Чи готова ваша компанія до проривних змін: штучний інтелект як ключовий аспект сьогодення

Після релізу в листопаді 2022 року загальнодоступної версії Chat GPT, яка менш ніж за тиждень набрала мільйон користувачів і з кожним днем стає все більш популярною, вже традиційно більшість ототожнює її з АІ (Artificial Intelligence, або Штучним Інтелектом).

Однак, АІ – це набагато ширше поняття, навіть аніж ті когнітивні сервіси, до яких відносять Chat GPT. Зокрема, це – машинне навчання, комп’ютерний зір, розпізнавання мови та аналіз даних.

Якщо ж розглядати когнітивні сервіси, то за рівнем їх прикладного застосування маємо такий розподіл: розпізнавання голосу – voice recognition (25%); аналіз настроїв – sentiment analysis (10%); розпізнавання зображень – image recognition (20%); персоналізація – personalization (10%); обробка природної мови – NLP (35%).

АІ, без перебільшення, відкриває для бізнесу необмежені можливості. Ось тільки деякі з бенефітів, які отримують компанії після його впровадження: покращення взаємодії з клієнтами; підвищення операційної ефективності; виведення на новий рівень прецизійності процесу прийняття управлінських рішень; підвищення безпеки інформаційних систем. А ще останні роки ознаменувалися створенням інноваційних продуктів та послуг на базі АІ.

Кожна компанія обирає свій «набір розумних рішень», виходячи з конкретних потреб. Однак, у будь-якому випадку трансформація бізнесу з АІ розпочинається з інвестицій у технології збору та аналізу даних, що є основою для впровадження складніших алгоритмів і рішень.

Тож якщо ви сказали «так» модернізації бізнес-процесів, варто задуматись над вибором ERP-рішення. Важливо пам’ятати, що саме ERP відіграє ключову роль в обробці та інтеграції даних з усіх процесів організації, зокрема й тих, з якими працюватиме на благо вашого бізнесу АІ. Тому критичним є ступінь довіри до неї як всередині компанії, так і серед партнерів та інвесторів.

До прикладу, рішення від SMART business – провідного партнера Microsoft – відповідають міжнародним стандартам та забезпечують автоматизацію бізнес-процесів з можливістю їх легкого контролю та аудиту. При цьому вони гнучко кастомізуються під «найнесподіваніші» потреби кожного конкретного бізнесу та швидко впроваджуються. А завдяки інтегруванню в систему real-time аналітики та можливостей штучного інтелекту, для топменеджменту вони є зручним і надійним інструментом для планування і розподілу ресурсів та контролю ефективності. Як окремих бізнес-процесів, так і бізнесу в цілому.

Якщо ж говорити про найпоширеніші сфери застосовності АІ, то матимемо надзвичайно широкий перелік:

