Trí tuệ nhân tạo trong phân tích kinh doanh: Thách thức đối với nhà đầu tư và nhà phát triển
6 phút đọc
Được đăng trên
Đọc trang tiết lộ của chúng tôi để tìm hiểu cách bạn có thể giúp MSPoweruser duy trì nhóm biên tập Tìm hiểu thêm
Được tài trợ
Lợi ích của AI cho Phân tích Doanh nghiệp
Kinh nghiệm hiện tại về việc giới thiệu AI và triển khai các phát triển khái niệm nhất định và các giải pháp thử nghiệm, chỉ mới được phê duyệt trên thị trường, nói lên những lợi ích của việc sử dụng AI trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu và Phân tích kinh doanh. Gartner dự đoán hai khu vực này sẽ hội tụ trong thời gian sắp tới.
Theo các cuộc điều tra của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, những lợi ích chính của việc sử dụng AI trong phân tích dữ liệu bao gồm loại bỏ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tự động hóa quy trình làm việc, tối ưu hóa quy trình kinh doanh, ra quyết định tốt hơn và tạo ra các định hướng và ý tưởng mới đầy hứa hẹn. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn từng lợi ích này.
Loại bỏ các công việc lặp đi lặp lại
Đây là một trong những lợi ích chính của việc đưa Học máy và các công nghệ AI khác vào các quy trình kinh doanh, cho phép Nhà phân tích tập trung vào việc thực hiện các nhiệm vụ sáng tạo hơn. Điều này đề cập đến việc tự động hóa công việc với dữ liệu khi các nỗ lực chính để tìm kiếm, hình thành và trình bày dữ liệu được thực hiện bởi Machine Intelligence, giúp giải phóng thêm thời gian cho nhân viên.
Ví dụ: trong lĩnh vực tài chính, AI giúp hợp lý hóa các quy trình kế toán và thực hiện một cách đáng tin cậy các tác vụ có thể dự đoán được như nhập dữ liệu, thanh toán và lập hóa đơn, v.v. để hồ sơ tài chính được lưu giữ càng chính xác càng tốt. Tự động hóa quy trình giúp loại bỏ các lỗi điển hình của con người khi làm việc với dữ liệu và biến các nhiệm vụ kỹ thuật cho nhân viên trở thành đối tượng giám sát và kiểm soát, không phải đối tượng của sản xuất hiện tại.
Nhà tiếp thị và Nhà phân tích kinh doanh cũng có thể chuyển từ thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thu thập và phân tích thông tin từ nhiều nguồn khác nhau sang làm việc với các thuật toán và mô hình phần mềm. Các thuật toán và mô hình này thực hiện các tác vụ này nhanh hơn và hiệu quả hơn con người. Điều này cho phép các tập đoàn lớn giảm biên chế công nhân kỹ thuật tham gia vào các giao dịch tự động và thu thập và phân loại thông tin. Nhân viên của các công ty nhỏ và các công ty mới thành lập có thể, thực hiện nhiệm vụ của họ một cách hiệu quả. Hơn nữa, như nghiên cứu của Forrester cho thấy, năng suất của nhân viên tăng lên đáng kể khi cả các công việc hàng ngày và không thường xuyên đều được tự động hóa.
Ra quyết định tốt hơn
Đây là một lợi ích chính khác của việc sử dụng AI trong Khoa học Dữ liệu. Loại bỏ các công việc lặp đi lặp lại và cải thiện khả năng ra quyết định với AI là những gì giúp những người làm việc trí óc trở nên sáng tạo hơn và tập trung hơn vào công việc trí óc, theo 84% người tham gia một Khảo sát của Forbes Insights cho Microsoft. Rõ ràng, việc ra quyết định ảnh hưởng chủ yếu đến lĩnh vực quản lý và ảnh hưởng đến việc hoạch định chiến lược, điều này rất quan trọng đối với ban lãnh đạo cao nhất và các cổ đông. Theo truyền thống, dữ liệu cần thiết cho việc ra quyết định tồn tại dưới dạng Hệ thống ghi chép, và việc xử lý dữ liệu này thuộc về các nhà phân tích và quản lý. Nhưng ngày nay, Hệ thống Trí tuệ được đưa ra sử dụng các thuật toán AI. Họ "Có thể cung cấp tất cả các khả năng của một SOR đồng thời cung cấp dữ liệu và thông tin chi tiết cần thiết để đưa ra quyết định tốt hơn trong toàn doanh nghiệp."
