AI-аналитика для бизнеса: преимущества, варианты использования и реальные примеры

Внедрение ИИ широко распространено во всех отраслях, внося изменения в то, как предприятия работают и внедряют инновации. Его области применения варьируются от снижения затрат и предотвращения ошибок до улучшения обслуживания клиентов, повышения эффективности и автоматизации рутинных задач.

Одним из значительных достижений в этом расширении, основанном на искусственном интеллекте, является появление революционных технологий, таких как генеративный искусственный интеллект. Этот новый рубеж открывает новые возможности для принятия решений на основе данных на предприятиях и расширяет возможности применения ИИ-аналитики. Траектория ИИ обещает инновационные решения сложных проблем по мере его дальнейшего развития, подчеркивая его решающую роль в формировании современной бизнес-среды.

В этом курируемом блоге мы изучим необходимость и важность аналитики на основе искусственного интеллекта для бизнеса, ее преимущества, варианты использования и реальные примеры известных брендов. Давайте проведем краткий обзор.

Важность ИИ-аналитики для бизнеса

Опрос, проведенный NVP, отражает стратегические изменения, которые предприняли предприятия, чтобы стать организациями, управляемыми данными. Эти изменения включали переход от управления данными к большим данным, а совсем недавно — к искусственному интеллекту и аналитике. Интересно, что в 73,7% компаний сейчас работают директора по данным или аналитике, что заметно больше, чем 12,0%, зафиксированные в 2012 году. Исследование также указывает на примечательную тенденцию: 92,1% компаний сообщают о прибыли от своих данных и инвестиций в искусственный интеллект в 2024 году. значительный рост с 48,1% в 2017 году.

В целом, этот отчет проливает свет на то, как компании стратегически используют аналитику ИИ для повышения эффективности и инноваций. Аналитика ИИ имеет решающее значение для современной бизнес-среды, поскольку она революционизирует процесс принятия решений и обеспечивает операционную эффективность.

Предприятия могут получить ранее недостижимую информацию, используя алгоритмы искусственного интеллекта для изучения больших наборов данных, что облегчает стратегическое планирование и принятие обоснованных решений. Прогнозируя рыночные тенденции, прогнозная аналитика ИИ максимально эффективно использует доступные ресурсы. Аналитика на основе искусственного интеллекта улучшает оценку рисков и индивидуальный уход за пациентами в таких отраслях, как финансы и здравоохранение.

Помимо оптимизации процедур, этот революционный инструмент дает организациям гибкость, необходимую для адаптации к постоянно меняющемуся рынку. Аналитика ИИ может изменить работу бизнеса, стимулировать инновации и обеспечить конкурентное преимущество в современной быстро меняющейся бизнес-среде.

AI-аналитика против традиционной аналитики данных

Аналитика ИИ представляет собой революционную эволюцию за пределами традиционных методов анализа данных. Хотя оба подхода направлены на извлечение ценной информации из данных, они существенно различаются по своим возможностям и методологиям. Вот быстрое сравнение:

В приведенной выше таблице показаны ключевые различия между расширенной аналитикой ИИ и традиционной аналитикой данных. Для более глубокого изучения и понимания развивающейся среды анализа данных вы можете обратиться к нашему подробному руководству по анализу данных.

Преимущества ИИ-аналитики для бизнеса

Предприятия могут получить ряд преимуществ от аналитики ИИ, поскольку она трансформирует процессы принятия решений и повышает общую операционную эффективность. Давайте проверим их.

Персонализация

Аналитика ИИ использует алгоритмы машинного обучения для динамического реагирования на изменение предпочтений клиентов, выходя за рамки простого анализа. Аналитика ИИ помогает понять уникальное поведение пользователей, непрерывно извлекая информацию о взаимодействиях с ними, что позволяет компаниям предоставлять гиперперсонализированный опыт.

Точное понимание, полученное с помощью анализа данных ИИ, облегчает разработку индивидуальных маркетинговых стратегий, гарантируя, что каждое взаимодействие с клиентом будет актуальным и увлекательным. Способность ИИ прогнозировать потребительские предпочтения укрепляет его позиции в качестве движущей силы для компаний, стремящихся превзойти ожидания клиентов на рынке, который становится все более и более конкурентным.

