जेनरेटिव AI से चलने वाले मार्केट मॉडल एंटरप्राइज़ेज़ को कमर्शियल फैसले ऑटोमेट करने में मदद कर सकते हैं।

हर दिन, एक एयरलाइन सैकड़ों फ्लाइट्स में हजारों यात्रियों को ले जाती है। अक्सर ये सीधे पॉइंट-टू-पॉइंट रूट नहीं होते, और यात्रियों को कई कनेक्शन लेने पड़ते हैं। एयरलाइन को इन यात्राओं की कीमत तय करने के लिए सैकड़ों वेरिएबल्स पर विचार करना पड़ता है: डिमांड, सीज़न, दिन का समय, करंट इवेंट्स, ग्लोबल मार्केट्स, और प्रतिद्वंद्वी एयरलाइनों की गतिविधियाँ, बस कुछ नाम लेने के लिए। यह एक बारीक प्रक्रिया है जिसे बदलती दुनिया के हिसाब से लगातार अपडेट होते रहना चाहिए।

जेनरेटिव AI से चलने वाले मार्केट मॉडल ऐसे जटिल कामों को रियल टाइम में हैंडल करने के ज़रिए के रूप में उभर रहे हैं। ये डीप लर्निंग मॉडल हाई-रिज़ॉल्यूशन न्यूमेरिकल डेटा पर ट्रेन होते हैं और जटिल फाइनेंशियल डायनामिक्स का विश्लेषण, सिमुलेशन और भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं। हिस्टोरिकल ट्रेंड्स या स्टैटिक नियमों पर निर्भर रहने के बजाय, मार्केट मॉडल एक AI 'ब्रेन' की तरह काम करता है, जो विभिन्न डेटा को जोड़कर अलग-अलग मार्केट एनवायरनमेंट्स का सिमुलेशन करता है और कीमत, इन्वेंट्री या रेवेन्यू मैनेजमेंट जैसे डायनामिक कमर्शियल फैसले लेता है।

“यह हमें बेहतर, तेज़ और ज़्यादा ग्रैन्युलर कमर्शियल फैसले लेने में मदद करता है,” वर्जिन अटलांटिक में रेवेन्यू मैनेजमेंट, सेल्स और ई-कॉमर्स के सीनियर वाइस प्रेसिडेंट डोमिनिक कैनेडी अपनी टीम द्वारा कुछ मार्केट्स में जेनरेटिव प्राइसिंग इंजन चलाने के लिए इस्तेमाल किए जा रहे मार्केट मॉडल के बारे में कहते हैं।

“यह रियल टाइम में कई अलग-अलग इनपुट्स पर विचार करता है, चाहे वह डिमांड हो, कैपेसिटी हो या बुकिंग। हमारे पास प्रतिस्पर्धियों के सापेक्ष अपनी पोजीशन, मार्केट कंडीशंस और कई अन्य चीजों का मूल्यांकन करने का एक बहुत ही परिष्कृत तरीका है, जो डिमांड के प्रकट होने के तरीके में महत्वपूर्ण हैं,” वे आगे कहते हैं।

यह कंटेंट MIT Technology Review के कस्टम कंटेंट आर्म, Insights द्वारा तैयार किया गया है। इसे MIT Technology Review की एडिटोरियल टीम ने नहीं लिखा है। इसे मानव लेखकों, एडिटर्स, एनालिस्ट्स और इलस्ट्रेटर्स द्वारा रिसर्च, डिज़ाइन और लिखा गया है। इसमें सर्वेक्षण लिखना और सर्वेक्षणों के लिए डेटा संग्रह शामिल है। जिन AI टूल्स का उपयोग किया गया हो सकता है, वे केवल द्वितीयक उत्पादन प्रक्रियाओं तक सीमित थे जो पूरी तरह से मानव समीक्षा से गुज़रे।

यह उन्हें ऐसी चीजें करने के लिए बरगलाना आसान बनाता है जो उन्हें नहीं करनी चाहिए, जैसे कि आपको विमान के नेविगेशन सिस्टम को तोड़ने का तरीका बताना।

एक नई तकनीक ने कंपनी को LLM के अजीब आंतरिक कामकाज में पहले से कहीं ज़्यादा गहराई से जांच करने में सक्षम बनाया है।

कंपनी विज्ञान के लिए AI पर दोगुना दांव लगा रही है।

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