентних ставок та економічних показників. Насправді ми живемо в світі, керованому даними.

Однак вручну аналіз цієї інформації є трудомістким і часто призводить до помилок людини. Ось тут приходить AI.

AI перетворює аналіз ринку нерухомості за допомогою автоматизації збору даних, ідентифікації тенденцій та високоточного прогнозування прогнозування. Інструменти, що працюють на AI, можуть допомогти будь-кому від інвестора, агента чи домашнього покупця приймати розумніші рішення, керовані даними.

Але як можна використовувати AI, щоб дати вам перевагу в нерухомості? У цій статті ми побачимо переваги, інструменти та як використовувати AI для аналізу ринку нерухомості.

Як AI змінює аналіз ринку нерухомості

Ринок нерухомості дійсно спостерігав вплив ШІ на швидкість. AI може швидко обробляти велику кількість даних. Це виходить за рамки відчуттів кишечника або застарілих робіт, щоб допомогти професіоналам зробити підтримку даних, прийняття рішень у режимі реального часу.

Ось як AI перетворює галузь:

1. Автоматизований збір даних – AI збирає та збирає ринкові дані з декількох джерел, усуваючи години досліджень.
2. Прогнозування аналітики – моделі AI допомагають прогнозувати зміни в цінах на нерухомість, використовуючи історичні дані та економічні тенденції.
3. Сегментація ринку – AI плями, що розвивають мікрорайони та цінні інвестиції.
4. Оцінка ризику – ШІ оцінює інвестиційні ризики на основі географічного розташування, історичних тенденцій та економічних умов.
5. Інформація про клієнтів-Використання чатів та віртуальних помічників, керованих AI, для виявлення та перегляду досвіду споживачів.

Як використовувати AI для аналізу ринку нерухомості

1. Збір даних та дослідження ринку

Зазвичай першим кроком в аналізі нерухомості є збір даних. Але збір даних вручну з різних джерел займає багато часу. AI робить цей процес набагато менш виснажливим, витягуючи дані з декількох джерел даних у режимі реального часу.

• СПИСТИВНИХ ПОСЛІДНИ – Гребінці AI через численні послуги з лістингу (MLS) для моніторингу цін на нерухомість, тенденцій продажів та нових списків.
• Економічні показники – AI використовує аналіз інтересів, зайнятості, рівня зайнятості та ВВП для оцінки здоров'я ринку.
• Демографічні тенденції – AI аналізує зростання населення, моделі міграції та розвиток міста.
• Історичні дані – AI аналізує попередні тенденції для прогнозування майбутніх тенденцій цін.

Приклад:

Zillow Zestimate збирає та аналізує дані, використовуючи AI, щоб забезпечити оцінку вартості будинку на основі тенденцій ринку. Навіть реалотор теж. Вони не тільки перераховують властивості, але й надають розуміння тенденцій на ринку.

Цінність: Орендодавці, інвестори та агенти з нерухомості можуть використовувати ринкові дослідження, що працюють на AI, щоб визначити ідеальні сфери для інвестицій та визначити фактори ризику.

2. Оцінка майна та ціноутворення

Я не впевнений, що існує багато важливих речей, як знайти правильну ціну при продажу, купівлі чи інвестуванні. Інструменти оцінки AI допомагають визначити цінність нерухомості, вивчаючи такі фактори, як:

• Подібні продажі в мікрорайоні
• Розмір, стан та функції
• Місцеві тенденції попиту та пропозиції
• Тенденції сусідства на перехресті

Як правило, інструменти оцінки AI можуть допомогти покупцям та інвесторам, щоб уникнути переплати за властивості або недооцінки своїх активів.

Приклад:

HouseCanary використовує AI для створення оцінок цінностей на дому, потенціалу доходу від оренди та майбутнього.

3. Використання AI для прогнозування тенденцій ринку

AI може помітити тенденції нерухомості, перш ніж вони будуть очевидними. AI аналізує історичні та в режимі реального часу для прогнозування:

• Майбутні зміни цін на нерухомість
• Околиці високого зростання
• Житловий, комерційний, оренда попиту на різні типи майна.

Ці прогнози AI допоможуть інвесторам купувати нерухомість до того, як ціни зростають або не відмовиться від областей, де ціни можуть знизитися.

