Kunstmatige intelligentie in bedrijfsanalyse: uitdagingen voor investeerders en ontwikkelaars

Gesponsorde

Voordelen van AI voor bedrijfsanalyses

De huidige ervaring met de introductie van AI en de implementatie van bepaalde conceptuele ontwikkelingen en pilotoplossingen, die nog maar net op de markt komen, spreken over de voordelen van het gebruik van AI op het gebied van Data Science en Business Analytics. Gartner voorspelt dat deze twee gebieden in de nabije toekomst zullen samenkomen.

Think enquêtes van bedrijfsleiders, omvatten de belangrijkste voordelen van het gebruik van AI in data-analyse het elimineren van repetitieve taken, automatisering van werkprocessen, optimalisatie van bedrijfsprocessen, betere besluitvorming en het genereren van nieuwe veelbelovende richtingen en ideeën. Laten we elk van deze voordelen eens nader bekijken.

Eliminatie van repetitieve taken

Dit is een van de belangrijkste voordelen van het introduceren van Machine Learning en andere AI-technologieën in bedrijfsprocessen, waardoor analisten zich kunnen concentreren op het uitvoeren van creatievere taken. Dit verwijst naar de automatisering van het werken met gegevens wanneer de belangrijkste inspanningen voor het zoeken, samenstellen en presenteren door Machine Intelligence worden gedaan, waardoor extra tijd voor werknemers wordt vrijgemaakt.

In de financiële sector helpt AI bijvoorbeeld om boekhoudprocessen te stroomlijnen en voorspelbare taken zoals gegevensinvoer, betaling en facturering, enz. betrouwbaar uit te voeren, zodat financiële gegevens worden bijgehouden zo nauwkeurig mogelijk. Procesautomatisering helpt om typische menselijke fouten bij het werken met gegevens te elimineren en maakt technische taken voor een medewerker een object van monitoring en controle, niet een object van de huidige productie.

Marketeers en bedrijfsanalisten kunnen ook overschakelen van het uitvoeren van repetitieve taken van het verzamelen en analyseren van informatie uit verschillende bronnen naar het werken met software-algoritmen en -modellen. Deze algoritmen en modellen voeren deze taken veel sneller en efficiënter uit dan mensen. Hierdoor kunnen grote bedrijven het personeel van technische arbeiders verminderen; betrokken bij automatische transacties en het verzamelen en sorteren van informatie. Medewerkers van kleine bedrijven en startups kunnen op hun beurt hun taken efficiënt uitvoeren. Bovendien, zoals onderzoek door Forrester blijkt, neemt de productiviteit van werknemers aanzienlijk toe wanneer zowel dagelijkse als niet-routinematige taken worden geautomatiseerd.

Betere besluitvorming

Dit is een ander groot voordeel van het gebruik van AI in Data Science. Het elimineren van repetitieve taken en het verbeteren van besluitvorming met AI is wat hersenwerkers helpt creatiever te worden en zich te concentreren op intellectueel werk, volgens 84% ​​van de deelnemers aan een klanttevredenheid door Forbes Insights voor Microsoft. Uiteraard heeft de besluitvorming vooral invloed op het management en beïnvloedt de strategische planning, wat belangrijk is voor het topmanagement en de aandeelhouders. Van oudsher bestond de data die nodig was voor besluitvorming in de vorm van Systems of Record, en het werken hiermee was voorbehouden aan analisten en managers. Maar vandaag, Systems of Intelligence worden gelanceerd met behulp van AI-algoritmen. Zij "kan alle mogelijkheden van een SOR bieden en tegelijkertijd de gegevens en inzichten bieden die nodig zijn om betere beslissingen te nemen in het hele bedrijf."

Veel van deze processen vereisen nog steeds Digital Analysts en Data Handlers, die modellen en grafieken optimaliseren en verifiëren, om ze te onderhouden, maar AI doet de dataverwerking zelf op een veel intensiever niveau. Deze beïnvloedt het beheer van toeleveringsketens en personeel, bedrijfsprognoses, kostenoptimalisatie en samenwerking met klanten en partnerorganisaties. Verbeterde besluitvormingscircuits helpen de risico's van beïnvloeding door onjuiste gegevens en late besluitvorming te verminderen, waardoor de nauwkeurigheid en snelheid van het werken met informatie wordt vergroot.

Genereren van veelbelovende ideeën

Dit is een ander belangrijk voordeel van het implementeren van AI-technologieën in Business Analytics. Volgens het reeds genoemde onderzoek van Forbes Insights is ongeveer 41% van de respondenten van mening dat het vermogen van AI om "onzichtbare" ideeën te detecteren en te anticiperen op de noodzakelijke context die nodig is om gegevens correct te verwerken, aanzienlijk is, en 45% van de respondenten beschouwt dit als van cruciaal belang.

