Decision Intelligence: руководство для бизнеса

Логотип компании
Decision Intelligence: руководство для бизнеса
Как компании могут использовать технологии анализа решений для своего роста и увеличения прибыли.

Несмотря на то, что искусственный интеллект (ИИ) давно провозглашается следующим этапом эволюции в работе с бизнес-данными, он так часто используется в качестве модной фразы, что теряет смысл. Однако на самом деле это технология, которая выходя за рамки человеческих возможностей, может считывать и анализировать огромные объемы данных, создавая модели для будущих прогнозов. Ключевым элементом, которого не хватает в последние годы, является понимание того, как искусственный интеллект влияет на принятие коммерческих решений и рост бизнеса. Здесь в игру вступает термин Decision intelligence - «интеллектуальная система принятия решений».

Decision intelligence — это коммерческое применение ИИ для увеличения прибыли и роста бизнеса. Он позволяет предприятиям принимать более быстрые, точные и последовательные решения.

Том Нью (Tom New), руководитель отдела маркетинга компании Peak рассказывает о том, на на что следует обратить внимание любому бизнесу, если он рассматривает аналитику решений как перспективный инструмент. 

Понимание конечной цели

Интеллектуальная система принятия решений объединяет сложные и часто разрозненные данные и делает на их основе прогнозы в масштабе и в темпах, превышающих человеческие возможности. Как следует из названия, он используется для решения сложных бизнес-задач более эффективным способом. Однако, как и в случае с любым типом проекта трансформации бизнеса, четкое понимание того, что нужно достичь с помощью аналитики решений, имеет жизненно важное значение до его реализации.

Ключевым моментом является определение, что является целью: повысить эффективность маркетинговой кампании, обеспечить доставку нужных запасов в магазин или повысить эффективность логистических операций. Все эти понятные варианты связаны с аналитикой решений, но чтобы действительно ощутить преимущества технологии, в центре внимания должны быть измеримые бизнес-результаты.

Данные — это Полярная звезда

Компании знают, что им нужно делать со своими данными, заинтересованы в концепции использования ИИ и понимают преимущества, которые он может принести. Однако из-за многих лет работы в разрозненных системах данные имеют тенденцию быть беспорядочными и разрозненными. Из-за этого многие убеждены, что необходимо сначала потратить много времени на то, чтобы привести их в порядок, прежде чем использовать ИИ. Часто это не так. Страх перед состоянием данных не должен стать препятствием для начала работы.

Интеллектуальная система принятия решений позволяют компаниям работать с данными из любого места, независимо от того, в каком состоянии они находятся, и одновременно объединять все разрозненные хранилища внутри вашего бизнеса. Применение ИИ к новым и улучшенным источникам данных может создать целостное прогнозное представление о продуктах, клиентах и цепочке поставок. Сама по себе это большая задача, и здесь жизненно важно сочетание навыков работы с данными и правильных платформ, которые помогут создавать и тестировать модели искусственного интеллекта. Однако, если все сделано правильно, дело идет гораздо дальше, чем просто изучение прошлых данных, открывая вместо этого окно в будущее.

Используя Decision intelligence, предприятия могут принимать более быстрые и согласованные решения по сложным данным, трансформируя процесс принятия решений во всей организации.

Система аналитики решений также должна иметь возможность управлять технологией по всей цепочке создания стоимости, не заменяя такие элементы, как существующие инструменты автоматизации маркетинга, ERP, CRM и логистические системы. ИИ должен образовывать централизованную систему, которая интегрируется с другими бизнес-системами, использует стандартные модели данных и решения, которые можно адаптировать к потребностям бизнеса.

Чем Decision intelligence отличается от ИИ?

Иногда предприятия не решаются внедрять ИИ в процесс принятия решений, потому что не до конца понимают, как работает технология и на что она способна. Или считают, что это слишком большая черная дыра, чтобы начать в нее вникать. В данном случае ИИ служит более важной цели — достижению результатов. Многие проекты искусственного интеллекта никогда не используются в повседневных операциях. Явная конечная цель — помочь предприятиям выиграть за счет стимулирования роста, прибыли и эффективности, а не просто стать немного умнее.

Целью Decision intelligence также является сохранение «объяснимости» с четким акцентом на простое понимание и доступное значение для каждого бизнеса. Как следует из названия, аналитика решений в значительной степени ориентирована на действия и выходит за рамки анализа данных, давая предложения и рекомендации о том, что делать дальше. Это суть давней мечты человека о способности технологий, которые, наконец, могут «принимать решения вместе с нами».

Компаниям больше не нужно быть технологическими гигантами, чтобы использовать преимущества принятия решений на основе данных. Точные, успешные и, самое главное, коммерческие решения, основанные на данных, теперь доступны каждому предприятию.

