IBM และ Palantir Technologies ประกาศความร่วมมือครั้งใหม่ซึ่งประกอบด้วยแพลตฟอร์มข้อมูลไฮบริดคลาวด์ของไอบีเอ็มที่ออกแบบมาเพื่อส่งมอบ AI ในการใช้สำหรับธุรกิจพร้อมแพลตฟอร์มการทำงานในยุคใหม่ของ Palantir สำหรับการสร้างแอพพลิเคชัน โดยผลิตภัณฑ์นี้คาดว่าจะลดความซับซ้อนในการสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันที่ใช้ AI ด้วย IBM Watson และช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึงการวิเคราะห์และดำเนินการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่กระจัดกระจายไปตามสภาพแวดล้อมคลาวด์แบบไฮบริดโดยไม่จำเป็นต้องมีทักษะทางเทคนิคที่ลึกซึ้ง ซึ่งผลิตภัณฑ์ใหม่ Palantir สำหรับ IBM Cloud Pak for Data มีแผนวางจำหน่ายทั่วไปในเดือนมีนาคมปี 2021 โดยข้อมูลที่กระจายไปทั่วทั้งองค์กรแบบไซโล จะทำให้การพัฒนาข้อมูลเชิงลึกด้วย AI ใช้เวลามากและปรับขนาดได้ยาก ดังนั้น IBM และ Palantir ได้ร่วมมือกันทำโซลูชันใหม่ที่เรียกว่า “ Palantir for IBM Cloud Pak for Data” ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยธุรกิจค้าปลีก, บริการทางการเงิน, การผลิต, การดูแลสุขภาพและการสื่อสารโทรคมนาคม โดยใช้ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลมากขึ้นและสร้างผลลัพธ์ได้โดยอัตโนมัติ
จากข่าวในวันนี้ Palantir กำลังใช้ Red Hat OpenShift ซึ่งช่วยให้ทำงานได้ทุกที่ในระบบคลาวด์แบบไฮบริด
ปัจจุบันเกือบ 75 เปอร์เซ็นต์ของธุรกิจที่สำรวจในรายงานที่ได้รับการสนับสนุนจาก IBM ระบุว่าพวกเขากำลังสำรวจหรือใช้ AI โดยอย่างไรก็ตามร้อยละ 37 มีความเชี่ยวชาญด้าน AI ที่ จำกัด และร้อยละ 31 อ้างถึงความซับซ้อนของข้อมูลและไซโลที่เพิ่มขึ้นเป็นอุปสรรคในการนำไปใช้ให้ประสบความสำเร็จ
เพื่อช่วยจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ ผลิตภัณฑ์ใหม่นี้จะใช้ประโยชน์จาก Palantir Foundry และจะรวมเข้ากับบริการ IBM Cloud Pak for Data เช่น Watson ซึ่งจัดเตรียมสถาปัตยกรรมข้อมูลที่มีข้อมูลและ AI พร้อมการกำกับดูแลในตัว ซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดเตรียมสภาพแวดล้อม“ no-code / low-code” ที่ใช้งานง่ายสำหรับการสร้างแอพพลิเคชันที่ใช้ AI เพื่อแจ้งการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและทำให้งานและกระบวนการทำงานเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งสร้างขึ้นบน Red Hat OpenShift Palantir สำหรับ IBM Cloud Pak for Data ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยธุรกิจลดไซโล, รวมแหล่งข้อมูลในสภาพแวดล้อมไฮบริดคลาวด์และควบคุมข้อมูลผ่าน AI lifecycle โดยผลิตภัณฑ์นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้สร้างและปรับใช้แอพพลิเคชัน AI อย่างปลอดภัยด้วยข้อมูลดังกล่าวได้อย่างรวดเร็วเพื่อเสริมและขยายระบบขององค์กรที่มีอยู่อย่างรวดเร็วและเร่งการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล
