З величезним збільшенням обсягу бізнес-даних корпорації більше не можуть покладатися на традиційні інструменти бізнес-аналітики для аналізу даних й отримання цінної інформації про бізнес для більш ефективного прийняття рішень та бізнес-стратегій.

Для розуміння ситуації досить навести лише декілька базових прикладів. Найбільша мережа супермаркетів Walmart, керуючи понад 11 000 роздрібних магазинів, використовує інтелектуальну платформу HANA з підтримкою ML для обробки неймовірної кількості щоденних транзакцій за лічені секунди. Очікується, що інструменти машинного навчання в області бізнес-аналітики типу HANA вже незабаром дозволять ще й скоротити витрати на інфраструктуру замовника, а також підвищити ефективність роботи.

Ще один приклад галузі – фірма з розробки програмного забезпечення для управління бізнесом Domo. Комбінуючи свої можливості в області штучного інтелекту, машинного навчання та прогнозної аналітики, клієнти Domo можуть витягувати та аналізувати дані з різних джерел, в тому числі Salesforce, Facebook і Shopify, що дає їм максимально точне уявлення про клієнтів, обсяги продажів і логістики.

Що означає така тенденція для майбутнього бізнес-аналітики?

Бізнес-аналітика, заснована на штучному інтелекті, забезпечує аналіз даних в режимі реального часу і без будь-яких навичок програмування. Наприклад, інструмент DataRobot з підтримкою машинного навчання автоматизує прогнозне моделювання і доступний користувачам, які не мають навичок або досвіду в машинному навчанні. Зростання машинного навчання дозволить відповідним фахівцям, що працюють з інтелектуальним програмним забезпеченням, делегувати більшість своїх завдань, що повторюються, на комп’ютери, в той же час приділяючи більше уваги наданню підприємствам передових аналітичних навичок, які є більш цінними.

Як AI трансформує область бізнес-аналітики?

Згідно з останніми статистичними даними бізнес-аналітики за 2019 рік, понад 60% керівників підприємств вважають, що добре спланована стратегія AI може створити більше можливостей для бізнесу, заснованих на даних. 72% бізнес-лідерів вважають AI основною бізнес-перевагою.
Крім використання чат-ботів в обслуговуванні клієнтів, боти бізнес-аналітики дозволяють приймати рішення, читаючи й аналізуючи бізнес-дані. Більше того, боти BI (business intelligence) можуть аналізувати пов’язані з даними запити, зроблені на природній мові, без використання складних кодів запитів.
За оцінками Gartner, боти BI, що підтримують діалогову аналітику й обробку природної мови, сприятимуть впровадженню інструментів бізнес-аналітики на кожному 5-му робочому місці.

BI-інструменти на базі AI можуть трансформувати комерційні підприємства шляхом:

  • Управління зростаючими обсягами великих даних із різних джерел і розбивки їх на більш керовані блоки даних;
  • Отримання інформації в режимі реального часу на основі швидко мінливих ринкових даних, які можуть допомогти керівникам підприємств у прийнятті ключових повсякденних рішень;
  • Вирішення проблеми нестачі у галузі кваліфікованих аналітиків даних.

Яка ж важливість AI для бізнес-корпорацій? Ось кілька ключових базових способів, якими підприємства можуть скористатися для отримання переваг штучного інтелекту на старті:

  • Автоматизація ділового спілкування з клієнтами за допомогою онлайн-чатів, маркетингу по електронній пошті та обміну повідомленнями у соціальних мережах, які раніше вимагали участі адміністраторів;
  • Надання покупцям в Інтернеті персоналізованого досвіду, заснованого на даних і штучному інтелекті, що дозволяє відстежувати поведінку клієнтів і моделі всіх угод, що здійснюються онлайн;
  • Формування середовища операційної ефективності за допомогою різних засобів, включаючи впровадження автоматизації на базі штучного інтелекту в управлінні логістикою й використання штучного інтелекту в робототехніці для автоматичної реєстрації обладнання на виробничих площах;
  • Бізнес-прогнози та прогнози продажів на основі даних про клієнтів і схемах покупок, які можуть дати точну оцінку попиту на продукцію;
  • Надання клієнтам допомоги в режимі реального часу за допомогою доступних у використанні й обслуговуванні додатків на базі AI;
  • Вимірювання ефективності продажів за допомогою інтелектуальної панелі моніторингу.

Автор: Юлія Долгоп'ятова


Читайте також:

Реальна цінність AI виникає тоді, коли рішення й технології вже інтегровані в організацію та показують результати

Збільшення масштабу впроваджень AI у бізнес принесе 2,9 трильйони доларів ділової цінності

Коментарi