Umělá inteligence v Business Analytics: Výzvy pro investory a vývojáře

Sponzorované

Výhody AI for Business Analytics

Dosavadní zkušenosti se zaváděním AI a implementací některých koncepčních vývojů a pilotních řešení, která se na trhu teprve schvalují, hovoří o výhodách využití AI v oblasti Data Science a Business Analytics. Gartner předpovídá, že se tyto dvě oblasti v blízké budoucnosti sblíží.

Podle Průzkumy Mezi hlavní výhody použití AI v analýze dat patří odstranění opakujících se úkolů, automatizace pracovních procesů, optimalizace obchodních procesů, lepší rozhodování a generování nových slibných směrů a nápadů. Pojďme se blíže podívat na každou z těchto výhod.

Eliminace opakujících se úkolů

To je jedna z hlavních výhod zavádění strojového učení a dalších technologií AI do obchodních procesů, což analytikům umožňuje soustředit se na provádění kreativnějších úkolů. Jedná se o automatizaci práce s daty, kdy hlavní úsilí o jejich vyhledávání, tvorbu a prezentaci vynakládá Machine Intelligence, čímž se uvolňuje čas navíc pro zaměstnance.

Například ve finančním sektoru pomáhá umělá inteligence zefektivnit účetní procesy a spolehlivě provádět takové předvídatelné úkoly, jako je zadávání dat, platby a fakturace atd., takže jsou uchovávány finanční záznamy. co nejpřesnější. Automatizace procesů pomáhá eliminovat typické lidské chyby při práci s daty a dělá z technických úkolů pro zaměstnance objekt sledování a kontroly, nikoli objekt současné výroby.

Obchodníci a obchodní analytici mohou také přejít od provádění opakovaných úkolů shromažďování a analýzy informací z různých zdrojů k práci se softwarovými algoritmy a modely. Tyto algoritmy a modely provádějí tyto úkoly mnohem rychleji a efektivněji než lidé. To umožňuje velkým korporacím snížit stav technických pracovníků zapojené do automatických transakcí a shromažďování a třídění informací. Zaměstnanci malých firem a startupů zase mohou plnit své úkoly efektivně. Navíc podle výzkumu Forrester ukazuje, že produktivita zaměstnanců se výrazně zvyšuje, když jsou každodenní i nerutinní úkoly automatizovány.

Lepší rozhodování

To je další velká výhoda používání AI v Data Science. Odstranění opakujících se úkolů a zlepšení rozhodování pomocí AI je to, co pomáhá mozkovým pracovníkům stát se kreativnějšími a soustředit se na intelektuální práci, uvádí 84 % účastníků studie. přehled podle Forbes Insights pro Microsoft. Je zřejmé, že rozhodování ovlivňuje především oblast řízení a ovlivňuje strategické plánování, které je důležité pro vrcholový management a akcionáře. Data nezbytná pro rozhodování tradičně existovala ve formě Systems of Record a práce s nimi připadla analytikům a manažerům. Ale dnes, systémy inteligence jsou spuštěny pomocí algoritmů AI. Ony „může nabídnout všechny možnosti SOR a zároveň poskytnout data a poznatky potřebné k lepšímu rozhodování v rámci celého podniku.“

Mnoho z těchto procesů stále vyžaduje, aby je udržovali digitální analytici a zpracovatelé dat, kteří optimalizují a ověřují modely a grafy, ale AI provádí samotné zpracování dat na mnohem intenzivnější úrovni. Tento postihuje řízení dodavatelských řetězců a personálu, obchodní prognózy, optimalizace nákladů a práce s klienty a partnerskými organizacemi. Vylepšené rozhodovací obvody pomáhají zmírňovat rizika ovlivnění nepravdivými údaji a pozdním rozhodováním, zvyšují přesnost a rychlost práce s informacemi.

Generování slibných nápadů

To je další klíčová výhoda implementace technologií AI do Obchodní analýza. Podle již zmíněného průzkumu Forbes Insights se asi 41 % respondentů domnívá, že schopnost umělé inteligence detekovat „neviditelné“ nápady a předvídat potřebný kontext pro správné zpracování dat je významná a 45 % respondentů ji považuje za kriticky důležitou.

