Inteligența artificială în analiza afacerilor: provocări pentru investitori și dezvoltatori

Sponsorizat

Beneficiile AI pentru Business Analytics

Experiența actuală de introducere a AI și implementarea anumitor dezvoltări conceptuale și soluții pilot, care abia sunt aprobate pe piață, vorbesc despre beneficiile utilizării AI în domeniul Data Science și Business Analytics. Gartner prezice că aceste două zone vor converge în viitorul apropiat.

În conformitate cu sondaje ale liderilor de afaceri, principalele beneficii ale utilizării AI în analiza datelor includ eliminarea sarcinilor repetitive, automatizarea proceselor de lucru, optimizarea proceselor de afaceri, o mai bună luare a deciziilor și generarea de noi direcții și idei promițătoare. Să aruncăm o privire mai atentă la fiecare dintre aceste beneficii.

Eliminarea sarcinilor repetitive

Acesta este unul dintre principalele beneficii ale introducerii Machine Learning și alte tehnologii AI în procesele de afaceri, ceea ce le permite analiștilor să se concentreze pe îndeplinirea sarcinilor mai creative. Aceasta se referă la automatizarea muncii cu date atunci când principalele eforturi pentru căutarea, formarea și prezentarea acestuia sunt făcute de Machine Intelligence, eliberând timp suplimentar pentru angajați.

De exemplu, în sectorul financiar, AI ajută la eficientizarea proceselor contabile și la îndeplinirea în mod fiabil de sarcini previzibile precum introducerea datelor, plata și facturarea etc., astfel încât evidențele financiare să fie păstrate. cât se poate de precis. Automatizarea proceselor ajută la eliminarea erorilor umane tipice atunci când lucrați cu date și face ca sarcinile tehnice ale unui angajat să fie un obiect de monitorizare și control, nu un obiect al producției curente.

De asemenea, agenții de marketing și analiștii de afaceri pot trece de la efectuarea de sarcini repetitive de colectare și analiză a informațiilor din diverse surse la lucrul cu algoritmi și modele software. Acești algoritmi și modele îndeplinesc aceste sarcini mult mai rapid și mai eficient decât oamenii. Acest lucru permite marilor corporații să reduce personalul muncitorilor tehnici implicate în tranzacții automate și în colectarea și sortarea informațiilor. Angajații companiilor mici și startup-urilor pot, la rândul lor, își îndeplinesc sarcinile în mod eficient. Mai mult, după cum cercetările efectuate de Forrester arată că productivitatea angajaților crește semnificativ atunci când atât sarcinile zilnice, cât și cele non-rutină sunt automatizate.

O mai bună luare a deciziilor

Acesta este un alt beneficiu major al utilizării AI în Data Science. Eliminarea sarcinilor repetitive și îmbunătățirea procesului decizional cu ajutorul inteligenței artificiale este ceea ce îi ajută pe lucrătorii din creier să devină mai creativi și să se concentreze pe munca intelectuală, potrivit a 84% dintre participanții la un studiu de Forbes Insights pentru Microsoft. Evident, luarea deciziilor afectează în primul rând aria managementului și influențează planificarea strategică, care este importantă pentru managementul de vârf și pentru acționari. În mod tradițional, datele necesare pentru luarea deciziilor existau sub formă de Sisteme de Înregistrare, iar lucrul cu acestea revenea analiștilor și managerilor. Dar astăzi, Systems of Intelligence sunt lansate folosind algoritmi AI. ei „poate oferi toate capabilitățile unui SOR, oferind în același timp datele și informațiile necesare pentru a lua decizii mai bune în întreaga afacere.”

Multe dintre aceste procese necesită încă analiști digitali și manipulatori de date, care optimizează și verifică modelele și graficele, pentru a le menține, dar AI procesează datele în sine la un nivel mult mai intensiv. Acest afectează managementul lanțurilor de aprovizionare și al personalului, prognoza afacerii, optimizarea costurilor și lucrul cu clienții și organizațiile partenere. Circuitele de luare a deciziilor îmbunătățite ajută la atenuarea riscurilor de influență a datelor false și luarea cu întârziere a deciziilor, crescând acuratețea și viteza de lucru cu informații.

Generarea de idei promițătoare

Acesta este un alt beneficiu cheie al implementării tehnologiilor AI în Analiza afacerilor. Conform sondajului deja menționat al Forbes Insights, aproximativ 41% dintre respondenți consideră că capacitatea AI de a detecta idei „invizibile” și de a anticipa contextul necesar necesar procesării corecte a datelor este semnificativă, iar 45% dintre respondenți consideră că este de o importanță critică.