Расширение возможностей команд

Чем больше точек данных учитывается при принятии решений, тем правильнее решение. Время— бесценный товар, а время, затрачиваемое на анализ процессов принятия решений можно потратить лучшим образом. ИИ освобождает команды от трудоемких задач с данными и помогает сосредоточиться на стратегии и развитии.

Суть Decision intelligence заключается в том, что он дает командам возможность работать над результатами решения, а не копаться в таблицах, пытаясь самостоятельно принять лучшее.

С учетом всего сказанного и сделанного, экономическое обоснование внедрения Decision intelligence состоит в том, что от этого выигрывают все. Коммерческое применение технологии часто затрудняется организацией: финансовые стороны беспокоятся о затратах, руководители предприятий — об окупаемости инвестиций, а члены команды не понимают, как это работает. Поставив коммерческий успех в центр того, что делает технология искусственного интеллекта, бизнес увидит какое влияние может оказать Decision intelligence на все его подразделения.

Примеры

Многие компании из разных отраслей уже используют новую технологию. Вот лишь некоторые из них:

Банковское дело и финансы

Morgan Stanley — это финансовая консалтинговая компания, которая помогает своим клиентам в инвестициях с помощью собственных финансовых консультантов и разумных моделей принятия решений. Их платформа управления капиталом основана на интеллектуальных решениях.

Исходя из цели клиента, система искусственного интеллекта предлагает выигрышные стратегии, которые проверяются консультантами перед тем, как быть предложены клиенту.

Lloyds Banking Group также использует Decision intelligence для принятия решений в большинстве своих бизнес-процессов. С его помощью они анализируют поведение своих клиентов, прогнозируют их потребности и проблемы, настраивают свои продукты и услуги.

Розничная торговля

Возможность прогнозировать более точные цены на определенные категории товаров в зависимости от внешних факторов, спроса, тенденций и настроений клиентов является одним из простейших, но эффективных вариантов использования аналитики решений для розничных продавцов и продавцов.

Например, Remi AI, программное обеспечение, которое помогает розничным предприятиям принимать обоснованные решения о ценообразовании, адаптировать свою ценовую политику к платежеспособности и ожиданиям своих клиентов и тем самым оптимизировать свою цепочку поставок и делать объемы доходов более предсказуемыми.

Здравоохранение

Enlitic Cure — это платформа для анализа данных и принятия решений, созданная для объединения возможностей искусственного интеллекта и врачей. Decision intelligence позволяет практикующим врачам быстрее анализировать отчеты о медицинских изображениях, предлагать диагноз и помогать врачам расставлять приоритеты для успешного лечения.

Энергетика

Говоря об использовании интеллектуальных решений в энергетическом секторе, стоит упомянуть программное обеспечение Athena AI . Эта система помогает пользователям лучше управлять своими энергетическими ресурсами и автоматически принимать решения по экономии энергии и затрат. Он также прогнозирует производство солнечной энергии и соответственно оптимизирует емкость батарей.

Компания Infopulse создала программное обеспечение для принятия решений с использованием искусственного интеллекта для Ellevio - одного из ведущих операторов распределения электроэнергии в Швеции. С помощью своей машины принятия решений Ellevio может собирать, структурировать и анализировать бизнес-данные из семи различных источников, создавать подробные отчеты и принимать более оптимизированные решения.

Окружающая среда

Проблемы экологии, изменения климата и вызванные ими стихийные бедствия являются глобальными проблемами, но на микроуровне они создают серьезные риски для бизнеса. Одним из преимуществ аналитики решений является возможность прогнозировать возможные риски на основе исторических и текущих данных и предлагать стратегии управления рисками, реагирования и смягчения с помощью ИИ .

One Concern — это платформа для принятия решений на основе искусственного интеллекта, которая позволяет предприятиям анализировать и осознавать возможные риски экологических катастроф. Благодаря точному анализу климатических данных они также могут принимать более обоснованные решения в отношении своих бизнес-стратегий. Например, гостиничный бизнес может выбрать более безопасное место для строительства нового отеля, принимая во внимание не только погодные условия, но и рыночную среду, ситуацию с COVID-19 и спрос клиентов.

Главные игроками на рынке решений Decision intelligence сейчас являются:

  • Busigence

  • Google Cloud Platform

  • IBM Hybrid Cloud

  • Oracle Business Intelligence

  • Quantellia

  • Urbint

  • Xylem

***

Decision intelligence обязательно станет важнейшим инструментом в секторе бизнес-аналитики в будущем. Развитие человеческого и искусственного интеллекта предоставит организациям больше возможностей для разумного использования данных.

Опубликовано 21.09.2021

Похожие статьи