Искусственный интеллект в бизнесе: преимущества, влияние и 5 отраслевых примеров

 
 

Искусственный интеллект в бизнесе (ИИ) все чаще применяется и внедряется на предприятиях различных типов с целью увеличения доходов, снижения операционных расходов или взаимодействия с клиентами.

Интеграция ИИ в бизнес помогает компаниям и организациям работать более эффективно и проницательно.

Помимо этих операционных и управленческих улучшений, искусственный интеллект оказывает сильное влияние на повышение узнаваемости бренда; существует множество успешных тематических исследований и примеров его использования в обслуживании клиентов и маркетинге, которые мы рассмотрим и изучим.

Как искусственный интеллект в бизнесе влияет на компании и их ресурсы? Каковы пути его интеграции, его основные преимущества и наиболее почитаемые примеры его успешного использования?

Давайте рассмотрим все это и многое другое — шаг за шагом.

Искусственный интеллект в бизнесе: как он меняет работу и рынок

83% предприятий, внедривших ИИ, получили существенные (30%) или умеренные преимущества (53%).

Искусственный интеллект — это сегмент информатики, который разрабатывает и использует машинный интеллект, в отличие от интеллекта, демонстрируемого людьми. Целью этой технологии является расширение следующих возможностей машин и цифровых систем:

  • Знание рассуждений
  • Обучение
  • Планирование
  • Распознавание образов
  • Решение проблем
  • Машинное обучение и др.

ИИ открывает перед предприятиями новые возможности по использованию своих ресурсов и данных, совершенствованию технологий за счет глубокого обучения и поиску практических приложений ИИ в бизнесе. Искусственный интеллект в бизнесе стал ключевым в определении компаниями деловых возможностей и получении дохода.

Уделите несколько минут своего времени, чтобы послушать этот удивительный TEDTalk от бывшего глобального руководителя отдела развития бизнеса Blackberry и его аргументы в пользу поддержки отраслей с применением ИИ.

Интеграция искусственного интеллекта в бизнес

Целых 84% руководителей предприятий (из 3000 из 112 стран, опрошенных в MIT Sloan Management Review и Boston Consulting Group) заявили, что, по их мнению, ИИ поможет им получить конкурентное преимущество в своей нише.

Искусственный интеллект помог исследовать и развивать следующие аспекты бизнеса, которые компании используют для финансового продвижения и продвижения на рынке:

  • Распознавание голоса и лица
  • Таргетированная реклама и ремаркетинг
  • Чат-боты, онлайн-поддержка и агенты виртуальной помощи
  • Предиктивная аналитика и обслуживание клиентов
  • Предложения веб-поиска
  • Фильтры спама в электронной почте и категоризация
  • Автоматическое планирование
  • Интернет вещей

Эти конкретные достижения, которые могут решать задачи любого уровня сложности, в настоящее время широко распространены и распространены. В некоторых других областях применение искусственного интеллекта в бизнесе включает, но не ограничивается:

  • Персонализация сервиса
  • Рекомендации по продуктам и прогнозы
  • Выявление мошенничества
  • Автоматические ответы
  • Автоматизированная аналитика для отраслей, основанных на данных
  • Лента новостей и персонализация контента
  • Распознавание языка
  • Голос в текст
  • Прогнозирование бизнеса

Вышеупомянутое чаще всего практикуется в электронной коммерции, маркетинге управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и управлении бизнесом. Чтобы использовать большинство этих практик ИИ, нужно реализовать их так, чтобы они были сосредоточены на конкретных целях.

Преимущества искусственного интеллекта в бизнесе

Согласно исследованию Infosys «Усиление человеческого потенциала: на пути к целенаправленному искусственному интеллекту «, основным стимулом для компаний принять решение в пользу использования искусственного интеллекта в бизнесе является преимущество, которое они могут получить перед конкурентами.

Другими важными движущими силами интеграции искусственного интеллекта в бизнес являются:

  • Покупательский спрос на него
  • Особая проблема, которая потребовала использования ИИ
  • Внутреннее экспериментирование
  • Прямое исполнительное решение и др.

Они определяют возможности, которые компании и предприятия могут извлечь из систем искусственного интеллекта, повышая вовлеченность и удержание клиентов, укрепляя связи и доверие, а также повышая уровень доверия потребителей к своему бренду.

Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных преимуществ использования искусственного интеллекта в бизнесе в различных отраслях.

После этого мы рассмотрим очень конкретные примеры того, как определенные бренды используют ИИ и какую пользу это им принесло.

Улучшение взаимодействия с клиентами и клиентского опыта

Для 84% лидеров цифрового маркетинга использование AI/ML может помочь предоставить клиентам персонализированный опыт в режиме реального времени.

Забота о клиентах — приоритет номер один для любого бизнеса. Это работает как способ удержания клиентов и, если все сделано правильно, может передать ощущение профессионализма и выдающегося подхода, которые укрепляют целостность бренда.

Системы и программы ИИ можно использовать для прогнозирования предпочтений клиентов и того, как меняются тенденции в том, что людям нравится и не нравится.

Это возможность предложить своим клиентам персонализированный опыт (см. тематические исследования Coca Cola и Nike в следующем разделе этой статьи) и более качественные продукты.

Генерация качественных лидов за счет сбора большого количества данных может и будет способствовать увеличению вашей клиентской базы. В то же время деловой опыт и репутация могут резко возрасти благодаря интеллектуальным советам и поддержке, которую предоставляют агенты виртуальной помощи.

Помощь в режиме реального времени может предоставляться пользователям в отношении электронной коммерции, банковских операций и других задач, связанных с финансовыми транзакциями.

В статье Entrepreneur о том, как чат-боты с искусственным интеллектом изменили восприятие бренда, отмечается, что 57% компаний утверждают, что «чат-боты обеспечивают значительную рентабельность инвестиций с минимальными усилиями и могут ответить на 80% распространенных вопросов».

Кроме того, эти чат-боты обеспечивают «исключительную помощь клиентам» (по оценкам, 83% людей нуждаются в поддержке во время покупок в Интернете).

Они также делают взаимодействие с клиентами динамичным и улучшенным и «отслеживают данные о клиентах и ​​получают ценную информацию, из которой данные могут быть использованы для принятия исполнительных маркетинговых и розничных решений позже».

AI Оптимизация процессов, эффективность и производительность

Использование чат-ботов в банковском секторе, здравоохранении и розничной торговле позволит к 2023 году ежегодно экономить 11 миллиардов долларов.

Глядя на внутренние дела компании, программное обеспечение искусственного интеллекта может принести пользу вашему рабочему процессу и его результатам.

Хорошо оптимизированный искусственный интеллект в бизнес-помощи повысит производительность и операционную эффективность следующими способами:

  • Сокращение финансовых затрат и улучшение тайм-менеджмента за счет переноса рутинных задач
  • Автоматизация рабочих нагрузок и использование машинного обучения для разделения рабочих процедур.
  • Оптимизация логистики за счет использования инструментов распознавания для увеличения и наблюдения за определенными секторами
  • Повышение производительности за счет использования предварительно запрограммированной рабочей силы робота для выполнения рутинных и рутинных задач.

Как ускорить принятие бизнес-решений в отношении искусственного интеллекта

36% руководителей и менеджеров заявляют, что хотят использовать ИИ, чтобы повысить креативность своих сотрудников за счет автоматизации задач.

Благодаря скорости компьютерных процессов и новейшим технологиям чрезвычайно ценные данные, относящиеся к клиентам, продуктам, услугам или собственным процессам компании, могут быть собраны намного быстрее, чем раньше.

Следовательно, руководители компаний имеют возможность принимать решения и действовать оперативно, а иногда и мгновенно.

Эти решения основаны на результатах когнитивных технологий и результатах их сбора больших данных.

Прогнозируя эффективность бизнес-начинания или маркетинговой кампании, предприятия могут использовать приложения ИИ, которые оценивают, когда могут быть достигнуты цели производительности.

Поведение пользователей также можно предсказать с помощью алгоритмов, которые анализируют модели онлайн-поведения. В результате компании могут предлагать индивидуальные услуги или настраивать целевую рекламу на нужную демографическую группу.

Сокращение ошибок человеческого фактора в ИИ

Искусственный интеллект в правильно настроенных бизнес-системах может уменьшить так называемый человеческий фактор и свести к минимуму количество ошибок в производстве или отношениях с клиентами.

