Продавец и водитель стали самыми востребованными профессиями в России РТ на русском

Продавец и водитель стали самыми востребованными профессиями в России РТ на русском

Они осуществляют посреднические услуги в купле и кто работает в торговле продажи различных финансовых документов и получают с этого свой процент. Оператор колл-центра поднялся сразу на две позиции по сравнению с 2023 годом и занял 4 место, количество вакансий для них выросло за год на 63%. Замыкают топ-5 — бухгалтеры, для которых в 2024 году было открыто 300 тыс.

Профессии в торговле: кто работает в этой сфере

Скальперы обычно выбирают высоколиквидные активы, такие как Bitcoin или Ethereum, чтобы обеспечить быстрый вход и выход из позиции. Для успешного скальпинга трейдеры используют специализированное программное обеспечение, которое помогает мгновенно исполнять сделки. Однако скальпинг также требует высокой дневник трейдера концентрации и может быть стрессовым, особенно для новичков.

Разработка маркетинговой стратегии и планирование рекламных кампаний

Они работают в команде, взаимодействуя друг с другом, чтобы обеспечить успешную реализацию товаров и услуг и удовлетворение потребностей клиентов. Торговля — одна из самых важных и широко распространенных отраслей в экономике. Она охватывает множество профессий и специализаций, связанных с покупкой, продажей и распределением товаров и услуг. Если вам нужна онлайн-касса для интернет-магазина, обратитесь в «КОМТЕТ Касса».

Где получить образование менеджера

В инфографике представлен диапазон зарплат на основе данных hh.ru, career.habr.com. Таким образом, торговля предоставляет множество возможностей для работы и развития в различных профессиях. Продавцы, торговые представители, логисты, охранники и другие специалисты играют важную роль в обеспечении удовлетворения потребностей покупателей и успешного функционирования розничной и оптовой торговли. А значит, умение эффективно продвигать товары и услуги — жизненная необходимость для любого бизнеса.

кто работает в торговле

Рассмотрим ключевые аспекты, которые необходимы каждому, кто стремится стать профессионалом в этой области. Один из самых знаменитых трейдеров в истории, Джесси Ливермор, начал свою карьеру в Бостонской брокерской конторе в возрасте четырнадцати лет, просто записывая данные с тикерной ленты. Одним из главных задач торгового представителя является создание долгосрочных отношений с клиентами.

кто работает в торговле

Так, во многих институтах и университетах сегодня толковым студентам уже со второго курса предлагают работу, а к концу обучения от 50 % до 96 % выпускников трудоустроены. Грамотное распределение рекламных бюджетов — еще одна сложная задача, которую решает специалист по продвижению. Он должен уметь использовать выделенные руководством деньги так, чтобы обеспечить максимальную отдачу.

кто работает в торговле

Поскольку неизвестно, сколько времени займет доставка товара до покупателя, для результата и времени проверки по разрешительному режиму не установлены временные ограничения для включения в чек. Во время передачи товара покупателю маркетплейс формирует окончательный чек с указанием «полный расчет», в который добавляются код маркировки, а также результаты и дата проверки. Эксперты сервиса «КОМТЕТ Касса» подберут подходящее решение для вашего бизнеса в рамках требований 54-ФЗ, если вы принимаете платежи онлайн или через мобильных сотрудников и курьеров. Мы подключим кассу, настроим ее удаленно и обучим вас пользоваться личным кабинетом. Чтобы получить консультацию или пройти тест для выбора онлайн-кассы, оставьте заявку на сайте.

Это означает, что для входа в профессию достаточно освоить основные принципы финансовых инструментов и торговых стратегий. В мире трейдинга карьерный рост может быть столь же динамичным, как и рыночные колебания. Чтобы добиться успеха, трейдер должен не только приспосабливаться к изменениям на финансовых рынках, но и постоянно развивать свои навыки и квалификацию. Рассмотрим, как выглядит карьерная лестница трейдера и какие шаги необходимо предпринять для достижения каждой ступени. Таким образом, торговые представители являются незаменимыми экспертами в общении с клиентами.

