ディープ・ラーニング

小売

小売業界では、顧客の期待の一歩先を行くことが重要です。ディープ・ラーニングがそれを実現します。音声認識および自然言語処理を顧客データと合わせて使用することで、小売業者は顧客の好みやニーズを予測し不必要な在庫を削減できます。また、最高品質の製品を最低価格で見つけるのにも役立ちます。最終的に、これは小売業者が顧客に対応するのに役立ち、小売業者と顧客の時間とコストを節約します。

銀行・金融

銀行は、ディープ・ラーニングによって非構造化データのパターンを特定し、全社的な意思決定を改善することができます。リスク管理においては、銀行は深層学習を活用して、複数の情報源を調査し、より自信を持って適切な融資限度額を設定することができます。またこれらをすべて公平性を損なうことなく実施することができます。ディープ・ラーニングは、詐欺や金融犯罪の検出と防止にも重要な役割を果たします。例えば、ビデオ監視をリアルタイムで行い、支店やATMの場所での不審なアクティビティを特定し、音声生体認証プロファイルが本物の顧客と一致しない場合にはアカウント乗っ取りを防止することが挙げられます。また、ユーザーエクスペリエンスの向上に関しては、センチメント分析を支援するディープ・ラーニング機能により、ソーシャルチャネル経由で報告された問題を迅速に特定して修正できるようになります。

製造

製造業ではディープ・ラーニングやその他の AI 技術を使用して業界全体の品質を向上させています。この業界で最も大きな出費の1つは機器のメンテナンスであり、ディープ・ラーニングは重要なリソースや機器のダウンタイムを削減または回避するのに役立ちます。ディープ・ラーニングとコンピュータビジョンなどの機能を使用すると、物体検出、プロセス監視、異常検出を使用して品質上の問題を特定できます。製造業は、予定外の停止時間を減らし、より優れた製品設計、効率向上、製品品質の向上、従業員の安全性確保によってコストを削減することができます。

医療

ディープ・ラーニングは、より良い患者ケアと業務効率を保証することで医療業界をサポートします。ディープ・ラーニングを使用すると、医療専門家はデータをより迅速かつ正確に分析できます。自然言語処理ツールを使用した音声テキスト変換を使用すると、電子医療記録の作成をより迅速に、よりミスで行うことができます。ニューラルネットワークと画像認識を組み合わせることで、医療画像を単に読み取るだけでなく、分析も行い、医療専門家が腫瘍とその進行状況を特定できるようにします。

輸送/物流

ディープ・ラーニングは、旅行および物流業界の生産性と効率的な業務計画の向上に役立ちます。予測ソフトウェアを使用することで、業界は潜在的な故障を事前に把握し、計画されたトラック修理の最新情報を入手して、運用コストを削減できます。予知保全に加えて、深層学習と AI で、車両をリアルタイムで追跡できるため、運送会社は車両の位置をリアルタイムで特定し、速度を監視できるようになります。これらはすべて、ディープ・ラーニングの精度と速度によって可能になります。

官公庁

政府機関はディープ・ラーニングを利用して、手書き解析による不正の検出や、画像認識による土地と水の管理を改善できます。ディープ・ラーニングは感情の自然言語翻訳を通じて市民の好みをより深く理解するのにも役立ちます。もうひとつの例は、予知保全機能を利用したインフラ支出の削減です。全体として、ディープ・ラーニングによって、政府はこれまで対処が困難だった問題を解決できるようになります。

公共事業

ディープ・ラーニングは、コールセンター業務における多くのデータタイプからより多くのvalueを引き出すのに役立ちます。ディープ・ラーニングがユーティリティ企業を支援するその他の方法には、ラインや設備のメンテナンス、植生管理、無数の予測機能（売上予測や純負荷予測から負荷予測など）に対する具体的な是正措置の推奨が含まれます。実際、ディープ・ラーニングは今後、公益企業の地位の基礎となる部分となるでしょう。