商業分析中的人工智能：投資者和開發商面臨的挑戰

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人工智能對業務分析的好處

目前引入人工智能的經驗以及某些概念開發和試點解決方案的實施，這些只是剛剛在市場上得到認可，說明了在數據科學和商業分析領域使用人工智能的好處。 Gartner公司 預計這兩個領域將在不久的將來會聚。

根據 調查 在業務領導者看來，在數據分析中使用人工智能的主要好處包括消除重複性任務、工作流程自動化、業務流程優化、更好的決策以及產生新的有前途的方向和想法。 讓我們仔細看看這些好處。

消除重複性工作

這是將機器學習和其他人工智能技術引入業務流程的主要好處之一，這使分析師可以專注於執行更具創造性的任務。 這指的是當數據的搜索、形成和呈現的主要工作由機器智能完成時，數據工作的自動化，從而為員工騰出更多時間。

例如，在金融領域，人工智能有助於簡化會計流程，可靠地執行數據錄入、支付和發票等可預測的任務，從而保留財務記錄 盡可能準確. 過程自動化有助於在處理數據時消除典型的人為錯誤，並使員工的技術任務成為監視和控制的對象，而不是當前生產的對象。

營銷人員和業務分析師也可以從執行從各種來源收集和分析信息的重複性任務轉向使用軟件算法和模型。 這些算法和模型比人類更快、更有效地執行這些任務。 這使得大公司可以 減少技術工人的工作人員 涉及自動交易和收集和整理信息。 反過來，小公司和初創公司的員工可以 有效地執行他們的任務. 此外，正如研究 Forrester公司 顯示，當日常和非常規任務都實現自動化時，員工的工作效率會顯著提高。

更好的決策

這是在數據科學中使用 AI 的另一個主要好處。 84% 的參與者表示，通過 AI 消除重複性任務和改進決策有助於腦力工作者變得更有創造力並專注於智力工作。 調查 由 Microsoft 的福布斯洞察力提供。 顯然，決策主要影響管理領域並影響戰略規劃，這對高層管理人員和股東來說很重要。 傳統上，決策所需的數據以記錄系統的形式存在，而與此相關的工作由分析師和經理負責。 但是今天，智能係統 被發射 使用人工智能算法。 他們 “可以提供 SOR 的所有功能，同時還提供在整個業務中做出更好決策所需的數據和見解。”

其中許多流程仍然需要數字分析師和數據處理人員來優化和驗證模型和圖表來維護它們，但人工智能在更密集的級別上進行數據處理本身。 這個 影響 供應鍊和人員管理、業務預測、成本優化以及與客戶和合作夥伴組織的合作。 改進的決策電路有助於降低虛假數據和延遲決策的影響風險，提高信息處理的準確性和速度。

產生有前途的想法

這是實施人工智能技術的另一個關鍵好處 業務分析. 根據 Forbes Insights 已經提到的調查，大約 41% 的受訪者認為 AI 檢測“隱形”想法和預測正確處理數據所需的必要上下文的能力非常重要，45% 的受訪者認為這非常重要。

換句話說，人工智能使以另一種方式組織信息成為可能。 這些技術超越了人類的感知，可以在人們可能不注意的地方看到模式和異常。 有前途的想法的發展是通過使用兩者來實現的 啟發式數據分析方案 和 人工智能與各種存儲和數據庫的多功能交互，這使得檢測不明顯的模式成為可能。

這個 預測模型的優化 可以預測需求變化和對新產品或服務的需求，以及 從根本上打開和開發新市場，就像應用商店和 AirBnB 一樣。

使用人工智能進行分析的一個重要特點是 24/7 訪問其結果. 這使企業領導者能夠確定重要的業務績效指標，在它們出現時進行必要的調整，談判銷售，做出招聘和籌款決定，並簽訂合作協議——所有這些都可以快速實時地完成。

為了使這樣的解決方案成為可能，新的人工智能工具必須完全轉向創建有前途的、完整的數據傳輸鏈（面向未來的、反脆弱的數據供應鏈）。 作為 注意 CLOUDSUFI 創始人兼首席執行官 Irfan Khan：

“正確的數據估值和貨幣化方法可以發現無限的可能性，包括以客戶為中心、運營效率、競爭優勢、戰略合作夥伴關係、高效運營、提高盈利能力和新的收入來源。”

使用來自現代多媒體設備的數據可能特別有效，從中處理信息可以了解許多生產過程和客戶行為。

人工智能技術的其他好處

根據一個 調查 通過悅刻， 優化系統並降低成本 是人工智能係統的其他關鍵業務優勢。 通過高度自動化、更少的錯誤和更好地利用資源來提高流程的效率。 這種處理數據的高級算法使得建立最優的生產方案、供應鍊和有效的人員管理模型成為可能。

根據 麥肯錫，這樣的解決方案在營銷、銷售和製造部門的公司降低成本和提高盈利能力方面特別有效。 總的來說，所有重要領域都在增加。

最後，使用 AI 進行業務分析的重要優勢包括以客戶為中心的方法， 改進的客戶保留計劃 通過研究他們個人需求的機制，並在智能數據處理算法級別提供合適的解決方案。

這些服務已經部分實施，作為上下文廣告算法、機器人顧問以及網站和郵件中的個人推薦的一部分。 處理客戶的個人數據有助於創建他們直接和抑制需求的模型，並在 24/7 的基礎上建立公司與客戶之間的個人關係。

當然，人工智能技術並不能解決所有客戶問題。 根據民意調查 埃森哲，大多數買家仍然更喜歡與人工互動以獲得建議或推薦。 但應該記住，如果客戶服務不完善，例如，由於缺乏專家，超過一半的買家會更願意尋找新的供應商。

結論

因此，將 AI 用於數據科學和業務分析的主要好處如下：

• 消除重複性任務和非常規任務的自動化，
• 改進決策過程並最小化風險，
• 產生有前途的想法和優化預測模型，進入新市場；
• 優化系統和降低成本；
• 改進的客戶保留計劃。

從理論上講，這些優勢大大有助於將人工智能技術推廣到商業服務、分析和市場。 IT外包服務. 無論如何，目前的趨勢也是由引入此類技術的具體案例的成敗決定的，我們將在本文第三部分討論。