Приклад:

Revaluate аналізує соціальні та економічні змінні, що вказує на зміни на ринку нерухомості.

4. Аналіз інвестицій

Властивості повинні бути оцінені інвесторами на прибутковість. AI робить це, розбиваючи важливі інвестиційні показники, такі як:

• Грошовий потік – Прогнози AI оренда проти витрат
• Швидкість CAP – AI Визначте прибутки від інвестицій
• Оцінка ризику – ШІ оцінює рівень злочинності, рівень вакансії та економічну стабільність.
• Прогнозування рентабельності інвестицій-AI прогнозує довгострокову оцінку та зростання оренди.

Інвестори можуть просто підключити дані про власність до інструментів AI, щоб дізнатися, чи буде власність вигідною перед придбанням.

Приклад:

Mashvisor-це власність, що працює на AI, яка допомагає інвесторам у розміщенні найвищих властивостей оренди на основі аналізу даних.

5. Генерація свинцю для агентів з нерухомості

Для агентів з нерухомості переваги величезні, оскільки AI посилює генерацію свинцю за рахунок виявлення високопотужних покупців та продавців. Системи CRM, що працюють на AI, допомагають проаналізувати:

• Інтернет -поведінка пошуку
• Взаємодія соціальних медіа
• Питання клієнтів та схеми залучення

За допомогою CRM, керованих AI, агенти можуть визначити пріоритетні потенційних клієнтів, які, швидше за все, перетворюються, що економить час та покращує продажі.

Приклад:

AI використовується прем'єр -агентом Zillow для того, щоб агенти з нерухомості на зв’язок з покупцями, які мотивовані.

6. Рекомендації щодо власності

AI CAWROS щодо пропозицій нерухомості відповідно до того, що бажає покупець. Замість того, щоб наполегливо фільтруючи списки, AI рекомендує властивості, які відповідають критеріям покупця, наприклад:

• Ціновий діапазон
• Налаштування розташування
• Домашні особливості та зручності
• Шкільний округ рейтинги

Приклад:

Пошукова система Redfin, керована AI, пропонує будинки відповідно до налаштувань та поведінки користувачів.

Значення: Домашні покупці з платформами AI можуть швидше виявити властивості за набагато менше часу, ніж пошук списків вручну.

7. Віртуальні тури та розпізнавання зображень

Ця захоплююча річ, яка називається віртуальною реальністю, тут не залишається. Розумний аналіз зображень та віртуальні домашні тури, що працюють на AI, перетворили списки властивостей. Ai може:

• Включіть теги та категорії для лістингу фотографій, наприклад, підлоги з листяних порід, басейн
• Визначте умови властивості з інтегрованим процесом розпізнавання зображень
• Створіть реалістичні віртуальні екскурсії за допомогою 3D-моделей AI-постановлених AI

Покупці можуть практично ходити через будинки, а продавці та агенти можуть скласти списки, використовуючи AI-серверні зображення.

Приклад:

Чи знаєте ви Restb.ai використовує алгоритм машинного навчання для аналізу зображень списку та автоматично вказувати на функції властивості? Гаразд, тепер ти.

8. Аналіз настроїв

Так, AI також може обробляти соціальні медіа, статті новин та огляди в Інтернеті для вимірювання публічних настроїв щодо даного ринку нерухомості. Це допомагає визначити:

• Нові райони з високим попитом
• Негативні тенденції (наприклад, підвищення рівня злочинності)
• Громадське уявлення про окремі мікрорайони

Приклад:

Localize використовує AI для оцінки настроїв на місцевому ринку житла та прогнозувати тенденції житла.

Значення: Інвестори можуть використовувати аналіз настроїв AI для виявлення недооцінених ринків з потенціалом для зростання.

9. Оцінка ризику та виявлення шахрайства

Банк -шахрайство зростає з шахрайством з нерухомістю. AI зміцнює безпеку, визнаючи підозрілу поведінку в рамках транзакцій, включаючи:

• Підроблені списки властивостей
• Шаблони іпотечного шахрайства
• Довідки з назвою

Приклад:

Ocrolus використовує AI для перегляду документів про транзакцію нерухомості та виявлення ризиків шахрайства.

Покупці, кредитори та агенти можуть використовувати інструменти виявлення шахрайства AI для забезпечення безпечних та безпечних транзакцій.

