Τεχνητή Νοημοσύνη στο Business Analytics: Προκλήσεις για Επενδυτές και Προγραμματιστές

ΧΟΡΗΓΟΥΜΕΝΟΙ

Οφέλη του AI για Business Analytics

Η τρέχουσα εμπειρία εισαγωγής της τεχνητής νοημοσύνης και η εφαρμογή ορισμένων εννοιολογικών εξελίξεων και πιλοτικών λύσεων, που μόλις εγκρίνονται στην αγορά, μιλούν για τα οφέλη της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της Επιστήμης Δεδομένων και των Επιχειρηματικών Αναλύσεων. Gartner προβλέπει ότι αυτοί οι δύο τομείς θα συγκλίνουν στο εγγύς μέλλον.

Σύμφωνα με έρευνες των ηγετών επιχειρήσεων, τα κύρια οφέλη από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάλυση δεδομένων περιλαμβάνουν την εξάλειψη επαναλαμβανόμενων εργασιών, την αυτοματοποίηση των διαδικασιών εργασίας, τη βελτιστοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών, την καλύτερη λήψη αποφάσεων και τη δημιουργία νέων υποσχόμενων κατευθύνσεων και ιδεών. Ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά σε καθένα από αυτά τα οφέλη.

Εξάλειψη επαναλαμβανόμενων εργασιών

Αυτό είναι ένα από τα κύρια πλεονεκτήματα της εισαγωγής της Μηχανικής Μάθησης και άλλων τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρηματικές διαδικασίες, που επιτρέπει στους αναλυτές να επικεντρωθούν στην εκτέλεση πιο δημιουργικών εργασιών. Αυτό αναφέρεται στην αυτοματοποίηση της εργασίας με δεδομένα όταν οι κύριες προσπάθειες για την αναζήτηση, τη διαμόρφωση και την παρουσίασή τους γίνονται από τη Μηχανική Νοημοσύνη, ελευθερώνοντας επιπλέον χρόνο για τους εργαζόμενους.

Για παράδειγμα, στον χρηματοπιστωτικό τομέα, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στον εξορθολογισμό των λογιστικών διαδικασιών και στην αξιόπιστη εκτέλεση τέτοιων προβλέψιμων εργασιών όπως η εισαγωγή δεδομένων, η πληρωμή και η τιμολόγηση κ.λπ., έτσι ώστε να τηρούνται οικονομικά αρχεία όσο το δυνατόν ακριβέστερα. Η αυτοματοποίηση διεργασιών βοηθά στην εξάλειψη τυπικών ανθρώπινων σφαλμάτων κατά την εργασία με δεδομένα και καθιστά τις τεχνικές εργασίες για έναν εργαζόμενο αντικείμενο παρακολούθησης και ελέγχου, όχι αντικείμενο τρέχουσας παραγωγής.

Οι έμποροι και οι επιχειρησιακοί αναλυτές μπορούν επίσης να μεταβούν από την εκτέλεση επαναλαμβανόμενων εργασιών συλλογής και ανάλυσης πληροφοριών από διάφορες πηγές στην εργασία με αλγόριθμους και μοντέλα λογισμικού. Αυτοί οι αλγόριθμοι και τα μοντέλα εκτελούν αυτές τις εργασίες πολύ πιο γρήγορα και πιο αποτελεσματικά από τους ανθρώπους. Αυτό επιτρέπει στις μεγάλες εταιρείες να μείωση του προσωπικού των τεχνικών εμπλέκονται σε αυτόματες συναλλαγές και συλλογή και ταξινόμηση πληροφοριών. Οι υπάλληλοι μικρών εταιρειών και startups μπορούν, με τη σειρά τους, εκτελούν αποτελεσματικά τα καθήκοντά τους. Επιπλέον, όπως η έρευνα του Forrester δείχνει ότι η παραγωγικότητα των εργαζομένων αυξάνεται σημαντικά όταν αυτοματοποιούνται τόσο οι καθημερινές όσο και οι μη συνήθεις εργασίες.

Καλύτερη λήψη αποφάσεων

Αυτό είναι ένα άλλο σημαντικό πλεονέκτημα της χρήσης AI στην Επιστήμη Δεδομένων. Η εξάλειψη των επαναλαμβανόμενων εργασιών και η βελτίωση της λήψης αποφάσεων με την τεχνητή νοημοσύνη είναι αυτό που βοηθά τους εργαζόμενους στον εγκέφαλο να γίνουν πιο δημιουργικοί και να επικεντρωθούν στην πνευματική εργασία, σύμφωνα με το 84% των συμμετεχόντων σε επισκόπηση από το Forbes Insights για τη Microsoft. Προφανώς, η λήψη αποφάσεων επηρεάζει πρωτίστως τον τομέα της διαχείρισης και επηρεάζει τον στρατηγικό σχεδιασμό, ο οποίος είναι σημαντικός για την ανώτατη διοίκηση και τους μετόχους. Παραδοσιακά, τα δεδομένα που ήταν απαραίτητα για τη λήψη αποφάσεων υπήρχαν με τη μορφή Συστημάτων Καταγραφής και η συνεργασία με αυτά έπεφτε στους αναλυτές και τους διαχειριστές. Αλλά σήμερα, Συστήματα Νοημοσύνης ξεκινούν χρησιμοποιώντας αλγόριθμους AI. Αυτοί «μπορεί να προσφέρει όλες τις δυνατότητες ενός SOR παρέχοντας ταυτόχρονα τα δεδομένα και τις πληροφορίες που απαιτούνται για τη λήψη καλύτερων αποφάσεων σε όλη την επιχείρηση».

