Üzleti intelligencia fejlesztése mesterséges intelligencia segítségével

Az AI-kompatibilis technológiák figyelemre méltó pozíciót töltenek be a vállalkozások képességeinek kibontakoztatásában. Legyen szó intelligens robotokról, autonóm járművekről, gépi tanulásról vagy mély tanulási technológiákról, a mesterséges intelligencia világszerte hatalmasra tette a gyökereit. Az üzleti élet egyre bonyolultabbá válása nyomán a mesterséges intelligencia kereskedelmi alkalmazásra került az üzleti analitikai rendszerekben az iparágakban. Kívül, AI oktatás úgy fejlődött, hogy az üzleti intelligenciát beépítse a tantervbe, mivel ezek az AI-készségek hozzájárulhatnak a munkahelyi termelékenység növeléséhez.

A mesterséges intelligencia fő felhasználási területe Üzleti intelligencia eszközök célja, hogy megvalósítható betekintést nyerjen összetett adatbázisokból, és kibővítse a vállalkozásokat, hogy felhasználóbarát üzleti ajánlásokat tegyen.

Azt a technológiát, amely segít a vállalkozásoknak a vállalattól származó üzleti adatok rendszerezésében, értékelésében és kontextusba helyezésében, az úgynevezett Business Intelligence (BI). Számos technikát és eszközt tartalmaz, amelyek segítik a nyers adatok átalakítását használható információvá.

A marketing, értékesítési, üzemeltetési és pénzügyi osztályok üzleti intelligencia eszközöket használnak fel mennyiségi elemzések elvégzésére, a teljesítmény mérésére az üzleti célokhoz képest, vevői betekintést gyűjtenek, és megosztják az adatokat az új lehetőségek felfedezéséhez.

Tegyük értelmesebbé egy példán keresztül. Tekintsünk egy szállodatulajdonost, aki BI-elemző alkalmazásokat használ a szobaár és az átlagos kihasználtság statisztikai adatok gyűjtésére. Ez segít abban, hogy minden helyiség összesített bevételét generálja. Adatokat gyűjthet az ügyfelek felméréseiről, a piaci részesedésről stb., hogy azonosítsa a versenyhelyzetet a különböző piacokhoz képest. A napi folyamatos elemzés segítheti a vezetőséget abban, hogy kedvezményeket biztosítson a bérleti díjakból, és figyelemmel kísérje a trendeket.

A kiváló márkák sikereket értek el egy jól strukturált üzleti intelligencia rendszerrel, és olyan döntéseket hoztak, amelyek gyakorlati betekintésre támaszkodnak. A legjobb példa a Starbucks üzletek lennének, ahol az üzletek helyét olyan tényezők alapján választották ki, mint a népsűrűség, a fogyasztói demográfia, az átlagos jövedelmi szint, a tömegközlekedési csomópontok, a forgalmi szokások és az adott helyen működő vállalkozások típusa.

Hogyan támogatja az üzleti intelligencia a vállalkozásokat

Gondolt már arra, hogy a Netflix, az óriási szórakoztató platform, hogyan termel évente 1 milliárd USD-t csak automatizálási eszközökön, például egyéni ajánlásokon keresztül? Az AI erőteljes aspektusai az eszközökbe egyesítve üzleti sikert eredményeztek.

A Snaplogic által szolgáltatott statisztikák szerint a dolgozók 61%-a állítja, hogy a munkahelyi mesterséges intelligencia növelte a termelékenységüket. Ahelyett, hogy túl sok időt töltene a táblázatok szerkesztésével vagy a kézi ellenőrzéssel, a mesterséges intelligencia zökkenőmentesen elvégezheti az unalmas munkát. Ez felszabadítja a munkaerőt, hogy időt hagyjon a termelékenyebb feladatokra. Ahelyett, hogy megszüntetné a munkát, a mesterséges intelligencia segíthet abban, hogy arra a munkára összpontosítson, amely több értéket ad vállalkozása számára.

Az IBM legutóbbi globális felmérése szerint a nagyvállalatok 45%-a foglalkozik mesterséges intelligencia bevezetésével, míg ez a kkv-k, azaz az 1000 főnél kevesebb alkalmazottat foglalkoztató szervezetek 29%-a. Ezenkívül a nagyvállalatok körülbelül 80%-a tervezi, hogy az elkövetkező években kihasználja az AI-t. Mindazonáltal minden 20 vezérigazgatóból legalább 17 azt állította, hogy a mesterséges intelligencia lenne a fő technológiájuk. A vezérigazgatók 86%-a egyetért abban is, hogy az üzlet és a mesterséges intelligencia együtt jár, mivel a mesterséges intelligencia az alaptechnológia az irodákban – mondja a PwC.