Принятие решений на основе данных

Решения для аналитики на базе искусственного интеллекта могут быстро сканировать большие наборы данных и выявлять важные закономерности и связи, которые традиционные статистические методы не упускают из виду. Его способность распознавать сложные шаблоны данных позволяет компаниям находить неиспользованные возможности и возможные проблемы. Более того, итеративный характер аналитики на основе искусственного интеллекта гарантирует постоянное повышение точности принятия решений.

Гибкая и оперативно реагирующая бизнес-стратегия, чему способствует адаптивное обучение, имеет решающее значение для управления меняющейся динамикой рынка. В конечном счете, скорость ИИ-аналитики, способность выявлять закономерности и потенциал для постоянного совершенствования делают его жизненно важным инструментом для любой организации, стремящейся к процветанию в бизнес-среде, основанной на данных.

Прогнозная аналитика

Прогнозный анализ данных с помощью ИИ выходит за рамки простого выявления рыночных тенденций. Он использует стратегический подход для всестороннего понимания и оптимизации бизнес-операций. ИИ в аналитике данных не только оценивает возможные риски и возможности, но также предвидит изменения в поведении потребителей и тенденциях отрасли, используя прошлые шаблоны данных.

Прогнозная аналитика позволяет предприятиям принимать превентивные меры и снижать потенциальные риски. Более того, гибкость систем искусственного интеллекта позволяет им улучшать прогнозы, постоянно гарантируя точность прогнозов в меняющихся обстоятельствах. Проактивность улучшает процесс принятия стратегических решений, позволяя компаниям оставаться на шаг впереди, использовать новые возможности и точно решать проблемы.

Обнаружение мошенничества и безопасность

Аналитика искусственного интеллекта выступает в качестве защитника в финансовой отрасли, используя сложные алгоритмы для выявления сложных закономерностей, указывающих на мошенническую деятельность. Благодаря возможностям мониторинга в режиме реального времени нарушения транзакций можно быстро выявить, обеспечивая динамическую защиту от постоянно развивающихся киберугроз.

Использование ИИ в аналитике может помочь определить стратегии предотвращения мошенничества, повышая устойчивость мер безопасности. Это укрепляет позиции ИИ как жизненно важного союзника в защите финансового сектора от киберугроз и мошеннических схем.

Читайте также: 10 способов, которыми ИИ меняет финансовый сектор

Универсальный анализ данных

Искусственный интеллект в анализе данных расширяет сферу применения, включая сложные и неструктурированные наборы данных. Такая гибкость позволяет компаниям извлекать ценную информацию из структурированных баз данных и таких источников, как текст, фотографии и мультимедиа.

Искусственный интеллект для анализа данных предлагает более полное представление об операциях, рынках и поведении клиентов, поддерживая различные форматы данных. Такая адаптивность особенно полезна в секторах, где данные доступны в различных форматах, что позволяет использовать более тщательный и сложный подход к стратегическому планированию и принятию решений.

Обнаружение неисправностей оборудования

Предприятия используют возможности искусственного интеллекта для сканирования больших наборов данных и выявления тенденций для обнаружения дефектов и профилактического обслуживания. Используя искусственный интеллект в анализе данных, становится возможным прогнозировать неисправности оборудования или потребности в техническом обслуживании путем тщательного изучения датчиков оборудования и предыдущих данных.

Используя искусственный интеллект для обнаружения неисправностей, предприятия могут легко планировать техническое обслуживание, что сводит к минимуму дорогостоящие простои и максимизирует эксплуатационную эффективность. Прогнозное обслуживание с использованием искусственного интеллекта повышает надежность оборудования и служит стратегическим активом для многих секторов, гарантируя эффективную работу и экономичные процедуры обслуживания.

Читайте также: Как ИИ в бизнесе приводит к трансформации?

AI-аналитика в бизнесе: варианты использования и примеры из реальной жизни

Многочисленные возможности применения ИИ-аналитики производят революцию в бизнесе в различных отраслях. Эти примеры использования демонстрируют решающую роль ИИ и анализа данных в трансформации процессов и решений в нескольких секторах бизнеса. Давайте рассмотрим несколько реальных примеров ИИ-аналитики для бизнеса:

1. Стратегия сегментации клиентов Netflix на основе искусственного интеллекта

Сегменты клиентов могут быть созданы с использованием данных ИИ в соответствии с их демографией, предпочтениями и поведением. Используя сегментацию, организации могут повысить удовлетворенность и удержание клиентов, предоставляя отдельным группам клиентов индивидуальный подход, целенаправленные маркетинговые усилия и предложения по продуктам.