кто работает в торговле

Должен уметь работать с «Яндекс.Метрикой», читать и интерпретировать все ее отчеты. Наконец, специалист по продвижению должен отличаться высокой организованностью и стрессоустойчивостью — ведь ему предстоит работать в условиях постоянных жестких дедлайнов и меняющихся приоритетов. Умение грамотно расставлять приоритеты, эффективно распределять время и ресурсы, а также сохранять спокойствие в напряженных ситуациях — архиважные, как сказал бы дедушка Ленин, качества успешного маркетолога. По мере накопления знаний и практики следует постепенно переходить к торговле на реальных счетах, начиная с небольших сумм, чтобы минимизировать риски. Также важно учиться анализировать свои успехи и ошибки, что является критически важным навыком для любого трейдера. Карьерный рост трейдера зависит не только от умений и навыков, но и от способности адаптироваться к быстро меняющемуся миру финансов.

  • Специалист по продвижению начинает работу с глубокого погружения в рыночную среду.
  • Управленец, ответственный за организацию прямых или косвенных продаж, путем подбора потенциальных поставщиков и покупателей и заключения договоров.
  • Зарплата трейдера может существенно варьироваться в зависимости от опыта, специализации на определённых финансовых рынках и региона работы.
  • Следуя этим советам, вы сможете укрепить свои позиции как начинающий аналитик и улучшить свои шансы на успех в этой конкурентной сфере.
  • В противоположность этому, коммерческий директор фокусируется на увеличении доходов с помощью маркетинга и продаж.

Они заботятся о сохранности товаров и безопасности покупателей, предотвращают кражи и происшествия, следят за соблюдением правил и норм общественного порядка. Таким образом, все эти профессии имеют свою важность и значимость в торговле. Они сотрудничают друг с другом, чтобы обеспечить положительный опыт покупателя и выгоду для компании. Сотрудник торгового зала, помогающий посетителям подобрать подходящий товар или выбрать продукт по заданным критериям. Для выполнения должностных обязанностей специалисту требуются знания ассортимента и специфических особенностей каждого наименования продукции.

А вот специалистма по продажам высшего звена всё-таки требуется образование и опыт. Нужно уметь вести переговоры, создавать бизнес-планы, заключать сделки и управлять командой. Трейдер совершает сделки купли-продажи валюты, драгметаллов или акций на рынке и зарабатывает на разнице цен. Поэтому будь готов постоянно обучаться новому, если хочешь стать трейдером. Специалисты по международной коммерции нужны крупным компаниям, которые работают на мировой рынок.

Выбор инструмента зависит от уровня опыта трейдера, его целей и готовности принимать риски. Такой же принцип проверки по разрешительному режиму нужно применять и для маркируемых товаров, продаваемых онлайн с постоплатой. Стать коммерческим директором — это задача, требующая не только глубоких профессиональных знаний, но и набора уникальных лидерских качеств.

Знания и навыки маркетолога позволяют компаниям находить свою аудиторию, повышать узнаваемость и, в конечном счете, наращивать объемы продаж. Разберемся, что за зверь такой маркетолог, чем он занимается и как можно освоить эту востребованную специальность. Торговля – актуальная и быстроразвивающаяся отрасль, охватывающая всевозможные продажи офлайн и через интернет, включая экспорт и импорт товаров зарубежных компаний. Сфера характеризуется важностью знаний экономических показателей, механизмов рынка, финансовой аналитики и психологии покупателей для организации успешного предприятия. Профессии в торговле подразделяются на специалистов связанных с прямыми продажами, управленцев, логистов и маркетологов. Таким образом, торговля объединяет множество профессий и специализаций, каждая из которых играет важную роль в эффективной работе отрасли.

В обязанности таких специалистов входит расследование случаев нарушения таможенного права, оформление документации, работа на КПП, досмотр грузов и личных вещей, обнаружение и учет контрабанды. Дляэтих специалистов действует ряд льгот, они получают «ускоренный» стаж и рано выходят на пенсию. Специальности в этой области также пользуются неизменным спросом у абитуриентов, однако немногие представляют, кем они могут работать после выпуска из профильного института или колледжа. Мы составили перечень востребованных профессий в отрасли торговли и подготовили их краткое описание. Каждый из нас сталкивается с ней практически ежедневно, когда необходимо приобрести какой-либо товар или заказать услугу.

