✨ ხელოვნური ინტელექტის შეჯამება
- ბოლო კვარტლის ანგარიშების საფუძველზე კვლავ მილიონ დოლარიან გადაწყვეტილებებს იღებთ?
- დღევანდელ ბიზნეს გარემოში წარმატების გასაღები პროგნოზირებად ანალიტიკასა და გადაწყვეტილების მიღების ინტელექტშია.
- მიუხედავად იმისა, რომ ბევრი კომპანია ტრადიციულ ბიზნეს ანალიტიკის ინსტრუმენტებზეა ჩარჩენილი, ინდუსტრიის ლიდერები ლიდერობის შესანარჩუნებლად იყენებენ საწარმოს პროგნოზირებად ანალიტიკურ სერვისებს და ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილებების ანალიტიკას.
- ეს უახლესი ტექნოლოგიები ბიზნესებს საშუალებას აძლევს, იწინასწარმეტყველონ მომხმარებლის ქცევა, ოპტიმიზაცია გაუკეთონ ოპერაციებს და მიიღონ რეალურ დროში გადაწყვეტილებები მონაცემებზე დაფუძნებულ ინფორმაციაზე დაყრდნობით.
- აღმოაჩინეთ, თუ რატომ არის მონაცემები სტრატეგიული აქტივი, რატომ არის რეაქტიული ინტელექტი მოძველებული და როგორ ხსნის კონსულტაციის ექსპერტიზა მონაცემებსა და გადაწყვეტილებებს შორის არსებულ უფსკრულს.
ბიზნესს მართავთ? ბოლო კვარტლის ანგარიშების საფუძველზე კვლავ იღებთ მილიონობით დოლარის გადაწყვეტილებებს? თქვენი ორგანიზაცია უბრალოდ მიჰყვება ბაზრის ტენდენციებს ცვლილებების მოლოდინის ნაცვლად? თუ ასეა, თქვენ უკვე ჩამორჩებით.
ამჟამინდელ დინამიურ ბიზნეს გარემოში, მთავარი განმასხვავებელი ნიშნებია გადაწყვეტილების მიღების სიჩქარე და სიზუსტე. კომპანიები, რომლებიც კვლავ ეყრდნობიან ტრადიციულ ბიზნეს ანალიტიკის ინსტრუმენტებს, სტატიკურ დაფებს, ჩამორჩენილ ინდიკატორებსა და ინტუიციურ პროგნოზირებას, ჩამორჩებიან იმ კომპანიებს, რომლებმაც უკვე დანერგეს საწარმოს პროგნოზირებადი ანალიტიკური სერვისები და ხელოვნური ინტელექტით დაფუძნებული გადაწყვეტილების ანალიტიკა. რეაქტიულ და პროგნოზირებად კომპანიებს შორის არსებული უფსკრული აღარ არსებობს; ის ეგზისტენციალურია.
როგორც McKinsey ვარაუდობს, კომპანიები, რომლებიც მონაცემებსა და ანალიტიკას მასშტაბურად იყენებენ, 23-ჯერ უფრო მეტად არიან მიდრეკილნი მომხმარებლების შეძენისკენ, 6-ჯერ უფრო მეტად არიან მიდრეკილნი მათ შენარჩუნებისკენ და 19-ჯერ უფრო მეტად არიან მიდრეკილნი მოგების მიღებისკენ.
თუმცა, სიმართლე ისაა, რომ კომპანიების უმეტესობას უჭირს ანგარიშგების საფუძვლების გადალახვა. მონაცემები არსებობს. ტექნოლოგია არსებობს. რაც ორგანიზაციების უმეტესობას აკლია, არის მისი გამოყენების მკაფიო სტრატეგია.
მოდით, განვიხილოთ, თუ როგორ ცვლის პროგნოზირებადი ანალიტიკა და გადაწყვეტილების მიღების ინტელექტი ბიზნესის მუშაობის წესებს და რა იციან ინდუსტრიის ლიდერებმა და რაშიც ბიზნესების უმეტესობა ჯერ კიდევ ცდილობს გარკვევას.
