W ostatnich latach modele językowe dużej skali (LLMs) zrewolucjonizowały podejście do przetwarzania danych. Według raportu McKinsey, firmy korzystające z LLMs zwiększyły efektywność przetwarzania danych o 30%, a czas analizy skrócił się średnio o 50%1. Ich zdolność do przetwarzania ogromnych ilości informacji w czasie rzeczywistym sprawia, że stają się kluczowym narzędziem dla małych i średnich przedsiębiorstw w regionie DACH (Niemcy, Austria, Szwajcaria). W tym artykule przyjrzymy się, jak LLMs są wykorzystywane w różnych branżach i jak wpływają na efektywność operacyjną oraz przetwarzanie danych właśnie.

Kluczowe zastosowania LLMs a przetwarzanie danych

➡️ Badania Rynkowe 

LLM rewolucjonizują badania rynkowe poprzez automatyczne przetwarzanie danych i ich analizę. Są w stanie szybko przetwarzać obszerne zbiory danych pochodzących z ankiet i grup fokusowych, podsumowując wyniki i identyfikując kluczowe tematy. To skraca czas potrzebny na analizę z tygodni do zaledwie kilku dni, umożliwiając szybsze podejmowanie decyzji2.

➡️ Prognozowanie i wykrywanie anomalii

W sektorach takich jak finanse i healthcare LLM wykorzystywane są do prognozowania trendów i wykrywania anomalii. W sektorze logistycznym mogą przewidywać opóźnienia w dostawach oraz identyfikować problemy w łańcuchu dostaw, umożliwiając szybsze reakcje na zakłócenia. Przetwarzają duże zbiory danych w celu identyfikowania wzorców i przewidywania przyszłych wydarzeń, poprawiając możliwości analizy predykcyjnej, jednocześnie rozwiązując takie problemy jak halucynacje modelu oraz wymagania obliczeniowe3.

➡️ Analiza biznesowa

LLM są integrowane z narzędziami analityki biznesowej, takimi jak Tableau czy Power BI czy Amazon QuickSight (AWS),  w celu ułatwienia złożonych analiz danych. Mogą wspierać analityków w poruszaniu się po skomplikowanych zbiorach danych, generowaniu wniosków oraz doskonaleniu zapytań na podstawie wcześniejszych wyników. Ten iteracyjny proces jest kluczowy dla skutecznego podejmowania decyzji w dynamicznych środowiskach biznesowych4.

Jak Large language model jest implementowany w branżach jak fintech czy healthcare na rynku Niemieckim, czy wpływa to na przetwarzanie danych?

Jak LLM są wykorzystywane w poszczególnych branżach w regionie DACH?

Modele językowe o dużej skali są coraz częściej wykorzystywane w różnych branżach w regionie DACH, co znacząco zwiększa efektywność operacyjną, zaangażowanie klientów oraz możliwości przetwarzania danych. Oto kluczowe sektory, w których LLM wywierają zauważalny wpływ:

FinTech

  • Wykrywanie oszustw: Instytucje finansowe wykorzystują LLM do analizy wzorców transakcji w czasie rzeczywistym, co pozwala na skuteczniejsze identyfikowanie potencjalnych działań oszukańczych w porównaniu z tradycyjnymi metodami.
  • Obsługa klienta: Banki wdrażają chatboty oparte na LLM, które zapewniają natychmiastowe wsparcie dla zapytań klientów, co poprawia czas reakcji oraz satysfakcję klientów.
  • Analiza rynku: LLM pomagają w analizie trendów rynkowych i generowaniu spersonalizowanych porad finansowych, umożliwiając bankom dostosowanie swoich usług do indywidualnych potrzeb klientów5.

Healthcare 

  • Dokumentacja kliniczna: LLM automatyzują tworzenie raportów medycznych poprzez transkrypcję i strukturyzację notatek dostarczanych przez pracowników służby zdrowia, co zmniejsza obciążenia administracyjne.
  • Interakcja z pacjentem: Wirtualni asystenci zasilani przez LLM wspierają pacjentów, dostarczając informacje o objawach i leczeniu, umawiając wizyty oraz odpowiadając na często zadawane pytania dotyczące zdrowia.
  • Zarządzanie zgodnością: Modele te pomagają organizacjom ochrony zdrowia interpretować złożone dokumenty regulacyjne, zapewniając zgodność z najnowszymi przepisami i minimalizując ryzyko związane z naruszeniem przepisów6.

