AI на основе правил – эти системы AI предназначены для выполнения определённых задач или принятия решений на основе набора предопределённых правил или условий. Обычно они используются в простых или чётко определенных средах, например, в производственных процессах или при автоматизации выполнения простых задач. Примерами систем AI на основе правил в производстве являются роботы, запрограммированные на выполнение конкретных технологических операций, таких как перемещение грузов, сварка или сборка, а также системы контроля качества, предназначенные для выявления дефектов или отклонений от заранее определённых стандартов;

AI с машинным обучением – эти системы AI созданы для автономного обучения и адаптации с течением времени путём анализа данных и корректировки своего поведения на основе этих данных. Их можно обучить выполнению широкого круга задач и использовать в производстве и других сферах деятельности для анализа данных, выявления закономерностей, а также для прогнозирования или принятия решений. Примерами машинного обучения AI в производстве являются системы, которые используются для оптимизации производственных процессов, прогнозирования отказов оборудования или выявления тенденций и закономерностей в данных;

AI обработки естественного языка (NLP) – системы AI NLP предназначены для понимания и интерпретации человеческого языка и могут использоваться для облегчения общения между людьми и машинами или для анализа и обработки больших объёмов текстовых данных. Их можно использовать в производстве и бизнесе для улучшения обслуживания клиентов, поддержки и взаимодействия, а также для анализа отзывов и настроений клиентов. Примерами систем AI NLP являются чат-боты, которые используются для поддержки клиентов или ответов на часто задаваемые вопросы, а также системы, которые используются для анализа отзывов клиентов или выявления тенденций и возможностей улучшения;

AI для робототехники – эти системы AI используются для управления роботами и могут применяться в производстве и бизнесе для автоматизации операций и технологических процессов. Их можно использовать для выполнения повторяющихся, опасных или требующих высокой точности задач и интегрировать в широкий спектр систем и приложений. Примерами таких систем AI в производстве являются роботы, которые используются для сборки, сварки или упаковки, а также системы, которые используются для транспортировки материалов или готовой продукции на предприятии.

Область применения искусственного интеллекта обширна: финансы, медицина, промышленность, сельское хозяйство, транспорт, коммерция, образование, энергетика и т.д., при этом каждый из способов применения AI имеет свои отличительные особенности. Сегодня искусственный интеллект используется везде, где требуется обрабатывать и систематизировать большие объёмы данных, а также давать обоснованные прогнозы.

В финансовой сфере искусственный интеллект применяется в технологиях биометрической идентификации, fraud-мониторинга, распознавания документов, выявления нетипичной финансовой активности и т.д. Искусственный интеллект помогает выявлять мошенничества, оценивать риски и управлять инвестиционными портфелями. Владельцы бизнеса и инвесторы используют AI с машинным обучением и нейросети для анализа финансовых отчётов компаний, изучения конъюнктуры и прогнозирования рыночных трендов, управления рисками и принятия финансовых решений.

Искусственный интеллект может изменить методы работы финансовых учреждений. Обладая способностью обрабатывать огромные объёмы данных и выполнять сложный анализ, AI имеет большой потенциал для улучшения различных аспектов финансовой индустрии.