ビジネス分析における人工知能: 投資家と開発者の課題

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ビジネス分析のための AI の利点

AI の導入に関する現在の経験と、市場で承認されたばかりの特定の概念開発とパイロット ソリューションの実装は、データ サイエンスとビジネス分析の分野で AI を使用する利点を物語っています。 ガートナー は、これら XNUMX つの領域が近い将来に収束すると予測しています。

による 調査 ビジネス リーダーのデータ分析で AI を使用する主な利点には、反復タスクの排除、作業プロセスの自動化、ビジネス プロセスの最適化、より良い意思決定、新しい有望な方向性とアイデアの生成が含まれます。 それぞれのメリットについて詳しく見ていきましょう。

繰り返し作業の排除

これは、機械学習やその他の AI テクノロジをビジネス プロセスに導入する主な利点の XNUMX つであり、アナリストはより創造的なタスクの実行に集中できます。 これは、データの検索、形成、プレゼンテーションの主な作業がマシン インテリジェンスによって行われ、従業員に追加の時間を解放する際のデータ処理の自動化を指します。

たとえば、金融部門では、AI は会計プロセスを合理化し、データ入力、支払い、請求などの予測可能なタスクを確実に実行するのに役立ち、財務記録が保持されるようにします。 できるだけ正確に。 プロセスの自動化は、データを扱う際の典型的な人為的エラーを排除するのに役立ち、従業員の技術的なタスクを現在の生産の対象ではなく、監視と制御の対象にします。

マーケティング担当者やビジネス アナリストは、さまざまなソースから情報を収集して分析する反復的なタスクの実行から、ソフトウェア アルゴリズムやモデルの操作に切り替えることもできます。 これらのアルゴリズムとモデルは、これらのタスクを人間よりもはるかに高速かつ効率的に実行します。 これにより、大企業は 技術職の人員削減 自動トランザクションおよび情報の収集と並べ替えに関与します。 中小企業や新興企業の従業員は、順番に、 タスクを効率的に実行する. また、による研究として、 フォレスター 日常業務と非定例業務の両方が自動化されると、従業員の生産性が大幅に向上します。

より良い意思決定

これは、データ サイエンスで AI を使用するもう 84 つの大きな利点です。 反復的なタスクを排除し、AI を使用して意思決定を改善することは、ブレイン ワーカーがより創造的になり、知的作業に集中するのに役立ちます。 調査 Microsoft の Forbes Insights による。 明らかに、意思決定は主に経営陣に影響を与え、経営陣と株主にとって重要な戦略計画に影響を与えます。 従来、意思決定に必要なデータは、Systems of Record の形で存在し、これを使用する作業はアナリストやマネージャーに委ねられていました。 しかし今日、システム オブ インテリジェンス ローンチ AIアルゴリズムを使用。 彼ら 「SOR のすべての機能を提供できると同時に、ビジネス全体でより良い意思決定を行うために必要なデータと洞察も提供できます。」

これらのプロセスの多くでは、モデルとグラフを最適化して検証するデジタル アナリストとデータ ハンドラーがそれらを維持する必要がありますが、AI ははるかに集中的なレベルでデータ処理自体を行います。 これ 影響を与えます サプライ チェーンと人員の管理、ビジネス予測、コストの最適化、クライアントやパートナー組織との連携。 改善された意思決定回路は、誤ったデータや意思決定の遅れによる影響のリスクを軽減するのに役立ち、情報を扱う作業の精度と速度を向上させます。

有望なアイデアの生成

これは、AI テクノロジを実装するもう XNUMX つの重要な利点です。 ビジネスアナリティクス. 前述の Forbes Insights による調査によると、回答者の約 41% が、「目に見えない」アイデアを検出し、データを正しく処理するために必要なコンテキストを予測する AI の能力は重要であると考えており、回答者の 45% が非常に重要であると考えています。