Максимизация возможностей продаж искусственного интеллекта и увеличение доходов

44% руководителей компаний, внедривших ИИ, сообщили о снижении затрат, а 63% — об увеличении доходов. (МакКинзи и компания)

Искусственный интеллект в бизнесе может резко увеличить оборот компаний И расширить возможности продаж.

Вышеупомянутое исследование Infosys также пришло к выводу, что существует вполне определенная связь между зрелостью компании в области ИИ и ростом доходов:

«Организации, которые сообщают о более быстром росте доходов за последние три года, также с большей вероятностью окажутся впереди, когда дело доходит до зрелости ИИ. ИИ воспринимается как долгосрочный стратегический приоритет для инноваций: 76% респондентов назвали ИИ основой успеха стратегии своей организации, а 64% считают, что будущий рост их организации зависит от широкомасштабного внедрения ИИ».

Расширение возможностей продаж может произойти благодаря способности ИИ получать подробные данные с максимальной эффективностью. Это данные, которые могут помочь вам получить более полное представление об активах вашего бренда и поведении клиентов. С помощью этих данных можно также оптимизировать маркетинг и рекламу.

Как искусственный интеллект в бизнесе раскрывает весь свой потенциал

Глобальные расходы на системы искусственного интеллекта достигнут 110 миллиардов долларов в 2024 году.

Когда ИИ вот-вот будет внедрен в бизнес-практику и процедуры, его можно оптимизировать, чтобы ваша компания максимально использовала свой потенциал.

Ниже приведены различные методы, которые можно применять для полного использования процессов и систем ИИ в вашей организации.

Где следует внедрять ИИ?

Само собой разумеется, что вы должны сначала выяснить, что именно нужно вашему бизнесу, определив, какие проблемы можно устранить или улучшить с помощью ИИ.

Постановка правильной цели использования ИИ в вашем бизнесе может означать следующее:

Автоматизация задач, приоритизация конкретной ценности (оценка деловой и финансовой стоимости внедрения ИИ), добавление возможностей ИИ к вашим существующим продуктам и услугам

Использование интеллектуальных алгоритмов для нацеливания на идеальную аудиторию

Когда вы определите свою оптимальную демографию (целевую аудиторию), вы сможете эффективно обмениваться сообщениями и общаться с ней.

Это, в свою очередь, превращает потенциальных пользователей в потребителей.

Используя интеллектуальные алгоритмы искусственного интеллекта и мгновенное профилирование, ваша компания может показывать соответствующие рекламные кампании и отдельные объявления людям, которые, скорее всего, станут вашими потенциальными покупателями.

Эти интеллектуальные алгоритмы можно применять в маркетинге в социальных сетях, почтовом маркетинге или платном поиске. Этот метод сокращает расходы на показ неэффективной рекламы (неправильной аудитории). Вместо этого их можно использовать для общения с целевой аудиторией таким образом, чтобы повысить ее вовлеченность.

Способность Facebook позволять пользователям создавать индивидуализированные аудитории — это пример интеллектуальных алгоритмов, используемых для нацеливания на идеальную аудиторию.

Синтез больших данных

По мере расширения бизнес-операций и увеличения количества платформ, используемых для бизнеса, компаниям потребуется программное обеспечение ИИ для управления и консолидации всех данных, собранных из этих ресурсов, в единую панель инструментов.

Это основной принцип работы с большими данными — извлечение и систематизация данных в один краткий отчет, аналогичный тем, которые можно найти в отчетах Google Analytics (с точки зрения визуальных эффектов).

Эти помощники по обработке данных на основе ИИ могут, синтезируя данные, даже выявлять проблемы и тенденции, связанные с производительностью вашего бизнеса в определенных сетях, и предупреждать вас об этом.

Делаем ИИ частью повседневной жизни

Немаловажно убедиться, что технические ресурсы и возможности вашего бизнеса могут справиться с решениями ИИ, которые вы хотите сделать частью своих повседневных задач.

Такие критерии, как достаточное хранилище и оптимальная скорость интернета, должны быть соблюдены, прежде чем приступать к созданию искусственного интеллекта и развертыванию собственной стратегии для этого.