นอกเหนือจากการนำเสนอเทคโนโลยีที่ลูกค้าต้องการแล้ว IBM และ Palantir ยังมีความเชี่ยวชาญและทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลร่วมกันเพื่อช่วยให้ธุรกิจปรับขนาด AI ซึ่งการทำงานร่วมกับ IBM Data Science และ AI Elite Team องค์กรต่าง ๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆสามารถจัดการกับกรณีการใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเอาชนะความท้าทายในการนำ AI มาใช้
“ Fiserv ดำเนินงานในสภาพแวดล้อมระดับโลกที่ซับซ้อนมากขึ้น โดยสนับสนุนสถาบันการเงินและธุรกิจ โดยเป้าหมายคือ การช่วยให้ลูกค้าของเราได้เปรียบในการแข่งขันผ่านความสามารถในการควบคุมข้อมูลอย่างปลอดภัย, สร้างข้อมูลอัจฉริยะผ่านโมเดลขั้นสูงและการตัดสินใจแบบอัตโนมัติ” Guy Chiarello, CAO และหัวหน้าฝ่ายเทคโนโลยีและนวัตกรรมของ Fiserv กล่าว “ ความร่วมมือระหว่างสองผู้นำด้านเทคโนโลยีของโลกนี้จะช่วยให้บริษัทต่าง ๆ ในอุตสาหกรรมบริการทางการเงินสามารถจัดหาข้อมูลที่พร้อมสำหรับธุรกิจและปรับขนาด AI ได้อย่างมั่นใจ”
ข้อเสนอนี้มีการวางแผนไว้สำหรับธุรกิจในอุตสาหกรรมที่จัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งแอพพลิเคชันที่ใช้ AI สามารถขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลมากขึ้นและทำให้ผลลัพธ์เป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งรวมถึงธุรกิจค้าปลีก, บริการทางการเงิน, การผลิต, การดูแลสุขภาพและโทรคมนาคม ตัวอย่างเช่น:
ธุรกิจค้าปลีก: ผู้ค้าปลีกมักเผชิญกับความท้าทายที่ซับซ้อนในการส่งมอบสินค้าเมื่อใด, ที่ไหนและอย่างไรที่ลูกค้าต้องการ ซึ่งต้องเผชิญกับอุปสงค์และอุปทานที่ผันผวน ดังนั้น Palantir สำหรับ IBM Cloud Pak for Data จึงได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผู้ค้าปลีกมีการมองเห็นและความโปร่งใสที่เพิ่มขึ้นโดยการรวมข้อมูลในไซโลปฏิบัติการของตนและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างโมเดล AI และแอพพลิเคชันใหม่อย่างรวดเร็ว วิธีนี้สามารถช่วยให้ผู้ค้าปลีกจำลองและคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าและตรวจสอบความสมบูรณ์ของห่วงโซ่อุปทานของตนอย่างต่อเนื่องเพื่อแก้ไขปัญหาวิกฤตในเชิงรุกและปรับตัวได้เร็วขึ้นตามการเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์และอุปทาน
– บริการทางการเงิน: สถาบันบริการทางการเงินหลายแห่งเติบโตขึ้นจากการควบรวมและซื้อกิจการซึ่งมักส่งผลให้ข้อมูลและสภาพแวดล้อมของแอพพลิเคชันกระจัดกระจาย และเมื่อ ” know your customer ” มีความสำคัญในองค์กรที่รวมเข้าด้วยกันกับการพัฒนาแอพพลิเคชันและมีการผสานรวมข้อมูลเพื่อที่จะตรวจสอบลูกค้าได้ครบถ้วนและถูกต้อง โดย Palantir สำหรับ IBM Cloud Pak for Data ได้รับการวางแผนเพื่อช่วยในการรวมข้อมูลอย่างรวดเร็ว, การล้างข้อมูล, การขจัดความซ้ำซ้อนและการกำหนดโครงสร้างข้อมูลกับโมเดลข้อมูลทั่วไป (หรือ “ontology”) ที่สามารถขยายไปยังกรณีการใช้งานเพิ่มเติมได้อย่างรวดเร็ว เช่น การบริการลูกค้า, การตลาด, การปฏิบัติตามกฎระเบียบและการจัดการวิกฤต
