Kunstig intelligens i Business Analytics: Udfordringer for investorer og udviklere

Sponsoreret

Fordele ved AI til Business Analytics

De nuværende erfaringer med at introducere AI og implementering af visse konceptuelle udviklinger og pilotløsninger, som først lige er blevet godkendt på markedet, taler om fordelene ved at bruge AI inden for datavidenskab og Business Analytics. Gartner forudsiger, at disse to områder vil konvergere i den nærmeste fremtid.

Ifølge undersøgelser af virksomhedsledere omfatter de største fordele ved at bruge AI i dataanalyse eliminering af gentagne opgaver, automatisering af arbejdsprocesser, optimering af forretningsprocesser, bedre beslutningstagning og generering af nye lovende retninger og ideer. Lad os se nærmere på hver af disse fordele.

Eliminering af gentagne opgaver

Dette er en af ​​de vigtigste fordele ved at introducere Machine Learning og andre AI-teknologier i forretningsprocesser, som giver analytikere mulighed for at fokusere på at udføre mere kreative opgaver. Dette refererer til automatisering af arbejdet med data, når hovedindsatsen for deres søgning, dannelse og præsentation udføres af Machine Intelligence, hvilket frigør ekstra tid for medarbejderne.

For eksempel hjælper AI i den finansielle sektor med at strømline regnskabsprocesser og pålideligt udføre sådanne forudsigelige opgaver som dataindtastning, betaling og fakturering osv., så der føres økonomiske regnskaber så præcist som muligt. Procesautomatisering hjælper med at eliminere typiske menneskelige fejl, når der arbejdes med data og gør tekniske opgaver for en medarbejder til et objekt for overvågning og kontrol, ikke til et objekt for løbende produktion.

Marketingfolk og forretningsanalytikere kan også skifte fra at udføre gentagne opgaver med at indsamle og analysere information fra forskellige kilder til at arbejde med softwarealgoritmer og -modeller. Disse algoritmer og modeller udfører disse opgaver langt hurtigere og mere effektivt end mennesker. Dette giver store virksomheder mulighed for reducere antallet af tekniske medarbejdere involveret i automatiske transaktioner og indsamling og sortering af information. Ansatte i små virksomheder og startups kan til gengæld, udføre deres opgaver effektivt. Desuden som forskning af Forrester viser, øges medarbejdernes produktivitet markant, når både daglige og ikke-rutinemæssige opgaver automatiseres.

Bedre beslutningstagning

Dette er en anden stor fordel ved at bruge AI i Data Science. At eliminere gentagne opgaver og forbedre beslutningstagningen med AI er det, der hjælper hjernearbejdere med at blive mere kreative og fokusere på intellektuelt arbejde, ifølge 84 % af deltagerne i en undersøgelse af Forbes Insights for Microsoft. Beslutningstagningen påvirker naturligvis primært ledelsesområdet og påvirker strategisk planlægning, hvilket er vigtigt for topledelsen og aktionærerne. Traditionelt eksisterede de nødvendige data til beslutningstagning i form af Systems of Record, og arbejdet med dette faldt på analytikere og ledere. Men i dag, Systems of Intelligence lanceres ved hjælp af AI-algoritmer. De "kan tilbyde alle mulighederne for en SOR og samtidig levere de data og den indsigt, der kræves for at træffe bedre beslutninger på tværs af virksomheden."

Mange af disse processer kræver stadig digitale analytikere og databehandlere, som optimerer og verificerer modeller og grafer, for at vedligeholde dem, men AI udfører selve databehandlingen på et meget mere intensivt niveau. Dette påvirker ledelse af forsyningskæder og personale, forretningsforecasting, omkostningsoptimering og samarbejde med kunder og partnerorganisationer. Forbedrede beslutningskredsløb hjælper med at mindske risikoen for påvirkning fra falske data og sen beslutningstagning, hvilket øger nøjagtigheden og hastigheden af ​​arbejdet med information.

Generering af lovende ideer

Dette er en anden vigtig fordel ved at implementere AI-teknologier i Business Analytics. Ifølge den allerede nævnte undersøgelse fra Forbes Insights mener omkring 41% af de adspurgte, at AI's evne til at opdage "usynlige" ideer og forudse den nødvendige kontekst, der kræves for at behandle data korrekt, er betydelig, og 45% af de adspurgte anser det for at være kritisk vigtigt.

