Umjetna inteligencija u poslovnoj analitici: izazovi za investitore i programere

Sponzorirani

Prednosti AI za poslovnu analitiku

Dosadašnja iskustva uvođenja AI i implementacija određenih konceptualnih razvoja i pilot rješenja, koja se tek aprobiraju na tržištu, govore o prednostima korištenja AI u području Data Science i Business Analytics. Gartner predviđa da će se ova dva područja približiti u bliskoj budućnosti.

Prema ankete poslovnih lidera, glavne prednosti korištenja umjetne inteligencije u analitici podataka uključuju eliminaciju zadataka koji se ponavljaju, automatizaciju radnih procesa, optimizaciju poslovnih procesa, bolje donošenje odluka i generiranje novih obećavajućih smjernica i ideja. Pogledajmo pobliže svaku od ovih prednosti.

Uklanjanje zadataka koji se ponavljaju

Ovo je jedna od glavnih prednosti uvođenja strojnog učenja i drugih AI tehnologija u poslovne procese, što analitičarima omogućuje da se usredotoče na izvođenje kreativnijih zadataka. To se odnosi na automatizaciju rada s podacima kada glavne napore za njihovo pretraživanje, formiranje i prezentaciju čini Strojna inteligencija, oslobađajući dodatno vrijeme zaposlenicima.

Na primjer, u financijskom sektoru umjetna inteligencija pomaže pojednostaviti računovodstvene procese i pouzdano obavljati takve predvidljive zadatke kao što su unos podataka, plaćanje i fakturiranje itd., tako da se financijska evidencija čuva što točniji. Automatizacija procesa pomaže u otklanjanju tipičnih ljudskih pogrešaka pri radu s podacima i čini tehničke zadatke za zaposlenika predmetom praćenja i kontrole, a ne objektom tekuće proizvodnje.

Marketinški stručnjaci i poslovni analitičari također se mogu prebaciti s obavljanja ponavljajućih zadataka prikupljanja i analiziranja informacija iz različitih izvora na rad sa softverskim algoritmima i modelima. Ovi algoritmi i modeli obavljaju te zadatke puno brže i učinkovitije od ljudi. To omogućuje velikim korporacijama da smanjiti osoblje tehničkih radnika uključeni u automatske transakcije te prikupljanje i sortiranje informacija. Zaposlenici malih tvrtki i startupa mogu zauzvrat učinkovito izvršavaju svoje zadatke. Štoviše, prema istraživanju autora Forrester pokazuje da se produktivnost zaposlenika značajno povećava kada su i dnevni i nerutinski zadaci automatizirani.

Bolje donošenje odluka

Ovo je još jedna velika prednost korištenja umjetne inteligencije u znanosti o podacima. Uklanjanje zadataka koji se ponavljaju i poboljšanje donošenja odluka pomoću umjetne inteligencije ono je što pomaže onima koji rade na mozgu da postanu kreativniji i da se usredotoče na intelektualni rad, prema 84% sudionika u pregled Forbes Insights za Microsoft. Očito, odlučivanje zahvaća prvenstveno područje upravljanja i utječe na strateško planiranje, što je važno za top menadžment i dioničare. Tradicionalno, podaci potrebni za donošenje odluka postojali su u obliku sustava evidencije, a rad s njima padao je na analitičare i menadžere. Ali danas, sustavi inteligencije su lansirani pomoću AI algoritama. Oni "može ponuditi sve mogućnosti SOR-a, a istovremeno pruža podatke i uvide potrebne za donošenje boljih odluka u cijelom poslovanju."

Mnogi od tih procesa još uvijek zahtijevaju digitalne analitičare i rukovatelje podacima koji optimiziraju i provjeravaju modele i grafikone kako bi ih održavali, ali AI samu obradu podataka obavlja na mnogo intenzivnijoj razini. Ovaj utječe upravljanje opskrbnim lancima i osobljem, predviđanje poslovanja, optimizacija troškova te rad s klijentima i partnerskim organizacijama. Poboljšani krugovi donošenja odluka pomažu ublažiti rizike utjecaja lažnih podataka i kasnog donošenja odluka, povećavajući točnost i brzinu rada s informacijama.

Generiranje obećavajućih ideja

Ovo je još jedna ključna prednost implementacije AI tehnologija Poslovna analitika. Prema već spomenutoj anketi Forbes Insightsa, oko 41% ispitanika vjeruje da je sposobnost umjetne inteligencije da otkrije “nevidljive” ideje i anticipira potreban kontekst potreban za ispravnu obradu podataka značajna, a 45% ispitanika smatra je kritično važnom.