つまり、AI は、別の方法で情報を整理することを可能にします。 このようなテクノロジーは、人間の認識を超えて、人々が注意を払っていない可能性のある場所でパターンや異常を検出します。 有望なアイデアの開発は、両方の使用によって達成されます ヒューリスティックデータ分析スキーム と AI とさまざまなストレージおよびデータベースとの多機能相互作用、これにより、非自明なパターンの検出が可能になります。

この 予測モデルの最適化 需要の変化と新しい製品やサービスの必要性を予測することを可能にするだけでなく、 根本的に新しい市場を開き、開発する、アプリ ストアや AirBnB の場合と同様です。

分析に AI を使用することの重要な特徴は、 結果への24時間年中無休のアクセス. これにより、ビジネス リーダーは、重要なビジネス パフォーマンス指標を決定し、表示されたときに必要な調整を行い、販売の交渉を行い、雇用と資金調達の決定を下し、パートナーシップ契約を締結することができます。これらすべてを迅速かつリアルタイムで行うことができます。

このようなソリューションを可能にするために、新しい AI ツールは、有望で断片化されていないデータ転送チェーン (将来的に保証され、壊れにくいデータ サプライ チェーン) の作成に完全に移行する必要があります。 として 注意 CLOUDSUFI の創設者兼 CEO である Irfan Khan は次のように述べています。

「データの評価と収益化への正しいアプローチは、顧客中心主義、運用効率、競争上の優位性、戦略的パートナーシップ、効率的な運用、収益性の向上、新しい収益源など、無限の可能性を明らかにすることができます。」

最新のマルチメディア デバイスからのデータの使用は特に効果的であり、そこから情報を処理することで、多くの制作プロセスやクライアントの行動についてのアイデアが得られます。

AI技術のその他の利点

によると、 調査 RELXによって、 システムの最適化とコストの削減 AI システムのその他の重要なビジネス上の利点は次のとおりです。 プロセスの効率は、高レベルの自動化、エラーの減少、およびリソースのより適切な使用によって向上します。 データを操作するためのこのような高度なアルゴリズムにより、最適な生産スキーム、サプライ チェーン、および効果的な人事管理モデルの構築が可能になります。

による マッキンゼー、このようなソリューションは、マーケティング、販売、および製造部門の企業のコストを削減し、収益性を高めるのに特に効果的です。 一般に、増加はすべての重要な分野で行われています。

最後に、ビジネス分析に AI を使用する重要な利点には、クライアント中心のアプローチが含まれます。 顧客維持スキームの改善 彼らの個人的な要求を研究し、スマートなデータ処理アルゴリズムのレベルで適切なソリューションを提供するためのメカニズムを通じて。

これらのサービスは、コンテキスト広告アルゴリズム、ボット コンサルタント、および Web サイトやメールでの個人的な推奨事項の一部として、すでに部分的に実装されています。 クライアントの個人データを扱うことで、直接的および抑圧された需要のモデルを作成し、24 時間年中無休で会社とクライアントの間に個人的な関係を構築することができます。

もちろん、AI テクノロジーがすべてのクライアントの問題を解決できるわけではありません。 による調査によると アクセンチュア、ほとんどのバイヤーは、依然として人間のスタッフとやり取りしてアドバイスや推奨事項を受け取ることを好みます. ただし、たとえば専門家が不足しているためにクライアント サービスが十分に確立されていない場合、購入者の半数以上が新しいプロバイダーを探すことを好むことに注意してください。

まとめ

したがって、データ サイエンスとビジネス分析に AI を使用する主な利点には、次のようなものがあります。

• 反復的なタスクの排除と非日常的なタスクの自動化、
• 意思決定プロセスの改善とリスクの最小化
• 有望なアイデアの生成と予測モデルの最適化、新しい市場への参入。
• システムの最適化とコスト削減。
• 改善されたクライアント維持スキーム。

理論的には、これらの利点は、ビジネス サービス、分析、および ITアウトソーシングサービス. いずれにせよ、このような技術を導入した具体的なケースの成功と失敗によって、現在の傾向も決定されます。これについては、この記事の第 XNUMX 部で説明します。