هوش مصنوعی (AI) عملیات شرکت ها را دگرگون می کند و فرصت های بی سابقه ای را برای کشف بینش های عملی که باعث بهره وری و نتایج قابل اندازه گیری می شود ، ارائه می دهد. شرکت هایی مانند هوافضا GE در حال حاضر از AI برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های پیچیده ، بهبود تصمیم گیری و عملکرد عملیاتی استفاده کنید. با استفاده از AI ، سازمان ها می توانند مقادیر زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل کنند ، الگوهای را شناسایی کرده و تصمیمات آگاهانه تری بگیرند و سریعتر و دقیق تر تصمیم بگیرند. هوش مصنوعی همچنین با فعال کردن تجزیه و تحلیل پیش بینی ، خودکار سازی تجزیه و تحلیل داده ها ، شخصی سازی بینش مشتری ، تشخیص کلاهبرداری و بهینه سازی عملیات ، تصمیم گیری را افزایش می دهد. در هوش تجاری ، هوش مصنوعی پاکسازی داده ها را خودکار می کند ، ناهنجاری ها را تشخیص می دهد و بینش های پیش بینی کننده ای را ایجاد می کند که از رشد استراتژیک پشتیبانی می کند.
چالش کیفیت داده ها برای هوش تجاری
هوش تجاری با یک نیاز اصلی شروع می شود: داده های تمیز و با کیفیت بالا. بدون آن ، حتی بینش هایی که از طریق ابزارهای AI ایجاد می شود می تواند گمراه کننده باشد یا کاملاً از دست رفته باشد. با افزایش حجم منابع داده و داده ها ، ناسازگاری ها در قالب ها ، عدم دقت و اطلاعات غیر استاندارد نیز انجام می شود. دانشمندان داده زمان قابل توجهی را برای تمیز کردن داده های خام ، به ویژه از مخازن بزرگ مانند دریاچه های داده ، صرف می کنند و تجزیه و تحلیل داده ها را پرهزینه ، مستعد خطا و وقت گیر می کنند.
به همین دلایل ، اولین نقش هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل تجارت ، بهبود و خودکارسازی آماده سازی داده ها است. با توانایی پردازش داده های ساختاری و بدون ساختار ، از تصاویر گرفته تا داده های پیچیده جریان ، ابزارهای AI سرعت تشخیص ناهنجاری ، بهبود طبقه بندی داده ها و استاندارد سازی فرمت ها در منابع داده را سرعت می بخشند. هوش مصنوعی با اتوماسیون این وظایف اولیه ، هزینه و زمان مورد نیاز برای تهیه داده ها را کاهش می دهد و تحلیلگران را آزاد می کند تا روی استراتژی و تفسیر تمرکز کنند ، جایی که ارزش واقعی هوش کسب و کار نهفته است.
شخصی سازی بینش مشتری
مطابق گزارش وضعیت شخصی سازی 2024، 89 درصد از پاسخ دهندگان می گویند ، “شخصی سازی برای موفقیت تجارت آنها در سه سال آینده بسیار مهم است.” قدرت فن آوری های هوش مصنوعی مانند تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و توصیه های مبتنی بر یادگیری ماشین ، شرکت هایی مانند Spotify و Ikea برای تهیه توصیه ها و تجربیات مبتنی بر رفتارهای گذشته مصرف کننده. با این حال ، مصرف کنندگان نیز نگرانی های مربوط به حریم خصوصی دارند. یکی دیگر از رویکردهای هوش مصنوعی برای شخصی سازی این است که جمع و ناشناس داده های رفتار گروهی برای شناسایی روندها و تولید توصیه هایی برای افراد. این رویکرد گروهی شخصی سازی را بدون به خطر انداختن حریم خصوصی فراهم می کند.
برخی از سازمان ها از داده های مصنوعی تولید شده توسط AI برای محافظت از حریم خصوصی مصرف کننده به عنوان گزینه دیگر استفاده می کنند. داده های مصنوعی داده های واقع گرایانه ای هستند که از الگوهای موجود در مجموعه داده های واقعی بدون افشای اطلاعات شخصی تقلید می کنند. این روش بیشتر از محافظت از حریم خصوصی است-می تواند تعصب را در جایی که داده های آموزش در دنیای واقعی ممکن است گروه های خاصی را بیش از حد نشان دهند ، برطرف کند. تولید داده های مصنوعی همچنین در مقیاس بندی مجموعه داده هایی که یک شرکت می خواهد برای انجام تجزیه و تحلیل بازار استفاده کند ، مانند تجزیه و تحلیل روند آینده یا آزمایش محصول یا تغییرات قیمت گذاری در هنگام داده های آن بسیار کوچک است.
ابزارهای عملی AI برای بینش بهتر تجارت
هوش مصنوعی می تواند بدون در نظر گرفتن صنعت ، بینش های تجاری را در سطح جدید افزایش دهد. فن آوری های کلیدی عبارتند از:
- پردازش زبان طبیعی (NLP). یکی از کاربردهای NLP شرکتها را قادر می سازد با پردازش داده های متن برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات ، بازخورد مشتری را تجزیه و تحلیل کنند. تجزیه و تحلیل ارتباطات انسانی به شرکتها کمک می کند تا وضعیت ذهن خود را درک کنند ، که می توانند از آنها برای هدایت توسعه محصول و بهبود خدمات استفاده کنند.
- یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل پیش بینی. مدل های یادگیری ماشین می توانند روند فروش را پیش بینی کنند ، پیش بینی مشتری را پیش بینی کنند و شکاف داده های بالقوه را شناسایی کنند و امکان تصمیم گیری فعال را فراهم می کنند. به عنوان مثال ، Sparex راه حل های AI را اجرا کرد که منجر به a شد 95 درصد بهبود در دقت موجودی ، کاهش 30 درصدی در زمان پردازش و پس انداز سالانه 5 میلیون دلاربشر
- تجسم داده های تولید شده AI. سیستم عامل های هوش مصنوعی مانند MANUS و AI می توانند به طور خودکار داشبورد داده های جامع را تجزیه و تحلیل و ایجاد کنند و باعث کاهش زمان و تلاش مورد نیاز برای ایجاد داشبورد دستی می شوند. این ابزارها بینش های فوری از مجموعه داده های پیچیده را ارائه می دهند و تصمیمات تجاری سریعتر و آگاهانه تری را فراهم می کنند.
از آنجا که این فن آوری ها کاربر پسند تر و مقیاس پذیر تر می شوند ، مشاغل در هر اندازه می توانند از آنها استفاده کنند تا بینش استراتژیک در مورد عملکرد و بازارهای خود کسب کنند.
پیاده سازی های استراتژیک
اجرای استراتژیک هوش مصنوعی با ارزیابی چشم روشن از داده های موجود آغاز می شود. برای سازمانها برای تعریف اهداف خاص تجاری ، شناسایی نقاط داده های مربوطه و ارزیابی کیفیت و دسترسی به مجموعه داده های موجود ضروری است. از آنجا ، ابزارهای AI و گزینه های پلتفرم را با اهداف تجاری تراز کنید.
به عنوان مثال ، Chatbots خدمات مشتری یک نقطه ورود مشترک است. آنها از NLP برای رسیدگی به سوالات روتین و تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری برای آشکار کردن مسائل مداوم استفاده می کنند. خرده فروشان می توانند از تشخیص تصویر برای نظارت بر موجودی محصول در قفسه ها یا تجزیه و تحلیل نحوه تعامل مشتریان با نمایشگرها استفاده کنند. برای تیم های فروش یا عملیات ، ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به پیش بینی تقاضا با استفاده از داده های تاریخی کمک می کنند و امکان تهیه موجودی بهتر و برنامه ریزی منابع را فراهم می کند.
ترکیب ابزارهای AI برای تجزیه و تحلیل داده ها و بینش ها می تواند کمتر از آنچه سازمانها فکر می کنند دلهره آور باشد. سیستم عامل های بدون کد روشی سریع و کم خطر را برای شروع کار ارائه می دهند-IDEAL برای تیم های بدون علوم داده در خانه و تخصص هوش مصنوعی. این سیستم عامل ها همچنین به تیم ها اجازه می دهند تا قبل از اتخاذ توسعه سفارشی تر ، رویکرد هوش مصنوعی خود را آزمایش و اصلاح کنند. برای شرکت ها بسیار مهم است که منابع داخلی خود و فوریت فرزندخواندگی را هنگام بررسی اینکه آیا می توانند بستر هوش مصنوعی خود را بسازند ، وزن کنند. یک ابزار اختصاصی در خانه کنترل بیشتری را ارائه می دهد ، اما سیستم عامل های شخص ثالث سریعتر برای استقرار هستند. در هر صورت ، یک رویکرد مرحله ای به سازمانها اجازه می دهد تا مهارت های داخلی هوش مصنوعی را رشد داده و بازده سرمایه گذاری در هوش مصنوعی را قبل از مقیاس گذاری تعیین کنند.
روندهای آینده در هوش مصنوعی برای هوش تجاری
با بالغ شدن ابزارهای هوش مصنوعی ، چندین روند نوظهور برای گسترش ارزش تجاری خود آماده شده است. به عنوان مثال ، داده های مصنوعی به سرعت در حال رشد است ، که ناشی از توانایی آن در ایجاد مجموعه داده های متنوع و حفظ حریم خصوصی برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی است-به ویژه جایی که دسترسی به داده های دنیای واقعی محدود یا حساس است. یکی دیگر از مناطق در حال توسعه ، AI (XAI) قابل توضیح است ، که با اجازه دادن به مدل ها می تواند نحوه دستیابی به تصمیمات را بیان کند ، شفافیت را افزایش می دهد. سرانجام ، محاسبات پیشرفته و روشهای تحلیلی مانند کوانتومی AI و Graph AI شروع به تأثیرگذاری بر هوش تجاری می کنند. این رویکردها در حالی که هنوز هم در اوایل مرحله هستند ، نوید می بخشد ، تجزیه و تحلیل دقیق تری از روابط پیچیده داده ها داشته باشد و به کاربران امکان استخراج بینش را از طریق نمایش داده های ساده تر ارائه می دهد. این روندها نشان دهنده تغییر به سمت هوش مصنوعی است که قوی تر و در دسترس تر ، اخلاقی و هماهنگ با در حال تحول در تجارت و انتظارات نظارتی است.
هوش انسانی به علاوه هوش مصنوعی
قدرت واقعی هوش مصنوعی در هوش تجاری همکاری بین فناوری و بینش انسانی است. هوش مصنوعی با خودکار سازی تمیز کردن و پردازش داده ها ، به دانشمندان و تحلیلگران داده اجازه می دهد تا به جای کارهای دنیوی ، بر تفکر استراتژیک و حل مسئله پیچیده تمرکز کنند. نظارت انسان برای تأمین زمینه ، حاکمیت اخلاقی و تفسیر ظریف که اعتبار بینش های تولید شده توسط AI را تأیید می کند و تعصبات بالقوه را تأیید می کند ، ضروری است. آینده هوش تجاری قدرت محاسباتی هوش مصنوعی را با خلاقیت انسان و تفکر انتقادی ترکیب می کند. سازمانهای موفق با استفاده از هوش مصنوعی به جای جایگزینی تخصص ، بینش و تصمیم گیری تجاری خود را تقویت می کنند.
