Umetna inteligenca v poslovni analitiki: Izzivi za vlagatelje in razvijalce

Ikona časa branja 6 min. prebrati


Bralci pomagajo pri podpori MSpoweruser. Če kupujete prek naših povezav, lahko prejmemo provizijo. Ikona opisa orodja

Preberite našo stran za razkritje, če želite izvedeti, kako lahko pomagate MSPoweruser vzdrževati uredniško skupino Preberi več

Sponzorirane

Prednosti AI za poslovno analitiko

Dosedanje izkušnje z uvajanjem umetne inteligence ter implementacija določenih konceptualnih razvojnih in pilotnih rešitev, ki se na trgu šele aprobirajo, govorijo o prednostih uporabe umetne inteligence na področju podatkovne znanosti in poslovne analitike. Gartner napoveduje, da se bosta ti dve področji v bližnji prihodnosti zbližali.

Glede na raziskave Vodje podjetij so glavne prednosti uporabe umetne inteligence v podatkovni analitiki odprava ponavljajočih se nalog, avtomatizacija delovnih procesov, optimizacija poslovnih procesov, boljše odločanje ter ustvarjanje novih obetavnih usmeritev in idej. Oglejmo si podrobneje vsako od teh prednosti.

Odprava ponavljajočih se nalog

To je ena glavnih prednosti uvedbe strojnega učenja in drugih tehnologij umetne inteligence v poslovne procese, ki analitikom omogoča, da se osredotočijo na izvajanje bolj ustvarjalnih nalog. To se nanaša na avtomatizacijo dela s podatki, ko glavne napore za njihovo iskanje, oblikovanje in predstavitev opravi strojna inteligenca, ki zaposlenim sprosti dodaten čas.

V finančnem sektorju umetna inteligenca na primer pomaga racionalizirati računovodske procese in zanesljivo izvajati tako predvidljive naloge, kot so vnos podatkov, plačilo in izdajanje računov itd., tako da se hranijo finančne evidence. čim natančnejši. Avtomatizacija procesov pomaga odpraviti tipične človeške napake pri delu s podatki in naredi tehnične naloge za zaposlenega predmet spremljanja in nadzora, ne pa predmet tekoče proizvodnje.

Tržniki in poslovni analitiki lahko tudi preklopijo z opravljanja ponavljajočih se nalog zbiranja in analiziranja informacij iz različnih virov na delo s programskimi algoritmi in modeli. Ti algoritmi in modeli opravljajo te naloge veliko hitreje in učinkoviteje kot ljudje. To velikim korporacijam omogoča zmanjšati število tehničnih delavcev vključeni v samodejne transakcije ter zbiranje in razvrščanje informacij. Zaposleni v majhnih podjetjih in startupih pa lahko učinkovito opravljajo svoje naloge. Poleg tega kot kažejo raziskave, ki jih je Forrester kaže, da se produktivnost zaposlenih znatno poveča, ko so vsakodnevna in nerutinska opravila avtomatizirana.

https://lh5.googleusercontent.com/psypgvPsVOlFk8XRLdyr0tDQO6-ygFmcPCHXRiFhRXSl0s8x4v_sx_xdql5b6BdNqOzgQ3jpTAxDdLcvcULWvcdtFaoC6Zap88s5GpZDerGTPVYgoc79DzWpLv1iPQVbaznIsvC1pO_99TpGjP0ozw

Boljše odločanje

To je še ena velika prednost uporabe AI v podatkovni znanosti. Odprava ponavljajočih se nalog in izboljšanje sprejemanja odločitev z umetno inteligenco je tisto, kar pomaga možganskim delavcem, da postanejo bolj ustvarjalni in se osredotočijo na intelektualno delo, meni 84 % udeležencev v Raziskava Forbes Insights za Microsoft. Očitno odločanje posega predvsem na področje upravljanja in vpliva na strateško načrtovanje, ki je pomembno za najvišje vodstvo in delničarje. Tradicionalno so podatki, potrebni za odločanje, obstajali v obliki sistemov zapisa, delo s tem pa je bilo v rokah analitikov in menedžerjev. Danes pa sistemi inteligence se začnejo z uporabo algoritmov AI. Oni "lahko ponudi vse zmožnosti SOR, hkrati pa zagotovi podatke in vpoglede, potrebne za sprejemanje boljših odločitev v celotnem podjetju."

Številni od teh procesov še vedno potrebujejo digitalne analitike in upravljavce podatkov, ki optimizirajo in preverjajo modele in grafe, da jih vzdržujejo, vendar umetna inteligenca izvaja samo obdelavo podatkov na veliko intenzivnejši ravni. to Vpliva upravljanje dobavnih verig in kadrov, napovedovanje poslovanja, optimizacija stroškov ter delo s strankami in partnerskimi organizacijami. Izboljšana vezja odločanja pomagajo ublažiti tveganja vplivanja lažnih podatkov in prepoznega odločanja, s čimer povečajo natančnost in hitrost dela z informacijami.

Generiranje obetavnih idej

To je še ena ključna prednost implementacije tehnologij umetne inteligence Poslovna analitika. Glede na že omenjeno raziskavo Forbes Insights približno 41 % anketirancev meni, da je sposobnost umetne inteligence, da zazna "nevidne" ideje in predvideva potreben kontekst, potreben za pravilno obdelavo podatkov, pomembna, 45 % anketirancev pa meni, da je kritično pomembna.