Med andre ord gør AI det muligt at organisere information på en alternativ måde. Sådanne teknologier går ud over menneskelig opfattelse og ser mønstre og anomalier på steder, som folk måske ikke er opmærksomme på. Udviklingen af ​​lovende ideer opnås ved brug af begge heuristiske dataanalyseskemaer og multifunktionel interaktion af AI med en række lager og databaser, hvilket gør det muligt at detektere ikke-oplagte mønstre.

Denne optimering af prædiktive modeller gør det muligt at forudsige ændringer i efterspørgsel og behov for nye produkter eller tjenester, samt åbne og udvikle fundamentalt nye markeder, som det var tilfældet med app-butikker og AirBnB.

En vigtig ejendommelighed ved at bruge AI til analyse er 24/7 adgang til resultaterne. Dette giver virksomhedsledere mulighed for at bestemme vigtige forretningsresultatindikatorer, foretage de nødvendige justeringer, efterhånden som de vises, forhandle salg, træffe ansættelses- og fundraisingbeslutninger og indgå partnerskabsaftaler – alt dette hurtigt og i realtid.

For at gøre sådanne løsninger mulige skal nye AI-værktøjer fuldt ud skifte til skabelsen af ​​lovende og ufragmenterede dataoverførselskæder (fremtidssikrede, anti-skrøbelige dataforsyningskæder). Som bemærkede af Irfan Khan, grundlægger og administrerende direktør for CLOUDSUFI:

"Den rigtige tilgang til datavurdering og indtægtsgenerering kan afdække uendelige muligheder, herunder kundecentreret, operationel effektivitet, konkurrencefordel, strategiske partnerskaber, effektiv drift, forbedret rentabilitet og nye indtægtsstrømme."

Brugen af ​​data fra moderne multimedieenheder kan være særligt effektiv, hvor behandlingen af ​​information giver en idé om mange produktionsprocesser og klientadfærd.

Andre fordele ved AI-teknologier

Ifølge en undersøgelse af RELX, optimerede systemer og reducerede omkostninger er andre vigtige forretningsmæssige fordele ved AI-systemer. Effektiviteten af ​​processer øges af en høj grad af automatisering, færre fejl og bedre ressourceudnyttelse. Sådanne avancerede algoritmer til at arbejde med data gør det muligt at opbygge optimale produktionsordninger, forsyningskæder og effektive personaleledelsesmodeller.

Ifølge McKinsey, er sådanne løsninger især effektive til at reducere omkostninger og øge rentabiliteten for virksomheder i marketing-, salgs- og fremstillingssektoren. Generelt sker stigningen på alle væsentlige områder.

Endelig omfatter de vigtige fordele ved at bruge AI til Business Analytics en klientcentreret tilgang, forbedrede klientfastholdelsesordninger gennem mekanismer til at studere deres personlige krav og tilbyde passende løsninger på niveau med smarte databehandlingsalgoritmer.

Disse tjenester er allerede delvist implementeret som en del af kontekstuelle annonceringsalgoritmer, botkonsulenter og personlige anbefalinger på websteder og i mails. Arbejdet med kunders personlige data hjælper med at skabe modeller for deres direkte og undertrykte efterspørgsel og opbygge personlige relationer mellem virksomheden og kunderne på 24/7 basis.

Selvfølgelig løser AI-teknologier ikke alle klientproblemer. Ifølge undersøgelser af Accenture, foretrækker de fleste købere stadig at interagere med menneskelige medarbejdere for at modtage råd eller anbefalinger. Men man skal huske på, at hvis kundeservicen er dårligt etableret, for eksempel på grund af mangel på specialister, vil mere end halvdelen af ​​køberne foretrække at lede efter nye udbydere.

Konklusion

Blandt de vigtigste fordele ved at bruge AI til Data Science og Business Analytics er følgende:

• eliminering af gentagne opgaver og automatisering af ikke-rutineopgaver,
• forbedrede beslutningsprocesser og minimerede risici,
• generering af lovende ideer og optimering af prædiktive modeller, adgang til nye markeder;
• optimering af systemer og omkostningsreduktion;
• forbedrede klientfastholdelsesordninger.

I teorien bidrager disse fordele væsentligt til fremme af AI-teknologier til markederne for virksomhedstjenester, analyser og IT outsourcing tjenester. Under alle omstændigheder er den nuværende tendens også bestemt af succeserne og fiaskoerne i specifikke tilfælde af indførelsen af ​​sådanne teknologier, som vi vil diskutere i tredje del af denne artikel.