Nyilvánvaló, hogy az AI-t használó szervezetek csökkenthetik üzleti költségeiket. A McKinsey-jelentés szerint a mesterséges intelligenciát használó cégek körülbelül 44%-ánál csökkentek üzleti költségei a bevezetést követően. Ezért az üzleti intelligencia mesterséges intelligencia eszközökön és technológiákon keresztül történő fejlesztése intelligensebbé, jövedelmezőbbé és termelékenyebbé teszi a vállalkozásokat.

Lépések az AI-alapú intelligencia bevezetéséhez a vállalkozásokban

Ha fel tudja erősíteni az üzleti intelligencia csapatát, akkor taktikailag sokoldalú adattudományi módszereket hozhat vállalkozásába. Ez áthidalhatja az AI és a BI közötti szakadékot, és automatizálhatja az adatelemzési folyamatokat. Itt vannak a végrehajtás lépései AI által vezérelt intelligencia a vállalkozásokban.

1. 1. Gondoljon egy kérdést, és határozottan összpontosítson arra az üzleti pontra, amelyet át kell helyeznie. Tisztán megértse, hogyan használja az előrejelzéseket a dolgok megtörténtére. Például az adatelemzők prediktív modellek segítségével olyan pontozási rendszert építhetnek fel, amely a kedvezmények és a megőrzés alapján azonosítja az ügyfeleket. Így előre megjósolhatja és megértheti az ügyfelek eredményeit annak világos megértésével, hogy miként érheti el az ügyfeleket, hogy visszatérjenek.

1. 1. Ne ugorja át az úgynevezett tökéletes adatokat. Minden új adatprojektnek néhány hétre van szüksége az érvényesítés és az előfeldolgozás befejezéséhez. Előfordulhat, hogy az üzleti elemzők többletadatokat elemezhetnek, és nem kell gondoskodnia arról, hogy minden adatpontot számoljanak. Használja ki a BI-ready adatokat, azaz az adatokat abban az állapotban, ahol feldolgozhatja az elemzéseket, és válasszon prediktív analitikai megoldást az adatok automatizálására, így azok mesterséges intelligenciára is alkalmasak legyenek.

1. 1. Építsen A/B teszteket az előrejelzések pontosságának értékelésére. Ezzel a módszerrel még kis mintaméretek használata esetén is jelentős eredmények érhetők el. A modell kidolgozása után tesztelje a modell használatának hatásait a vállalkozása által kezelt kontrollcsoporttal. Ha nincs tisztában annak tesztelésével, hogy a modell hogyan integrálódik az üzleti folyamatba, akkor nem tudja kitalálni, hogy a modell képes-e elérni a kívánt üzleti eredményeket.

1. 1. Bővítse a birtokában lévő adatokat – az ügyféladatok és a belső tranzakciók a legjobb kiindulási pont, amelyet prediktív analitika használata során használhat. A vállalkozások is profitálhatnak a külső adatforrásokkal – például közegészségügyi adatokkal, ünnepi és időjárási adatokkal stb. – történő adatgazdagításból. Az automatizálási eszközökkel Ön gondoskodik arról, hogy a modellek pontossága és használata továbbra is hozzáadott értéket képviseljen.

1. 1. Tervezze meg a modellfigyelést – Úgy gondolják, hogy a gépi tanulási modellek idővel és önmagukban is jobban működnek. Ez azonban nem igaz. A modelleknek van a legkevesebb eltarthatóságuk, és elképesztően működnek egy ideig, miközben a teljesítményük csökken, miután a különböző stratégiák és a vásárlói viselkedési minták idővel megváltoznak. Az erőforrások és az idő megtakarítása érdekében az automatizált megoldások nyomon követhetik és átképezhetik a modelleket, hogy hosszú ideig nagy teljesítményt és nagyszerű üzleti hatást biztosítsanak.

Tekerje fel

A BI jövője kéz a kézben jár az MI-vel, mivel együtt egy erős csapatot alkotnak. A jövőben a vállalkozásoknak az AI-t és a BI-t összevont technológiának kell tekinteniük, mivel együtt segítik a vállalkozásokat bonyolult problémák megoldásában és döntő döntések meghozatalában. A mesterséges intelligencia oktatásával megtudhatja, hogyan enyhítheti az üzleti aggályokat, és hogyan teheti intelligenssé az üzleti folyamatot az időben történő megoldás és adatkezelés érdekében. Val vel AI tanúsítványok megszerezheti az összes szükséges üzleti intelligencia és mesterséges intelligencia eszközt, amely az üzleti folyamatok átalakításához szükséges.