• Лідирує сервісне обслуговування. Усе більше компаній з усього світу довіряють АІ забезпечення високого рівня сервісу. На його основі працюють різноманітні рекомендаційні системи, що використовують аналіз попередніх вподобань споживачів для формування порад щодо покращення рівня їхньої задоволеності; чат-боти і віртуальні асистенти, які 24/7 відповідають на поширені запитання клієнтів. За даними дослідження McKinsey, у Північній Америці приблизно половина клієнтських звернень у сфері банківського обслуговування, телекомунікацій і до компаній, які займаються продажем софту, закриваються машинними засобами, зокрема на основі АІ. Тоді як працівники можуть зосередитись на розв’язанні сервісних питань, які потребують ретельнішого пропрацювання фахівцем.
• В управлінні ланцюгом постачання, зокрема для прогнозування попиту та в логістиці, для оптимізації маршрутів доставки.
• У маркетингу для створення персоналізованої реклами, тобто найбільш релевантних пропозицій та рекламних оголошень для конкретного споживача.
• У фінансовому аналізі – для вдосконалення аналізу кредитних ризиків та виявлення шахрайських дій з високим ступенем точності. Зокрема, з АІ фінансові установи можуть автоматизувати процес оцінки кредитоспроможності клієнтів і миттєво виявляти підозрілі транзакції, що знижує ризики та мінімізує можливі втрати.
• У медицині – в діагностиці захворювань. Цікавим є досвід компанії PathAI, яка створює технології на основі машинного навчання для аналізу зразків тканин на предмет наявності в них патології. А фармацевти з Atomwise використовують технології глибинного навчання для прискорення процесу винаходу нових ліків. Тут АІ аналізує мільярди можливих хімічних сполук у пошуках перспективних областей для досліджень.
• У виробництві – для автоматизації виробничих ліній, прогнозування потреб у запасах та оптимізації робочого процесу.
• Для убезпечення від «телефонних жартівників». Наприклад, фахівці Motorola Solutions використовують АІ для розпізнавання голосових команд і транскрибування дзвінків до служби 911 в реальному часі. Це допомагає швидше і точніше надавати необхідну інформацію у кризових ситуаціях завдяки відсіюванню «телефонних жартівників». В основі – точна оцінка емоційного стану тих, хто телефонує.
• У HR та рекрутингу – для аналізу резюме, прогнозування потенційних кандидатів на вакансії, проведення початкових інтерв’ю та reskilling і upskilling персоналу. До прикладу, освітня технологічна компанія Skillsoft розробила Conversation AI Simulator (CAISY). Програма дозволяє користувачам тренуватися у веденні бізнес-дискусій, здобувати скіли у наданні бізнес-пропозицій, розв’язанні конфліктних ситуацій у процесі сервісного обслуговування.

ІТ-екосистема рішень на основі АІ від компанії SMART business

Очевидно, що на сучасному етапі розвитку технологій інвестиції у АІ є інвестиціями у власну конкурентну спроможність у найближчій перспективі. Так, за даними дослідження McKinsey, те, наскільки активно ритейлери запроваджуватимуть технології на базі АІ у найближчі 2-3 роки, визначатиме їхній успіх щонайменше на два десятиліття вперед.

Тож як бізнесу адаптуватися до цих змін і вийти на такий рівень ефективності, щоб не постійно «доганяти», а стабільно зростати? З чого розпочати власну історію смарт-трансформації?

Експерти у сфері прогнозної аналітики рекомендують розпочати із ревізії власних бізнес-потреб та оцінки ресурсів.

Наступний крок – вибір рішення під власні завдання з-поміж широкого кола присутніх на ринку інструментів. Цей етап передбачає детальний аналіз не тільки функціональності рішень, але й наявність технічної та сервісної підтримки, можливостей для масштабування та інтегрування з наявними системами. У цьому контексті вигідно вирізняються інноваційні рішення на базі Microsoft. До прикладу, розглянемо пул продуктів на основі АІ від команди SMART business:

• SMART Demand Forecast – система прогнозування попиту на основі машинного навчання та AІ. Забезпечує комплексне прогнозування для регулярних та промопродажів на різних рівнях грануляції.
• SMART Price Insights — це рішення для ціноутворення на основі AI, повністю автоматизує процес ціноутворення та створює єдиний простір для управління цінами. Завдяки динамічному ціноутворенню ви завжди зможете відповідати вимогам ринку, а адаптивна система налаштувань стратегії дозволить швидко та ефективно реагувати на виклики бізнесу.
• SMART Personal Engagement – система для оптимізації маркетингових процесів та персональної взаємодії з клієнтами. Це – свого роду конструктор цільових аудиторій. Дозволяє сегментувати величезні обсяги даних клієнтів та персоналізувати маркетингові кампанії. Незамінний помічник, якщо йдеться про пошук оптимальної стратегії комунікації.
• SMART Flexi Scheduler – workforce management cистема для гнучкого управління робочим часом команд. AI-алгоритми аналізують історичні дані та прогнозують майбутні потреби, забезпечуючи ефективне використання персоналу та зменшення витрат. Рішення дозволяє точно спрогнозувати потребу в залученні персоналу (з урахуванням кваліфікаційних вимог та обмежень).