10. Управління нерухомістю

Для власників нерухомості та орендодавців AI спрощує управління нерухомістю:

• Автоматизація відстеження збору та оренди
• Проблеми з технічним обслуговуванням передбачити, перш ніж вони стануть дорогим ремонтом
• Використання чатів AI для координації спілкування орендаря

Орендодавці та менеджери нерухомості, впорядковують звичайну роботу та покращують задоволеність орендарів за допомогою AI.

Приклад:

Appfolio використовує застосований AI для автоматизації завдань управління нерухомістю, таких як відстеження оренди та поновлення оренди.

Топ -інструменти AI нерухомості, які ви повинні знати

Інструмент AI	Основні особливості	Найкраще
Zillow Restimate	Оцінка власності на AI	Покупці, продавці, агенти
Мейвізор	Аналіз інвестицій в оренду	Інвестори з нерухомості
Оновлювати	Прогнозування тенденцій нерухомості	Агенти, інвестори
Домашній	Аналітика ринку та прогнозування	Кредитори, інвестори
Дах AI	AI Chatbot для бізнесу з нерухомості	Агенти, брокери

Підсумок

Розвиток AI ніколи не зупиняється, і його вплив на нерухомість стане лише сильнішим. Протягом наступних кількох років ми побачимо:

• Аналітика великих даних, що працюють на AI, для більш точних прогнозів пропозицій
• Розширена обробка природних мов, яка робить чат -боти AI більш пов'язаними з їхньою базою клієнтів
• Автоматизовані операції з нерухомості AI для придбання, продажу та лізингу
• Вплив інтеграцій розумного дому на цінності нерухомості

Інструменти AI пропонують цінні відомості про прийняття рішень, будь то інвестор, агент чи покупець. Хочете почати? Відкрийте свій наступний рівень нерухомості за допомогою інструментів нерухомості, що працюють на AI, сьогодні!

Нью -Йорк, 3 лютого 2025 року / Prnewswire/ – звіт про те, як AI сприяє трансформації ринку – глобальний ринок цифрових трансформацій у розмірі нафтогазової промисловості оцінюється, що зростає 56,4 мільярда доларів З 2025-2029 рр., За даними Technavio. За оцінками, ринок зростає на CAGR на 14,5% протягом прогнозного періоду. Підвищення інвестицій та партнерських відносин сприяє зростанню ринку з тенденцією до використання цифрових технологій -близнюків. Однак відсутність кваліфікованої праці викликає виклик. Ключові гравці на ринку включають Accenture Plc, Amazon.com Inc., Aveva Group PLC, Emerson Electric Co., General Electric Co., Halliburton Co., Informatica Inc., Intel Corp., International Business Machines Corp., Microsoft Corp, Nvidia Corp ., Oracle Corp, Rockwell Automation Inc., SAP SE, Siemens AG, Sierra Wireless Inc., Tata Consultancy Services Ltd., Teradata Corp. та Tibco Software Inc ..

Основні уявлення про еволюцію ринку за допомогою аналізу AI. Досліджувати тенденції, сегментацію та драйвери зростання- Переглянути безкоштовний зразок PDF

Ринковий водій

Нафтогазова промисловість зазнає значної цифрової трансформації. Такі тенденції, як великі дані, хмарні обчислення, IoT, AI та цифрові близнюки, революціонують на операції вгору за течією, середньою течією. У дослідженні платформи Geoscience використовують науку про дані для аналізу перспектив буріння. При переробці, моделювання на основі AI та приписування технічного обслуговування оптимізують пропускну здатність нафтопереробної заробіток та ефективність виготовлення. Системи промислового контролю автоматизуються для кращого використання активів та управління ризиками. Розширені рішення реальності відстежують критичні активи та споруди, підвищуючи безпеку та запобігання пожежам. Польові пристрої та сенсорні системи використовують прогнозну аналітику для профілактичного обслуговування. Процеси попиту на нафту та нафтопереробний завод контролюються в режимі реального часу для оптимальних показників. Інструменти планування комп'ютера та планування повороту забезпечують ефективність та безпеку виробництва. Енергетична промисловість охоплює оцифрування – від АЗС до нафтохімічних речовин, для покращення управління ризиками та досконалості роботи.

Історія триває