Z drugimi besedami, AI omogoča organiziranje informacij na alternativen način. Takšne tehnologije presegajo človeško zaznavo in vidijo vzorce in anomalije na mestih, na katera ljudje morda niso pozorni. Razvoj obetavnih idej je dosežen z uporabo obeh sheme hevristične analize podatkov in večnamenska interakcija AI z različnimi shrambami in bazami podatkov, ki omogoča odkrivanje neočitnih vzorcev.

Ta optimizacija napovednih modelov omogoča napovedovanje sprememb povpraševanja in potreb po novih izdelkih ali storitvah ter odpreti in razviti bistveno nove trge, kot je bilo v primeru trgovin z aplikacijami in AirBnB.

Pomembna posebnost uporabe AI za analitiko je 24/7 dostop do rezultatov. To omogoča vodjem podjetij, da določijo pomembne kazalnike poslovne uspešnosti, opravijo potrebne prilagoditve, ko se pojavijo, se pogajajo o prodaji, sprejemajo odločitve o zaposlovanju in zbiranju sredstev ter sklepajo pogodbe o partnerstvu – vse to hitro in v realnem času.

https://lh3.googleusercontent.com/qabHcCGqjf3QJUS_IF9xRUgPORFg-8Y3I3vecQgKIRVWnmwkAbGHtq896GZ2dlmv8NzaurnBjXfz10oT7uNF_YIVnteleFYnS0UJcgNWR2xMMU-JaiNJEBucrs07H-ZJOL6Yhim1L-mgPuEYSRu9DQ

Da bi bile takšne rešitve možne, se morajo nova orodja AI v celoti preusmeriti na ustvarjanje obetavnih in nefragmentiranih verig prenosa podatkov (Future-proof, Anti-fragile Data Supply Chains). Kot opozoriti Irfan Khan, ustanovitelj in izvršni direktor podjetja CLOUDSUFI:

»Pravi pristop k vrednotenju in monetizaciji podatkov lahko odkrije neomejene možnosti, vključno z osredotočenostjo na stranke, operativno učinkovitostjo, konkurenčno prednostjo, strateškimi partnerstvi, učinkovitim poslovanjem, izboljšano dobičkonosnostjo in novimi prihodki.«

Še posebej učinkovita je lahko uporaba podatkov iz sodobnih multimedijskih naprav, obdelava informacij iz katerih daje predstavo o številnih proizvodnih procesih in obnašanju strank.

Druge prednosti tehnologij umetne inteligence

Glede na Raziskava od RELX, optimizirani sistemi in nižji stroški so druge ključne poslovne prednosti sistemov AI. Učinkovitost procesov povečujejo visoka stopnja avtomatizacije, manj napak in boljša izraba virov. Tako napredni algoritmi za delo s podatki omogočajo izgradnjo optimalnih proizvodnih shem, dobavnih verig in učinkovitih modelov upravljanja osebja.

Glede na McKinsey, so takšne rešitve še posebej učinkovite pri zniževanju stroškov in povečevanju dobičkonosnosti podjetij v sektorju marketinga, prodaje in proizvodnje. Na splošno se rast dogaja na vseh pomembnih področjih.

https://lh3.googleusercontent.com/VSHJBBtloKG0sCf02HLHdG4xIQDwH16g66fEonQMxHK4rzW3KI0OQJIgp8Z05U3WRTJWF2aW3xpAjRZbiNScxzNO3LNb5tscXunnVg0cTJjvUeTZWLSb3LQs-w78i95T9LG8iSstoQZ6A7JFNB6Spg

Končno, pomembne prednosti uporabe AI za poslovno analitiko vključujejo pristop, osredotočen na stranko, izboljšane sheme zadrževanja strank preko mehanizmov za proučevanje njihovih osebnih potreb in ponujanje ustreznih rešitev na ravni pametnih algoritmov za obdelavo podatkov.

Te storitve so delno že implementirane kot del algoritmov kontekstualnega oglaševanja, botovskih svetovalcev in osebnih priporočil na spletnih mestih in v poštnih sporočilih. Delo z osebnimi podatki strank pomaga oblikovati modele njihovega neposrednega in zatrtega povpraševanja ter graditi osebne odnose med podjetjem in strankami 24 ur na dan, 7 dni v tednu.

Seveda tehnologije umetne inteligence ne rešijo vsake težave odjemalca. Glede na ankete, ki jih Accenture, večina kupcev še vedno raje komunicira s človeškim osebjem, da prejme nasvete ali priporočila. Vendar je treba upoštevati, da če je storitev za stranke slabo vzpostavljena, na primer zaradi pomanjkanja strokovnjakov, bo več kot polovica kupcev raje iskala nove ponudnike.

zaključek

Tako so med glavnimi prednostmi uporabe AI za podatkovno znanost in poslovno analitiko naslednje:

  • odprava ponavljajočih se opravil in avtomatizacija nerutinskih opravil,
  • izboljšani procesi odločanja in zmanjšana tveganja,
  • generiranje obetavnih idej in optimizacija napovednih modelov, vstop na nove trge;
  • optimizacija sistemov in znižanje stroškov;
  • izboljšane sheme zadrževanja strank.

V teoriji te prednosti pomembno prispevajo k promociji tehnologij umetne inteligence na trgih poslovnih storitev, analitike in Storitve IT zunanjega izvajanja. Kakorkoli že, trenutni trend določajo tudi uspehi in neuspehi konkretnih primerov uvajanja tovrstnih tehnologij, o katerih bomo govorili v tretjem delu tega članka.