Каждый уровень менеджеров обладает своими плюсами и минусами, которые делают профессию как привлекательной, так и сложной. Становление успешным трейдером требует времени, терпения и постоянного обучения. Погружение в тему, изучение специализированной литературы и участие в сообществах трейдеров помогут быстрее освоиться и достичь результатов.

Их знания, профессионализм и коммуникабельность помогают создать долгосрочные отношения с клиентами и увеличить объем продаж компании. Хороший продавец – это тот, кто может создать комфортную атмосферу для покупателя и убедить его в качестве товара. Кассир – может показаться, что это профессия второго сорта, однако именно его работа напрямую влияет на впечатление клиента о магазине. От вежливости и внимания кассира зависит скорость обслуживания и уровень сервиса, который покупатель получит на кассе. Кроме того, кассиры играют важную роль в отслеживании суммарных продаж и контроле денежных потоков в магазине.


Warning: Undefined array key "extension" in /www/wwwroot/temp.codingburgas.net/wp-content/themes/Divi/epanel/custom_functions.php on line 1471

Warning: file_exists(): File name is longer than the maximum allowed path length on this platform (4096): /www/wwwroot/temp.codingburgas.net//image/jpeg;base64,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 in /www/wwwroot/temp.codingburgas.net/wp-content/themes/Divi/epanel/custom_functions.php on line 1519

Warning: file_exists(): open_basedir restriction in effect. File(/www/wwwroot/codingburgas.net/wp-content/uploads/et_temp/Z-1080x675.) is not within the allowed path(s): (/www/wwwroot/temp.codingburgas.net/:/tmp/) in /www/wwwroot/temp.codingburgas.net/wp-content/themes/Divi/epanel/custom_functions.php on line 1540
5  Порядок предоставления клиентами обеспечения \ КонсультантПлюс

5 Порядок предоставления клиентами обеспечения \ КонсультантПлюс

Вместо ценового уровня (переключатель Entry) можно выбрать объем их позиций в лотах (Lots). Предлагаемые к заключению договоры или финансовые инструменты являются высокорискованными и могут привести к потере внесённых денежных средств в полном объёме. До индикатор открытого интереса совершения сделок следует ознакомиться с рисками, с которыми они связаны.

Можно ли вывести средства, если открыты позиции?

Для изменения значения стоп-лосса и тейк-профита необходимо внести новые данные в соответствующие поля. Для установки ордеров в пунктах от текущей цены необходимо задать требуемое значение в поле «Уровень» и нажать кнопку «Копировать». Если в результате изменения позиции уровни стоп-лосса или тейк-профита расположены слишком близко к текущей цене, кнопка «Изменить» блокируется. Необходимо отнести уровни от текущей цены и повторить запрос на изменение позиции. Изменение торговой позиции произойдет после того, как брокер установит новое значение стоп-лосса и тейк-профита.

Как выявлять внебиржевые сделки?

сумма открытых позиций форекс

Если у обладателя счёта это не получится и показатель маржи опустится ниже, достигнув стоп-аута, произойдёт принудительное закрытие всех без исключения открытых позиций. Безусловно, эти действия принесут трейдеру значительный убыток, но он не останется должен посреднику. Заключает в себе общую сумму средств, оставшихся после локирования позиций дилером.

Сегодня мы дарим набор для всех новых клиентов!

Если на торговом счёте не хватит средств, чтобы полностью покрыть залог, сделка указанного объёма открыта дилером не будет. Нужно или пополнить счёт, или закрыть некоторые из открытых сделок, или выбрать меньший объём, достаточный для покрытия суммы маржи. Я знаю как трейдеров, что успешно встроили индикаторы рыночных настроений в свои торговые системы, так и тех, кому они совершенно не нужны. Все зависит от манеры торговли и того, на чем ваша система основана. Причины – плохой риск- и мани-менеджмент (или вообще их полное отсутствие). Обычный розничный трейдер крайне дерганый и плохо дисциплинирован, он не умеет работать с рисками и деньгами.

