Вертикальный ИИ не просто демонстрация - он доставляет
31 июля 2025 г.Модели ИИ общего назначения привлекли значительное внимание к их универсальности. Они могут создавать поэзию, написать код и ответить на ряд запросов в разных доменах.
Но когда речь идет о предоставлении реальной бизнес-ценности, особенно в отраслях со сложными операциями с высокими ставками, вертикальный ИИ-это решение, которое предприятия должны расставлять приоритеты.
Рынок заполнен инструментами ИИ в общем назначении, которые могут выглядеть впечатляющими в демонстрациях, но не отвечают потребностям точной и интеграции в реальных бизнес-операциях.
Вертикальный ИИ специально разработан для решения специфических для отраслими проблем и идеально согласуется с рабочими процессами и предприятиями данных.
Понимание разницы между общим и вертикальным ИИ
Общий ИИ часто сравнивается с роскошным внедорожником. Он универсален, способен выполнять множество задач и адаптируется к различным потребностям. Тем не менее, хотя это может хорошо работать для некоторых приложений, это не правильный инструмент, когда для специальных задач требуются точность и эффективность.
Вертикальный ИИ, с другой стороны, построен как грузовик. Он оптимизирован для конкретных задач и отраслей. Хотя он может быть не таким гибким, как общий ИИ, он гораздо более эффективен в контексте, для которого он был разработан. Это инструмент, который превосходит, когда точность является ключевым.
Почему вертикальный ИИ превосходит общие модели
Общие модели ИИ предназначены для гибкости и широких приложений. Это означает, что они могут выполнять широкий спектр задач в разных областях.
Однако, когда предприятиям необходимо решать проблемы с отраслевыми проблемами, такие как обработка медицинских данных, финансовые операции или юридические документы, обобщенный подход часто терпит неудачу.
Например, Page.ai, вертикальная модель ИИ для медицинской визуализации, достигает 23% большей точность диагностики по сравнению с общими моделями. Это связано с тем, что он явно обучен понимать медицинские данные, радиологические сканирования и терминологию здравоохранения.
В таких отраслях, как здравоохранение, финансы и юридические услуги, где даже незначительные ошибки могут привести к дорогостоящим ошибкам, вертикальный ИИ предлагает специализированные знания, необходимые для точности и надежности.
Скорость в цене с вертикальным ИИ
Для лидеров бизнеса скорость до стоимости необходима. Более быстрые решения ИИ могут быть развернуты и интегрированы в существующие рабочие процессы, чем раньше они смогут начать обеспечивать ценность.
Вертикальные решения ИИ, как правило, предварительно обучаются по отраслевым данным, что означает, что они требуют гораздо меньшей настройки, чем их аналоги общего назначения.
Atomwise иллюстрирует это преимущество, их Atomnet продемонстрировал 74% успех в выявлении новых соединений и был протестирован на 318 целевых показателях в сотрудничестве с более чем 250 академическими лабораториями по всему миру, доказывая ее широкую применимость и эффективность в качестве альтернативы традиционному скринингу с высокой пропускной способностью (HTS).
Это было возможно, потому что ИИ уже был адаптирован к задаче, уменьшив необходимость дополнительных корректировок или настройки.
Для компаний, стремящихся быстро масштабироваться, вертикальный ИИ обеспечивает более быстрый и более эффективный путь к развертыванию.
Модели готовы непосредственно интегрироваться в существующие системы, такие как платформы CRM или ERP, не требуя полного пересмотра технического стека.
Системная интеграция: беспрепятственная подходящая к существующей инфраструктуре
Значение вертикального ИИ не ограничивается его способностью эффективно выполнять задачи; Он также легко интегрируется с существующими бизнес -системами.
Для предприятий со сложными инфраструктурами, такими как цепочки поставок, системы ERP или инструменты управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), способность интегрировать ИИ в существующие рабочие процессы без сбоев имеет решающее значение.
Вертикальный ИИ обеспечивает более плавную системную интеграцию, что означает меньше головных болей для ИТ -команд и более быстрый путь к стоимости.
Встроенное соответствие: соответствующие отраслевые нормативные стандарты
Для отраслей со строгими нормативными требованиями, такими как здравоохранение и финансы, соответствие является не подлежащим обсуждению фактора.
Общие модели искусственного интеллекта требуют значительной настройки для соответствия нормативным стандартам конкретных отраслей, которые могут добавить сложность и увеличить риск несоблюдения.
Вертикальный ИИ, однако, с самого начала разработан с учетом этих требований соответствия. Например, JPMorgan Chase использует вертикальный ИИ для улучшения своих систем обнаружения мошенничества, обеспечивая соответствие правилам Закона о секретности Банка (BSA) и анти денег (AML).
Эти модели не только работают эффективно, но и соответствуют нормативным стандартам, критическим для индустрии финансовых услуг. Общие модели ИИ, даже при корректировках, не могут достичь того же уровня соответствия или производительности.
Вертикальный ИИ автоматизируется, он не просто помогает
Настоящая сила вертикального ИИ заключается в его способности автоматизировать сложные рабочие процессы, а не просто помогать с ними.
От сортировки в здравоохранении до оптимизации ценообразования в розничной торговле, вертикальный ИИ предназначен для выполнения специфических для отрасли задач, применения соответствующих данных и логики непосредственно к процессам принятия решений.
Upstart, компания Fintech, использует вертикальный ИИ для автоматизации 92% -ного кредита. Это решение ИИ использует нетрадиционные данные указывает на ускоренные решения по кредитованию, что приводит к увеличению показателей одобрения на 43%.
Это прекрасный пример того, как вертикальный ИИ автоматизирует процессы и стимулирует ощутимые результаты бизнеса.
Будущее ИИ: Системная подгонка определит успех
Будущее принятия искусственного интеллекта зависит от выбора правильного инструмента для каждого конкретного бизнес -задачи.
Вертикальный ИИ предназначен для решения конкретных проблем в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и производство. Эти модели обеспечивают более высокую ценность, легче интегрировать и соответствуют нормативным требованиям с меньшими рисками.
Для предприятий, стремящихся эффективно масштабироваться, снизить затраты и оставаться конкурентоспособными, вертикальный ИИ является ключом к успеху. Он обеспечивает точность, соблюдение и автоматизацию, которые Генеральный ИИ не может предложить, что делает его правильным выбором для предприятий серьезно относиться к использованию ИИ для обеспечения результатов бизнеса.
Инвестируйте в вертикальные модели ИИ, которые уже соответствуют вашему бизнесу. Сосредоточьтесь на подгонке системы, а не на гибкости, и вы разделите истинный потенциал ИИ.
Оригинал