Sztuczna inteligencja w analizie biznesowej: wyzwania dla inwestorów i deweloperów

Łącza

Korzyści płynące z AI dla analityki biznesowej

O korzyściach płynących z zastosowania AI w dziedzinie Data Science i Business Analytics przemawiają dotychczasowe doświadczenia we wprowadzaniu AI oraz wdrażaniu pewnych koncepcyjnych opracowań i rozwiązań pilotażowych, które dopiero są zatwierdzane na rynku. Gartner przewiduje, że te dwa obszary zbiegną się w najbliższej przyszłości.

Zgodnie z badania liderów biznesu, główne korzyści z wykorzystania AI w analityce danych to eliminacja powtarzalnych zadań, automatyzacja procesów pracy, optymalizacja procesów biznesowych, lepsze podejmowanie decyzji oraz generowanie nowych obiecujących kierunków i pomysłów. Przyjrzyjmy się bliżej każdej z tych korzyści.

Eliminacja powtarzalnych zadań

Jest to jedna z głównych korzyści z wprowadzenia uczenia maszynowego i innych technologii sztucznej inteligencji do procesów biznesowych, która pozwala analitykom skupić się na wykonywaniu bardziej kreatywnych zadań. Odnosi się to do automatyzacji pracy z danymi, gdy główny wysiłek związany z ich wyszukiwaniem, tworzeniem i prezentacją jest wykonywany przez Machine Intelligence, uwalniając dodatkowy czas dla pracowników.

Na przykład w sektorze finansowym sztuczna inteligencja pomaga usprawnić procesy księgowe i rzetelnie wykonywać takie przewidywalne zadania, jak wprowadzanie danych, płatności i fakturowanie itp., dzięki czemu dokumentacja finansowa jest przechowywana tak dokładne, jak to możliwe. Automatyzacja procesów pozwala wyeliminować typowe błędy ludzkie przy pracy z danymi i sprawia, że ​​zadania techniczne dla pracownika stają się przedmiotem monitorowania i kontroli, a nie bieżącej produkcji.

Marketerzy i analitycy biznesowi mogą również przełączyć się z wykonywania powtarzalnych zadań zbierania i analizowania informacji z różnych źródeł na pracę z algorytmami i modelami oprogramowania. Te algorytmy i modele wykonują te zadania znacznie szybciej i wydajniej niż ludzie. Pozwala to dużym korporacjom na: zmniejszyć liczbę pracowników technicznych, zaangażowanych w automatyczne transakcje oraz zbieranie i sortowanie informacji. Pracownicy małych firm i startupów mogą z kolei sprawnie realizują swoje zadania. Ponadto, jak badania przeprowadzone przez Forrester pokazuje, że wydajność pracowników znacznie wzrasta, gdy zarówno codzienne, jak i nierutynowe zadania są zautomatyzowane.

Lepsze podejmowanie decyzji

To kolejna ważna zaleta wykorzystania sztucznej inteligencji w nauce o danych. Według 84% uczestników badanie przez Forbes Insights dla Microsoft. Oczywiście podejmowanie decyzji wpływa przede wszystkim na obszar zarządzania i wpływa na planowanie strategiczne, które jest ważne dla najwyższego kierownictwa i akcjonariuszy. Tradycyjnie dane niezbędne do podejmowania decyzji istniały w postaci Systemów Ewidencji, a praca z nimi przypadła analitykom i menedżerom. Ale dzisiaj Systemy Inteligencji są uruchomione za pomocą algorytmów AI. Oni „może oferować wszystkie możliwości SOR, zapewniając jednocześnie dane i spostrzeżenia wymagane do podejmowania lepszych decyzji w całej firmie”.

Wiele z tych procesów nadal wymaga od analityków cyfrowych i osób zajmujących się przetwarzaniem danych, które optymalizują i weryfikują modele i wykresy, aby je utrzymać, ale sztuczna inteligencja sama przetwarza dane na znacznie bardziej intensywnym poziomie. Ten dotyczy zarządzanie łańcuchami dostaw i personelem, prognozowanie biznesowe, optymalizacja kosztów oraz praca z klientami i organizacjami partnerskimi. Udoskonalone obwody podejmowania decyzji pomagają złagodzić ryzyko wpływu fałszywych danych i późnego podejmowania decyzji, zwiększając dokładność i szybkość pracy z informacjami.

Generowanie obiecujących pomysłów

To kolejna kluczowa korzyść z wdrożenia technologii AI w Analiza firmy. Według wspomnianego już badania przeprowadzonego przez Forbes Insights, około 41% respondentów uważa, że ​​zdolność sztucznej inteligencji do wykrywania „niewidzialnych” pomysłów i przewidywania niezbędnego kontekstu wymaganego do prawidłowego przetwarzania danych jest znacząca, a 45% respondentów uważa ją za niezwykle ważną.