Met andere woorden, AI maakt het mogelijk om informatie op een alternatieve manier te ordenen. Dergelijke technologieën gaan verder dan de menselijke waarneming en zien patronen en anomalieën op plaatsen waar mensen misschien geen aandacht aan besteden. De ontwikkeling van veelbelovende ideeën wordt bereikt door het gebruik van beide heuristische data-analyseschema's en multifunctionele interactie van AI met een verscheidenheid aan storages en databases, waardoor het mogelijk is om niet voor de hand liggende patronen te detecteren.

Deze optimalisatie van voorspellende modellen maakt het mogelijk om veranderingen in de vraag en de behoefte aan nieuwe producten of diensten te voorspellen, evenals: fundamenteel nieuwe markten openen en ontwikkelen, zoals het geval was met appstores en AirBnB.

Een belangrijke bijzonderheid van het gebruik van AI voor analyses is: 24/7 toegang tot de resultaten. Dit stelt bedrijfsleiders in staat om belangrijke indicatoren voor bedrijfsprestaties te bepalen, de nodige aanpassingen door te voeren zodra ze verschijnen, te onderhandelen over verkoop, beslissingen te nemen over werving en fondsenwerving en partnerschapsovereenkomsten te sluiten - dit alles snel en in realtime.

Om dergelijke oplossingen mogelijk te maken, moeten nieuwe AI-tools volledig verschuiven naar het creëren van veelbelovende en ongefragmenteerde datatransferketens (Future-proof, Anti-fragile Data Supply Chains). Net zo bekend door Irfan Khan, oprichter en CEO van CLOUDSUFI:

"De juiste benadering van gegevenswaardering en het genereren van inkomsten kan onbegrensde mogelijkheden aan het licht brengen, waaronder klantgerichtheid, operationele efficiëntie, concurrentievoordeel, strategische partnerschappen, efficiënte operaties, verbeterde winstgevendheid en nieuwe inkomstenstromen."

Vooral het gebruik van gegevens van moderne multimedia-apparaten kan effectief zijn, de verwerking van informatie geeft een beeld van veel productieprocessen en klantgedrag.

Andere voordelen van AI-technologieën

Volgens een klanttevredenheid door RELX, geoptimaliseerde systemen en lagere kosten zijn andere belangrijke zakelijke voordelen van AI-systemen. De efficiëntie van processen wordt verhoogd door een hoge mate van automatisering, minder fouten en een betere inzet van middelen. Dergelijke geavanceerde algoritmen voor het werken met data maken het mogelijk om optimale productieschema's, supply chains en effectieve personeelsmanagementmodellen te bouwen.

Think McKinsey, zijn dergelijke oplossingen vooral effectief bij het verlagen van de kosten en het vergroten van de winstgevendheid voor bedrijven in de marketing-, verkoop- en productiesectoren. Over het algemeen vindt de toename plaats in alle belangrijke gebieden.

Tot slot zijn de belangrijke voordelen van het gebruik van AI voor Business Analytics een klantgerichte benadering, verbeterde klantretentieprogramma's door middel van mechanismen om hun persoonlijke wensen te bestuderen en passende oplossingen te bieden op het niveau van slimme dataverwerkingsalgoritmen.

Deze diensten zijn al gedeeltelijk geïmplementeerd als onderdeel van contextuele advertentiealgoritmen, botconsultants en persoonlijke aanbevelingen op websites en in mailings. Werken met persoonlijke gegevens van klanten helpt bij het creëren van modellen van hun directe en onderdrukte vraag en het opbouwen van persoonlijke relaties tussen het bedrijf en klanten op een 24/7 basis.

Natuurlijk lossen AI-technologieën niet elk klantprobleem op. Volgens onderzoeken van Accenture, geven de meeste kopers er nog steeds de voorkeur aan om met menselijk personeel om te gaan om advies of aanbevelingen te ontvangen. Maar houd er rekening mee dat als de klantenservice slecht is opgezet, bijvoorbeeld door een gebrek aan specialisten, meer dan de helft van de kopers de voorkeur zal geven aan het zoeken naar nieuwe aanbieders.

Conclusie

Een van de belangrijkste voordelen van het gebruik van AI voor Data Science en Business Analytics zijn dus:

• eliminatie van repetitieve taken en automatisering van niet-routinematige taken,
• verbeterde besluitvormingsprocessen en geminimaliseerde risico's,
• het genereren van veelbelovende ideeën en optimalisatie van voorspellende modellen, het betreden van nieuwe markten;
• optimalisatie van systemen en kostenreductie;
• verbeterde klantretentieprogramma's.

In theorie dragen deze voordelen aanzienlijk bij aan de promotie van AI-technologieën op de markten voor zakelijke dienstverlening, analyse en IT-outsourcingdiensten. Hoe dan ook, de huidige trend wordt ook bepaald door de successen en mislukkingen van specifieke gevallen van de introductie van dergelijke technologieën, die we in het derde deel van dit artikel zullen bespreken.