Jinými slovy, AI umožňuje organizovat informace alternativním způsobem. Takové technologie přesahují lidské vnímání a vidí vzory a anomálie na místech, kterým lidé nemusí věnovat pozornost. Rozvíjení slibných nápadů je dosaženo použitím obou schémata heuristické analýzy dat a multifunkční interakce AI s řadou úložišť a databází, což umožňuje detekovat nezřejmé vzory.

Tento optimalizace prediktivních modelů umožňuje předvídat změny v poptávce a potřebě nových produktů nebo služeb, stejně jako otevírat a rozvíjet zásadně nové trhy, jak tomu bylo v případě obchodů s aplikacemi a AirBnB.

Důležitou zvláštností použití AI pro analýzu je 24/7 přístup k jeho výsledkům. To umožňuje vedoucím podnikům určovat důležité ukazatele výkonnosti podniku, provádět potřebné úpravy, jak se objevují, vyjednávat prodej, přijímat rozhodnutí o náboru a získávání finančních prostředků a uzavírat dohody o partnerství – to vše rychle a v reálném čase.

Aby taková řešení byla možná, musí se nové nástroje umělé inteligence plně posunout k vytváření slibných a nefragmentovaných řetězců přenosu dat (odolné vůči budoucnosti, anti-fragilní datové řetězce). Tak jako poznamenat, od Irfana Khana, zakladatele a generálního ředitele CLOUDSUFI:

„Správný přístup k oceňování dat a monetizaci může odhalit neomezené možnosti, včetně orientace na zákazníka, provozní efektivity, konkurenční výhody, strategických partnerství, efektivních operací, vyšší ziskovosti a nových toků příjmů.“

Efektivní může být především využití dat z moderních multimediálních zařízení, jejichž zpracování informací dává představu o mnoha výrobních procesech a chování klientů.

Další výhody technologií AI

Podle jednoho přehled od RELX, optimalizované systémy a nižší náklady jsou další klíčové obchodní výhody systémů AI. Efektivitu procesů zvyšuje vysoká úroveň automatizace, méně chyb a lepší využití zdrojů. Tyto pokročilé algoritmy pro práci s daty umožňují vytvářet optimální výrobní schémata, dodavatelské řetězce a efektivní modely personálního řízení.

Podle McKinseyTato řešení jsou zvláště účinná při snižování nákladů a zvyšování ziskovosti pro společnosti v marketingu, prodeji a výrobě. Obecně k nárůstu dochází ve všech významných oblastech.

A konečně, důležité výhody používání AI pro Business Analytics zahrnují přístup zaměřený na klienta, vylepšená schémata udržení klientů prostřednictvím mechanismů pro studium jejich osobních požadavků a nabídkou vhodných řešení na úrovni inteligentních algoritmů zpracování dat.

Tyto služby již byly částečně implementovány jako součást algoritmů kontextové reklamy, konzultantů botů a osobních doporučení na webových stránkách a v e-mailech. Práce s osobními údaji klientů pomáhá vytvářet modely jejich přímé i potlačované poptávky a budovat osobní vztahy mezi společností a klienty na bázi 24/7.

Technologie AI samozřejmě nevyřeší každý problém klienta. Podle průzkumů od Accenturevětšina kupujících stále upřednostňuje interakci s lidským personálem, aby získali rady nebo doporučení. Je ale třeba si uvědomit, že pokud je klientská služba špatně zavedená, například kvůli nedostatku specialistů, více než polovina kupujících bude raději hledat nové poskytovatele.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Mezi hlavní výhody používání AI pro Data Science a Business Analytics tedy patří následující:

• odstranění opakujících se úkolů a automatizace nerutinních úkolů,
• vylepšené rozhodovací procesy a minimalizace rizik,
• generování slibných nápadů a optimalizace prediktivních modelů, vstup na nové trhy;
• optimalizace systémů a snižování nákladů;
• vylepšená schémata udržení klientů.

Teoreticky tyto výhody významně přispívají k propagaci technologií AI na trzích obchodních služeb, analytiky a Služby outsourcingu IT. Současný trend každopádně určují i ​​úspěchy a neúspěchy konkrétních případů zavádění takových technologií, kterým se budeme věnovat ve třetí části tohoto článku.