Штучний інтелект (ШІ) або Artificial intelligence (AI) в англійському варіанті сьогодні є модним словом в бізнесі, як і цифровий маркетинг десять років тому. Він захоплює діловий світ штурмом. Завдяки його здатності автоматизувати рутинні завдання і підвищувати ефективність, кожна увага, яку приділяють йому, заслужена.
Технології змінюють життя людей і, таким чином, змінюють всі методи ведення бізнесу і операції. В результаті кожна галузь зараз зосереджується на впровадженні нових та інноваційних технологій в свої ділові підприємства.
Так, переваги відомі більшості. Однак питання, яке залишається в головах більшості засновників і директорів, звучить так: «Ну, а як саме ШІ принесе нам користь?»
У статті наведено декілька способів впровадження ШІ, якими ви можете скористатися і побачити, як відбуваються зміни.
Як ШІ може принести користь вашому бізнесу?
Підвищення ефективності автоматизації
За останні пару десятиліть підприємства рухалися в бік автоматизації. Необхідність підвищення ефективності рухає цим зрушенням.
Навіть незважаючи на те, що з роками автоматизація покращилася, їй все ще не вистачає інтелекту. Він працює за набором правил, які жорстко запрограмовані в системі. Будь-яке відхилення або відмінність або збиває програму з пантелику, або викликає помилку. В цьому випадку самонавчальний алгоритм машинного навчання може мати велике значення.
Алгоритми машинного навчання можуть самі організовувати дані, вивчаючи приналежність конкретних типів даних. Вони також швидко виявляють аномалії і відхилення, що робить автоматизацію набагато ефективнішою.
Підвищення ефективності алгоритмічної реклами
Штучний інтелект у програмній рекламі допомагає орієнтуватися на аудиторію, яка з більшою ймовірністю зробить конверсію. Він також забезпечує відповідність продукту, повідомлення і споживача, показуючи релевантну рекламу потрібній групі людей.
Facebook і Google використовують ШІ, щоб вивчати і групувати споживачів на основі їх поведінки. Сьогодні кілька компаній використовують можливості ШІ, розміщуючи рекламу на цих платформах.
Розкриття потенціалу даних про споживачів
Відгуки клієнтів надходять з різних джерел і на різних рівнях в будь-якій організації – колл-центри, торгові точки, скарги клієнтів і вище керівництво. Зрозуміло, що вони будуть задокументовані в різних форматах файлів і можуть також містити кілька (людських) помилок.
Щоб зробити висновки, вам необхідно зіставити дані і виправити помилки, перш ніж аналізувати їх. Якщо ви маєте справу з таблицями з практично нескінченними рядками і стовпцями, сортування вручну може зайняти кілька днів або тижнів.
Машинні алгоритми можуть ідентифікувати дані і групувати їх за різними мітками з мінімальним контролем або без нього. Обробка природної мови (NLP) може зрозуміти зворотний зв’язок від інформації, введеної в електронні таблиці. При необхідності він також може аналізувати записи про дзвінки.
Таким чином, ШІ може допомогти вам організувати дані і обробити їх, щоб отримати корисну інформацію. Це може допомогти вам розкрити потенціал, який залишається розкиданим і прихованим в різних місцях вашої організації.
Підвищення точності планування та прогнозування
Бізнес-плани та річні прогнози часто використовують історичні дані для прогнозування майбутнього. Більшість малих і середніх організацій беруть до уваги кілька факторів, таких як сезонність, тенденції і приблизні оцінки, щоб зробити прогноз. Однак це далеко не так, оскільки залежить від набагато більшого числа змінних.
Давайте розберемося в цьому на прикладі прогнозу для модного рітейлера.
Наприклад, якщо погодний департамент передбачив в регіоні більш холодну, ніж зазвичай, зиму, продажі зимового одягу можуть різко змінитися. Це вплине на попит як на стиль, так і на кількість. Іншими факторами можуть бути поява нового конкурента або знижки, що надаються гравцями електронної комерції. Отже, ідеальний прогноз повинен враховувати кілька внутрішніх і зовнішніх змінних. Величезна кількість змінних може зробити ручне прогнозування складним завданням.