Drugim riječima, AI omogućuje organiziranje informacija na alternativni način. Takve tehnologije nadilaze ljudsku percepciju i vide uzorke i anomalije na mjestima na koja ljudi možda ne obraćaju pozornost. Razvoj obećavajućih ideja postiže se korištenjem oba sheme heurističke analize podataka a višenamjenska interakcija umjetne inteligencije s različitim pohranama i bazama podataka, što omogućuje otkrivanje neočitih uzoraka.

Ovaj optimizacija prediktivnih modela omogućuje predviđanje promjena u potražnji i potrebi za novim proizvodima ili uslugama, kao i otvoriti i razviti temeljno nova tržišta, kao što je bio slučaj s trgovinama aplikacija i AirBnB-om.

Važna osobitost korištenja AI za analitiku je 24/7 pristup njegovim rezultatima. To omogućuje poslovnim čelnicima da utvrde važne pokazatelje poslovne uspješnosti, izvrše potrebne prilagodbe kako se pojavljuju, pregovaraju o prodaji, donose odluke o zapošljavanju i prikupljanju sredstava te sklapaju ugovore o partnerstvu – sve to brzo i u stvarnom vremenu.

Kako bi takva rješenja bila moguća, novi alati umjetne inteligencije moraju se u potpunosti prebaciti na stvaranje obećavajućih i nefragmentiranih lanaca prijenosa podataka (Future-proof, Anti-fragile Data Supply Chains). Kao primijetio Irfan Khan, osnivač i glavni izvršni direktor CLOUDSUFI:

"Ispravan pristup vrednovanju podataka i monetizaciji može otkriti neograničene mogućnosti, uključujući usmjerenost na korisnika, operativnu učinkovitost, konkurentsku prednost, strateška partnerstva, učinkovito poslovanje, poboljšanu profitabilnost i nove tokove prihoda."

Posebno učinkovito može biti korištenje podataka iz suvremenih multimedijskih uređaja, čija obrada informacija daje predodžbu o mnogim proizvodnim procesima i ponašanju klijenata.

Druge prednosti AI tehnologija

Prema pregled od RELX-a, optimizirani sustavi i niži troškovi druge su ključne poslovne prednosti sustava umjetne inteligencije. Učinkovitost procesa povećava se visokom razinom automatizacije, manjim brojem grešaka i boljim korištenjem resursa. Takvi napredni algoritmi za rad s podacima omogućuju izgradnju optimalnih proizvodnih shema, opskrbnih lanaca i učinkovitih modela upravljanja osobljem.

Prema McKinsey, takva su rješenja posebno učinkovita u smanjenju troškova i povećanju profitabilnosti tvrtki u sektoru marketinga, prodaje i proizvodnje. Općenito, povećanje se odvija u svim značajnim područjima.

Konačno, važne prednosti korištenja umjetne inteligencije za poslovnu analitiku uključuju pristup usmjeren na klijenta, poboljšane sheme zadržavanja klijenata kroz mehanizme za proučavanje njihovih osobnih zahtjeva, te nuđenje odgovarajućih rješenja na razini pametnih algoritama za obradu podataka.

Ove su usluge već djelomično implementirane kao dio algoritama za kontekstualno oglašavanje, bot konzultanata i osobnih preporuka na web stranicama i u pošti. Rad s osobnim podacima klijenata pomaže u kreiranju modela njihove izravne i potisnute potražnje te izgradnji osobnih odnosa između tvrtke i klijenata 24/7.

Naravno, AI tehnologije ne rješavaju svaki problem klijenta. Prema anketama od strane Accenture, većina kupaca još uvijek radije komunicira s ljudskim osobljem kako bi dobili savjete ili preporuke. Ali treba imati na umu da ako je usluga klijentima loše uspostavljena, na primjer, zbog nedostatka stručnjaka, više od polovice kupaca radije će potražiti nove pružatelje usluga.

Zaključak

Dakle, među glavnim prednostima korištenja umjetne inteligencije za znanost podataka i poslovnu analitiku su sljedeće:

• eliminacija zadataka koji se ponavljaju i automatizacija nerutinskih zadataka,
• poboljšani procesi donošenja odluka i minimizirani rizici,
• generiranje obećavajućih ideja i optimizacija prediktivnih modela, ulazak na nova tržišta;
• optimizacija sustava i smanjenje troškova;
• poboljšane sheme zadržavanja klijenata.

U teoriji, ove prednosti značajno pridonose promicanju AI tehnologija na tržištima poslovnih usluga, analitike i IT outsourcing usluge. U svakom slučaju, trenutni trend određen je i uspjesima i neuspjesima konkretnih slučajeva uvođenja takvih tehnologija, o čemu ćemo govoriti u trećem dijelu ovog članka.