ปัญญาประดิษฐ์ในการวิเคราะห์ธุรกิจ: ความท้าทายสำหรับนักลงทุนและนักพัฒนา

ได้รับการสนับสนุน

ประโยชน์ของ AI สำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจ

ประสบการณ์ในปัจจุบันของการแนะนำ AI และ การดำเนินการพัฒนาแนวคิดและโซลูชันนำร่องบางอย่างซึ่งเพิ่งได้รับการอนุมัติในตลาดเท่านั้น กล่าวถึงประโยชน์ของการใช้ AI ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจ Gartner คาดการณ์ว่าทั้งสองส่วนนี้จะ มาบรรจบกันในอนาคตอันใกล้

จากแบบสำรวจของผู้นำธุรกิจ ประโยชน์หลักของการใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ การกำจัดงานที่ซ้ำซากจำเจ กระบวนการทำงานอัตโนมัติ การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจ การตัดสินใจที่ดีขึ้น และการสร้างทิศทางและแนวคิดใหม่ๆ ที่มีแนวโน้มดี มาดูข้อดีแต่ละข้อกันดีกว่า

การกำจัดงานที่ซ้ำซากจำเจ

นี่เป็นหนึ่งในประโยชน์หลักของการนำ Machine Learning และเทคโนโลยี AI อื่นๆ มาใช้ในกระบวนการทางธุรกิจ ซึ่งช่วยให้ นักวิเคราะห์ให้ความสำคัญกับการทำงานที่สร้างสรรค์มากขึ้น หมายถึงการทำงานอัตโนมัติด้วยข้อมูลเมื่อมีการค้นหา การสร้าง และการนำเสนอโดย Machine Intelligence ทำให้พนักงานมีเวลาเพิ่มขึ้น

ตัวอย่างเช่น ในภาคการเงิน AI ช่วยปรับปรุงกระบวนการทางบัญชีและดำเนินงานที่คาดการณ์ได้อย่างน่าเชื่อถือ เช่น การป้อนข้อมูล การชำระเงิน และการออกใบแจ้งหนี้ เป็นต้น เพื่อให้บันทึกทางการเงินมีความถูกต้องมากที่สุด กระบวนการอัตโนมัติช่วยขจัดข้อผิดพลาดทั่วไปของมนุษย์เมื่อทำงานกับข้อมูลและทำให้งานด้านเทคนิคสำหรับพนักงานเป็นเป้าหมายของการตรวจสอบและควบคุม ไม่ใช่เป้าหมายของการผลิตในปัจจุบัน

นักการตลาดและนักวิเคราะห์ธุรกิจยังสามารถเปลี่ยนจากการทำซ้ำได้ งานในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ไปจนถึงการทำงานกับอัลกอริธึมและแบบจำลองของซอฟต์แวร์ อัลกอริธึมและโมเดลเหล่านี้ทำงานได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากกว่าคน ซึ่งช่วยให้องค์กรขนาดใหญ่ลดพนักงานด้านเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรมอัตโนมัติและรวบรวมและจัดเรียงข้อมูล ในทางกลับกัน พนักงานของบริษัทขนาดเล็กและสตาร์ทอัพสามารถทำงานของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ จากการวิจัยของ Forrester พบว่าประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน เพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อทั้งงานประจำวันและงานที่ไม่ใช่งานประจำเป็นไปโดยอัตโนมัติ

การตัดสินใจที่ดีขึ้น

นี่เป็นอีกหนึ่งสิ่งสำคัญ ประโยชน์ของการใช้ AI ใน Data Science การกำจัดงานที่ซ้ำซากและการปรับปรุงการตัดสินใจด้วย AI เป็นสิ่งที่ช่วยให้คนทำงานสมองมีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้นและมุ่งเน้นไปที่งานทางปัญญาตาม 84% ของผู้เข้าร่วมในแบบสำรวจการสำรวจ โดย Forbes Insights สำหรับ Microsoft เห็นได้ชัดว่าการตัดสินใจส่งผลกระทบในด้านการจัดการเป็นหลักและมีอิทธิพลต่อการวางแผนเชิงกลยุทธ์ ซึ่งมีความสำคัญสำหรับผู้บริหารระดับสูงและผู้ถือหุ้น ตามเนื้อผ้า ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการตัดสินใจจะอยู่ในรูปแบบของ Systems of Record และการทำงานกับข้อมูลนี้ตกเป็นของนักวิเคราะห์และผู้จัดการ แต่วันนี้ Systems of Intelligence เปิดตัวโดยใช้อัลกอริทึม AI พวกเขา “สามารถนำเสนอความสามารถทั้งหมดของ SOR ในขณะที่ยังให้ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นในการตัดสินใจที่ดีขึ้นทั่วทั้งธุรกิจ”