– การดูแลสุขภาพ: ข้อมูลแบบไซโลได้รบกวนอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพมานาน ซึ่งอาจป้องกันการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจและการดูแลโดยรวมได้ ดังนั้น Palantir สำหรับ IBM Cloud Pak for Data มีวัตถุประสงค์เพื่อช่วยรวมข้อมูลระหว่างไซโลและระบบที่แตกต่างกัน โดยจัดหาชุดข้อมูลที่สอดคล้องกันสำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ, นักวิจัยและสถาบันต่าง ๆ เพื่อวิเคราะห์เพื่อสร้างผลลัพธ์สำหรับธุรกิจและผู้ป่วย
– โทรคมนาคม: นอกเหนือจากการจัดการห่วงโซ่อุปทานและการจัดการการฉ้อโกงแล้ว การปรับปรุงคุณภาพของบริการ, การเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดและการขายเพื่อดึงดูดและรักษาลูกค้าเป็นเป้าหมายร่วมกัน ซึ่ง Palantir สำหรับ IBM Cloud Pak for Data ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยรวมข้อมูลจากซัพพลายเออร์, แอพพลิเคชัน CRM , ใบสั่งขายและข้อมูลการผลิตเข้ากับโมเดลสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญ, การเพิ่มประสิทธิภาพคอลเซ็นเตอร์และการทำนาย / ป้องกันเพื่อปรับปรุงการดูแลลูกค้าและเพิ่มมูลค่าในหลายวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ
“ลูกค้าของเราส่งมอบผลิตภัณฑ์และบริการในขณะที่ดำเนินงานในอุตสาหกรรมที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงรวดเร็วที่สุดของโลก” Rob Thomas รองประธานอาวุโส Cloud and Data Platform ของ IBM กล่าวว่า “ IBM และ Palantir มีเป้าหมายที่จะทำให้ธุรกิจต่าง ๆ นำ AI มาทำงานและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้ง่ายขึ้นกว่าเดิมตลอดการดำเนินงาน”
“Palantir ก่อตั้งขึ้นเพื่อสร้างซอฟต์แวร์สำหรับสถาบันที่ประสบปัญหาวิกฤต” Alex Karp ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Palantir กล่าว “ ความร่วมมือของเรากับไอบีเอ็มรวมพลังกันเพื่อนำโซลูชันร่วมกันของเราไปไว้ในมือของสถาบันและผู้ที่ต้องการมากที่สุดและจะขับเคลื่อนสถาบันที่สำคัญที่สุดของโลกให้เข้าสู่ยุคดิจิทัลใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน เราแบ่งปันความมุ่งมั่นของ IBM ในการนำ AI ที่มีความรับผิดชอบและมีจริยธรรมมาใช้”
Archive
- เมษายน 2022(1)
- มีนาคม 2022(39)
- กุมภาพันธ์ 2022(58)
- มกราคม 2022(56)
- ธันวาคม 2021(43)
- พฤศจิกายน 2021(61)
- ตุลาคม 2021(72)
- กันยายน 2021(65)
- สิงหาคม 2021(76)
- กรกฎาคม 2021(75)
- มิถุนายน 2021(83)
- พฤษภาคม 2021(61)
- เมษายน 2021(66)
- มีนาคม 2021(41)
- กุมภาพันธ์ 2021(44)
- มกราคม 2021(21)
- ธันวาคม 2020(13)
- พฤศจิกายน 2020(14)
- กันยายน 2020(1)
- สิงหาคม 2020(1)
- กรกฎาคม 2020(3)