Nhiều quy trình trong số này vẫn yêu cầu Nhà phân tích kỹ thuật số và Xử lý dữ liệu, những người tối ưu hóa và xác minh các mô hình và đồ thị, để duy trì chúng, nhưng AI tự xử lý dữ liệu ở cấp độ chuyên sâu hơn nhiều. Đây ảnh hưởng quản lý chuỗi cung ứng và nhân sự, dự báo kinh doanh, tối ưu hóa chi phí và làm việc với khách hàng và các tổ chức đối tác. Cải tiến mạch ra quyết định giúp giảm thiểu rủi ro ảnh hưởng bởi dữ liệu sai và ra quyết định muộn, tăng độ chính xác và tốc độ làm việc với thông tin.
Thế hệ ý tưởng đầy hứa hẹn
Đây là một lợi ích chính khác của việc triển khai các công nghệ AI trong Phân tích Kinh doanh. Theo cuộc khảo sát đã được Forbes Insights đề cập, khoảng 41% người được hỏi tin rằng khả năng phát hiện ý tưởng “vô hình” của AI và dự đoán bối cảnh cần thiết để xử lý dữ liệu một cách chính xác là rất quan trọng và 45% người được hỏi coi nó là cực kỳ quan trọng.
Nói cách khác, AI giúp bạn có thể tổ chức thông tin theo một cách khác. Những công nghệ như vậy vượt ra ngoài nhận thức của con người và nhìn thấy các mô hình và sự bất thường ở những nơi mà mọi người có thể không chú ý đến. Việc phát triển các ý tưởng đầy hứa hẹn đạt được thông qua việc sử dụng cả hai sơ đồ phân tích dữ liệu heuristic và tương tác đa chức năng của AI với nhiều kho lưu trữ và cơ sở dữ liệu, giúp bạn có thể phát hiện các mẫu không rõ ràng.
T tối ưu hóa các mô hình dự đoán giúp bạn có thể dự báo những thay đổi về nhu cầu và nhu cầu về các sản phẩm hoặc dịch vụ mới, cũng như mở và phát triển các thị trường mới về cơ bản, như trường hợp của các cửa hàng ứng dụng và AirBnB.
Một đặc điểm quan trọng của việc sử dụng AI để phân tích là Truy cập 24/7 vào kết quả của nó. Điều này cho phép các nhà lãnh đạo doanh nghiệp xác định các chỉ số hoạt động kinh doanh quan trọng, thực hiện các điều chỉnh cần thiết khi chúng xuất hiện, đàm phán bán hàng, đưa ra quyết định tuyển dụng và gây quỹ, đồng thời ký kết các thỏa thuận đối tác - tất cả những điều này một cách nhanh chóng và theo thời gian thực.
Để thực hiện các giải pháp như vậy, các công cụ AI mới phải chuyển hoàn toàn sang việc tạo ra các chuỗi truyền dữ liệu có triển vọng và không bị phân mảnh (Chuỗi cung cấp dữ liệu chống mong manh, chống lại tương lai). Như lưu ý bởi Irfan Khan, người sáng lập và Giám đốc điều hành của CLOUDSUFI:
“Cách tiếp cận đúng đắn để định giá dữ liệu và kiếm tiền có thể phát hiện ra những khả năng vô hạn, bao gồm lấy khách hàng làm trung tâm, hiệu quả hoạt động, lợi thế cạnh tranh, quan hệ đối tác chiến lược, hoạt động hiệu quả, cải thiện lợi nhuận và các dòng doanh thu mới.”