сумма открытых позиций форекс

Как рассчитать размер маржи по локированным сделкам

сумма открытых позиций форекс

У старейшего брокера Великобритании — компании IG Group – тоже есть свой индикатор трейдерского настроения. К этой конторе мы еще вернемся, ибо она предлагает реальную бинарную биржу как для американцев (Nadex), так и для жителей Европы. Поставщики ликвидности — это участники сети SWFX, в которые входят как другие сети ECN, так и несколько банков-маркетмейкеров, что непрерывно предоставляют цены бид/аск для рынка. Данные по ним ровно противоположны данным для потребителей ликвидности, поскольку для каждой сделки, что проходит через SWFX, осуществляется сразу две равных транзакции OTC (бид/аск). Будучи одним из самых крупных брокеров мира, Dukascopy отображает данные по сделкам, что осуществляются в их собственной ECN-сети SWFX (Swiss Forex Exchange Marketplace).

Если они в плюсе, сумма увеличивается, она будет превышать баланс. В случае убыточных позиций сумма будет уменьшаться и станет ниже баланса. Маржа (от англ. margin) тесно связана с понятием маржинальной торговли, что означает использование при открытии сделок кредитного плеча. Компания получает больше комиссии, а трейдер – выше прибыль при меньших вложениях. Можно выбрать как публичных трейдеров (снять флажок Show Private), так и тех, кто предпочел не указывать свой профиль на сайте.

Вы можете торговать CFD на все товары, и при этом сумма средств, находящаяся на вашем счете, может быть в десятки раз меньше, чем стоимость таких товаров (маржинальные требования для каждого инструмента CFD указаны в спецификации). Максимальный возможный объем сделки зависит от депозита – суммы денег на вашем счете. Торгуя на рынке FOREX, вы можете покупать и продавать объемы валюты, номинальная стоимость которых превосходит ваш депозит. Сумма открытых позиций подскочила вместе с ценой, подтверждая повышательный тренд. Биткоин достиг дна около $6,430 в середине декабря, и затем смог показать локальный максимум на $9,188 в прошедшее воскресенье.

Торговый счет с отсутствием неттинга по открытым позициям – cчёт с хеджированием, т.е. На нём можно одновременно открыть две сделки или несколько сделок любого направления по одной и той же валютной паре. В случае если у вас уже есть открытая позиция по какому-либо инструменту (символу), но вы считаете, что движение в выбранном вами направлении продолжится, вы можете открыть дополнительные позиции по этому же инструменту (символу).

Для каждой открытой позиции можно установить только один трейлинг-стоп. После заключения отдельного договора/открытия позиции сумма денежных средств, равная размеру требуемого обеспечения/начального обеспечения, не включается в расчет свободных денежных средств. За возможность открытия и ведение отдельного номинального счета клиента форекс-дилер вправе установить комиссионные сборы. Форекс-дилер вправе обязать клиента оплачивать все расходы банка за открытие и последующее ведение отдельного номинального счета.

Уплата налога всегда осуществляется в рублях РФ, пересчет финансового результата в иностранной валюте (USD, EUR, CNY, AED) для определения налоговой базы осуществляется по курсу ЦБ на дату совершения торговой операции. Пожалуйста, обратите внимание, что как реальный, так и демо-счёт нужно сначала создать в личном кабинете БКС-Форекс, а уже потом добавлять его в мобильном терминале. Логин и пароль от торгового счета предоставляются после заключения Рамочного договора смс сообщением на номер телефона, указанный в анкете при регистрации. Внешний вид вкладки «Торговля» в окне «Терминал» Видны открытые торговые позиции и отложенные ордера. В основе инструментов CFD лежат цены на различные товары (нефть, металлы, акции и т.п.), выраженные в долларах США за одну единицу товара (баррель, тонну, унцию и т.п.). В отношении торговли такими инструментами принято говорить, что вы торгуете CFD на нефть или CFD на платину и т.п.

