בינה מלאכותית בניתוח עסקים: אתגרים למשקיעים ומפתחים

ממומן

היתרונות של AI עבור אנליטיקה עסקית

הניסיון הנוכחי של הצגת AI ויישום של פיתוחים רעיוניים ופתרונות פיילוט מסוימים, שרק זה עתה אושרו בשוק, מדברים על היתרונות של שימוש ב-AI בתחום מדע הנתונים ו-Business Analytics. גרטנר צופה ששני התחומים הללו יתכנסו בעתיד הקרוב.

לפי סקרים של מנהיגים עסקיים, היתרונות העיקריים של שימוש בבינה מלאכותית בניתוח נתונים כוללים ביטול משימות שחוזרות על עצמן, אוטומציה של תהליכי עבודה, אופטימיזציה של תהליכים עסקיים, קבלת החלטות טובה יותר ויצירת כיוונים ורעיונות מבטיחים חדשים. בואו נסתכל מקרוב על כל אחת מהיתרונות הללו.

ביטול משימות שחוזרות על עצמן

זהו אחד היתרונות העיקריים של הכנסת Machine Learning וטכנולוגיות AI אחרות לתהליכים עסקיים, המאפשרת לאנליסטים להתמקד בביצוע משימות יצירתיות יותר. הכוונה היא לאוטומציה של עבודה עם נתונים כאשר המאמצים העיקריים לחיפוש, יצירתם והצגתם נעשים על ידי Machine Intelligence, מה שמפנה זמן נוסף לעובדים.

לדוגמה, במגזר הפיננסי, בינה מלאכותית מסייעת לייעל תהליכים חשבונאיים ולבצע באופן מהימן משימות צפויות כגון הזנת נתונים, תשלום וחשבונית וכו', כך שרשומות פיננסיות נשמרות מדויק ככל האפשר. אוטומציה של תהליכים עוזרת לבטל טעויות אנוש טיפוסיות בעבודה עם נתונים והופכת משימות טכניות לעובד לאובייקט של ניטור ובקרה, ולא לאובייקט של ייצור שוטף.

משווקים ואנליסטים עסקיים יכולים גם לעבור מביצוע משימות חוזרות של איסוף וניתוח מידע ממקורות שונים לעבודה עם אלגוריתמי תוכנה ומודלים. אלגוריתמים ומודלים אלה מבצעים את המשימות הללו בצורה מהירה ויעילה יותר מאנשים. זה מאפשר לתאגידים גדולים לעשות זאת לצמצם את צוות העובדים הטכניים מעורב בעסקאות אוטומטיות ואיסוף ומיון מידע. עובדים של חברות קטנות וסטארטאפים יכולים, בתורם, לבצע את המשימות שלהם ביעילות. יתר על כן, כמחקר על ידי פורסטר מראה, פרודוקטיביות העובדים עולה באופן משמעותי כאשר משימות יומיות וגם משימות לא שגרתיות הן אוטומטיות.

קבלת החלטות טובה יותר

זהו יתרון מרכזי נוסף של שימוש בבינה מלאכותית במדעי הנתונים. ביטול משימות שחוזרות על עצמן ושיפור קבלת ההחלטות באמצעות AI הוא מה שעוזר לעובדי המוח להיות יצירתיים יותר ולהתמקד בעבודה אינטלקטואלית, לפי 84% מהמשתתפים ב- סקר מאת Forbes Insights עבור Microsoft. ברור שקבלת החלטות משפיעה בעיקר על תחום הניהול ומשפיעה על תכנון אסטרטגי, שחשוב להנהלה הבכירה ולבעלי המניות. באופן מסורתי, הנתונים הדרושים לקבלת החלטות היו קיימים בצורה של Systems of Record, והעבודה עם זה נפלה בידי האנליסטים והמנהלים. אבל היום, מערכות מודיעין מושקות באמצעות אלגוריתמים של AI. הֵם "יכול להציע את כל היכולות של SOR תוך מתן הנתונים והתובנות הנדרשות כדי לקבל החלטות טובות יותר ברחבי העסק."

רבים מהתהליכים הללו עדיין דורשים אנליסטים דיגיטליים ומטפלי נתונים, שמייעלים ומאמתים מודלים וגרפים, כדי לתחזק אותם, אבל AI עושה את עיבוד הנתונים בעצמו ברמה הרבה יותר אינטנסיבית. זֶה משפיע ניהול שרשראות אספקה ​​וכוח אדם, חיזוי עסקי, ייעול עלויות ועבודה מול לקוחות וארגונים שותפים. מעגלי קבלת החלטות משופרים עוזרים להפחית את הסיכונים של השפעה על ידי נתונים כוזבים וקבלת החלטות מאוחרת, ומגדילים את הדיוק והמהירות של העבודה עם מידע.

יצירת רעיונות מבטיחים

זהו יתרון מרכזי נוסף ביישום טכנולוגיות AI ב ניתוח עסקי. על פי הסקר שהוזכר כבר של פורבס אינסייטס, כ-41% מהמשיבים מאמינים שהיכולת של AI לזהות רעיונות "בלתי נראים" ולצפות את ההקשר הדרוש לעיבוד נכון של נתונים היא משמעותית, ו-45% מהנשאלים רואים בכך חשיבות קריטית.

