Будь то в форме технологий глубокого обучения, автономных транспортных средств или умных роботов, искусственный интеллект (или ИИ) ощущается повсюду в подключенном мире. Технологии на базе искусственного интеллекта занимают видное место в цикле рекламы Gartner для новых технологий, и эта технология расширяет возможности бизнес-аналитики и бизнес-аналитики.
Растущий объем и сложность бизнес-данных стимулируют коммерческое внедрение искусственного интеллекта в инструменты бизнес-аналитики в различных отраслях. Повсеместное использование искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнес-аналитике (или BI) помогает предприятиям извлекать действенные идеи из больших и сложных наборов данных и предоставлять бизнес-рекомендации, понятные любому бизнес-пользователю.
Итак, как на самом деле работает ИИ в деловом мире? В этой статье давайте попробуем понять, что такое искусственный интеллект и почему он так важен для современных корпораций.
Что такое искусственный интеллект и почему он важен для бизнеса?
По определению, искусственный интеллект или ИИ - это термин, используемый для обучения компьютерных систем с такими чертами человеческого интеллекта, как обучение, решение проблем и принятие решений. Применение ИИ в бизнесе в основном стало возможным благодаря технологии машинного обучения (ML) на базе ИИ, которую можно использовать для выполнения определенных задач, таких как:
- Читайте и понимайте письменный текст, например отзывы или предложения пользователей.
- Узнавайте и классифицируйте визуальные образы и фотографии.
- Распознавайте черты лица и объекты, что позволяет распознавать лица и давать рекомендации по продуктам.
Популярные статьи GoBeyond.ai:
1. Лучшие практики управления обслуживанием клиентов электронной коммерции
2. 15 лучших расширений Magento 2 для вашего сайта электронной коммерции
3. Как бесплатные влиятельные лица привели мой бренд к глобальному успеху
На основе этих возможностей мы увидели несколько применений искусственного интеллекта в бизнесе в виде:
- Чат-боты, виртуальные помощники и боты для бизнес-аналитики
- Таргетированная интернет-реклама
- Прогнозная аналитика
- Распознавание голоса
- Распознавание образов
В чем важность ИИ для бизнес-корпораций? Вот несколько способов, с помощью которых компании могут воспользоваться преимуществами ИИ:
- Автоматизируйте деловое общение с клиентами с помощью онлайн-чатов, электронного маркетинга и обмена сообщениями в социальных сетях, для чего раньше требовались люди.
- Предоставьте онлайн-покупателям персонализированный опыт на основе аналитических данных на основе искусственного интеллекта, полученных на основе поведения клиентов и моделей онлайн-покупок.
- Добейтесь операционной эффективности с помощью различных средств, включая внедрение автоматизации на базе искусственного интеллекта в управление запасами и использование искусственного интеллекта в робототехнике для автоматической регистрации заезда в отелях и на производственных площадях.
- Делайте бизнес-прогнозы или прогнозы продаж на основе данных о клиентах и схемах покупок, которые могут точно оценить объемы продаж, управление запасами и потребности в продукции.
- Предоставлять клиентам помощь в режиме реального времени, когда компании могут использовать мобильные приложения на базе искусственного интеллекта для связи с большим количеством клиентов в режиме реального времени или для предоставления персонализированных услуг отдельным клиентам.
Измеряйте эффективность продаж с помощью панели управления эффективностью продаж.
В следующих разделах мы обсудим некоторые важные бизнес-приложения ИИ и использование искусственного интеллекта в бизнес-аналитике и бизнес-аналитике.
3 основных применения искусственного интеллекта в бизнесе
Хотя искусственный интеллект или ИИ работает в различных аспектах современного бизнеса, вот 3 основных применения искусственного интеллекта в бизнесе:
- Автоматизация работы
По оценкам, автоматизация работы с использованием ИИ сократит более 9 миллионов рабочих мест на производстве только в США. Производственные компании используют технологии искусственного интеллекта для более рационального использования своих ресурсов. Например, General Electric сокращает время простоя своих машин за счет данных, собранных с помощью интеллектуальных датчиков на базе искусственного интеллекта, установленных на ее производственном оборудовании.
Комбинируя ИИ с технологией Интернета вещей (IoT), компании сокращают расходы, повышают производительность и создают более специализированные рабочие места.
- Продажи и маркетинг
Значительная роль искусственного интеллекта в маркетинге и продажах также трансформирует эту функцию во всех отраслях. Технологии искусственного интеллекта позволяют маркетинговому персоналу автоматизировать большинство своих рутинных задач с помощью полученных данных, в то время как они могут сосредоточиться на ключевых функциях продаж, таких как увеличение продаж и удовлетворенность клиентов.
Отслеживайте свои самые эффективные маркетинговые каналы с помощью «Отчета об эффективности маркетинговых каналов». Добавьте превью этой страницы.
Например, Facebook использует алгоритмы машинного обучения, чтобы отслеживать поведение клиентов и нацеливать их на правильную цифровую рекламу. Компания Airbnb, занимающаяся онлайн-торговлей, использует искусственный интеллект для оптимизации и продвижения на рынке подходящих цен на жилье в зависимости от местоположения и спроса клиентов.
