商业分析中的人工智能：投资者和开发商面临的挑战

赞助商

人工智能对业务分析的好处

目前引入人工智能的经验以及某些概念开发和试点解决方案的实施，这些只是刚刚在市场上得到认可，说明了在数据科学和商业分析领域使用人工智能的好处。 Gartner公司 预计这两个领域将在不久的将来会聚。

根据 调查 在业务领导者看来，在数据分析中使用人工智能的主要好处包括消除重复性任务、工作流程自动化、业务流程优化、更好的决策以及产生新的有前途的方向和想法。 让我们仔细看看这些好处。

消除重复性工作

这是将机器学习和其他人工智能技术引入业务流程的主要好处之一，这使分析师可以专注于执行更具创造性的任务。 这指的是当数据的搜索、形成和呈现的主要工作由机器智能完成时，数据工作的自动化，从而为员工腾出更多时间。

例如，在金融领域，人工智能有助于简化会计流程并可靠地执行数据录入、支付和发票等可预测的任务，从而保留财务记录 尽可能准确. 过程自动化有助于在处理数据时消除典型的人为错误，并使员工的技术任务成为监视和控制的对象，而不是当前生产的对象。

营销人员和业务分析师也可以从执行从各种来源收集和分析信息的重复性任务转向使用软件算法和模型。 这些算法和模型比人类更快、更有效地执行这些任务。 这使得大公司可以 减少技术工人的工作人员 涉及自动交易和收集和整理信息。 反过来，小公司和初创公司的员工可以 有效地执行他们的任务. 此外，正如研究 Forrester公司 显示，当日常和非常规任务都实现自动化时，员工的工作效率会显着提高。

更好的决策

这是在数据科学中使用 AI 的另一个主要好处。 84% 的参与者表示，通过 AI 消除重复性任务和改进决策有助于脑力工作者变得更有创造力并专注于智力工作。 由 Microsoft 的福布斯洞察力提供。 显然，决策主要影响管理领域并影响战略规划，这对高层管理人员和股东来说很重要。 传统上，决策所需的数据以记录系统的形式存在，而与此相关的工作由分析师和经理负责。 但是今天，智能系统 被发射 使用人工智能算法。 他们 “可以提供 SOR 的所有功能，同时还提供在整个业务中做出更好决策所需的数据和见解。”

其中许多流程仍然需要数字分析师和数据处理员来优化和验证模型和图表来维护它们，但人工智能在更密集的级别上自行处理数据。 这个 影响 供应链和人员管理、业务预测、成本优化以及与客户和合作伙伴组织的合作。 改进的决策电路有助于降低虚假数据和延迟决策的影响风险，提高信息处理的准确性和速度。

产生有前途的想法

这是实施人工智能技术的另一个关键好处 商业分析. 根据 Forbes Insights 已经提到的调查，大约 41% 的受访者认为 AI 检测“隐形”想法和预测正确处理数据所需的必要上下文的能力非常重要，45% 的受访者认为这非常重要。

换句话说，人工智能使以另一种方式组织信息成为可能。 这些技术超越了人类的感知，可以在人们可能不注意的地方看到模式和异常。 有前途的想法的发展是通过使用两者来实现的 启发式数据分析方案 和 人工智能与各种存储和数据库的多功能交互，这使得检测不明显的模式成为可能。

本篇 预测模型的优化 可以预测需求变化和对新产品或服务的需求，以及 从根本上打开和开发新市场，就像应用商店和 AirBnB 一样。

使用人工智能进行分析的一个重要特点是 24/7 访问其结果. 这使企业领导者能够确定重要的业务绩效指标，在它们出现时进行必要的调整，谈判销售，做出招聘和筹款决定，并签订合作协议——所有这些都可以快速实时地完成。

为了使此类解决方案成为可能，新的人工智能工具必须完全转向创建有前途的、完整的数据传输链（面向未来的、反脆弱的数据供应链）。 作为 注意到 CLOUDSUFI 创始人兼首席执行官 Irfan Khan：

“正确的数据估值和货币化方法可以发现无限的可能性，包括以客户为中心、运营效率、竞争优势、战略合作伙伴关系、高效运营、提高盈利能力和新的收入来源。”

使用来自现代多媒体设备的数据可能特别有效，从中处理信息可以了解许多生产过程和客户行为。

人工智能技术的其他好处

根据一个 通过悦刻， 优化系统并降低成本 是人工智能系统的其他关键业务优势。 通过高度自动化、更少的错误和更好地利用资源来提高流程的效率。 这种处理数据的高级算法使得建立最优的生产方案、供应链和有效的人员管理模型成为可能。

根据 麦肯锡，这样的解决方案在营销、销售和制造部门的公司降低成本和提高盈利能力方面特别有效。 总的来说，所有重要领域都在增加。

最后，使用 AI 进行业务分析的重要优势包括以客户为中心的方法， 改进的客户保留计划 通过研究他们个人需求的机制，并在智能数据处理算法级别提供合适的解决方案。

这些服务已经部分实施，作为上下文广告算法、机器人顾问以及网站和邮件中的个人推荐的一部分。 处理客户的个人数据有助于创建他们直接和抑制需求的模型，并在 24/7 的基础上建立公司与客户之间的个人关系。

当然，人工智能技术并不能解决所有客户问题。 根据民意调查 Accenture，大多数买家仍然更喜欢与人工互动以获得建议或建议。 但应该记住，如果客户服务不完善，例如，由于缺乏专家，超过一半的买家会更愿意寻找新的供应商。

结论

因此，将 AI 用于数据科学和业务分析的主要好处如下：

• 消除重复性任务和非常规任务的自动化，
• 改进决策过程并最小化风险，
• 产生有前途的想法和优化预测模型，进入新市场；
• 优化系统和降低成本；
• 改进的客户保留计划。

从理论上讲，这些优势大大有助于将人工智能技术推广到商业服务、分析和市场。 IT外包服务. 无论如何，目前的趋势也是由引入此类技术的具体案例的成败决定的，我们将在本文第三部分讨论。