Понимание, которое дает ИИ, является ценным активом для сотрудников вашей организации, чтобы сделать его неотъемлемой частью их повседневной работы. Как объясняет глобальный информационный евангелист Moogsoft Доминик Веллингтон, поскольку большинство сотрудников негативно реагируют на то, как технологии могут влиять на их работу, лучше представить их как нечто, дополняющее их повседневную работу.

Снижение и управление системными рисками ИИ

Опасно ли использование искусственного интеллекта в бизнесе? Скорее всего — как и у любой новой технологии есть свои риски, но бояться нечего. Это просто еще один аспект интеграции ИИ в бизнес, к которому нужно быть готовым.

Некоторые из ограничений и рисков использования ИИ в бизнесе могут оказаться следующими:

  • Сложность технологии
  • Дефицит квалификации персонала
  • Несоответствие недоступности данных (решение: установка четкой стратегии получения данных ИИ с самого начала)
  • Стоимость технологии и потенциальный аутсорсинг

Потенциальная потеря данных или кодов при обновлении и обновлении программ ИИ, восстановление которых требует больших затрат и времени.

Таким образом, способ смягчения и контроля этих рисков заключается в следующем:

Делайте небольшие шаги: сначала создавайте небольшие инициативы и проекты и оценивайте успехи и неудачи при интеграции искусственного интеллекта в бизнес. Понимание факторов риска значительно успешнее переведет это в нечто более масштабное.

Достижение ясности путем точного определения критических рисков: ваше предприятие должно уделить первоочередное внимание определению самых больших рисков, которые может спровоцировать плохо настроенный ИИ. В одном из таких примеров Европейский банк пришел к выводу, что их рекомендации по продукту были плохими и/или предвзятыми и что в долгосрочной перспективе они могли нанести больше вреда, чем пользы.

Государственный контроль на уровне компании: контроль и надзор за искусственным интеллектом в бизнес-процессах на уровне компании играют важную роль. Планы на случай непредвиденных обстоятельств, обучение сотрудников и регламентированные процедуры также должны быть введены в действие, чтобы компенсировать любые злоупотребления и факторы риска, связанные с искусственным интеллектом.

5 примеров использования искусственного интеллекта в бизнесе для разных сегментов

Бренды, которые находятся в авангарде своих отраслей, уже используют искусственный интеллект в бизнесе. Следующие примеры описывают, как они это делали и в каких областях они оказались успешными.

ИИ в B2B и клиентском опыте

Предиктивная аналитика FedEx и Sprint

Данные прогнозного анализа можно использовать для удержания клиентов. FedEx и Sprint используют эти данные для выявления клиентов, которые могут уйти от них к конкурентам, и утверждают, что могут делать это с точностью 60−90%.

Помимо ухода к конкурентам, компании доставки могут заранее определить клиентов, которые с большей вероятностью откажутся от доставки — в 10 раз больше!

Данные предиктивного анализа точно определяют факторы, побуждающие те или иные группы рассредоточиться. Компании, обладающие таким преимуществом, могут затем оптимизировать свои сообщения и кампании, направленные на этих клиентов, не давая им уйти.

Искусственный интеллект в B2C и маркетинге

Успех Coca Cola, основанный на больших данных

Крупнейший в мире бренд напитков, Coca Cola, ежедневно накапливает огромное количество данных, продавая миллиарды напитков.

И они использовали эти данные с удивительной эффективностью для принятия бизнес-решений на стратегическом уровне!

Это было еще в 2012 году, когда Coca Cola объявила об использовании больших данных в своем бизнесе, когда ее генеральный директор Эсат Сезер сказал, что «большие данные дают интеллект для ограничения социальных сетей, мобильных приложений, облачных вычислений и электронной коммерции». Coca Cola — это набор инструментов для их подхода к ИТ и бизнесу.

Это было подкреплено недавним заявлением глобального директора Coca Cola по цифровым инновациям Грега Чемберса, который признал, что «ИИ является основой всего, что мы делаем», поскольку они «создают интеллектуальный опыт».

Показательный пример: запуск Cherry Sprite!

Решение продвигать этот новый вкус было основано на данных, собранных с так называемых фонтанчиков самообслуживания, нового поколения автоматов по производству безалкогольных напитков, которые позволяют клиентам создавать свои собственные напитки, смешивая ароматы.

