Искусственный интеллект (ИИ) или Artificial intelligence (AI) в английском варианте сегодня является модным словом в бизнесе, как и цифровой маркетинг десять лет назад. Он захватывает деловой мир, благодаря его способности автоматизировать рутинные задачи и повышать эффективность, и поэтому уделяемое ему внимание заслужено.
Технологии меняют жизнь людей и, таким образом, меняют все методы ведения бизнеса и операции. В результате каждая отрасль сейчас сосредотачивается на внедрении новых и инновационных технологий в свои деловые предприятия.
Да, преимущества известны большинству. Однако вопрос, который остается в головах большинства основателей и директоров, звучит так: «Ну, а как именно ИИ принесет нам пользу?»
В статье перечислено несколько способов внедрения ИИ, которыми вы можете воспользоваться и увидеть, как происходят изменения.
Как ИИ может принести пользу вашему бизнесу?
Повышение эффективности автоматизации
За последние пару десятилетий предприятия двигались в сторону автоматизации. Необходимость повышения эффективности движет этим сдвигом.
Даже несмотря на то, что с годами автоматизация улучшилась, ей все еще не хватает интеллекта. Он работает по набору правил, которые жестко запрограммированы в системе. Любое отклонение или различие либо сбивает программу с толку, либо вызывает ошибку. В этом случае самообучающийся алгоритм машинного обучения может иметь большое значение.
Алгоритмы машинного обучения могут сами организовывать данные, изучая принадлежность конкретных типов данных. Они также быстро обнаруживают аномалии и отклонения, что делает автоматизацию намного более эффективной.
Повышение эффективности алгоритмической рекламы
Искусственный интеллект в программной рекламе помогает ориентироваться на аудиторию, которая с большей вероятностью совершит конверсию. Он также обеспечивает соответствие продукта, сообщения и потребителя, показывая релевантную рекламу нужной группе людей.
Яндекс и Google используют ИИ, чтобы изучать и группировать потребителей на основе их поведения. Сегодня несколько компаний используют возможности ИИ, размещая рекламу на этих платформах.
Раскрытие потенциала данных о потребителях
Отзывы клиентов поступают из разных источников и на разных уровнях в любой организации — колл-центры, торговые точки, жалобы клиентов и высшее руководство. Понятно, что они будут задокументированы в различных форматах файлов и могут также содержать несколько (человеческих) ошибок.
Чтобы сделать выводы, вам необходимо сопоставить данные и исправить ошибки, прежде чем анализировать их. Если вы имеете дело с таблицами с практически бесконечными строками и столбцами, сортировка вручную может занять несколько дней или недель.
Машинные алгоритмы могут идентифицировать данные и группировать их по разным меткам с минимальным контролем или без него. Обработка естественного языка (NLP) может понять обратную связь от информации, введенной в электронные таблицы. При необходимости он также может анализировать записи звонков.
Таким образом, ИИ может помочь вам организовать данные и обработать их, чтобы получить полезную информацию. Это может помочь вам раскрыть потенциал, который остается разбросанным и скрытым в разных местах вашей организации.
Повышение точности планирования и прогнозирования
Бизнес-планы и годовые прогнозы часто используют исторические данные для прогнозирования будущего. Большинство малых и средних организаций принимают во внимание несколько факторов, таких как сезонность, тенденции и приблизительные оценки, чтобы сделать прогноз. Однако это далеко не так, поскольку зависит от гораздо большего числа переменных.
Давайте разберемся в этом на примере прогноза для модного ритейлера.
Например, если погодный департамент предсказал в регионе более холодную, чем обычно, зиму, продажи зимней одежды могут резко измениться. Это повлияет на спрос как на стиль, так и на количество. Другими факторами могут быть появление нового конкурента или скидки, предоставляемые игроками электронной коммерции. Следовательно, идеальный прогноз должен учитывать несколько внутренних и внешних переменных. Огромное количество переменных может сделать ручное прогнозирование сложной задачей.
