Tekoäly Business Analyticsissa: haasteita sijoittajille ja kehittäjille

Sponsoroitu

Tekoälyn edut Business Analyticsille

Nykyinen kokemus tekoälyn käyttöönotosta ja Tiettyjen konseptuellisten kehityshankkeiden ja pilottiratkaisujen toteutus, jotka ovat vasta hyväksytyssä markkinoilla, puhuvat tekoälyn käytön eduista datatieteen ja liiketoimintaanalytiikan alalla. Gartner ennustaa, että nämä kaksi aluetta lähentyvät lähitulevaisuudessa.

Yritysjohtajien tutkimusten mukaan tekoälyn käytön tärkeimpiä etuja data-analytiikassa ovat mm. toistuvien tehtävien eliminointi, työprosessien automatisointi, liiketoimintaprosessien optimointi, parempi päätöksenteko sekä uusien lupaavien suuntien ja ideoiden luominen. Tarkastellaanpa kutakin näistä eduista tarkemmin.

Toistuvien tehtävien eliminointi

Tämä on yksi koneoppimisen ja muiden tekoälytekniikoiden käyttöönotosta liiketoimintaprosesseihin tärkeimmistä eduista, mikä mahdollistaa Analyytikot keskittyvät luovampien tehtävien suorittamiseen. Tämä tarkoittaa tietojen kanssa työskentelyn automatisointia, kun koneäly tekee tärkeimmät ponnistelut tietojen etsimiseen, muodostamiseen ja esittämiseen, mikä vapauttaa työntekijöille lisäaikaa.

Esimerkiksi rahoitusalalla tekoäly. auttaa virtaviivaistamaan kirjanpitoprosesseja ja suorittamaan luotettavasti ennakoitavissa olevia tehtäviä, kuten tietojen syöttö, maksaminen ja laskutus jne., jotta talouskirjanpito säilyy mahdollisimman tarkasti. Prosessiautomaatio auttaa eliminoimaan tyypilliset inhimilliset virheet tietojen kanssa työskennellessä ja tekee työntekijän teknisistä tehtävistä seurannan ja hallinnan kohteen, ei nykyisen tuotannon kohteen.

Markkinoijat ja yritysanalyytikot voivat myös siirtyä pois toistuvista tehtävistä. Tietojen kerääminen ja analysointi eri lähteistä ohjelmistoalgoritmien ja-mallien parissa työskentelemiseen. Nämä algoritmit ja mallit suorittavat nämä tehtävät paljon nopeammin ja tehokkaammin kuin ihmiset. Tämän ansiosta suuryritykset voivat vähentää automaattisiin tapahtumiin sekä tiedon keräämiseen ja lajitteluun osallistuvien teknisten työntekijöiden määrää. Pienyritysten ja startup-yritysten työntekijät voivat puolestaan ​​hoitaa tehtävänsä tehokkaasti. Lisäksi, kuten Forresterin tutkimus osoittaa, työntekijöiden tuottavuus lisääntyy merkittävästi, kun sekä päivittäiset että ei-rutiinitehtävät automatisoidaan.

Parempi päätöksenteko

Tämä on toinen tärkeä hyötyä tekoälyn käytöstä datatieteessä. Toistuvien tehtävien poistaminen ja päätöksenteon parantaminen tekoälyn avulla auttavat aivotyöntekijöitä tulemaan luovemmiksi ja keskittymään älylliseen työhön, kertoo 84 % kyselyyn osallistuneista. a> Forbes Insights for Microsoft. Ilmeisesti päätöksenteko vaikuttaa ensisijaisesti johtamisen osa-alueeseen ja strategiseen suunnitteluun, mikä on tärkeää ylimmälle johdolle ja osakkeenomistajille. Perinteisesti päätöksentekoon tarvittava data on ollut Systems of Record-muodossa, jonka parissa työskentely jäi analyytikoille ja esimiehille. Mutta tänään Systems of Intelligence käynnistetään tekoälyalgoritmeilla. Ne”voivat tarjota kaikki SOR:n ominaisuudet samalla kun ne tarjoavat dataa ja oivalluksia, joita tarvitaan parempien päätösten tekemiseen koko liiketoiminnassa.”

Monet näistä prosesseista vaativat edelleen digitaalisia analyytikkoja ja tietojen käsittelijöitä, jotka optimoivat ja varmistavat malleja ja kaavioita niiden ylläpitämiseksi, mutta tekoäly tekee itse tietojenkäsittelyn paljon intensiivisemmällä tasolla. Tämä vaikuttaa toimitusketjujen ja henkilöstön hallintaan, liiketoiminnan ennustamiseen, kustannusten optimointiin sekä työhön asiakkaiden ja kumppaniorganisaatioiden kanssa. Parannetut päätöksentekopiirit auttavat vähentämään väärien tietojen ja myöhäisen päätöksenteon aiheuttamia vaikuttamisriskejä, mikä lisää tiedon käsittelyn tarkkuutta ja nopeutta.

Lupaavien ideoiden luominen

Tämä on toinen tärkeä etu tekoälytekniikoiden käyttöönotosta Business Analyticsissa. Jo mainitun Forbes Insightsin kyselyn mukaan noin 41 % vastaajista uskoo, että tekoälyn kyky havaita”näkymättömiä”ideoita ja ennakoida tarvittava konteksti, joka tarvitaan tietojen oikeaan käsittelyyn, on merkittävä, ja 45 % vastaajista pitää sitä erittäin tärkeänä.