E-commerce i handel detaliczny

  • Obsługa klienta: LLM usprawniają obsługę klienta poprzez chatboty, które obsługują zapytania 24/7, poprawiając doświadczenie użytkowników i zwiększając konwersje sprzedażowe.
  • Opisy produktów: Automatyzują tworzenie angażujących opisów produktów i recenzji, co jest kluczowe dla platform online w celu przyciągnięcia klientów, ale również optymalizacji treści pod SEO.
  • Analiza nastrojów: Detaliści stosują LLM do badania emocji klientów wyrażanych w komentarzach i recenzjach z różnych źródeł. Dzięki temu mogą zrozumieć reakcje konsumentów na produkty i usługi, co pozwala na lepsze dostosowanie oferty do oczekiwań rynku7.

Badania rynkowe

  • Analiza danych: LLM usprawniają analizę dużych zbiorów danych pochodzących z ankiet i grup fokusowych, szybko podsumowując wyniki i identyfikując kluczowe tematy.
  • Automatyczne przetwarzanie danych i raportowanie: Wspierają badaczy w organizowaniu danych ilościowych w spójne raporty, co umożliwia szybsze podejmowanie decyzji na podstawie informacji o preferencjach konsumentów.
  • Analizy predykcyjne: Dzięki przetwarzaniu danych historycznych, LLM potrafią przewidywać przyszłe trendy w zachowaniach konsumentów, pomagając firmom udoskonalać swoje strategie8.

Human Resources

  • Automatyzacja rekrutacji: LLM ułatwiają wstępną selekcję CV, efektywnie przetwarzając aplikacje w celu identyfikacji odpowiednich kandydatów na podstawie z góry określonych kryteriów.
  • Onboarding pracowników: Modele te dostarczają nowym pracownikom kluczowych informacji na temat polityk i procedur firmy, poprawiając doświadczenie związane z procesem wdrażania.
  • Zarządzanie wynikami: LLM mogą analizować opinie pracowników oraz dane dotyczące wyników pracy, pomagając działom HR podejmować świadome decyzje dotyczące awansów lub potrzeb szkoleniowych9.

Które branże w regionie DACH inwestują najwięcej w LLM?

W regionie DACH kilka branż znacząco zwiększa inwestycje w duże modele językowe (LLM), aby usprawnić działania operacyjne, poprawić doświadczenia klientów i stymulować innowacje. Oto sektory, które przodują w przyjmowaniu tych zaawansowanych technologii.

FinTech – Usługi bankowe i finansowe

Sektor bankowy intensywnie inwestuje w duże modele językowe do zastosowań takich jak wykrywanie oszustw, automatyzacja obsługi klienta oraz spersonalizowane doradztwo finansowe. Przewiduje się, że ta branża przeznaczy znaczne środki na platformy AI, co odzwierciedla silne zaangażowanie w wykorzystanie możliwości LLM w celu zwiększenia efektywności operacyjnej i zapewnienia zgodności z regulacjami.

Jak wskazano, w 2023 roku największymi inwestorami w platformy AI będą sektor produkcji dyskretnej, profesjonalne usługi oraz bankowość, przy przewidywanym wskaźniku wzrostu inwestycji w AI na poziomie 46,6% w latach 2021–202610.

Usługi profesjonalne

Firmy świadczące usługi profesjonalne wdrażają LLM, aby zautomatyzować procesy dokumentacyjne, usprawnić interakcje z klientami oraz zoptymalizować działania badawcze. Zdolność do szybkiego przetwarzania dużych ilości tekstu sprawia, że LLM są szczególnie wartościowe w tej branży. Oczekuje się znacznych inwestycji w tym sektorze, ponieważ firmy dążą do zwiększenia produktywności i obniżenia kosztów dzięki rozwiązaniom opartym na AI11.