Маржа в трейдинге – это часть средств на счёте трейдера, которая замораживается при открытии позиции и не может быть использована для дальнейшей торговли, пока сделка не закрыта. Размер маржи зависит от нескольких факторов, которые будут рассмотрены ниже. Так что сам факт наблюдения за этим сериалом натолкнет вас на массу полезных мыслей и научит понимать психологию участников рынка. Тем не менее, такие открытые позиции — один из немногих способов получить конкретику по валютному рынку. Это окно в голову таким же розничным трейдерам, как мы с вами, доступ в их мысли и желания. По статистике крупных форекс-брокеров, больше половины трейдеров дают… на самом деле верные прогнозы!

Верификация управляющего проводится один раз для одного Личного кабинета. Обратите внимание, что Trailing Stop работает на клиентском терминале, а не на сервере (как Stop Loss или Take Profit). Следовательно, в отличие от указанных ордеров, при выключенном терминале или отсутствии соединения с сервером Trailing Stop работать не будет. При выключенном терминале может сработать только Stop Loss, ранее выставленный Trailing Stop.

сумма открытых позиций форекс

При этом во вкладке «Терминал – Торговля», в строке состояния открытой позиции, произойдет изменение значений в полях «S/L» и «T/P». При условии активной опции «Показывать торговые уровни» в настройках MetaTrader 4™ изменятся положения модифицированных ордеров. Кнопка «Установить ордер» отправляет ордер на исполнение, которое происходит в два этапа. После выдачи ордера брокерская компания производит его установку.

  • Так что сам факт наблюдения за этим сериалом натолкнет вас на массу полезных мыслей и научит понимать психологию участников рынка.
  • Данные по ним ровно противоположны данным для потребителей ликвидности, поскольку для каждой сделки, что проходит через SWFX, осуществляется сразу две равных транзакции OTC (бид/аск).
  • Для этого необходимо сначала открыть окно «Ордер» (способы открытия описаны выше).
  • В платформе MetaTrader 4™ существует возможность одновременного проведения сделок противоположного характера (как на покупку, так и на продажу одного и того же инструмента).
  • Мы обеспечиваем трейдерам максимально выгодные условия торговли на Форекс рынке.

Форекс-дилер вправе предусмотреть в рамочном договоре повторное направление такого требования с определенной периодичностью до момента внесения необходимого обеспечения или при достижении этого соотношения минимального уровня. Номинальный счёт — это специальный счёт в кредитной организации, который форекс-дилер открывает для учёта денежных средств клиентов. Операции по номинальному счёту проводятся в разрезе каждого клиента под контролем кредитной организации. На денежные средства клиентов форекс-дилера не могут быть обращены взыскания по обязательствам форекс-дилера. Если же вы не уверены в выбранном направлении движения цены, вы можете открыть обратную позицию по тому же инструменту. В платформе MetaTrader 4™ существует возможность одновременного проведения сделок противоположного характера (как на покупку, так и на продажу одного и того же инструмента).

Для автоматизации этого процесса в MetaTrader 4™ используется трейлинг-стоп (Trailing Stop). Данный инструмент особенно полезен при сильном однонаправленном движении цены, а также в тех случаях, когда нет возможности внимательного слежения за изменением состояния рынка. Для закрытия позиции вручную необходимо выполнить команду контекстного меню открытой позиции окна «Терминал – Торговля» либо дважды кликнуть левой кнопкой мыши на этой же позиции. Покупка или продажа финансового инструмента (символа) открывает торговую позицию.

При необходимости трейдеру придётся провести расчёты самостоятельно. Эта величина меняется каждую секунду при наличии открытых позиций. Она показывает состояние депозита с учётом текущего финансового результата по имеющимся сделкам.

Форекс обучение в школе Бориса Купера, переходите по ссылке и узнаете больше — https://boriscooper.org/.


