AI Transformation  یا تحول هوش مصنوعی یک موضوع بسیار مهم و جامع در حوزه علوم رایانش است.

 AI transformation  شامل کاربردهای مختلف AI در صنعت‌های مختلف از جمله صنعت بیمارستانی، صنعت خودرو، صنعت مالی، صنعت محصولات دارویی، صنعت بانکداری و غیره می‌باشد. با استفاده از تکنولوژی‌های  AI، بسیاری از روش‌های کار در صنعت‌ها تغییر پذیر هستند و باعث افزایش بهره‌وری و بهبود کیفیت خدمات می‌شوند.

مثلا در صنعت بیمارستانی، AI به منظور تشخیص بیماری‌ها و تشخیص عوارض داروها بکار می‌رود. در صنعت خودرو،AI  برای توسعه سیستم‌های ایمنی خودرو و بهبود عملکرد ماشین‌ها بکار می‌رود. در صنعت مالی،AI  برای تشخیص فریب در تراکنش‌ها و پیگیری موارد مشکوک بکار می‌رود. در صنعت محصولات دارویی،AI  به منظور کشف و طراحی داروهای جدید و نیز تشخیص عوارض داروها کمک کند.

AI transformation  به معنای تغییر عمده در روش‌های کار و تجارب بسیاری از صنعت‌ها و سازمان‌ها با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی است. در حال حاضر، بسیاری از صنعت‌ها با استفاده از AI در حال تغییر روش‌های کار و بهبود فراوان هستند مانند مدیریت داده‌ها، تشخیص بیماری، تحلیل رفتار مشتری، بهبود عملکرد خدمات و غیره.

AI می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های تعبیه شده بر روی داده‌ها و مدل‌های مبتنی بر آمار، به تشخیص خطاها و پیش‌بینی رفتار مشتریان و صنعت‌ها کمک کند. با استفاده از AI، می‌توان به بهبود عملکرد خدمات، افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه در صنعت‌ها نیز کمک کرد.

در ذیل یک مثال عملی از استفاده از AI در صنعت بانکداری به شما نشان داده شده:

در بانک‌ها، عموما AI برای تشخیص مشکلات کارت‌های اعتباری و پیش‌بینی رفتار مشتریان مورد استفاده قرار می‌گیرد. برای مثال، بانک می‌تواند از AI برای تشخیص تراکنش‌های نامعتبر استفاده کند. با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر آمار و داده، AI می‌تواند تراکنش‌های غیرعادی را شناسایی کرده و به مشتریان اطلاع دهد.

همچنین،AI  می‌تواند با تحلیل رفتار مشتریان و تاریخچه تراکنش‌ها، پیش‌بینی قبول پرداخت توسط مشتریان را انجام دهد و به بانک کمک کند تا بتواند تصمیم‌های بهتری در مورد تداوم یا توقف ارائه خدمات به مشتریان گرفته شود، که در نهایت به کاهش خطاهای پرداخت غیرمجاز کمک می کند.

این فقط یک مثال از استفاده از AI در صنعت مالی می باشد.

برای تشخیص تراکنش‌های نامعتبر، بانک ممکن است از الگوریتم‌های شبکه عصبی مانند مدل های عصبی با پوشش کامل (Fully Connected Neural Network)  استفاده کند. با آموزش این الگوریتم بر روی داده‌های تاریخچه تراکنش‌ها، مدل به تشخیص تراکنش‌های غیرعادی برای مشتریان آماده می‌شود.

در مورد پیش‌بینی قبول پرداخت، بانک ممکن است از الگوریتم‌های مدل‌سازی تصادفی مانند روش تصادفی بر روی داده‌ها (Random Forest)  یا عمیق شبکه عصبی (Deep Neural Network) استفاده کند. با آموزش این الگوریتم‌ها بر روی داده‌های تاریخچه تراکنش‌ها و رفتار مشتریان، مدل می‌تواند خطا را به حداقل برساند. کاهش می  یابد.

روش تصادفی بر روی داده ها (Random Forest) یک الگوریتم مدل سازی تصادفی است که برای تشخیص برخی از عوامل مؤثر بر نتایج، یک مدل داده نویسی به دست می آورد. این الگوریتم با استفاده از چند درخت تصادفی، با پردازش تعداد زیادی از نمونه های داده و تعیین عوامل مؤثر بر آن ها، می تواند تصمیم بهتری در مورد پیش بینی نتایج گرفته و خطای آن را کاهش دهد.