ИИ в электронной коммерции и розничной торговле

Визуальный поиск Target и Asos

Визуальный поиск является важной частью электронной коммерции, в частности. Google Images и Pinterest популяризировали его и сделали массовым, но доходы от него получают интернет-магазины.

Показательный пример: Target и Asos. Именно с Pinterest компания Target объединила усилия в 2017 году для интеграции Pinterest Lens, инструмента визуального поиска, используемого в реальной жизни. Это позволило покупателям Target сфотографировать любую одежду с помощью своего приложения и найти что-то похожее в Target.

Asos развил эту концепцию немного дальше, выпустив Asos Style Match. Принцип такой же, как и у Target — сфотографировать предмет, а затем найти что-то похожее в каталоге Asos — с одним существенным отличием: это также влечет за собой так называемое «визуальное социальное прослушивание».

Визуальное социальное прослушивание позволяет маркетологам и предприятиям электронной коммерции выявлять визуальные тенденции и наилучшим образом использовать визуальные эффекты брендов и продуктов, узнавая, как потребители взаимодействуют с ними (их имя или логотип), когда они не называются по имени.

Программы персонализации Nike и вовлечение пользователей

Крупнейший в мире производитель спортивной одежды Nike использует большие данные на основе искусственного интеллекта, дополненную реальность в приложениях и алгоритмы прогнозирования, чтобы предоставлять своим клиентам футуристический клиентоориентированный сервис.

Их флагманский магазин в Нью -Йорке и один в Токио позволяют покупателям настроить свою обувь до мельчайших деталей — и носить ее за считанные часы!

Другие их известные продукты, такие как Nike Fit и Nike Plus, используют искусственный интеллект для создания еще более персонализированного клиентского опыта.

Первый позволяет потребителям сканировать свои ноги, чтобы получить наиболее точные измерения при выборе размера обуви, а второй обеспечивает большую ценность для лояльных пользователей, которые могут испытать новую обувь до того, как она будет выпущена.

ИИ в социальных сетях

Эмоционально ориентированные маркетинговые сообщения Persado

Persado — это продукт одноименной компании-создателя, основная цель которой — помочь интернет-магазинам повысить коэффициент конверсии за счет резонансных копий в социальных сетях.

Обмен сообщениями в социальных сетях может быть очень персонализированным — настолько, что он обращается к пользователю на индивидуальном уровне. Самое большое преимущество Persado — и, безусловно, самый большой успех его искусственного интеллекта — это развертывание индивидуальных кампаний в социальных сетях, основанных на «историческом эмоциональном взаимодействии»!

PersadoOne раскрывает силу слов (броский девиз этого продукта) и с его эмоционально заряженной рекламой в новостной ленте Facebook пропускает потребительские сегменты и общается с отдельными людьми — первый в этом масштабе, кто (смог) сделать это.

Магия этой почти сверхъестественной способности, как вы уже догадались, заключается в машинном обучении. Эмоциональные профили пользователей определяются машинными реакциями на предыдущие кампании. Язык Persado различает 15 эмоций и 3 уровня интенсивности — на 23 различных мировых языках.

Как восклицает превью этого официального видео, Persado заново изобретает цифровой креатив, «применяя математическую достоверность к словам». А где математика — там и ИИ.

Некоммерческие организации и этический ИИ

Использование искусственного интеллекта в бизнесе в целях благотворительности — растущая тенденция.

Недавнее исследование показало, что 89% специалистов из некоммерческих организаций говорят, что внедрение ИИ может повысить эффективность их организации.

Google AI для социального блага

Google был первым, кто принял участие в этих больших социальных изменениях, вызванных искусственным интеллектом. Они обратились к предприятиям и организациям с просьбой дать им идеи о том, как это сделать, и получили заявки из 119 стран. Google выбрал 20 организаций, которые будут поддерживать по разным причинам.

Так родился Google AI, который благодаря исследованиям, инженерным разработкам и другим инициативам создал «экосистему AI для решения социальных проблем».

Вот некоторые из вопросов, которые команда задавала себе: «Может ли ИИ предсказать стихийные бедствия еще до того, как они произойдут? Может ли он отслеживать болезни по мере их распространения? Может ли ИИ защитить исчезающие виды?»