Например, Netflix делит свою базу пользователей на различные группы, используя аналитику искусственного интеллекта для изучения поведения пользователей, включая историю просмотров и предпочтения. Это повышает удовлетворенность и вовлеченность клиентов, позволяя им предлагать индивидуальные предложения по фильмам и веб-сериалам.

2. Меры по повышению безопасности PayPal

Аналитика искусственного интеллекта в сфере финансов в режиме реального времени может выявить закономерности мошеннических действий. Предприятия могут уменьшить финансовые потери и повысить безопасность финансовых систем за счет оперативного выявления и прекращения мошеннических транзакций. Этого можно добиться путем внимательного мониторинга и сравнения их с заранее установленными закономерностями.

PayPal, например, использует искусственный интеллект для мгновенного распознавания и прекращения мошеннических транзакций. Система искусственного интеллекта PayPal анализирует поведение пользователей, модели транзакций и другие соответствующие данные с помощью передовых алгоритмов и моделей машинного обучения, чтобы оперативно выявлять аномалии или подозрительную активность.

Это помогает PayPal снизить вероятность финансового мошенничества с пользователями и платформой, принимая оперативные меры, такие как остановка или пометка транзакций. Помимо повышения безопасности финансовых транзакций, обнаружение мошенничества на основе искусственного интеллекта в режиме реального времени помогает сохранить доверие пользователей к услугам PayPal.

В Appinventiv мы работали с Bajaj Finserv, ведущей индийской компанией FinTech, помогая им решать проблемы безопасности. Мы использовали передовые методы безопасности для предотвращения и прогнозирования финансового мошенничества. Это помогло им увеличить число продавцов до 300+, обеспечив более 3 лаков транзакций в день.

3. Анализ прогнозов продаж Salesforce с помощью ИИ

Прогнозная аналитика прогнозирует будущие продажи, используя тенденции рынка, поведение клиентов и прошлые данные. Это помогает компаниям распределять ресурсы, планировать маркетинговую стратегию и оптимизировать запасы. Это уменьшает влияние нестабильных рыночных условий и помогает быстро принимать решения.

Salesforce, например, использует анализ данных на основе искусственного интеллекта для определения приоритетов потенциальных клиентов для отделов продаж и прогнозирования тенденций продаж. Прогнозированию продаж, оптимизации цен и потенциальным возможностям дополнительных продаж помогает система Einstein Analytics от Salesforce, которая анализирует прошлые данные, текущие рыночные условия и поведение клиентов.

4. Оптимизация цепочки поставок Walmart с помощью искусственного интеллекта

ИИ-аналитика для бизнеса помогает организациям анализировать огромные объемы данных, касающихся логистики, спроса и уровня запасов, для оптимизации цепочки поставок. Используя данные для улучшения процесса принятия решений, предприятия могут оптимизировать транспортные маршруты, изменять графики производства и экономить деньги, одновременно повышая общую эффективность.

Например, Walmart использует возможности искусственного интеллекта для оптимизации своей цепочки поставок. Благодаря тщательному анализу уровня запасов, спроса на продукцию и транспортной логистики Walmart повышает операционную эффективность и сокращает расходы. Кроме того, это помогает Walmart обеспечивать постоянное наличие товаров в магазинах, гарантируя оптимизированный и ориентированный на клиента процесс совершения покупок.

В Appinventiv мы помогли глобальной производственной компании повысить эффективность своей работы за счет внедрения эффективного решения для управления цепочками поставок. Это привело к повышению прозрачности цепочки поставок на 60 %, повышению операционной эффективности на 30 % и сокращению транспортных расходов на 40 %.

5. Использование Amazon чат-ботов для анализа данных клиентов

Предприятия широко используют чат-ботов с искусственным интеллектом для служб поддержки клиентов, предлагая круглосуточное обслуживание клиентов в режиме реального времени. Помимо помощи пользователям в процедурах устранения неполадок и, при необходимости, передачи сложных проблем агентам-людям, они могут отвечать на часто задаваемые запросы с помощью своих аналитических возможностей искусственного интеллекта. Это повышает эффективность обслуживания клиентов, ускоряет время ответа и улучшает общее качество обслуживания клиентов.