Warning: Undefined array key "extension" in /www/wwwroot/temp.codingburgas.net/wp-content/themes/Divi/epanel/custom_functions.php on line 1471

Warning: file_exists(): File name is longer than the maximum allowed path length on this platform (4096): /www/wwwroot/temp.codingburgas.net//image/jpeg;base64,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 in /www/wwwroot/temp.codingburgas.net/wp-content/themes/Divi/epanel/custom_functions.php on line 1519

Warning: file_exists(): open_basedir restriction in effect. File(/www/wwwroot/codingburgas.net/wp-content/uploads/et_temp/9k=-1080x675.) is not within the allowed path(s): (/www/wwwroot/temp.codingburgas.net/:/tmp/) in /www/wwwroot/temp.codingburgas.net/wp-content/themes/Divi/epanel/custom_functions.php on line 1540
5  Порядок предоставления клиентами обеспечения \ КонсультантПлюс

NelsonHall names DXC a Leader in Cognitive & Self-Healing IT Infrastructure Management Services-2023

ignio TCS’ cognitive automation product celebrates 3rd anniversary with spectacular growth

cognitive automation tools

The second, and ultimately more important, channel is the acceleration of innovation and thus future productivity growth. Cognitive workers not only produce current output but also invent new things, engage in discoveries, and generate the technological progress that boosts future productivity. This includes R&D—what scientists do—and perhaps more importantly, the process of rolling out new innovations into production activities throughout the economy—what managers do. If cognitive workers are more efficient, they will accelerate technological progress and thereby boost the rate of productivity growth—in perpetuity. For example, if productivity growth was 2% and the cognitive labor that underpins productivity growth is 20% more productive, this would raise the growth rate of productivity by 20% to 2.4%. In a given year, such a change is barely noticeable and is usually swamped by cyclical fluctuations.

cognitive automation tools

But it needs to be clarified how consequential the technology will become. „We may increasingly turn into rubber stampers with a human veneer,“ he said. In other words, human workers merely approve a machine’s work rather than contribute to completing a task. „Fundamentally, it’s a set of AI-based skills in which they prescribe to planners what to do based on the demand system,“ De Luca said.

Cognitive automation market will grow big

The target-state operating model should be a natural extension of the existing IA operating model, but it will have some key differences with respect to the interplay of people, process, and technology. The IA function should consider where it stands with respect to these three components, as seen below. There are three key steps for IA organizations to take as they embark on their journey to automate audit processes. ​As illustrated below, there are many ways IA can leverage automation capabilities throughout the audit life cycle, including risk assessments, audit planning, fieldwork, and reporting. Overall, the feasibility and usability parameters were reported to be relatively high across studies.

cognitive automation tools

It then automatically generates the appropriate automation artifacts, including bots, scripts or workflows that might use DPA, IPA or cognitive automation components. Hyperautomation is a framework and set of advanced technologies for scaling automation in the enterprise. The ultimate goal of hyperautomation is to develop a process for automating enterprise automation.

Featured in Development

One major application is the use of machine learning models trained on large medical data sets to assist healthcare professionals in making better and faster diagnoses. For example, AI-powered software can analyze CT scans and alert neurologists to suspected strokes. Artificial intelligence is the simulation of human intelligence processes by machines, especially computer systems. Examples of AI applications include expert systems, natural language processing (NLP), speech recognition and machine vision. The generally slow pace of economic growth, together with the outsized profits of tech companies, has resulted in skepticism about the benefits of digital technologies for the broad economy.

cognitive automation tools

This allows insurance agents to focus on those customer service tasks which cannot be automated. The EdgeVerve AssistEdge RPA is an ideal solution for enterprises that prioritize consumer customer service. With its connected automation platform, it offers a comprehensive range of automation capabilities, including process discovery, document processing, and low-code application development. It has a turbocharged bot operations capability that enables intelligent automation, allowing for automated bot scaling, automated validations, and faster upgrades with minimal impact on the existing system. This feature ensures that the bots operate at optimal efficiency and can handle increased workloads without disruptions. The platform enables creators, developers, and organizations to build customizable apps for automating different parts of their businesses.

Immediate availability and future expansion

AI and machine learning are prominent buzzwords in security vendor marketing, so buyers should take a cautious approach. Still, AI is indeed a useful technology in multiple aspects of cybersecurity, including anomaly detection, reducing false positives and conducting behavioral threat analytics. For example, organizations use machine learning ChatGPT in security information and event management (SIEM) software to detect suspicious activity and potential threats. By analyzing vast amounts of data and recognizing patterns that resemble known malicious code, AI tools can alert security teams to new and emerging attacks, often much sooner than human employees and previous technologies could.

