Doseganje vrednosti poslovanja preko AI v vpliv Top Line, Bottom Line in odklepanje ROI



<div _ngcontent-c14 = "" innerhtml = "

Je okrepil CogWorld

Kot velja za naložbe v katero koli drugo področje tehnologije, mora AI zagotoviti dokazljiv vpliv na zgornjo in spodnjo linijo podjetij. V današnjem konkurenčnem poslovnem okolju se pričakuje, da bodo podjetja merila postopno donosnost naložbe za vsak strošek in vsako naložbo – tehnologijo ali kako drugače. Primer umetne inteligence ni nič drugačen. Bistvenega pomena je, da tehnološki in poslovni vodje zahtevajo vpliv ROI na to tehnologijo, da bi pospešili njeno rast in utemeljili njeno širjenje v podjetjih.

Seveda obstajata dve ključni področji, kjer lahko umetna inteligenca prispeva ogromno vrednost; Povečanje najvišjih vrednosti s sprostitvijo novih tokov prihodkov in izboljšanjem donosnosti prek učinkovitosti poslovanja. Ni treba posebej poudarjati, da se dobiček v zgornji liniji sčasoma preplavi v predstavitev izboljšav v spodnji vrstici – toda za namen te objave se bomo nanašali na učinek v spodnji vrstici kot področja, kjer AI prinaša stroškovno učinkovitost, saj pomaga organizacijam zmanjšati skupne stroške operacij .

Aplikacije, ki temeljijo na umetni inteligenci, lahko opazno vplivajo na glavne poslovne vrstice in spodnje črte ter pomagajo organizacijam pri njihovem izvajanju odpreti ROI.

AI-Powered Topline rast

Aplikacije, ki jih vodijo umetne inteligence, imajo velik potencial, da povečajo rast prihodkov za vsako organizacijo. Tipični posegi AI za ta namen segajo od izboljšanja učinkovitosti trženjskih in prodajnih funkcij, izboljšanja zvestobe strank z lasersko vodenimi pobudami za izkušnje strank ter neposredne in posredne monetizacije podatkov.

Novi tokovi prihodkov, ki jih omogoča zaslužek podatkov:

Vodje podjetij morajo uresničiti potencial AI za odkrivanje novih virov prihodkov, poleg tega pa izboljšati ciljno usmerjenost in lojalnost strank. Eden od teh načinov je monetizacija podatkov. Kaj je monetizacija podatkov? Preprosto povedano, monetizacija podatkov se nanaša na dejanje ustvarjanja merljivih gospodarskih koristi iz razpoložljivih podatkovnih virov. Po mnenju Gartnerja lahko vodje podjetij ločita dva različna načina, kako lahko ovrednotijo ​​podatke. Najpogosteje gledana metoda iz obeh je Neposredna monetizacija. Način za uresničitev vrednosti iz te poti vključuje neposredno dodajanje AI kot funkcijo obstoječim ponudbam. Podjetja, kot so Nielsen, D & B, TransUnion, Equifax, Acxiom, Bloomberg in IMS, vodijo svoje poslovanje glede licenciranja svojih podatkov v surovi obliki ali kot del njihove aplikacijske infrastrukture. Z novimi modeli Data-as-a-Service in aplikacijo za neposredno dostavo vpogleda prek inteligentne uporabe AI je neposredna monetizacija podatkov enostavnejša kot kdajkoli prej. Prodajalci lahko z vpogledom v podatke skupaj z virom podatkov ustvarijo simbiotično zmogljivo izmenjavo informacij za kupce in prodajalce podatkov. Po drugi strani, Posredna monetizacija vključuje vključevanje umetne inteligence v tradicionalne poslovne procese s poudarkom na povečanju prihodkov. Priljubljen primer tega so korporacije, ki izhajajo z blagovno znamko, plačano za poročila, ki temeljijo na podatkih, ki jih imajo. Na primer, podjetja za strokovne storitve, kot so Aon, Deloitte, McKinsey itd., Redno posredujejo poglobljena poročila o industriji in funkcijah, ki temeljijo na podatkih, ki jih zberejo v okviru svojih posvetovalnih nalog.