Комплексний підхід до побудови єдиної ІТ-екосистеми на базі технологій Microsoft, кастомізованих сервісів та штучного інтелекту дозволяють компаніям швидко реагувати на зміни, підвищувати ефективність бізнес-процесів та швидко масштабуватись.

SMART Demand Forecast – ваше «шосте чуття» у побудові прогнозів

І все ж найпереконливішою мовою для бізнесу є мова цифр. Тож розгляньмо реальний кейс із впровадження системи для прогнозування попиту SMART Demand Forecast у мережі ресторанів МсDonald’s в Грузії.

Сьогодні мережа налічує 23 заклади. Щодня півтори тисячі її співробітників обслуговують майже 35 тисяч відвідувачів. І при цьому дотримуються найвищих стандартів. Звісно, що за таких умов не обійтись без серйозної прогнозної аналітики, побудованої на інноваційних технологіях. І використовують її у МсDonald’s в Грузії давно.

Однак, раніше компанія користувалася рішенням, яке дозволяло передбачати попит на рівні всієї мережі у перспективі трьох місяців з агрегацією на рівні кожного місяця. Такий широкий інтервал прогнозування не дозволяв враховувати короткострокові зміни в попиті. Зокрема, його залежність від сезонних коливань або різного роду локальних подій. Також на зниження точності прогнозів впливав той факт, що передбачення попиту відбувалося для всієї мережі й прогноз не відображав реальної картини у розрізі окремих ресторанів.

Відповідно, з огляду на високу експертність команди SMART business, її фахівці отримали пропозицію запропонувати більш релевантне до ситуації рішення.

Впровадження рішення SMART Demand Forecast дозволило прогнозувати попит з агрегацією до рівня тижня та з грануляцією до товару та кінцевого закладу. При цьому забезпечувалася узгодженість даних і прогнозів у всій мережі ресторанів задля уникнення розбіжностей та помилок.

У результаті впровадження SMART Demand Forecast вдалося досягнути:

• 83% точності прогнозування продажів для кожного закладу на основі тижневої агрегації даних за період 4 тижнів
• 80% точності прогнозування продажів для кожного закладу на основі тижневої агрегації даних за період 12 тижнів;
• Відхилення в середньому до 5% від виконання прогнозу, що є нормою серед світової бізнес-спільноти.

Тож компанії вдалось оптимізувати процеc прогнозування попиту і, як наслідок, управління запасами, а також підвищити рівень задоволеності клієнтів та суттєво зменшити операційні витрати.

Це дозволило персоналу мережі ресторанів МсDonald’s в Грузії зосередитись на створенні унікальних «customer experience» для кожного споживача задля збільшення лояльності до бренду.

Що потрібно знати про SMART Demand Forecast

Основні переваги SMART Demand Forecast , які вже встиг оцінити бізнес, це якісне прогнозування як промо-, так і регулярних продажів. Однією з переваг рішення є сценарне прогнозування. Фактично можна змоделювати різний перебіг промоакцій та зрозуміти, який обсяг товару вдасться продати, поставивши ту чи іншу ціну. І при цьому не доведеться ризикувати бюджетом.

Після впровадження рішення ви зможете:

• знизити навантаження кросфункціональних команд;
• скоротити кількість запасів до оптимального рівня;
• підвищити рівень сервісу завдяки точнішому реагуванню на запити споживачів та забезпеченню вищого рівня доступності товарів;
• зменшити кількість списань;
• приймати обґрунтовані управлінські рішення;
• швидко отримувати звітність.

А як точність прогнозування вплине на прибутковість саме вашого бізнесу – зможете розрахувати тут:
Розрахувати потенційний прибуток