- Обслуживание клиентов
По отраслевым оценкам, 30% всех розничных онлайн-транзакций совершаются с помощью мобильных телефонов. С ростом использования мобильных приложений среди пользователей смартфонов обмен сообщениями и использование социальных сетей входит в пятерку основных категорий приложений, к которым имеют доступ онлайн-пользователи. Деловые предприятия в настоящее время вкладывают значительные средства в чат-ботов на базе искусственного интеллекта, чтобы обеспечивать общение с клиентами и обслуживание. Например, Royal Dutch Airlines позволяет путешественникам регистрироваться на рейс и получать уведомления о рейсах через свое приложение Facebook. В настоящее время Facebook Messenger имеет на своей платформе более 300 000 активных ботов, которые ежемесячно обмениваются около 20 миллиардами сообщений между коммерческими предприятиями и клиентами.
В следующем разделе давайте более подробно рассмотрим внедрение искусственного интеллекта в бизнес-аналитику, включая ИИ и машинное обучение в бизнес-аналитике.
Искусственный интеллект в бизнес-аналитике и бизнес-аналитике
В глобальном деловом мире наблюдается рост объемов подключенных устройств и бизнес-данных. Согласно Статисте, к 2025 году количество подключенных устройств с поддержкой Интернета вещей увеличится до 75 миллиардов (по сравнению с 26 миллиардами в 2019 году). Наряду с количеством устройств IoT, объем данных, генерируемых этими подключенными устройствами, растет, и каждый день генерируется более 5 квинтиллионов байтов данных.
В связи с массовым увеличением объемов бизнес-данных корпорации больше не могут полагаться на традиционную бизнес-аналитику или инструменты бизнес-аналитики для анализа данных и получения ценных бизнес-идей для более эффективного принятия решений и бизнес-стратегий. Управляя более чем 11 000 розничными магазинами, Walmart использует платформу HANA с поддержкой ML для обработки большого количества ежедневных транзакций за считанные секунды. Ожидается, что инструменты машинного обучения в бизнес-аналитике, такие как инструмент HANA, снизят затраты на инфраструктуру заказчика и повысят операционную эффективность.
Другой отраслевой пример - компания по разработке программного обеспечения для управления бизнесом Domo. Объединив свои возможности в области искусственного интеллекта, машинного обучения и прогнозной аналитики, клиенты Domo могут извлекать и анализировать данные из различных источников, включая Salesforce, Facebook и Shopify, что дает им представление о клиентах, объемах продаж и уровнях запасов.
Что означает эта отраслевая тенденция для будущего бизнес-аналитики? Будет ли автоматизирована роль бизнес-аналитиков, как и в производственном секторе?
По мере того как бизнес-аналитика на основе ИИ становится все более распространенной, она изменяет роль бизнес-аналитика. Поскольку технология искусственного интеллекта обеспечивает анализ данных в реальном времени, бизнес-аналитикам необходимо будет уделять больше внимания фундаментальным навыкам анализа данных без каких-либо навыков программирования. Например, инструмент DataRobot с поддержкой машинного обучения автоматизирует прогнозное моделирование и доступен пользователям без навыков или опыта в области машинного обучения.
Развитие машинного обучения позволит бизнес-аналитикам делегировать большую часть своих повторяющихся задач компьютерам, в то время как они больше сосредотачиваются на предоставлении бизнес-предприятиям передовых аналитических навыков, которые являются более ценными.
Как ИИ трансформирует сферу бизнес-аналитики? Согласно последним статистическим данным бизнес-аналитики за 2019 год, более 60% руководителей предприятий считают, что хорошо спланированная стратегия ИИ может создать больше возможностей для бизнеса, основанного на данных. 72% руководителей бизнеса считают ИИ одним из основных бизнес-преимуществ.
Помимо использования чат-ботов в обслуживании клиентов, боты для бизнес-аналитики позволяют принимать решения путем чтения и анализа бизнес-данных. Более того, боты бизнес-аналитики могут анализировать запросы, связанные с данными, сделанные на естественном языке, без использования сложных кодов запросов. По оценкам Gartner, боты бизнес-аналитики с поддержкой диалоговой аналитики и обработки естественного языка будут способствовать распространению инструментов бизнес-аналитики на рабочем месте.
Инструменты бизнес-аналитики на базе искусственного интеллекта могут трансформировать бизнес за счет:
- Управление растущими объемами больших данных из различных источников и их разбиение на более управляемые блоки данных.
- Получайте в реальном времени аналитические данные из быстро развивающихся рыночных данных, которые могут помочь бизнес-менеджерам в принятии ключевых повседневных решений.
- Преодолеть отраслевую нехватку квалифицированных аналитиков данных, тем самым сократив расходы на найм для предприятий, зависящих от данных.
Заключение
В этой статье подчеркивается растущее распространение и важность технологий искусственного интеллекта в бизнес-функциях, включая бизнес-аналитику и бизнес-аналитику.
Обладая обширным опытом в настройке облачной аналитики данных для клиентов электронной коммерции, Countants является подходящим поставщиком решений для реализации проектов в области облачной аналитики и облачной визуализации.
Вы хотите использовать огромный потенциал облачной аналитики для своего магазина электронной коммерции? Тогда самое время позвонить нам.