Omogočanje inteligentnega trženja in prodaje

Mnoge od najočitnejših uspehov poslovne transformacije, ki jo omogočajo AI, prihaja iz tržnega in prodajnega področja. Prodaja in trženje sta nenehno v ospredju za vznemirljive izume v AI, saj prispevata neposredno k rasti na vrhu. Primeri, odkriti v tej areni, obsegajo rudarjenje družbenih medijev, programsko izbiro oglaševalskih lastnosti, merjenje učinkovitosti marketinških programov, zagotavljanje zvestobe strank in inteligentna prodajna priporočila. AI ima tudi velik potencial za spodbujanje podjetij, da raziskujejo in izkoriščajo platforme e-trgovine kot verodostojen kanal za prodajo in pripomorejo k napredku digitalne agende. Razpoložljiva orodja pripomorejo k boljši pretvorbi strank v lastnostih e-trgovine – z analizo digitalnih odtisov (clickstream itd.) Potencialnih strank, s čimer jih prepričajo, da bodo kupili. V takšnih primerih uporabe AI pomaga izboljšati personalizacijo na mestu nakupa, izboljšati konverzije in zmanjšati opustitev vozička. Primeri trženja in prodaje so danes v središču epizode motenj inteligentne inteligence, vodje podjetij pa morajo odkriti več primerov uporabe, ki lahko pripomorejo k učinkoviti rasti na vrhu.

AI Redefining Customer Experience

Kupci so epicenter vsake uspešne organizacije. Danes živimo v času, ko imajo stranke številne konkurenčne možnosti, med katerimi lahko izbirate, medtem ko so stroški zamenjave za stranke vedno nižji. Glede na ta scenarij morajo podjetja za zmago s svojimi strankami imeti pametnejši pristop k upravljanju izkušenj strank.

Dosegli smo veliko več, kot smo že načrtovali pošto, ki obravnavajo pogosto zastavljena vprašanja. Sistemi z omogočeno inteligentno inteligenco danes napredujejo in strankam zagotavljajo osebno usmerjanje. Potovalne in gostinske dejavnosti so na primer zrele za takšne moteče inovacije. V mnogih primerih vidimo chatbote, ki strankam pomagajo prepoznati in priporočiti zanimive dejavnosti in dogodke, ki jih turisti lahko izkoristijo. Z uporabo človeške ustvarjalnosti lahko AI zagotovi to novo definicijo razumevanja uporabniške izkušnje, hkrati pa ohranja nižje stroške zagotavljanja te izkušnje.

AI za izboljšanje uspešnosti v spodnji vrstici

Na operativni ravni lahko AI pomaga organizacijam pri vodenju učinkovitejšega poslovanja. Na primer, korporacije iz različnih industrijskih panog morajo poiskati inovativne in varne načine za zmanjšanje stroškov proizvodnje in omejitev njihovih izdatkov na omrežju dobavne verige. Rešitve, osredotočene na AI, lahko zmanjšajo čas za pridobivanje talentov in preoblikujejo tudi druge vidike funkcije človeškega kapitala.

AI Vožnja v operativno učinkovitost

Tradicionalne proizvodne procese vse bolj povečujejo robotika in AI. Te tehnologije prinašajo vedno večjo prefinjenost v proizvodni proces. Uspehi združujejo človeško in strojno inteligenco, zaradi česar je proizvodnja AI razširjena fenomen. Danes morajo vodje podjetij v generaciji industrije 4.0 resno razmisliti o načrtovanju hibridne delovne sile, ki jo poganja človeška in umetna inteligenca – in zagotoviti, da obe obstajata z izvajanjem pravilnih politik in načrtov.

Pametnejše dobavne verige Poganja AI

Organiziranje vitkejše, bolj predvidljive dobavne verige je zrelo za motnjo, ki jo vodi AI. Priča smo ne samo novim izdelkom in kategorijam, temveč tudi novim formatom trgovcev, ki pospešeno širijo industrijo. Ta raznolik portfelj ponudb in kanalov od korporacij zahteva, da učinkovito upravljajo svoje izdatke na celotnem omrežju, ki je odgovorno za omrežje, ki upravlja celoten proces od nabave in montaže do skladiščenja in dostave na zadnjo miljo. Obstajajo številni primeri uporabe, ki izkoriščajo podatke iz več virov iz notranjih in zunanjih repozitorijev in jih združujejo z informacijami iz senzorjev IOT. Algoritmi AI se nato uporabijo na tej kombinirani podatkovni infrastrukturi s ciljem pomagati poslovnim uporabnikom, da hitro ugotovijo morebitne pomanjkljivosti / pomanjkljivosti v procesu, kot so zamude in morebitne pomanjkljivosti. Vodje podjetij so nenehno v iskanju rešitev, ki lahko neposredno dvignejo svojo spodnjo mejo, tako da prinašajo več inteligence in avtomatizacijo v njihovem omrežju dobavne verige – in tako sprostijo prihranke za njihova podjetja.