Việc sử dụng dữ liệu từ các thiết bị đa phương tiện hiện đại có thể đặc biệt hiệu quả, việc xử lý thông tin từ đó đưa ra ý tưởng về nhiều quy trình sản xuất và hành vi của khách hàng.
Các lợi ích khác của công nghệ AI
Theo một Khảo sát bởi RELX, hệ thống được tối ưu hóa và giảm chi phí là những lợi ích kinh doanh chính khác của hệ thống AI. Hiệu quả của các quy trình được tăng lên nhờ mức độ tự động hóa cao, ít lỗi hơn và sử dụng tài nguyên tốt hơn. Các thuật toán tiên tiến như vậy để làm việc với dữ liệu giúp bạn có thể xây dựng các kế hoạch sản xuất tối ưu, chuỗi cung ứng và mô hình quản lý nhân sự hiệu quả.
Theo McKinsey, những giải pháp như vậy đặc biệt hiệu quả trong việc giảm chi phí và tăng lợi nhuận cho các công ty trong lĩnh vực tiếp thị, bán hàng và sản xuất. Nhìn chung, sự gia tăng đang diễn ra ở tất cả các khu vực đáng kể.
Cuối cùng, những lợi thế quan trọng của việc sử dụng AI cho Phân tích Doanh nghiệp bao gồm cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm, các kế hoạch giữ chân khách hàng được cải thiện thông qua các cơ chế nghiên cứu nhu cầu cá nhân của họ và đưa ra các giải pháp phù hợp ở cấp độ thuật toán xử lý dữ liệu thông minh.
Các dịch vụ này đã được triển khai một phần như một phần của thuật toán quảng cáo theo ngữ cảnh, chuyên gia tư vấn bot và đề xuất cá nhân trên các trang web và trong thư. Làm việc với dữ liệu cá nhân của khách hàng giúp tạo ra các mô hình về nhu cầu trực tiếp và bị kìm hãm của họ và xây dựng mối quan hệ cá nhân giữa công ty và khách hàng trên cơ sở 24/7.
Tất nhiên, công nghệ AI không giải quyết được mọi vấn đề của khách hàng. Theo khảo sát của Accenture, hầu hết người mua vẫn thích tương tác với nhân viên của con người để nhận được lời khuyên hoặc khuyến nghị. Nhưng cần lưu ý rằng nếu dịch vụ khách hàng được thiết lập kém, chẳng hạn như do thiếu chuyên gia, hơn một nửa số người mua sẽ thích tìm kiếm các nhà cung cấp mới.
Kết luận
Do đó, trong số những lợi ích chính của việc sử dụng AI cho Khoa học dữ liệu và Phân tích kinh doanh là:
- loại bỏ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tự động hóa các nhiệm vụ không theo quy trình,
- cải thiện quy trình ra quyết định và giảm thiểu rủi ro,
- thế hệ ý tưởng đầy hứa hẹn và tối ưu hóa các mô hình dự đoán, thâm nhập thị trường mới;
- tối ưu hóa hệ thống và giảm chi phí;
- các kế hoạch giữ chân khách hàng được cải thiện.
Về lý thuyết, những lợi thế này góp phần đáng kể vào việc thúc đẩy các công nghệ AI tới các thị trường dịch vụ kinh doanh, phân tích và Dịch vụ gia công phần mềm CNTT. Dù sao, xu hướng hiện tại cũng được quyết định bởi những thành công và thất bại của các trường hợp cụ thể của việc giới thiệu các công nghệ như vậy, mà chúng ta sẽ thảo luận trong phần thứ ba của bài viết này.
Diễn đàn người dùng
Tin nhắn 0