Πολλές από αυτές τις διαδικασίες εξακολουθούν να απαιτούν ψηφιακούς αναλυτές και χειριστές δεδομένων, οι οποίοι βελτιστοποιούν και επαληθεύουν μοντέλα και γραφήματα, για να τα διατηρούν, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη κάνει την ίδια την επεξεργασία δεδομένων σε πολύ πιο εντατικό επίπεδο. Αυτό επηρεάζει τη διαχείριση των αλυσίδων εφοδιασμού και του προσωπικού, την επιχειρηματική πρόβλεψη, τη βελτιστοποίηση κόστους και τη συνεργασία με πελάτες και οργανισμούς-εταίρους. Τα βελτιωμένα κυκλώματα λήψης αποφάσεων συμβάλλουν στον μετριασμό των κινδύνων επιρροής από ψευδή δεδομένα και καθυστερημένη λήψη αποφάσεων, αυξάνοντας την ακρίβεια και την ταχύτητα της εργασίας με πληροφορίες.

Δημιουργία πολλά υποσχόμενων ιδεών

Αυτό είναι ένα άλλο βασικό πλεονέκτημα της εφαρμογής τεχνολογιών AI σε Επιχειρηματικό Analytics. Σύμφωνα με την ήδη αναφερθείσα έρευνα του Forbes Insights, περίπου το 41% ​​των ερωτηθέντων πιστεύει ότι η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να ανιχνεύει «αόρατες» ιδέες και να προβλέπει το απαραίτητο πλαίσιο που απαιτείται για τη σωστή επεξεργασία των δεδομένων είναι σημαντική και το 45% των ερωτηθέντων τη θεωρεί εξαιρετικά σημαντική.

Με άλλα λόγια, η τεχνητή νοημοσύνη καθιστά δυνατή την οργάνωση πληροφοριών με εναλλακτικό τρόπο. Τέτοιες τεχνολογίες υπερβαίνουν την ανθρώπινη αντίληψη και βλέπουν μοτίβα και ανωμαλίες σε μέρη που οι άνθρωποι μπορεί να μην δίνουν προσοχή. Η ανάπτυξη πολλά υποσχόμενων ιδεών επιτυγχάνεται με τη χρήση και των δύο ευρετικά σχήματα ανάλυσης δεδομένων και την πολυλειτουργική αλληλεπίδραση της τεχνητής νοημοσύνης με μια ποικιλία αποθηκευτικών χώρων και βάσεων δεδομένων, που καθιστά δυνατό τον εντοπισμό μη προφανών μοτίβων.

Αυτός ο διαλογισμός στα βελτιστοποίηση προγνωστικών μοντέλων καθιστά δυνατή την πρόβλεψη αλλαγών στη ζήτηση και την ανάγκη για νέα προϊόντα ή υπηρεσίες, καθώς και να ανοίξει και να αναπτύξει θεμελιωδώς νέες αγορές, όπως συνέβη με τα καταστήματα εφαρμογών και το AirBnB.

Μια σημαντική ιδιαιτερότητα της χρήσης AI για αναλυτικά στοιχεία είναι 24/7 πρόσβαση στα αποτελέσματά του. Αυτό επιτρέπει στους ηγέτες επιχειρήσεων να προσδιορίζουν σημαντικούς δείκτες επιχειρηματικής απόδοσης, να κάνουν τις απαραίτητες προσαρμογές όπως εμφανίζονται, να διαπραγματεύονται πωλήσεις, να λαμβάνουν αποφάσεις προσλήψεων και συγκέντρωσης κεφαλαίων και να συνάπτουν συμφωνίες συνεργασίας – όλα αυτά γρήγορα και σε πραγματικό χρόνο.

Για να καταστούν δυνατές τέτοιες λύσεις, τα νέα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να στραφούν πλήρως στη δημιουργία ελπιδοφόρων και μη κατακερματισμένων αλυσίδων μεταφοράς δεδομένων (Ασφαλείς για το μέλλον, Anti-fragile Data Supply Chains). Οπως και Σημειώνεται από τον Irfan Khan, ιδρυτή και διευθύνοντα σύμβουλο της CLOUDSUFI:

«Η σωστή προσέγγιση για την αποτίμηση δεδομένων και τη δημιουργία εσόδων μπορεί να αποκαλύψει απεριόριστες δυνατότητες, όπως η πελατοκεντρικότητα, η λειτουργική αποτελεσματικότητα, το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, οι στρατηγικές συνεργασίες, οι αποτελεσματικές λειτουργίες, η βελτιωμένη κερδοφορία και οι νέες ροές εσόδων».