Umetni facelift za funkcijo človeških virov

Funkcija človeških virov je v preteklosti veljala za stroškovno središče v organizacijah. Poleg zmanjšanja stroškov, povezanih s pridobivanjem talentov in upravljanjem, bi AI pomagal tudi HR ekipam, da postanejo vitkejše, bolj organizirane in skrajšajo čas za pridobivanje talentov. Intervencije umetne inteligence so vidne na področjih vključevanja zaposlenih in obvladovanja izčrpavanja, vendar pa nekateri izmed najbolj vznemirljivih primerov uporabe prihajajo iz področja pridobivanja talentov v okviru funkcije za človeške vire. Več organizacij se že ukvarja z rešitvami, ki lahko odpravijo potrebo po tem, da bi kadrovsko osebje skeniralo posamezno prijavo za zaposlitev. Z uporabo inteligentne inteligentne inteligence lahko ekipe za pridobivanje talentov določijo okvirne pogoje za ponudbo in prepustijo ustvarjanje ocenjevalnih nalog sistemom z umetno inteligenco. Sistem, pooblaščen za AI, lahko nato sporoči rezultate vrednotenja in priporoči najprimernejše kandidate za nadaljnje kroge pogovorov.

Eden od ključnih razlogov, zakaj je AI danes v modi, je dokazljiv učinek ROI, ki ga obljublja, da bo prinesel poslovne procese. Z večjo zmogljivostjo računanja in več podatkov je AI postala bolj praktična kot prej, toda kar bo ohranilo njeno rast, je, koliko povečane vrednosti lahko sčasoma odklenemo za podjetja po vsem svetu in uporabimo nove modele prihodkov za podjetja. Bistveno je, da vodje podjetij in tehnologij resno začnejo razpravljati o tem, kako upravičiti učinek umetne inteligence in določiti ključne meritve, ki se bodo uporabljale za merjenje. Tudi partnerji in ponudniki storitev morajo ostati na vrhu iskanja načinov za prikaz merljivih izboljšav, ki jih njihova programska oprema ali storitve lahko prinesejo kupcem tehnologije. To bo omogočilo razcvet celotnega ekosistema AI.& nbsp;

">

Je okrepil CogWorld

Kot velja za naložbe v katero koli drugo področje tehnologije, mora AI zagotoviti dokazljiv vpliv na zgornjo in spodnjo linijo podjetij. V današnjem konkurenčnem poslovnem okolju se pričakuje, da bodo podjetja merila postopno donosnost naložbe za vsak strošek in vsako naložbo – tehnologijo ali kako drugače. Primer umetne inteligence ni nič drugačen. Bistvenega pomena je, da tehnološki in poslovni vodje zahtevajo vpliv ROI na to tehnologijo, da bi pospešili njeno rast in utemeljili njeno širjenje v podjetjih.

Seveda obstajata dve ključni področji, kjer lahko umetna inteligenca prispeva ogromno vrednost; Povečanje najvišjih vrednosti s sprostitvijo novih tokov prihodkov in izboljšanjem donosnosti prek učinkovitosti poslovanja. Ni treba posebej poudarjati, da se dobiček v zgornji liniji sčasoma preplavi v predstavitev izboljšav v spodnji vrstici – toda za namen te objave se bomo nanašali na učinek v spodnji vrstici kot področja, kjer AI prinaša stroškovno učinkovitost, saj pomaga organizacijam zmanjšati skupne stroške operacij .

Aplikacije, ki temeljijo na umetni inteligenci, lahko opazno vplivajo na glavne poslovne vrstice in spodnje črte ter pomagajo organizacijam pri njihovem izvajanju odpreti ROI.

AI-Powered Topline rast

Aplikacije, ki jih vodijo umetne inteligence, imajo velik potencial, da povečajo rast prihodkov za vsako organizacijo. Tipični posegi AI za ta namen segajo od izboljšanja učinkovitosti trženjskih in prodajnih funkcij, izboljšanja zvestobe strank z lasersko vodenimi pobudami za izkušnje strank ter neposredne in posredne monetizacije podatkov.

