Управление корпоративными рисками с использованием ИИ

Smartbridge может упростить и ответить на сложные бизнес-вопросы, когда речь идет об оценке и управлении областями корпоративного риска с помощью ИИ.

Реализация ценности с использованием данных и аналитики сегодня становится все более распространенной в компаниях во всех отраслях. Подход, основанный на понимании, во главе с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО), может помочь в решении более сложных вопросов, особенно когда речь идет об управлении рисками.

Возьмем, к примеру, экспериментальную концепцию искусственного интеллекта, которую мы недавно собрали, чтобы помочь клиенту снизить корпоративный риск, отслеживая состояние его магазинов.

Для этого клиента, ведущей компании QSR, бизнес-риск для конкретного ресторана может быстро меняться. Поэтому их руководящая группа хотела иметь возможность своевременно идентифицировать эти рестораны, подвергающиеся риску, чтобы они могли предпринять необходимые действия для решения этих проблем. В этом случае бизнес-риск измеряется комбинацией факторов, включая выручку, отток клиентов и репутацию бренда, исходя из текущего и будущего состояния компании.

Методология

Чтобы создать решение, нам нужно было увидеть, какие данные нам доступны. Следующие наборы данных были доступны на уровне предприятия.

Финансы: краткосрочные (‹ 90 дней) и долгосрочные (> 90 дней) прогнозы доходов, POS-транзакции и способы оплаты.

Потенциал магазина. Будущий потенциал магазина был рассчитан на основе внешних и внутренних данных.

  • Внешние: география, демография клиентов, рост региона и близлежащие предприятия.
  • Внутреннее: Кадровое обеспечение

Входная информация от клиентов: отзывы и жалобы клиентов (Zendesk), данные опросов (QR-код на квитанциях) и данные о настроениях клиентов (хорошие, плохие и ужасные).

Каждый из приведенных выше атрибутов (доход, потенциал магазина и отзывы покупателей) нормализован по шкале от 1 до 5. Затем эти атрибуты были синтезированы в уравнение состояния магазина (R), описанное ниже.

R (состояние магазина) = a (доход) + b (потенциал магазина) + c (отзывы покупателей) + константа

Нормализованные данные и уравнение могут быть изменены по мере необходимости. Например, если состояние магазина необходимо измерять и концентрировать вокруг покупателя, более высокие значения присваиваются рейтингам покупателей, отзывам покупателей и долгосрочным тенденциям доходов. Эти взвешенные факторы дорабатываются после многочисленных переговоров между Smartbridge и клиентом.

Полученные результаты

Вот некоторые основные моменты с точки зрения потребительской ценности:

  • Возможность определить магазины, требующие внимания руководства, и возможные действия в несколько кликов.
  • Упрощенные метрики, охватывающие всесторонний бизнес-риск, охватывающий различные типы данных (клиентские, финансовые, складские и операционные данные).
  • Целая панель инструментов и набор алгоритмов, которые обновляются ежедневно, поэтому результаты актуальны и точны.
  • Доказательство ценности построено и развернуто за несколько недель.

Независимо от того, в какой отрасли работает ваша организация, реализация ценности и управление рисками с помощью подходов, основанных на искусственном интеллекте и аналитической информации, могут существенно изменить то, как работает ваша компания. Пусть Смартбридж поможет. Наши эксперты по искусственному интеллекту и машинному обучению готовы помочь вам определить возможности для цифровых инноваций.

Хотите узнать больше об AI/ML?

Получите больше информации и опыта на smartbridge.com/ai

Продолжайте читать: Тенденции и основные расходы в сетях ИИ, данных и аналитики в 2023 году

Первоначально опубликовано на https://smartbridge.com 22 декабря 2022 г.