Healthcare 

Branża opieki zdrowotnej coraz częściej wykorzystuje LLM do automatyzacji dokumentacji klinicznej, interakcji z pacjentami poprzez chatboty oraz zarządzania zgodnością. Te zastosowania pomagają zmniejszyć obciążenie administracyjne i poprawić jakość opieki nad pacjentami. Przewiduje się szybki wzrost inwestycji w sektorze opieki zdrowotnej, ponieważ organizacje dążą do zwiększenia efektywności operacyjnej i poprawy wyników leczenia dzięki technologiom AI12.

Ubezpieczenia

Sektor ubezpieczeniowy koncentruje się na wykorzystaniu dużych modeli językowych (LLM) do oceny ryzyka, automatyzacji procesów obsługi roszczeń oraz poprawy jakości obsługi klienta. Potrzeba efektywnego przetwarzania i analizy danych napędza znaczące inwestycje w platformy AI w tej branży. Przewiduje się, że ubezpieczenia będą jednym z najszybciej rosnących sektorów pod względem inwestycji w AI do 2026 roku, ponieważ firmy dążą do poprawy środków bezpieczeństwa i usprawnienia operacji13.

Telekomunikacja

Firmy telekomunikacyjne wykorzystują LLM do automatyzacji obsługi klienta, optymalizacji sieci oraz analizy danych. Inwestycje tego sektora w technologie AI mają na celu usprawnienie świadczenia usług i zwiększenie efektywności operacyjnej. Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na lepsze doświadczenia klientów, oczekuje się, że firmy telekomunikacyjne znacząco zwiększą swoje inwestycje w LLM14.

Czy branża telekomunikacyjna na rynku DACH stosuje modele językowe (LLM) podczas przetwarzania danych?

Jak fireup.pro wspiera transformację firm w regionie DACH wykorzystując przetwarzanie danych?

fireup.pro wykorzystuje nowoczesne technologie, aby oferować innowacyjne rozwiązania w zakresie przetwarzania danych, które wspierają rozwój firm w regionie DACH. Nasz team pomaga firmom nie tylko w automatyzacji przetwarzania dużych ilości danych, ale także w tworzeniu zaawansowanych systemów predykcyjnych i analitycznych, które przyspieszają dostęp do danych, jednocześnie zwiększając efektywność biznesową — szybciej widzisz dane, szybciej je analizujesz, szybciej możesz podjąć niezbędne decyzje. 

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o naszych realizacjach i tym, jak możemy wesprzeć rozwój Twojej firmy, sprawdź inne wpisy na naszym blogu. Znajdziesz tam ciekawe case studies i szczegółowe opisy naszych działań w różnych branżach.

Podsumowanie

LLMs zrewolucjonizowały sposób, w jaki firmy w regionie DACH podchodzą do przetwarzania danych – automatyzują analizy, prognozują trendy, wspierają obsługę klienta, a także optymalizują operacje biznesowe, przyspieszając podejmowanie decyzji i obniżając koszty operacyjne. Dzięki nim firmy mogą bardziej efektywnie zarządzać zasobami i dostosowywać swoje strategie do dynamicznie zmieniających się warunków rynkowych.

  1. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year ↩︎
  2. https://kadence.com/how-large-language-models-are-changing-market-research/ ↩︎
  3. https://arxiv.org/html/2402.10350v1 ↩︎
  4. https://www.servicenow.com/blogs/2024/insightbench-multifaceted-data-analytics ↩︎
  5. https://www.calvin-risk.com/blog/ai-risk-management-in-the-dach-region-overviews-and-trends-for-ai-in-2024 ↩︎
  6.  https://www.signitysolutions.com/blog/large-language-models-use-cases ↩︎
  7. https://www.signitysolutions.com/blog/large-language-models-use-cases ↩︎
  8.  https://kadence.com/how-large-language-models-are-changing-market-research/
    ↩︎
  9.  https://neurosys.com/blog/large-language-models-use-cases 
    ↩︎
  10. https://www.calvin-risk.com/blog/ai-risk-management-in-the-dach-region-overviews-and-trends-for-ai-in-2024 ↩︎
  11.  https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prEUR250540023 
    ↩︎
  12.  https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prEUR250540023
    ↩︎
  13. https://www.calvin-risk.com/blog/ai-risk-management-in-the-dach-region-overviews-and-trends-for-ai-in-2024 ↩︎
  14.  https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prEUR250540023 
    ↩︎