На их официальной странице они цитируют:

«Наша работа сосредоточена на двух столпах: применение основных исследований и инженерных разработок Google для проектов, оказывающих положительное влияние на общество, включая партнерство с экспертами, и расширение возможностей экосистемы с помощью инструментов и ресурсов с помощью таких инициатив, как Google AI Impact Challenge».

Gravyty — это платформа, которая помогает некоммерческим организациям собирать деньги путем увеличения сборов средств. И это достигается за счет использования ИИ в его наиболее действенной форме.

Платформа имеет встроенный прогнозный анализ ИИ, что делает сбор средств более активным. Приложения, основанные на этом упреждающем ИИ, могут оптимизировать производительность и бизнес-результаты, поскольку некоммерческие организации лидируют в использовании предписывающего анализа.

С помощью Gravyty сборщики средств могут максимально увеличить время работы с нужными донорами.

3D-печать5GABC-анализAndroidAppleAppStoreAsusCall-центрCRMDellDNSDrupalFacebookFMCGGoogleHuaweiInstagramiPhoneLinkedInLinuxMagentoMicrosoftNvidiaOpenCartPlayStationPOS материалPPC-специалистRuTubeSamsungSEO-услугиSMMSnapchatSonyStarlinkTikTokTwitterUbuntuUp-saleViasatVPNWhatsAppWindowsWordPressXiaomiYouTubeZoomАвдеевкаАктивные продажиАкцияАлександровск ЛНРАлмазнаяАлчевскАмвросиевкаАнализ конкурентовАнализ продажАнтимерчандайзингАнтрацитАртемовскАртемовск ЛНРАссортиментная политикаБелгородБелицкоеБелозерскоеБердянскБизнес-идеи (стартапы)БрендБрянкаБукингВахрушевоВендорВикипедияВирусная рекламаВирусный маркетингВладивостокВнутренние продажиВнутренний маркетингВолгоградВолновахаВоронежГорловкаГорнякГорскоеДебальцевоДебиторкаДебиторская задолженностьДезинтермедитацияДзержинскДивизионная система управленияДизайнДимитровДирект-маркетингДисконтДистрибьюторДистрибьюцияДобропольеДокучаевскДоменДружковкаЕкатеринбургЕнакиевоЖдановкаЗапорожьеЗимогорьеЗолотоеЗоринскЗугрэсИжевскИловайскИрминоКазаньКалининградКировскКировскоеКомсомольскоеКонстантиновкаКонтент-маркетингКонтент-планКопирайтингКраматорскКрасноармейскКрасногоровкаКраснодарКраснодонКраснопартизанскКрасный ЛиманКрасный ЛучКременнаяКураховоКурскЛисичанскЛуганскЛутугиноМакеевкаМариупольМаркетингМаркетинговая информацияМаркетинговые исследованияМаркетинговый каналМаркетинг услугМаркетологМарьинкаМедиаМелекиноМелитопольМенеджментМерчандайзерМерчандайзингМиусинскМолодогвардейскМоскваМоспиноНижний НовгородНиколаевНиколаевкаНишевой маркетингНовоазовскНовогродовкаНоводружескНовосибирскНумерическая дистрибьюцияОдессаОмскОтдел маркетингаПартизанский маркетингПервомайскПеревальскПетровскоеПопаснаяПравило ПаретоПривольеПрогнозирование продажПродвижение сайтов в ДонецкеПромоПромоушнПрямой маркетингРабота для маркетологаРабота для студентаРазработка приложенийРаспродажаРегиональные продажиРекламаРеклама на асфальтеРемаркетингРетро-бонусРибейтРитейлРовенькиРодинскоеРостов-на-ДонуРубежноеСамараСанкт-ПетербургСаратовСватовоСвердловскСветлодарскСвятогорскСевастопольСеверодонецкСеверскСедовоСейлз промоушнСелидовоСимферопольСинергияСколковоСлавянскСнежноеСоздание сайтов в ДонецкеСоледарСоциальные сетиСочиСтаробельскСтаробешевоСтахановСтимулирование сбытаСуходольскСчастьеТелемаркетингТельмановоТираспольТорговый представительТорезТрейд маркетингТрейд промоушнТюменьУглегорскУгледарУкраинскХабаровскХарцызскХерсонХостингЦелевая аудиторияЧасов ЯрЧелябинскШахтерскЮжно-СахалинскЮнокоммунаровскЯндексЯсиноватая