Innymi słowy, sztuczna inteligencja umożliwia organizowanie informacji w alternatywny sposób. Takie technologie wykraczają poza ludzką percepcję i dostrzegają wzorce i anomalie w miejscach, na które ludzie mogą nie zwracać uwagi. Rozwój obiecujących pomysłów osiąga się dzięki wykorzystaniu obu heurystyczne schematy analizy danych i wielofunkcyjna interakcja AI z różnymi magazynami i bazami danych, co umożliwia wykrywanie nieoczywistych wzorców.

To zdjęcie optymalizacja modeli predykcyjnych umożliwia prognozowanie zmian popytu i zapotrzebowania na nowe produkty lub usługi, a także: otwierać i rozwijać zasadniczo nowe rynki, podobnie jak w przypadku sklepów z aplikacjami i AirBnB.

Ważną osobliwością wykorzystania AI do analityki jest: Dostęp do wyników 24/7. Dzięki temu liderzy biznesu mogą określać ważne wskaźniki efektywności biznesowej, wprowadzać niezbędne korekty na bieżąco, negocjować sprzedaż, podejmować decyzje o zatrudnieniu i zbieraniu funduszy oraz zawierać umowy partnerskie – wszystko to szybko i w czasie rzeczywistym.

Aby takie rozwiązania były możliwe, nowe narzędzia AI muszą w pełni przestawić się na tworzenie obiecujących i niefragmentowanych łańcuchów przesyłania danych (Future-proof, Anti-fragile Data Supply Chains). Jak zauważyć autorstwa Irfan Khana, założyciela i dyrektora generalnego CLOUDSUFI:

„Właściwe podejście do wyceny i monetyzacji danych może odkryć nieograniczone możliwości, w tym zorientowanie na klienta, wydajność operacyjną, przewagę konkurencyjną, partnerstwa strategiczne, wydajne operacje, lepszą rentowność i nowe strumienie przychodów”.

Szczególnie efektywne może być wykorzystanie danych z nowoczesnych urządzeń multimedialnych, których przetwarzanie informacji daje wyobrażenie o wielu procesach produkcyjnych i zachowaniach klientów.

Inne zalety technologii AI

Według badanie przez RELX, zoptymalizowane systemy i obniżone koszty to inne kluczowe korzyści biznesowe systemów AI. Wysoki poziom automatyzacji, mniej błędów i lepsze wykorzystanie zasobów zwiększa efektywność procesów. Tak zaawansowane algorytmy pracy z danymi umożliwiają budowanie optymalnych schematów produkcji, łańcuchów dostaw oraz efektywnych modeli zarządzania personelem.

Zgodnie z McKinsey, takie rozwiązania są szczególnie skuteczne w obniżaniu kosztów i zwiększaniu rentowności firm z sektora marketingu, sprzedaży i produkcji. Generalnie wzrost następuje we wszystkich istotnych obszarach.

Wreszcie, ważne zalety korzystania z AI do analizy biznesowej obejmują podejście zorientowane na klienta, ulepszone schematy retencji klientów poprzez mechanizmy badania ich osobistych wymagań i oferowania odpowiednich rozwiązań na poziomie inteligentnych algorytmów przetwarzania danych.

Usługi te zostały już częściowo zaimplementowane w ramach algorytmów reklamy kontekstowej, konsultantów botów oraz osobistych rekomendacji na stronach internetowych i w mailingach. Praca z danymi osobowymi klientów pomaga tworzyć modele ich bezpośredniego i tłumionego popytu oraz budować osobiste relacje między firmą a klientami w trybie 24/7.

Oczywiście technologie AI nie rozwiązują każdego problemu klienta. Według ankiet Accenture, większość kupujących nadal woli kontaktować się z personelem ludzkim w celu uzyskania porad lub zaleceń. Należy jednak pamiętać, że jeśli obsługa klienta jest słabo ugruntowana, na przykład z powodu braku specjalistów, ponad połowa kupujących będzie wolała szukać nowych dostawców.

Podsumowanie

W związku z tym wśród głównych korzyści płynących z wykorzystania AI do nauki o danych i analityki biznesowej są następujące:

• eliminacja powtarzalnych zadań i automatyzacja zadań nierutynowych,
• usprawnione procesy decyzyjne i zminimalizowane ryzyka,
• generowanie obiecujących pomysłów i optymalizacja modeli predykcyjnych, wejście na nowe rynki;
• optymalizacja systemów i redukcja kosztów;
• ulepszone schematy utrzymania klientów.

Teoretycznie zalety te znacząco przyczyniają się do promocji technologii AI na rynkach usług biznesowych, analityki i Usługi outsourcingu IT. Zresztą obecny trend wyznaczają również sukcesy i porażki konkretnych przypadków wprowadzenia takich technologii, o czym będziemy mówić w trzeciej części artykułu.