במילים אחרות, AI מאפשר לארגן מידע בצורה חלופית. טכנולוגיות כאלה חורגות מהתפיסה האנושית ורואות דפוסים וחריגות במקומות שאנשים אולי לא שמים לב אליהם. הפיתוח של רעיונות מבטיחים מושג באמצעות השימוש בשניהם סכימות ניתוח נתונים היוריסטיות ו אינטראקציה רב תכליתית של AI עם מגוון אחסון ומסדי נתונים, מה שמאפשר לזהות דפוסים לא ברורים.

זֶה אופטימיזציה של מודלים חזויים מאפשר לחזות שינויים בביקוש והצורך במוצרים או בשירותים חדשים, כמו גם לפתוח ולפתח שווקים חדשים ביסודו, כפי שהיה במקרה של חנויות אפליקציות ו-AirBnB.

ייחוד חשוב של שימוש ב-AI לניתוח הוא גישה 24/7 לתוצאות שלו. זה מאפשר למנהיגים עסקיים לקבוע מדדי ביצועים עסקיים חשובים, לבצע את ההתאמות הנדרשות כשהם מופיעים, לנהל משא ומתן על מכירות, לקבל החלטות גיוס עובדים וגיוס כספים ולחתום הסכמי שותפות - כל זה במהירות ובזמן אמת.

כדי לאפשר פתרונות כאלה, כלים חדשים של בינה מלאכותית חייבים לעבור באופן מלא ליצירת שרשראות העברת נתונים מבטיחות ובלתי מפוצלות (רשתות אספקת נתונים חסינות לעתיד, אנטי-שבירות). כפי ש ציין מאת אירפן חאן, מייסד ומנכ"ל CLOUDSUFI:

"הגישה הנכונה להערכת נתונים ומונטיזציה יכולה לחשוף אפשרויות בלתי מוגבלות, כולל ריכוזיות בלקוח, יעילות תפעולית, יתרון תחרותי, שותפויות אסטרטגיות, תפעול יעיל, רווחיות משופרת וזרמים חדשים של הכנסה."

השימוש בנתונים ממכשירי מולטימדיה מודרניים יכול להיות יעיל במיוחד, שעיבוד המידע ממנו נותן מושג על תהליכי ייצור רבים והתנהגות הלקוח.

יתרונות נוספים של טכנולוגיות AI

פי סקר מאת RELX, מערכות מיטובות והוזלת עלויות הם יתרונות עסקיים מרכזיים נוספים של מערכות בינה מלאכותית. יעילות התהליכים מוגברת על ידי רמה גבוהה של אוטומציה, פחות שגיאות ושימוש טוב יותר במשאבים. אלגוריתמים מתקדמים שכאלה לעבודה עם נתונים מאפשרים לבנות תוכניות ייצור אופטימליות, שרשראות אספקה ​​ומודלים יעילים לניהול כוח אדם.

לפי מקינזי, פתרונות כאלה יעילים במיוחד בהפחתת עלויות והגדלת הרווחיות עבור חברות במגזרי השיווק, המכירות והייצור. ככלל, הגידול מתרחש בכל התחומים המשמעותיים.

לבסוף, היתרונות החשובים של שימוש ב-AI עבור Business Analytics כוללים גישה ממוקדת לקוח, תוכניות שימור לקוחות משופרות באמצעות מנגנונים ללימוד הדרישות האישיות שלהם, והצעת פתרונות מתאימים ברמת אלגוריתמים חכמים לעיבוד נתונים.

שירותים אלו כבר יושמו בחלקם כחלק מאלגוריתמי פרסום קונטקסטואלי, יועצי בוטים והמלצות אישיות באתרי אינטרנט ובדיוור. עבודה עם הנתונים האישיים של הלקוחות עוזרת ליצור מודלים של הדרישה הישירה והמודחקת שלהם ולבנות קשרים אישיים בין החברה ללקוחות על בסיס 24/7.

כמובן, טכנולוגיות AI לא פותרות כל בעיה של לקוח. על פי סקרים של אקסנצ'ר, רוב הקונים עדיין מעדיפים ליצור אינטראקציה עם צוות אנושי כדי לקבל עצות או המלצות. אבל יש לזכור שאם שירות הלקוחות מבוסס בצורה גרועה, למשל, בגלל מחסור במומחים, יותר ממחצית מהקונים יעדיפו לחפש ספקים חדשים.

סיכום

לפיכך, בין היתרונות העיקריים של שימוש בבינה מלאכותית למדעי נתונים וניתוח עסקי הם הבאים:

• ביטול משימות חוזרות ואוטומציה של משימות לא שגרתיות,
• תהליכי קבלת החלטות משופרים ומזעור סיכונים,
• יצירת רעיונות מבטיחים ואופטימיזציה של מודלים חזויים, כניסה לשווקים חדשים;
• אופטימיזציה של מערכות והפחתת עלויות;
• תוכניות שימור לקוחות משופרות.

בתיאוריה, יתרונות אלו תורמים באופן משמעותי לקידום טכנולוגיות בינה מלאכותית לשווקים של שירותים עסקיים, אנליטיקה ו שירותי מיקור חוץ של IT. בכל מקרה, המגמה הנוכחית נקבעת גם על ידי ההצלחות והכישלונות של מקרים ספציפיים של הכנסת טכנולוגיות כאלה, עליהם נדון בחלק השלישי של מאמר זה.