Toisin sanoen tekoäly mahdollistaa tiedon järjestämisen vaihtoehtoisella tavalla. Tällaiset tekniikat ylittävät ihmisen havainnon ja näkevät kuvioita ja poikkeavuuksia paikoissa, joihin ihmiset eivät ehkä kiinnitä huomiota. Lupaavien ideoiden kehittäminen saavutetaan käyttämällä sekä heuristisia data-analyysijärjestelmiä että tekoälyn monitoimista vuorovaikutusta erilaisten tallennuslaitteiden ja tietokantojen kanssa, mikä mahdollistaa ei-ilmeisten kuvioiden havaitsemisen.

Tämä ennustemallien optimointi mahdollistaa myös kysynnän muutosten ja uusien tuotteiden tai palveluiden tarpeen ennustamisen avoimina ja kehittämään pohjimmiltaan uusia markkinoita, kuten sovelluskaupoissa ja AirBnB:ssä.

Tekoälyn analytiikan käytön tärkeä erikoisuus on 24/7 pääsy sen tuloksiin. Näin yritysjohtajat voivat määrittää tärkeitä liiketoiminnan suorituskykyindikaattoreita, tehdä tarvittavat muutokset heti, kun ne näkyvät, neuvotella myynnistä, tehdä rekrytointi-ja varainhankintapäätöksiä ja tehdä kumppanuussopimuksia – kaikki tämä nopeasti ja reaaliajassa.

Jotta tällaiset ratkaisut ovat mahdollisia, uusien tekoälytyökalujen on siirryttävä täysin lupaavien ja pirstoutumattomien tiedonsiirtoketjujen luomiseen (tulevaisuuden varteenotettavat, hauraita tiedonsiirtoketjut). Kuten CLOUDSUFI:n perustaja ja toimitusjohtaja Irfan Khan huomaa:

“Oikea lähestymistapa tietojen arvostukseen ja kaupallistamiseen voi paljastaa rajattomat mahdollisuudet, kuten asiakaslähtöisyyden, toiminnan tehokkuuden, kilpailuedun, strategiset kumppanuudet, tehokkaat toiminnot, parantunut kannattavuus ja uudet tulovirrat.”

p>

Erityisen tehokasta voi olla nykyaikaisten multimedialaitteiden datan käyttö, jonka tietojen käsittely antaa käsityksen monista tuotantoprosesseista ja asiakkaiden käyttäytymisestä.

Tekoälytekniikoiden muita etuja

RELXin kyselyn mukaan , optimoidut järjestelmät ja alhaisemmat kustannukset ovat muita tekoälyjärjestelmien keskeisiä liiketoimintaetuja. Prosessien tehokkuutta lisää korkea automaatio, vähemmän virheitä ja parempi resurssien käyttö. Tällaiset edistyneet algoritmit tietojen kanssa työskentelyyn mahdollistavat optimaalisten tuotantojärjestelmien, toimitusketjujen ja tehokkaiden henkilöstöjohtamismallien rakentamisen.

McKinsey, tällaiset ratkaisut ovat erityisen tehokkaita vähentämään kustannuksia ja lisäämään markkinointiyritysten kannattavuutta. , myynti-ja valmistussektorit. Yleisesti ottaen kasvu tapahtuu kaikilla merkittävillä alueilla.

Lopuksi, AI for Business Analyticsin käytön tärkeitä etuja ovat asiakas–keskeinen lähestymistapa, parannetut asiakkaiden säilytysjärjestelmät heidän henkilökohtaisten tarpeidensa tutkimiseen tarkoitettujen mekanismien avulla ja sopivien ratkaisujen tarjoaminen älykkäiden tietojenkäsittelyalgoritmien tasolla.

Nämä palvelut on jo osittain toteutettu mm. osa kontekstuaalisia mainontaalgoritmeja, robottikonsultteja ja henkilökohtaisia ​​suosituksia verkkosivustoilla ja postituksissa. Asiakkaiden henkilötietojen käsittely auttaa luomaan malleja heidän suorasta ja tukahdutetusta kysynnästä sekä rakentamaan henkilökohtaisia ​​suhteita yrityksen ja asiakkaiden välille 24/7.

Tekoälyteknologiat eivät tietenkään ratkaise kaikkia asiakkaita. ongelma. Accenturen tutkimusten mukaan useimmat ostajat haluavat edelleen olla vuorovaikutuksessa henkilöstön kanssa saada neuvoja tai suosituksia. Mutta on syytä muistaa, että jos asiakaspalvelu on huonosti vakiintunut esimerkiksi asiantuntijoiden puutteen vuoksi, yli puolet ostajista etsii mieluummin uusia palveluntarjoajia.

Johtopäätös

Tekoälyn käytön tärkeimpiä etuja Data Sciencessä ja Business Analyticsissa ovat siis seuraavat:

toistuvien tehtävien eliminointi ja ei-rutiinitehtävien automatisointi, parannetut päätöksentekoprosessit ja minimoidut riskit, lupaavia ideoita ja ennakoivien mallien optimointia, uusille markkinoille tuloa;järjestelmien optimointia ja kustannusten alentamista;parannetut asiakkaiden säilyttämisjärjestelmät.

Teoriassa nämä edut edistävät merkittävästi tekoälyteknologioiden edistämistä yrityspalveluiden, analytiikan ja IT-ulkoistuspalvelut. Joka tapauksessa nykyisen suuntauksen määräävät myös tällaisten teknologioiden käyttöönoton yksittäisten tapausten onnistumiset ja epäonnistumiset, joista keskustelemme tämän artikkelin kolmannessa osassa.