Способность анализировать большое количество переменных — сильная сторона ИИ. Решение для прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта не только помогает делать точные прогнозы, но и сокращает часы, затрачиваемые на прогнозирование. В то же время он дает логическое объяснение предсказанным числам.
Снижение рисков при управлении жизненным циклом контракта
Как с растущим бизнесом, с вами будут работать несколько партнеров, поставщиков, клиентов и другие стороны. Несомненно, у вас будет контракт с каждым из них, определяющий различные аспекты.
С самого начала до переговоров и, наконец, подписания, контракт претерпевает множество изменений. Выполнение контракта также включает в себя множество движущихся частей. При слишком большом количестве одновременных соглашений обеспечение синхронизации юридических и операционных элементов становится сложной задачей.
Например, если контракт требует «n» результатов для клиента, нередко можно обнаружить, что это число меняется во время выполнения. С другой стороны, у некоторых поставщиков могут быть преимущества, связанные с ранним продлением подписки, которые могут остаться неиспользованными.
Часто такие проблемы возникают из-за отсутствия интеллектуальной системы, хранящей и анализирующей данные контрактов. Неструктурированная форма контрактов не позволяет обычным базам данных выделять заложенную в них ценность.
Используя решение CLM на базе искусственного интеллекта, вы можете получать своевременные уведомления о внедрении, отклонениях и обновлениях. Это помогает вам в полной мере использовать контракты. В качестве дополнительного преимущества вы можете избежать юридических проблем и поддерживать прозрачные отношения со своими деловыми партнерами.
Упрощение процесса найма и управление данными
Искусственный интеллект с его возможностями самообучения может помочь эффективно решить проблему найма. Рекрутеры могут использовать точки данных от своих существующих высокопроизводительных сотрудников, чтобы найти подходящих кандидатов из пула на заданную роль.
Повышение кибербезопасности
Поскольку сейчас более половины людей в мире работают из дома и осуществляют все действия — как деловые, так и личные — в интернете, кибербезопасность стала проблемой.
Компании с конфиденциальными данными о клиентах всегда были в поле зрения киберпреступников. Поскольку весь персонал переводится в онлайн, они становятся еще более уязвимыми. Постоянная проверка с использованием устаревших систем является сложной задачей. Следовательно, организации сейчас ищут интеллектуальные решения, которые могут предотвратить нарушения безопасности данных.
Решения на основе искусственного интеллекта могут обнаруживать аномальное поведение независимо от объема данных. Он может блокировать подозрительные действия, а также предоставлять предупреждения в режиме реального времени. Следовательно, ИИ становится важным компонентом современных решений в области кибербезопасности.
Как выбрать и внедрить решение ИИ?
Теперь, когда вы знаете о различных преимуществах ИИ, следующим шагом будет поиск и внедрение правильного решения.
Определите проблему и определите цель: без четкой цели вы не можете определить решение.
Определите функции: оцените доступные решения на рынке и свои внутренние возможности. Получите решение, которое наилучшим образом соответствует потребностям вашей организации.
Помните о своих возможностях: убедитесь, что вы не тратите время на создание решения, уже доступного на рынке. Если у вас нет значительных финансовых преимуществ или вы не можете разработать более совершенный вариант, изобретение колеса принесет мало пользы.
Соберите и очистите доступные данные: вы обнаружите, что данные часто распределяются по разным местам и уровням.
Запустите пилотный проект: прежде чем вы изо всех сил развернете решение для всей организации, запустите приложение AI на небольшом наборе данных. Как вариант, вы можете опробовать его на ограниченном количестве функций вашего бизнеса. Основываясь на первоначальном ответе, внесите необходимые исправления и поэтапно расширяйте объем.
На каждом этапе убедитесь, что у вас есть поддержка со стороны всех заинтересованных сторон. Четкое определение проблемы и объема решения поможет вам избежать спекуляций и опасений, которые часто внушает ИИ.