Η χρήση δεδομένων από σύγχρονες συσκευές πολυμέσων μπορεί να είναι ιδιαίτερα αποτελεσματική, η επεξεργασία των πληροφοριών από τις οποίες δίνει μια ιδέα για πολλές διαδικασίες παραγωγής και τη συμπεριφορά του πελάτη.

Άλλα οφέλη των τεχνολογιών AI

Σύμφωνα με ένα επισκόπηση από την RELX, βελτιστοποιημένα συστήματα και μειωμένο κόστος είναι άλλα βασικά επιχειρηματικά οφέλη των συστημάτων AI. Η αποτελεσματικότητα των διαδικασιών αυξάνεται με υψηλό επίπεδο αυτοματισμού, λιγότερα σφάλματα και καλύτερη χρήση των πόρων. Τέτοιοι προηγμένοι αλγόριθμοι για την εργασία με δεδομένα καθιστούν δυνατή τη δημιουργία βέλτιστων σχημάτων παραγωγής, αλυσίδων εφοδιασμού και αποτελεσματικών μοντέλων διαχείρισης προσωπικού.

Σύμφωνα με McKinsey, τέτοιες λύσεις είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικές για τη μείωση του κόστους και την αύξηση της κερδοφορίας για εταιρείες στους τομείς του μάρκετινγκ, των πωλήσεων και της κατασκευής. Γενικά, η αύξηση σημειώνεται σε όλους τους σημαντικούς τομείς.

Τέλος, τα σημαντικά πλεονεκτήματα της χρήσης AI για Business Analytics περιλαμβάνουν μια πελατοκεντρική προσέγγιση, βελτιωμένα προγράμματα διατήρησης πελατών μέσω μηχανισμών μελέτης των προσωπικών τους απαιτήσεων, και προσφοράς κατάλληλων λύσεων σε επίπεδο έξυπνων αλγορίθμων επεξεργασίας δεδομένων.

Αυτές οι υπηρεσίες έχουν ήδη εν μέρει εφαρμοστεί ως μέρος αλγορίθμων διαφήμισης με βάση τα συμφραζόμενα, συμβούλων bot και προσωπικών προτάσεων σε ιστότοπους και αποστολές αλληλογραφίας. Η συνεργασία με τα προσωπικά δεδομένα των πελατών βοηθά στη δημιουργία μοντέλων της άμεσης και κατασταλτικής ζήτησης τους και στη δημιουργία προσωπικών σχέσεων μεταξύ της εταιρείας και των πελατών σε 24ωρη βάση.

Φυσικά, οι τεχνολογίες AI δεν λύνουν κάθε πρόβλημα πελάτη. Σύμφωνα με έρευνες του Accenture, οι περισσότεροι αγοραστές εξακολουθούν να προτιμούν να αλληλεπιδρούν με ανθρώπινο προσωπικό για να λαμβάνουν συμβουλές ή συστάσεις. Ωστόσο, πρέπει να ληφθεί υπόψη ότι εάν η εξυπηρέτηση πελατών δεν είναι καλά εδραιωμένη, για παράδειγμα, λόγω έλλειψης ειδικών, περισσότεροι από τους μισούς αγοραστές θα προτιμήσουν να αναζητήσουν νέους παρόχους.

Συμπέρασμα

Έτσι, μεταξύ των κύριων πλεονεκτημάτων της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης για την Επιστήμη των Δεδομένων και την Επιχειρηματική Ανάλυση είναι τα εξής:

• εξάλειψη επαναλαμβανόμενων εργασιών και αυτοματοποίηση μη συνηθισμένων εργασιών,
• βελτιωμένες διαδικασίες λήψης αποφάσεων και ελαχιστοποίηση των κινδύνων,
• δημιουργία πολλά υποσχόμενων ιδεών και βελτιστοποίηση προγνωστικών μοντέλων, είσοδος σε νέες αγορές.
• βελτιστοποίηση των συστημάτων και μείωση του κόστους.
• βελτιωμένα προγράμματα διατήρησης πελατών.

Θεωρητικά, αυτά τα πλεονεκτήματα συμβάλλουν σημαντικά στην προώθηση των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης στις αγορές επιχειρηματικών υπηρεσιών, αναλυτικών στοιχείων και Υπηρεσίες εξωτερικής ανάθεσης πληροφορικής. Τέλος πάντων, η τρέχουσα τάση καθορίζεται επίσης από τις επιτυχίες και τις αποτυχίες συγκεκριμένων περιπτώσεων εισαγωγής τέτοιων τεχνολογιών, τις οποίες θα συζητήσουμε στο τρίτο μέρος αυτού του άρθρου.