Amazon, одна из крупнейших технологий электронной коммерции, эффективно внедрила чат-ботов с искусственным интеллектом в свои службы поддержки клиентов, что также помогло им преодолеть проблемы ручного анализа данных. Чат-боты с искусственным интеллектом могут анализировать данные быстрее, чем люди, что гарантирует, что клиенты всегда получат своевременную помощь. Используя возможности аналитики искусственного интеллекта, чат-боты могут анализировать поведение потребителей и предлагать пользователям персонализированные рекомендации.

6. Диагностика здравоохранения на основе искусственного интеллекта от IBM

Медицинские эксперты могут диагностировать заболевания и предлагать индивидуальные варианты лечения, используя аналитику искусственного интеллекта в здравоохранении. Системы искусственного интеллекта могут предложить глубокий анализ большого объема данных клинических испытаний, информации о пациентах и ​​медицинских журналов. Этот анализ помогает медицинским работникам оказывать более точную и своевременную помощь.

Например, IBM Watson использует аналитику искусственного интеллекта для онкологии, чтобы помочь онкологам диагностировать и лечить рак. Основываясь на уникальных особенностях заболевания каждого пациента, Watson может назначить конкретный курс лечения, проанализировав данные клинических исследований, медицинскую литературу и информацию о пациенте.

Appinventiv успешно внедрила искусственный интеллект в здравоохранении с помощью таких проектов, как YouCOMM, внутрибольничная система общения с пациентами. С помощью YouCOMM пациенты могут общаться в режиме реального времени с медсестрами и другим персоналом больницы. Платформа имеет удобный интерфейс, который включает в себя голосовые команды и другие ручные альтернативы, такие как движения головой.

YouCOMM значительно повысил эффективность взаимодействия пациентов с персоналом и позволил администрации больницы вести тщательный учет сроков выполнения запросов пациентов. Эффективность этого решения привела к тому, что его приняли более 5 больничных сетей в США, что привело к значительному увеличению на 60% скорости реагирования медсестер в режиме реального времени.

7. Динамическая ценовая стратегия Delta Airlines

Алгоритмы динамического ценообразования анализируют цены конкурентов, рыночные условия и поведение клиентов, чтобы корректировать цены в режиме реального времени. Этот подход увеличивает доход за счет использования изменений спроса, предоставления скидок при низком спросе и оптимизации стратегии ценообразования в соответствии с различными критериями.

Delta Airlines использует искусственный интеллект и анализ данных для структурирования своей стратегии динамического ценообразования. Авиакомпания может изменять тарифы на билеты в режиме реального времени, чтобы оптимизировать доход и заполнить доступные места, оценивая спрос, время до вылета и цены конкурентов.

8. Подход Hootsuite к аналитике социальных сетей

Компании могут лучше понять свое присутствие в Интернете, используя аналитику ИИ в социальных сетях. Например, анализ настроений определяет общественное мнение о конкретном продукте или бренде. Эти идеи помогают организациям улучшить взаимодействие, отточить свои стратегии в социальных сетях и эффективно реагировать на отзывы клиентов.

Например, Hootsuite использует аналитику искусственного интеллекта для изучения вовлеченности пользователей и тенденций в социальных сетях. Платформа анализирует настроения, поведение аудитории и успех кампаний в социальных сетях с использованием алгоритмов машинного обучения.

Читайте также: Как создать приложение для социальных сетей в 2023 году — подробное руководство

9. Анализ HR-данных и подбор персонала Unilever с помощью ИИ

Кадровая аналитика на базе искусственного интеллекта автоматизирует подбор кандидатов и проверку резюме, что ускоряет процесс найма. Это позволяет персоналу отдела кадров сосредоточиться на более стратегических задачах по найму, таких как проведение углубленных собеседований и определение культурного соответствия. Аналитика ИИ также может помочь удержать персонал, выявляя элементы, влияющие на удовлетворенность работой.

