Decision Intelligence: руководство для бизнеса

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 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 для его реализации.

Ключевым моментом является определение, что является целью: повысить эффективность маркетинговой кампании, обеспечить доставку нужных запасов или повысить эффективность логистических операций. Все эти варианты связаны с аналитикой решений. Однако, 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. Но из-за продолжительного времени работы в несвязанных системах данные имеют тенденцию быть беспорядочными и разрозненными. Из-за этого многие убеждены, что необходимо потратить много времени на то, чтобы привести их в порядок, прежде чем использовать ИИ. Часто это не так. Страх перед текущим 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 корректно, вы пойдете гораздо дальше, чем просто изучите прошлые данные — вы откроете 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, поскольку не до конца понимают, как работает технология и на что на самом деле 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 чуть умнее.

Целью Decision Intelligence также является сохранение «объяснимости» с четким акцентом на простое понимание и доступную значимость 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, коммерчески обоснованные решения, основанные на данных, теперь доступны каждому предприятию.

Расширение возможностей команд

Чем больше точек данных учитывается при принятии решений, тем более корректным будет 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 выбрать лучшее.

С учетом всего сказанного, экономическое обоснование внедрения Decision Intelligence состоит в том, что от этого выигрывают все. Коммерческое применение технологии часто тормозится самой организацией: финансовые стороны беспокоятся о затратах, руководители предприятий — об окупаемости инвестиций, а члены команды не понимают, как это работает. Только поставив коммерческий успех в центр того, что делает технология искусственного интеллекта, бизнес сможет ощутить ценность влияния Decision Intelligence на все его подразделения.

Примеры

Многие компании из разных отраслей уже используют новую технологию. Ниже представлены лишь некоторые из них.

Банковское дело и финансы

Morgan Stanley — это финансовая консалтинговая компания, которая помогает своим клиентам в инвестициях благодаря команде 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.

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, делая 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 снимках, предлагать диагноз и помогать врачам расставлять приоритеты для успешного лечения.

Энергетика

Говоря об использовании интеллектуальных решений в энергетическом секторе, стоит упомянуть ПО Athena AI. Эта система помогает пользователям лучше управлять своими энергетическими ресурсами и автоматически принимать решения по экономии энергии и затрат. Она также прогнозирует производство солнечной энергии и, в соответствии этому, 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 их 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.

Главными игроками на рынке решений Decision Intelligence сейчас являются:

• Busigence
• Google Cloud Platform
• IBM Hybrid Cloud
• Oracle Business Intelligence
• Quantellia
• Urbint
• Xylem

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

Иллюстрация: planningforce.com