Здатність аналізувати велику кількість змінних – сильна сторона ШІ. Рішення для прогнозування попиту на основі штучного інтелекту не тільки допомагає робити точні прогнози, але і скорочує години, витрачені на прогнозування. У той же час він дає логічне пояснення передбаченим числам.
Зниження ризиків при управлінні життєвим циклом контракту
Як зі зростаючим бізнесом, з вами будуть працювати кілька партнерів, постачальників, клієнтів та інших сторін. Безсумнівно, у вас буде контракт з кожним з них, що визначає різні аспекти.
З самого початку до переговорів і, нарешті, підписання, контракт зазнає безліч змін. Виконання контракту також включає в себе безліч рухомих частин. При занадто великій кількості одночасних угод забезпечення синхронізації юридичних і операційних елементів стає складним завданням.
Наприклад, якщо контракт вимагає «х» результатів для клієнта, нерідко можна виявити, що це число змінюється під час виконання. З іншого боку, у деяких постачальників можуть бути переваги, пов’язані з раннім продовженням передплати, які можуть залишитися невикористаними.
Часто такі проблеми виникають через відсутність інтелектуальної системи, що зберігає і аналізує дані контрактів. Неструктурована форма контрактів не дозволяє звичайним базам даних виділяти закладену в них цінність.
Використовуючи рішення CLM на базі штучного інтелекту, ви можете отримувати своєчасні повідомлення про впровадження, відхилення і оновлення. Це допомагає вам в повній мірі використовувати контракти. В якості додаткової переваги ви можете уникнути юридичних проблем і підтримувати прозорі відносини зі своїми діловими партнерами.
Спрощення процесу найму і управління даними
Штучний інтелект з його можливостями самонавчання може допомогти ефективно вирішити проблему найму. Рекрутери можуть використовувати точки даних від своїх існуючих високопродуктивних співробітників, щоб знайти підходящих кандидатів з пулу на задану роль.
Підвищення кібербезпеки
Оскільки зараз більше половини людей у світі працюють з дому і здійснюють всі дії – як ділові, так і особисті – в інтернеті, кібербезпека стала проблемою.
Компанії з конфіденційними даними про клієнтів завжди були в полі зору кіберзлочинців. Оскільки весь персонал переводиться в онлайн, вони стають ще більш уразливими. Постійна перевірка з використанням застарілих систем є складним завданням. Отже, організації зараз шукають інтелектуальні рішення, які можуть запобігти порушенням безпеки даних.
Рішення на основі штучного інтелекту можуть виявляти аномальну поведінку незалежно від обсягу даних. Він може блокувати підозрілі дії, а також надавати попередження в режимі реального часу. Отже, ШІ стає важливим компонентом сучасних рішень в області кібербезпеки.
Як вибрати і впровадити рішення AI?
Тепер, коли ви знаєте про різні переваги ШІ, наступним кроком буде пошук і впровадження правильного рішення.
Визначте проблему і визначте мету: без чіткої мети ви не можете визначити рішення.
Визначте функції: оцініть доступні рішення на ринку і свої внутрішні можливості. Отримайте рішення, яке найкращим чином відповідає потребам вашої організації.
Пам’ятайте про свої можливості: переконайтеся, що ви не витрачаєте час на створення рішення, вже доступного на ринку. Якщо у вас немає значних фінансових переваг або ви не можете розробити більш досконалий варіант, винахід колеса принесе мало користі.
Зберіть і очистіть доступні дані: ви виявите, що дані часто розподіляються за різними місцями і рівнями.
Запустіть пілотний проєкт: перш ніж ви щосили розгорнете рішення для всієї організації, запустіть додаток AI на невеликому наборі даних. Як варіант, ви можете випробувати його на обмеженій кількості функцій вашого бізнесу. Грунтуючись на первинній відповіді, внесіть необхідні виправлення і поетапно розширюйте обсяг.
На кожному етапі переконайтеся, що у вас є підтримка з боку всіх зацікавлених сторін. Чітке визначення проблеми та обсягу рішення допоможе вам уникнути спекуляцій і побоювань, які часто вселяє ШІ.