Например, Unilever использует аналитику искусственного интеллекта при приеме на работу. Компания использует алгоритмы искусственного интеллекта для оценки резюме и поиска подходящих кандидатов на основе их полномочий и навыков. Это облегчает процесс найма и помогает выявить кандидатов, которые лучше всего подходят для открытых вакансий.

10. Надежность Uber или максимизация времени безотказной работы с помощью искусственного интеллекта

Поддержание бесперебойной работы становится более важным в быстро меняющемся мире цифровых услуг. Простои или перебои в работе могут серьезно повлиять на организации, пытающиеся удовлетворить постоянно растущие потребности клиентов. Эти последствия могут повлиять на удовлетворенность клиентов, доверие и репутацию всей компании.

Uber, лидер в сфере совместного использования поездок, полагается на искусственный интеллект, чтобы гарантировать максимальную надежность и время безотказной работы. Системы искусственного интеллекта постоянно отслеживают и анализируют огромные базы данных, выявляя возможные опасности, неэффективность и сбои в режиме реального времени. Метод Uber, основанный на искусственном интеллекте, повышает надежность платформы за счет упреждающего решения проблем. Помимо предотвращения перебоев в обслуживании, это также снижает вероятность несчастных случаев, взлома и человеческих ошибок.

Использование ИИ в своей деятельности компанией Uber является ярким примером революционного влияния на время безотказной работы и надежность. Он демонстрирует, как эта современная технология может улучшить взаимодействие с пользователем и обеспечить бесперебойную работу услуг в постоянно меняющемся цифровом мире.

Читайте также: Искусственный интеллект в бизнесе: комплексное руководство по интеграции

Решение проблем и соображений при внедрении ИИ-аналитики для бизнеса

Внедрение анализа данных на основе искусственного интеллекта сопряжено с рядом сложных задач, которые можно решить, если принять правильные решения. Давайте проверим их:

Конфиденциальность и безопасность данных

Поскольку аналитика данных и искусственный интеллект становятся все более важными, растет обеспокоенность по поводу безопасности и конфиденциальности конфиденциальных данных. Использование огромных наборов данных вызывает определенные проблемы, поскольку компании включают ИИ в свою деятельность, например, злоупотребления, нежелательный доступ и утечка данных. Задача заключается в защите этих данных от постоянно меняющихся киберугроз. Решение этих проблем имеет решающее значение для укрепления доверия между заинтересованными сторонами и пользователями, требуя решительных мер по укреплению систем конфиденциальности и безопасности данных.

Решение . Примите стратегии анонимности, внедрите надежные методы шифрования и следуйте строгим правилам соответствия, таким как GDPR. Частые оценки и аудиты могут гарантировать безопасность данных, а открытая практика конфиденциальности способствует укреплению доверия пользователей.

Сложности интеграции

Для интеграции аналитики ИИ в устоявшиеся бизнес-процессы задействовано множество сложных компонентов. Проблемы интеграции возникают потому, что нынешняя инфраструктура компаний часто работает на нескольких платформах и технологиях. Из-за этой сложности могут возникнуть проблемы совместимости, несоответствия данных и сбои. Эти проблемы необходимо решить, чтобы в полной мере использовать аналитику ИИ для бизнеса, не мешая обычной деятельности, и гарантировать плавную и гармоничную интеграцию в организационную структуру.

Решение : лучший вариант действий — инвестировать в стандарты совместимости, спланировать стратегию поэтапной интеграции и тщательно оценить текущую инфраструктуру. Найм опытной команды разработчиков программного обеспечения обеспечивает более плавный процесс интеграции и гарантирует эффективность вашего проекта.

Пробелы в навыках и обучение

Отсутствие квалифицированных экспертов в создании, развертывании и контроле аналитических решений на основе искусственного интеллекта препятствует широкому использованию этой революционной технологии. Существует острая нехватка специализированных специалистов в области ИИ, поскольку спрос превышает имеющийся кадровый резерв. Эта проблема затрагивает людей в различных областях, в том числе специалистов по данным и разработчиков искусственного интеллекта.

Решение : инвестируйте в обширные программы обучения, чтобы помочь нынешним сотрудникам более эффективно работать с ИИ. Установить партнерские отношения с образовательными учреждениями для развития кадрового резерва в области искусственного интеллекта. Кроме того, рассмотрите возможность сотрудничества с поставщиками ИИ или использования управляемых ИТ-услуг, чтобы компенсировать дефицит кадров и гарантировать успешное внедрение аналитики ИИ в бизнесе.