The next thing, with a serverless function, we take the latest data, the latest utilization and status data, and we update the knowledge graph. Now the knowledge graph, what it is, it’s a graph database, but it’s a graph database that has the latest information about our robot. Then we present this in a 2D dashboard, because at this point, we do not need a 3D digital twin. In this case, where we are visualizing only KPIs, only numbers, and maybe charts, we do not need to have some 3D visualization of our shop floor. This is, for information, the serverless function that pulls the latest information out of the time series DB, and sends it to the graph database. The first function that is defined is actually a CYPHER query that replaces the value with the latest value from the time series database.

Vendors like Nvidia have optimized the microcode for running across multiple GPU cores in parallel for the most popular algorithms. Chipmakers are also working with major cloud providers to make this capability more accessible as AI as a service (AIaaS) through IaaS, SaaS and PaaS models. Consequently, anyone looking to use machine learning in real-world production systems needs to factor ethics into their AI training processes and strive to avoid unwanted bias. This is especially important for AI algorithms that lack transparency, such as complex neural networks used in deep learning. Manufacturing has been at the forefront of incorporating robots into workflows, with recent advancements focusing on collaborative robots, or cobots. Unlike traditional industrial robots, which were programmed to perform single tasks and operated separately from human workers, cobots are smaller, more versatile and designed to work alongside humans.

SS&C Blue Prism: Best RPA for Unattended Use Cases

Characteristics of mental health interventions using automated CAs are detailed in Table 2. „One of the biggest challenges for organizations that have embarked on automation initiatives and want to expand their automation and digitalization footprint is knowing what their processes are,“ Kohli said. By enabling the software bot to handle this common manual task, the accounting team can spend more time analyzing vendor payments and possibly identifying areas to improve the company’s cash flow. Stampli’s Cognitive AI for PO Matching is available now as an add-on for customers using Oracle NetSuite, Sage Intacct, and SAP. Additional integrations with other financial systems are expected in the coming weeks. The company has plans to expand Cognitive AI into other areas of finance operations soon, continuing to leverage its deep expertise in automation and AI.

If we do that, we are optimistic our society can harness the productivity benefits and growth acceleration delivered by artificial intelligence to substantially advance human welfare in the coming years. There may be a need for updating social programs and tax policy to soften the welfare costs of labor market disruptions and ensure that the benefits of AI give rise to shared prosperity rather than concentration of wealth. The idea of jobs created versus jobs displaced is the most tangible manifestation of job market disruption for lay people. Job losses are indeed a significant social concern, and we need policies to facilitate adjustment. However, as economists, we note that the key factor in determining the influence of new technologies on the labor market is ultimately their effect on labor demand.

Stampli’s Cognitive AI aims to handle all your businesses’s purchase orders autonomously – VentureBeat

Stampli’s Cognitive AI aims to handle all your businesses’s purchase orders autonomously.

Posted: Tue, 10 Sep 2024 07:00:00 GMT [source]

This focus on shallow automation with pre-defined rules makes implementing it faster but less adaptable. Hyperautomation is a comprehensive approach that leverages technologies such as RPA bots, AI, and ML to optimize and automate processes from beginning to end. It involves more than simply performing repetitive tasks; it involves reimagining the way work is done. Success with automation entails coaching employees on how to spot use cases and how to navigate the transition to digital processes.

This transformer architecture was essential to developing contemporary LLMs, including ChatGPT. Increases in computational power and an explosion of data sparked an AI renaissance in the mid- to late 1990s, setting cognitive automation tools the stage for the remarkable advances in AI we see today. The combination of big data and increased computational power propelled breakthroughs in NLP, computer vision, robotics, machine learning and deep learning.

This test evaluates a computer’s ability to convince interrogators that its responses to their questions were made by a human being. In addition to AI’s fundamental role in operating autonomous vehicles, AI technologies are used in automotive transportation to manage traffic, reduce congestion and enhance road safety. In air travel, AI can predict flight delays by analyzing data points such as weather and air traffic conditions.