กระบวนการเหล่านี้จำนวนมากยังคงต้องการนักวิเคราะห์ดิจิทัลและตัวจัดการข้อมูล ซึ่งจะเพิ่มประสิทธิภาพและตรวจสอบ เพื่อรักษาโมเดลและกราฟ แต่ AI จะประมวลผลข้อมูลเองในระดับที่เข้มข้นกว่ามาก สิ่งนี้ส่งผลต่อการจัดการซัพพลายเชนและบุคลากร การพยากรณ์ธุรกิจ การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน และการทำงานกับลูกค้าและองค์กรพันธมิตร วงจรการตัดสินใจที่ได้รับการปรับปรุงช่วยลดความเสี่ยงจากอิทธิพลจากข้อมูลเท็จและการตัดสินใจที่ล่าช้า เพิ่มความแม่นยำและความเร็วในการทำงานกับข้อมูล

การสร้างแนวคิดที่มีแนวโน้มดี

นี่คือ ประโยชน์ที่สำคัญอีกประการของการใช้เทคโนโลยี AI ใน Business Analytics จากการสำรวจที่กล่าวถึงแล้วโดย Forbes Insights ประมาณ 41% ของผู้ตอบแบบสอบถามเชื่อว่าความสามารถของ AI ในการตรวจหาแนวคิดที่”มองไม่เห็น”และคาดการณ์บริบทที่จำเป็นซึ่งจำเป็นต่อการประมวลผลข้อมูลอย่างถูกต้องนั้นมีความสำคัญ และ 45% ของผู้ตอบแบบสอบถามเห็นว่าสิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งยวด

กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI ทำให้สามารถจัดระเบียบข้อมูลในรูปแบบอื่นได้ เทคโนโลยีดังกล่าวมีมากกว่าการรับรู้ของมนุษย์ และมองเห็นรูปแบบและความผิดปกติในสถานที่ที่ผู้คนอาจไม่สนใจ การพัฒนาแนวคิดที่มีแนวโน้มจะเกิดขึ้นได้มาจากการใช้ทั้งแผนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบฮิวริสติกและการโต้ตอบแบบมัลติฟังก์ชั่นของ AI กับการจัดเก็บและฐานข้อมูลที่หลากหลาย ซึ่งทำให้สามารถตรวจจับรูปแบบที่ไม่ชัดเจนได้

สิ่งนี้ การปรับโมเดลการคาดการณ์ให้เหมาะสมทำให้สามารถคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์และความต้องการผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ๆ ได้เช่นกัน ที่เปิดกว้างและพัฒนาตลาดใหม่โดยพื้นฐาน เช่นเดียวกับร้านแอปและ AirBnB

ลักษณะเฉพาะที่สำคัญของการใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์คือการเข้าถึงผลลัพธ์ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันไม่เว้นวันหยุด ซึ่งช่วยให้ผู้นำธุรกิจกำหนดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพทางธุรกิจที่สำคัญ ทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็นตามที่ปรากฏ เจรจาการขาย ตัดสินใจจ้างงานและระดมทุน และสรุปข้อตกลงการเป็นหุ้นส่วน ทั้งหมดนี้รวดเร็วและแบบเรียลไทม์

ในการทำให้โซลูชั่นดังกล่าวเป็นไปได้ เครื่องมือ AI ใหม่จะต้องเปลี่ยนไปสร้างห่วงโซ่การถ่ายโอนข้อมูลที่มีแนวโน้มและไม่มีการแตกแฟรกเมนต์อย่างเต็มที่ (ห่วงโซ่อุปทานข้อมูลที่ป้องกันได้ในอนาคตและป้องกันการเปราะบาง) ตามที่ระบุไว้โดย Irfan Khan ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ CLOUDSUFI:

“แนวทางที่ถูกต้องในการประเมินมูลค่าข้อมูลและการสร้างรายได้สามารถเปิดเผยความเป็นไปได้ที่ไร้ขีดจำกัด รวมถึงการให้ลูกค้าเป็นศูนย์กลาง ประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ความได้เปรียบทางการแข่งขัน ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ การดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพ ความสามารถในการทำกำไรที่เพิ่มขึ้น และแหล่งรายได้ใหม่”

p>

การใช้ข้อมูลจากอุปกรณ์มัลติมีเดียสมัยใหม่จะมีประสิทธิภาพเป็นพิเศษ โดยการประมวลผลข้อมูลจะทำให้เกิดแนวคิดเกี่ยวกับกระบวนการผลิตและพฤติกรรมของลูกค้า

ประโยชน์อื่นๆ ของเทคโนโลยี AI

ตามแบบสำรวจโดย RELX ระบบที่ปรับให้เหมาะสมและต้นทุนที่ต่ำลง เป็นผลประโยชน์ทางธุรกิจที่สำคัญอื่นๆ ของระบบ AI ประสิทธิภาพของกระบวนการเพิ่มขึ้นด้วยระบบอัตโนมัติระดับสูง ข้อผิดพลาดน้อยลง และการใช้ทรัพยากรที่ดีขึ้น อัลกอริธึมขั้นสูงดังกล่าวสำหรับการทำงานกับข้อมูลทำให้สามารถสร้างแผนการผลิตที่เหมาะสม ห่วงโซ่อุปทาน และโมเดลการจัดการบุคลากรที่มีประสิทธิภาพได้

อ้างอิงจาก McKinsey โซลูชันดังกล่าวมีประสิทธิภาพเป็นพิเศษในการลดต้นทุนและเพิ่มผลกำไรให้กับบริษัทในด้านการตลาด ภาคการขายและการผลิต โดยทั่วไป การเพิ่มขึ้นเกิดขึ้นในพื้นที่ที่สำคัญทั้งหมด

สุดท้าย ข้อได้เปรียบที่สำคัญของการใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจ ได้แก่ ไคลเอนต์-แนวทางที่รวมศูนย์ แผนการรักษาลูกค้าที่ปรับปรุงใหม่ ผ่านกลไกในการศึกษาความต้องการส่วนบุคคล และนำเสนอโซลูชันที่เหมาะสมในระดับอัลกอริธึมการประมวลผลข้อมูลอัจฉริยะ

บริการเหล่านี้ได้ถูกนำมาใช้บางส่วนแล้ว ส่วนหนึ่งของอัลกอริธึมการโฆษณาตามบริบท ที่ปรึกษาบอท และคำแนะนำส่วนตัวบนเว็บไซต์และในจดหมาย การทำงานกับข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้าจะช่วยในการสร้างแบบจำลองความต้องการโดยตรงและถูกระงับ และสร้างความสัมพันธ์ส่วนตัวระหว่างบริษัทกับลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันไม่เว้นวันหยุด

แน่นอนว่าเทคโนโลยี AI ไม่ได้แก้ปัญหาลูกค้าทุกคน ปัญหา. จากการสำรวจของ Accenture ผู้ซื้อส่วนใหญ่ยังคงต้องการโต้ตอบกับพนักงานที่เป็นมนุษย์เพื่อ รับคำแนะนำหรือคำแนะนำ แต่ควรระลึกไว้เสมอว่าหากการบริการลูกค้าไม่ดี เช่น เนื่องจากขาดผู้เชี่ยวชาญ ผู้ซื้อมากกว่าครึ่งจะชอบมองหาผู้ให้บริการรายใหม่

บทสรุป

ดังนั้น หนึ่งในประโยชน์หลักของการใช้ AI สำหรับ Data Science และ Business Analytics มีดังต่อไปนี้:

การกำจัดงานที่ซ้ำซากและการทำงานอัตโนมัติของงานที่ไม่เป็นกิจวัตร ปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจและลดความเสี่ยง การสร้าง แนวคิดที่มีแนวโน้มและการเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองการคาดการณ์ การเข้าสู่ตลาดใหม่ การเพิ่มประสิทธิภาพของระบบและการลดต้นทุน แผนการรักษาลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง

ในทางทฤษฎี ข้อดีเหล่านี้มีส่วนอย่างมากในการส่งเสริมเทคโนโลยี AI สู่ตลาดสำหรับบริการทางธุรกิจ การวิเคราะห์ และ บริการเอาท์ซอร์สด้านไอที อย่างไรก็ตาม แนวโน้มในปัจจุบันยังถูกกำหนดโดยความสำเร็จและความล้มเหลวของกรณีเฉพาะของการนำเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ ซึ่งเราจะกล่าวถึงในส่วนที่สามของบทความนี้