Cu alte cuvinte, AI face posibilă organizarea informațiilor într-un mod alternativ. Astfel de tehnologii depășesc percepția umană și văd tipare și anomalii în locuri cărora oamenii ar putea să nu le acorde atenție. Dezvoltarea ideilor promițătoare se realizează prin utilizarea ambelor scheme de analiză a datelor euristice si interacțiune multifuncțională a AI cu o varietate de stocări și baze de date, ceea ce face posibilă detectarea modelelor neevidente.

Acest optimizarea modelelor predictive face posibilă prognoza schimbărilor cererii și nevoii de noi produse sau servicii, precum și deschide și dezvoltă piețe fundamental noi, așa cum a fost cazul magazinelor de aplicații și AirBnB.

O particularitate importantă a utilizării AI pentru analiză este Acces 24/7 la rezultatele sale. Acest lucru permite liderilor de afaceri să determine indicatori importanți de performanță a afacerii, să facă ajustările necesare pe măsură ce apar, să negocieze vânzări, să ia decizii de angajare și strângere de fonduri și să încheie acorduri de parteneriat - toate acestea rapid și în timp real.

Pentru a face posibile astfel de soluții, noile instrumente de inteligență artificială trebuie să treacă pe deplin la crearea de lanțuri de transfer de date promițătoare și nefragmentate (lanțuri de aprovizionare a datelor anti-fragile, rezistente la viitor). La fel de notat de Irfan Khan, fondator și CEO al CLOUDSUFI:

„Abordarea corectă a evaluării și monetizării datelor poate descoperi posibilități nelimitate, inclusiv centrarea pe client, eficiența operațională, avantajul competitiv, parteneriate strategice, operațiuni eficiente, profitabilitate îmbunătățită și noi fluxuri de venituri.”

Utilizarea datelor de la dispozitivele multimedia moderne poate fi deosebit de eficientă, prelucrarea informațiilor din care dă o idee despre multe procese de producție și comportamentul clienților.

Alte beneficii ale tehnologiilor AI

Potrivit unui studiu de RELX, sisteme optimizate și costuri reduse sunt alte beneficii cheie ale sistemelor AI. Eficiența proceselor este sporită de un nivel ridicat de automatizare, mai puține erori și o mai bună utilizare a resurselor. Astfel de algoritmi avansați pentru lucrul cu date fac posibilă construirea de scheme optime de producție, lanțuri de aprovizionare și modele eficiente de management al personalului.

În conformitate cu McKinsey, astfel de soluții sunt deosebit de eficiente în reducerea costurilor și creșterea profitabilității companiilor din sectoarele de marketing, vânzări și producție. În general, creșterea are loc în toate zonele semnificative.

În cele din urmă, avantajele importante ale utilizării AI pentru Business Analytics includ o abordare centrată pe client, scheme îmbunătățite de reținere a clienților prin mecanisme de studiere a cerințelor lor personale și oferirea de soluții adecvate la nivelul algoritmilor inteligenti de prelucrare a datelor.

Aceste servicii au fost deja implementate parțial ca parte a algoritmilor de publicitate contextuală, consultanților bot și recomandărilor personale pe site-uri web și în mailing-uri. Lucrul cu datele personale ale clienților ajută la crearea unor modele ale cererii lor directe și suprimate și la construirea de relații personale între companie și clienți, 24/7.

Desigur, tehnologiile AI nu rezolvă toate problemele clientului. Conform sondajelor realizate de Accenture, majoritatea cumpărătorilor încă preferă să interacționeze cu personalul uman pentru a primi sfaturi sau recomandări. Dar trebuie avut în vedere faptul că, dacă serviciul pentru clienți este prost stabilit, de exemplu, din cauza lipsei de specialiști, mai mult de jumătate dintre cumpărători vor prefera să caute noi furnizori.

Concluzie

Astfel, printre principalele beneficii ale utilizării AI pentru Data Science și Business Analytics se numără următoarele:

• eliminarea sarcinilor repetitive și automatizarea sarcinilor care nu sunt de rutină,
• procese decizionale îmbunătățite și riscuri minime,
• generarea de idei promițătoare și optimizarea modelelor predictive, intrarea pe noi piețe;
• optimizarea sistemelor și reducerea costurilor;
• scheme îmbunătățite de reținere a clienților.

În teorie, aceste avantaje contribuie în mod semnificativ la promovarea tehnologiilor AI pe piețele pentru servicii de afaceri, analiză și Servicii de externalizare IT. Oricum, tendința actuală este determinată și de succesele și eșecurile cazurilor specifice de introducere a unor astfel de tehnologii, despre care vom discuta în partea a treia a acestui articol.