Novi tokovi prihodkov, ki jih omogoča zaslužek podatkov:

Vodje podjetij morajo uresničiti potencial AI za odkrivanje novih virov prihodkov, poleg tega pa izboljšati ciljno usmerjenost in lojalnost strank. Eden od teh načinov je monetizacija podatkov. Kaj je monetizacija podatkov? Preprosto povedano, monetizacija podatkov se nanaša na dejanje ustvarjanja merljivih gospodarskih koristi iz razpoložljivih podatkovnih virov. Po mnenju Gartnerja lahko vodje podjetij ločita dva različna načina, kako lahko ovrednotijo ​​podatke. Najpogosteje gledana metoda iz obeh je Neposredna monetizacija. Način za uresničitev vrednosti iz te poti vključuje neposredno dodajanje AI kot funkcijo obstoječim ponudbam. Podjetja, kot so Nielsen, D&B, TransUnion, Equifax, Acxiom, Bloomberg in IMS, vodijo svoje poslovanje glede licenciranja svojih podatkov v surovi obliki ali kot del njihove aplikacijske infrastrukture. Z novimi modeli Data-as-a-Service in aplikacijo za neposredno dostavo vpogleda prek inteligentne uporabe AI je neposredna monetizacija podatkov enostavnejša kot kdajkoli prej. Prodajalci lahko z vpogledom v podatke skupaj z virom podatkov ustvarijo simbiotično zmogljivo izmenjavo informacij za kupce in prodajalce podatkov. Po drugi strani, Posredna monetizacija vključuje vključevanje umetne inteligence v tradicionalne poslovne procese s poudarkom na povečanju prihodkov. Priljubljen primer tega so korporacije, ki izhajajo z blagovno znamko, plačano za poročila, ki temeljijo na podatkih, ki jih imajo. Na primer, podjetja za strokovne storitve, kot so Aon, Deloitte, McKinsey itd., Redno posredujejo poglobljena poročila o industriji in funkcijah, ki temeljijo na podatkih, ki jih zberejo v okviru svojih posvetovalnih nalog.

Omogočanje inteligentnega trženja in prodaje

Mnoge od najočitnejših uspehov poslovne transformacije, ki jo omogočajo AI, prihaja iz tržnega in prodajnega področja. Prodaja in trženje sta nenehno v ospredju za vznemirljive izume v AI, saj prispevata neposredno k rasti na vrhu. Primeri, odkriti v tej areni, obsegajo rudarjenje družbenih medijev, programsko izbiro oglaševalskih lastnosti, merjenje učinkovitosti marketinških programov, zagotavljanje zvestobe strank in inteligentna prodajna priporočila. AI ima tudi velik potencial za spodbujanje podjetij, da raziskujejo in izkoriščajo platforme e-trgovine kot verodostojen kanal za prodajo in pripomorejo k napredku digitalne agende. Razpoložljiva orodja pripomorejo k boljši pretvorbi strank v lastnostih e-trgovine – z analizo digitalnih odtisov (clickstream itd.) Potencialnih strank, s čimer jih prepričajo, da bodo kupili. V takšnih primerih uporabe AI pomaga izboljšati personalizacijo na mestu nakupa, izboljšati konverzije in zmanjšati opustitev vozička. Primeri trženja in prodaje so danes v središču epizode motenj inteligentne inteligence, vodje podjetij pa morajo odkriti več primerov uporabe, ki lahko pripomorejo k učinkoviti rasti na vrhu.

AI Redefining Customer Experience

Kupci so epicenter vsake uspešne organizacije. Danes živimo v času, ko imajo stranke številne konkurenčne možnosti, med katerimi lahko izbirate, medtem ko so stroški zamenjave za stranke vedno nižji. Glede na ta scenarij morajo podjetja za zmago s svojimi strankami imeti pametnejši pristop k upravljanju izkušenj strank.

Dosegli smo veliko več, kot smo že načrtovali pošto, ki obravnavajo pogosto zastavljena vprašanja. Sistemi z omogočeno inteligentno inteligenco danes napredujejo in strankam zagotavljajo osebno usmerjanje. Potovalne in gostinske dejavnosti so na primer zrele za takšne moteče inovacije. V mnogih primerih vidimo chatbote, ki strankam pomagajo prepoznati in priporočiti zanimive dejavnosti in dogodke, ki jih turisti lahko izkoristijo. Z uporabo človeške ustvarjalnosti lahko AI zagotovi to novo definicijo razumevanja uporabniške izkušnje, hkrati pa ohranja nižje stroške zagotavljanja te izkušnje.