  • You have to understand the business processes you’re seeing to automate enough to determine if automatable as is or whether it makes send to redesign them a bit.
  • The EU’s General Data Protection Regulation (GDPR) already imposes strict limits on how enterprises can use consumer data, affecting the training and functionality of many consumer-facing AI applications.
  • AI is changing the game for cybersecurity, analyzing massive quantities of risk data to speed response times and augment under-resourced security operations.

It also provides integration with tools like HubSpot, PayPal, Stripe, Dropbox, and more. In conclusion, the field is characterized by a rapid expansion of use of fully automated CAs, with more and more evolved technical capabilities and especially in high income countries. Despite being highly acceptable, feasible and engaging as well as highly available for use, automated CAs do not appear to be yet prepared to be implemented in clinical practice with the young population. Although it is a promising approach for young population mental health promotion, efforts should be made to improve the efficacy and the safety of automated CAs. Future research with a standardized assessment, larger and diverse samples (e.g., different clinical conditions) and rigorous designs (e.g., efficacy and effectiveness studies, longer follow-ups) needs to be conducted. Theoretical framework for automated CAs interventions was reported by 17 studies.

Without continuous user engagement, there is risk that IT/data science drifts from what users want. According to Deloitte, most of these organizations were looking for continuous process improvement for their workflows, with automation as a secondary goal. Yet, when Deloitte asked these same organizations about how well they were able to leverage and scale their use of RPA to other areas in their companies, only 3% said they were succeeding in doing this.

  • Machine learning enables bots to remember the best ways of completing tasks, while technology like optical character recognition increases the data formats with which bots can interact.
  • Our digital twin helps Cresla to monitor their equipment availability in real-time, predict machine failures, understand the impact of these failures to the production line.
  • These may include manipulating data, passing data to and from different applications, triggering responses, or executing transactions.
  • Theoretical framework for automated CAs interventions was reported by 17 studies.

Longer implementation cycles further add to the complexity in incorporating evolving business regulations into operations, leading to diminishing returns, increased costs, and transformation hiccups. The systematic search in databases and external sources returned 9905 articles. After duplicates removal, 6874 articles were screened for title and abstract and further 6719 studies were excluded. Out of the remaining 155 studies, we retrieved full-text copies for 152 articles that were screened in full. This resulted in a total of 25 studies included in the current scoping review. For example, an attended bot can bring up relevant data on an agent’s screen at the optimal moment in a live customer interaction to help the agent upsell the customer to a specific product.

Revolutionizing Finance Automation: How E42’s Cognitive AI Transforms Financial Operations for the Indian Market and Beyond – CXOToday.com

Revolutionizing Finance Automation: How E42’s Cognitive AI Transforms Financial Operations for the Indian Market and Beyond.

Posted: Mon, 28 Oct 2024 23:19:22 GMT [source]

He co-developed the firm’s Cognitive Project Management for AI (CPMAI) methodology. Ron is co-host of the AI Today podcast, SXSW Innovation Awards judge, OECD and ATARC AI Working group member, and Top AI Voice on LinkedIn. Ron founded TechBreakfast, ChatGPT App a national innovation and technology-focused demo series. Ron also founded and ran ZapThink, an industry analyst firm focused on Service-Oriented Architecture (SOA), which was acquired by Dovel Technologies and subsequently acquired by Guidehouse.

cognitive automation tools

While RPA, AI and intelligent automation are all powerful tools, they offer different capabilities. For state and local agencies looking to dial back the hands-on work needed to keep data centers humming along, it’s important to understand the differences. Infrastructure automation leverages technology to operate data centers with less human intervention. You can foun additiona information about ai customer service and artificial intelligence and NLP. In this context, various technologies support the control of hardware, software and networking components, as well as operating systems and data storage. When queried, ChatGPT suggested the large language model could create personalized onboarding material and assist HR professionals in drafting documents, among other tasks. And employees will need time to build trust in the decision-making capabilities of the systems.