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ビジネス分析のための AI の利点
AI と開発者の現在の導入経験と市場で承認されたばかりの特定の概念開発とパイロット ソリューションの実装は、データ サイエンスとビジネス分析の分野で AI を使用する利点を物語っています。 Gartner は、これら 2 つの領域が
ビジネス リーダーの調査によると、データ分析に AI を使用する主な利点には次のようなものがあります。反復的なタスクの排除、作業プロセスの自動化、ビジネス プロセスの最適化、より良い意思決定、新しい有望な方向性とアイデアの生成。これらの利点のそれぞれを詳しく見てみましょう。
反復タスクの排除
これは、機械学習やその他の AI テクノロジをビジネス プロセスに導入する主な利点の 1 つです。アナリストは、より創造的なタスクの実行に集中できます。これは、データの検索、形成、プレゼンテーションの主な作業がマシン インテリジェンスによって行われ、従業員に余分な時間を解放する際のデータ処理の自動化を指します。
たとえば、金融セクターでは、AI会計プロセスを合理化し、データ入力、支払い、請求などの予測可能なタスクを確実に実行するのに役立ち、財務記録が可能な限り正確に保たれるようにします。プロセスの自動化は、データを操作する際の典型的な人為的エラーを排除するのに役立ち、従業員の技術的なタスクを現在の生産の対象ではなく、監視と制御の対象にします。
マーケターとビジネス アナリストは、反復的な作業から切り替えることもできます。さまざまなソースから情報を収集して分析し、ソフトウェアのアルゴリズムやモデルを操作するタスク。これらのアルゴリズムとモデルは、これらのタスクを人間よりもはるかに高速かつ効率的に実行します。これにより、大企業は、自動取引や情報の収集と分類に携わる技術者の人員を削減できます。中小企業や新興企業の従業員は、順番に、タスクを効率的に実行できます。さらに、Forrester の調査によると、従業員の生産性は日常業務と非定型業務の両方が自動化されると、大幅に増加します。
より良い意思決定
これもまた大きな問題ですデータ サイエンスで AI を使用する利点。 調査参加者の 84% によると、反復的なタスクを排除し、AI を使用して意思決定を改善することで、ブレイン ワーカーはより創造的になり、知的作業に集中できます。 a> Forbes Insights for Microsoft.明らかに、意思決定は主に経営陣に影響を与え、経営陣と株主にとって重要な戦略計画に影響を与えます。従来、意思決定に必要なデータは、Systems of Record の形で存在し、これを使用する作業はアナリストやマネージャーに委ねられていました。しかし今日、知能システム 打ち上げられます。彼らは「SOR のすべての機能を提供すると同時に、ビジネス全体でより良い意思決定を行うために必要なデータと洞察を提供することもできます。」
これらのプロセスの多くは、最適化と検証を行うデジタル アナリストとデータ ハンドラーを必要とします。モデルとグラフを使用してそれらを維持しますが、AI ははるかに集中的なレベルでデータ処理自体を行います。これは、サプライ チェーンと人員の管理、ビジネス予測、コストの最適化、クライアントやパートナー組織との連携に影響を与えます。改善された意思決定回路は、誤ったデータや意思決定の遅れによる影響のリスクを軽減するのに役立ち、情報の処理の正確さと速度を向上させます。
有望なアイデアの生成
これは、 ビジネス分析に AI テクノロジーを実装するもう 1 つの重要な利点です。前述の Forbes Insights による調査によると、回答者の約 41% が、「目に見えない」アイデアを検出し、データを正しく処理するために必要なコンテキストを予測する AI の能力は重要であると考えており、回答者の 45% が非常に重要であると考えています。
つまり、AI は別の方法で情報を整理することを可能にします。このようなテクノロジーは、人間の認識を超えて、人々が注意を払っていない可能性のある場所でパターンや異常を検出します。有望なアイデアの開発は、ヒューリスティックなデータ分析スキームと、非自明なパターンの検出を可能にするさまざまなストレージやデータベースとの AI の多機能相互作用の両方を使用して実現されます。
この 予測モデルの最適化により、需要の変化や新しい製品やサービスの必要性を予測することも可能になりますアプリ ストアや AirBnB の場合と同様に、根本的に新しい市場を開き、開拓します。
分析に AI を使用する重要な特性は、その結果に 24 時間年中無休でアクセスできることです。これにより、ビジネス リーダーは、重要なビジネス パフォーマンス指標を決定し、表示されたときに必要な調整を行い、販売の交渉を行い、雇用と資金調達の決定を下し、パートナーシップ契約を締結することができます。これらすべてを迅速かつリアルタイムで行うことができます。
このようなソリューションを可能にするために、新しい AI ツールは、有望で断片化されていないデータ転送チェーン (将来を保証する、壊れにくいデータ サプライ チェーン) の作成に完全に移行する必要があります。 CLOUDSUFI の創設者兼 CEO である Irfan Khan が指摘したように:
「データの評価と収益化への正しいアプローチは、顧客中心主義、運用効率、競争上の優位性、戦略的パートナーシップ、効率的な運用、収益性の向上、新しい収益源など、無限の可能性を明らかにすることができます。」
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最新のマルチメディア デバイスからのデータの使用は特に効果的であり、そこからの情報の処理により、多くの制作プロセスとクライアントの行動のアイデアが得られます。
AI テクノロジーのその他の利点
RELXによる調査によると、最適化されたシステムとコストの削減は、AI システムのその他の重要なビジネス上の利点です。プロセスの効率は、高レベルの自動化、エラーの減少、およびリソースのより適切な使用によって向上します。データを操作するためのこのような高度なアルゴリズムにより、最適な生産スキーム、サプライ チェーン、効果的な人事管理モデルの構築が可能になります。
McKinsey、このようなソリューションは、マーケティング企業のコスト削減と収益性の向上に特に効果的です、販売、および製造部門。一般に、すべての重要な領域で増加が見られます。
最後に、ビジネス分析に AI を使用する重要な利点には、クライアントが含まれます。中心的なアプローチ、改善された顧客維持スキームを通じて、個人の要求を調査し、スマート データ処理アルゴリズムのレベルで適切なソリューションを提供します。
これらのサービスは、すでに部分的に実装されています。コンテキスト広告アルゴリズム、ボット コンサルタント、および Web サイトやメールでの個人的な推奨事項の一部です。クライアントの個人データを扱うことで、直接的および抑圧された需要のモデルを作成し、企業とクライアントの間に 24 時間 365 日体制で個人的な関係を構築することができます。
もちろん、AI テクノロジーがすべてのクライアントを解決するわけではありません。問題。 Accenture の調査によると、ほとんどのバイヤーは依然として人間のスタッフとやり取りすることを好みます。アドバイスや推奨事項を受け取ります。ただし、専門家が不足しているなどの理由でクライアント サービスが十分に確立されていない場合、購入者の半数以上が新しいプロバイダーを探すことを好むことに注意してください。
結論
したがって、データ サイエンスとビジネス分析に AI を使用する主な利点には、次のようなものがあります。
反復タスクの排除と非定例タスクの自動化、意思決定プロセスの改善とリスクの最小化、有望なアイデアと予測モデルの最適化、新しい市場への参入、システムの最適化とコスト削減、顧客維持スキームの改善。
理論的には、これらの利点は、ビジネス サービス、分析、およびIT アウトソーシング サービス。とにかく、現在の傾向は、この記事の第 3 部で説明する、そのようなテクノロジの導入の特定のケースの成功と失敗によっても決定されます。