AI za izboljšanje uspešnosti v spodnji vrstici

Na operativni ravni lahko AI pomaga organizacijam pri vodenju učinkovitejšega poslovanja. Na primer, korporacije iz različnih industrijskih panog morajo poiskati inovativne in varne načine za zmanjšanje stroškov proizvodnje in omejitev njihovih izdatkov na omrežju dobavne verige. Rešitve, osredotočene na AI, lahko zmanjšajo čas za pridobivanje talentov in preoblikujejo tudi druge vidike funkcije človeškega kapitala.

AI Vožnja v operativno učinkovitost

Tradicionalne proizvodne procese vse bolj povečujejo robotika in AI. Te tehnologije prinašajo vedno večjo prefinjenost v proizvodni proces. Uspehi združujejo človeško in strojno inteligenco, zaradi česar je proizvodnja AI razširjena fenomen. Danes morajo vodje podjetij v generaciji industrije 4.0 resno razmisliti o načrtovanju hibridne delovne sile, ki jo poganja človeška in umetna inteligenca – in zagotoviti, da obe obstajata z izvajanjem pravilnih politik in načrtov.

Pametnejše dobavne verige Poganja AI

Organiziranje vitkejše, bolj predvidljive dobavne verige je zrelo za motnjo, ki jo vodi AI. Priča smo ne samo novim izdelkom in kategorijam, temveč tudi novim formatom trgovcev, ki pospešeno širijo industrijo. Ta raznolik portfelj ponudb in kanalov od korporacij zahteva, da učinkovito upravljajo svoje izdatke na celotnem omrežju, ki je odgovorno za omrežje, ki upravlja celoten proces od nabave in montaže do skladiščenja in dostave na zadnjo miljo. Obstajajo številni primeri uporabe, ki izkoriščajo podatke iz več virov iz notranjih in zunanjih repozitorijev in jih združujejo z informacijami iz senzorjev IOT. Algoritmi AI se nato uporabijo na tej kombinirani podatkovni infrastrukturi s ciljem pomagati poslovnim uporabnikom, da hitro ugotovijo morebitne pomanjkljivosti / pomanjkljivosti v procesu, kot so zamude in morebitne pomanjkljivosti. Vodje podjetij so nenehno v iskanju rešitev, ki lahko neposredno dvignejo svojo spodnjo mejo, tako da prinašajo več inteligence in avtomatizacijo v njihovem omrežju dobavne verige – in tako sprostijo prihranke za njihova podjetja.

Umetni facelift za funkcijo človeških virov

Funkcija človeških virov je v preteklosti veljala za stroškovno središče v organizacijah. Poleg zmanjšanja stroškov, povezanih s pridobivanjem talentov in upravljanjem, bi AI pomagal tudi HR ekipam, da postanejo vitkejše, bolj organizirane in skrajšajo čas za pridobivanje talentov. Intervencije umetne inteligence so vidne na področjih vključevanja zaposlenih in obvladovanja izčrpavanja, vendar pa nekateri izmed najbolj vznemirljivih primerov uporabe prihajajo iz področja pridobivanja talentov v okviru funkcije za človeške vire. Več organizacij se že ukvarja z rešitvami, ki lahko odpravijo potrebo po tem, da bi kadrovsko osebje skeniralo posamezno prijavo za zaposlitev. Z uporabo inteligentne inteligentne inteligence lahko ekipe za pridobivanje talentov določijo okvirne pogoje za ponudbo in prepustijo ustvarjanje ocenjevalnih nalog sistemom z umetno inteligenco. Sistem, pooblaščen za AI, lahko nato sporoči rezultate vrednotenja in priporoči najprimernejše kandidate za nadaljnje kroge pogovorov.

Eden od ključnih razlogov, zakaj je AI danes v modi, je dokazljiv učinek ROI, ki ga obljublja, da bo prinesel poslovne procese. Z večjo zmogljivostjo računanja in več podatkov je AI postala bolj praktična kot prej, toda kar bo ohranilo njeno rast, je, koliko povečane vrednosti lahko sčasoma odklenemo za podjetja po vsem svetu in uporabimo nove modele prihodkov za podjetja. Bistveno je, da vodje podjetij in tehnologij resno začnejo razpravljati o tem, kako upravičiti učinek umetne inteligence in določiti ključne meritve, ki se bodo uporabljale za merjenje. Tudi partnerji in ponudniki storitev morajo ostati na vrhu iskanja načinov za prikaz merljivih izboljšav, ki jih njihova programska oprema ali storitve lahko prinesejo kupcem tehnologije. To bo omogočilo razcvet celotnega ekosistema AI.