Этическое использование ИИ

Для обеспечения этического применения ИИ необходимо разобраться с тонкостями предвзятости, прозрачности и потенциального злоупотребления. Создание алгоритмов и моделей, которые были бы этически обоснованными и лишенными предубеждений, является сложной задачей.

Решение : Обеспечить, чтобы команды разработчиков ИИ проводили регулярные проверки алгоритмов на предмет предвзятости, и поощрять постоянные дискуссии по этическим практикам ИИ внутри компании и во всей отрасли.

Используйте аналитику на основе искусственного интеллекта для своего бизнеса с помощью Appinventiv

Аналитика ИИ больше не вариант, а скорее необходимый инструмент для ускорения роста и изменения методов работы бизнеса. ИИ-аналитика для бизнеса меняет отрасли и операционные парадигмы в различных областях, включая производство, розничную торговлю, здравоохранение, финансы и маркетинг. Используя ИИ, компании могут лучше принимать стратегические решения, прогнозировать будущие тенденции, раскрывать скрытые идеи, автоматизировать сложный анализ данных и анализировать различные источники данных.

Раскройте возможности сложной аналитики, улучшите процесс принятия решений и развивайте свои деловые навыки с помощью аналитических услуг ИИ Appinventiv. Наши индивидуальные решения в области искусственного интеллекта созданы для того, чтобы подтолкнуть ваш бизнес к устойчивому расширению и гарантировать дальновидную стратегию для реализации всего потенциала искусственного интеллекта для достижения успеха.

Будь то прогнозирование рыночных тенденций, персонализация обслуживания клиентов или повышение операционной эффективности, наши услуги по разработке искусственного интеллекта созданы для удовлетворения уникальных потребностей вашего бизнеса.

Исследуйте преобразующую сферу ИИ-аналитики для бизнеса, связавшись с нашими экспертами уже сегодня.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос. Как аналитика ИИ используется в бизнесе?

О. Предприятия в разных секторах используют аналитику ИИ для улучшения процессов принятия решений, извлечения ценной информации и оптимизации операций. Использование ИИ-аналитики для бизнеса отражено в следующих примерах:

• Обработка и анализ данных
• Контроль качества
• Оптимизация цепочки поставок
• Производительность сотрудников
• Прогнозная аналитика
• Персонализация
• Обнаружение мошенничества
• Конкурентный анализ
• Управление рисками

Вопрос. Каково будущее аналитики ИИ для бизнеса?

Ответ: Ожидается, что будущее бизнес-аналитики на основе искусственного интеллекта будет продолжать двигаться в сторону более сложной и персонализированной информации. По мере развития технологий искусственного интеллекта компании могут рассчитывать на расширение возможностей прогнозирования, предлагая более глубокое понимание поведения потребителей, рыночных тенденций и возможных опасностей. Широкое внедрение автоматизации и повышение эффективности охватят различные отрасли, интегрируя идеи ИИ в повседневные процессы принятия решений.

Влияние ИИ будет возрастать в сочетании с другими передовыми технологиями, такими как периферийные вычисления и Интернет вещей (IoT). Растущая значимость этических соображений и ответственных методов искусственного интеллекта обеспечит правильное и прозрачное использование данных. В целом, аналитика ИИ станет бесценным активом для бизнеса в ближайшие годы, способствуя инновациям и конкурентоспособности отрасли.

Вопрос. Какова роль ИИ-аналитики в бизнесе?

А. Аналитика ИИ оказывает преобразующее воздействие на процессы принятия решений и другие ключевые операции бизнеса. Используя алгоритмы искусственного интеллекта, компании могут получить ценную информацию из огромных наборов данных, которая поможет им повысить общую эффективность.

Аналитика на базе искусственного интеллекта для бизнеса помогает улучшить процессы распределения ресурсов, облегчить персонализированное обслуживание клиентов и сократить расходы за счет выявления неэффективности внутри организации. Это также помогает предприятиям оставаться гибкими и оперативно реагировать на постоянно меняющуюся динамику рынка. В целом, это помогает организациям решать сложные бизнес-задачи.