რა იციან ინდუსტრიის ლიდერებმა პროგნოზირებადი ანალიტიკის შესახებ, რაც ბიზნესების უმეტესობამ არ იცის
მითი იმაში მდგომარეობს, რომ პროგნოზირებადი ანალიტიკა ბიზნეს გიგანტებისა და Fortune 500 კომპანიებისთვის შექმნილი ტექნოლოგიაა, რომ ბაზარზე შესვლის ღირებულება ძალიან მაღალია, ინფრასტრუქტურა ძალიან რთულია, ხოლო ინვესტიციის ანაზღაურება ძალიან გაურკვეველი. ეს მითი დიდი ხანია უარყოფილია ინდუსტრიის ლიდერების მიერ.
| ასპექტის | ანალიტიკა | გადაწყვეტილების დაზვერვა |
|---|---|---|
| ძირითადი კითხვა | რა მოხდა? | რას ვაკეთებთ? |
| ძირითადი ფუნქცია | აჩვენებს ნიმუშებს | მოქმედებას იწვევს |
| გამოყვანის ტიპი | პასიური გამომავალი (ინფორმაცია, ანგარიშები) | აქტიური სისტემა (რეკომენდაციები, მოქმედებები) |
ეს არის ის, რაც მათ იციან, რაც საშუალო და მზარდი კომპანიების უმეტესობამ არ იცის:
1. მონაცემები აქტივია და არა თანმდევი პროდუქტი
კომპანიების უმეტესობა ქმნის მონაცემების უზარმაზარ რაოდენობას, რომლებიც დაკავშირებულია ტრანზაქციებთან, ოპერაციებთან, მომხმარებელთან ურთიერთქმედებასთან და მიწოდების ჯაჭვებთან. ისინი ამას თანმდევ პროდუქტად მიიჩნევენ და არა სტრატეგიულ აქტივად. მეორეს მხრივ, ინდუსტრიის ლიდერები ინვესტირებას დებენ საწარმოს პროგნოზირებადი ანალიტიკის სერვისებში, რადგან იციან, რომ რეალურ დროში სტრუქტურირებული მონაცემები კონკურენტული უპირატესობის ნედლეულია.
მაგალითად, Amazon-ი პროგნოზირებად ანალიტიკას იყენებს მოთხოვნის პროგნოზირებისა და მარაგის წინასწარი პოზიციონირებისთვის, სანამ მომხმარებლები „ყიდვის“ ღილაკს დააჭერენ. საქმე მხოლოდ ოპერაციულ ეფექტურობას არ ეხება; საქმე სრულიად განსხვავებულ ფილოსოფიაშია იმის შესახებ, თუ რისთვის არის მონაცემები.
2. რეაქტიული ინტელექტი უკვე მოძველებულია
ბიზნესის მუშაობის შესახებ ინფორმაციის მისაღებად თვის ბოლოს ანგარიშის მოლოდინის დღეები უკვე წარსულს ჩაბარდა. ხელოვნური ინტელექტით მართული გადაწყვეტილების მიღების ინტელექტი ლიდერებს საშუალებას აძლევს, იცოდნენ, რა მოხდება და რატომ, სანამ ეს მოხდება. ეს მოიცავს გადინების პროგნოზირებას, მოთხოვნის პროგნოზირებას, თაღლითობის გამოვლენას და რისკების ანალიზს, ყველაფერი რეალურ დროში.
გლობალურმა ლოჯისტიკურმა კომპანიამ, რომელმაც ხელოვნური ინტელექტით დაფუძნებული გადაწყვეტილების ინტელექტის გადაწყვეტა დანერგა, შეძლო ტვირთების გადაზიდვის შეფერხებების 34%-ით შემცირება ერთ წელიწადში, არა მეტი ადამიანის ან მეტი სატვირთო მანქანის დაქირავებით, არამედ პროგნოზირებადი მარშრუტის ოპტიმიზაციისა და მოთხოვნის ანალიზის გზით.
„ მიზანია მონაცემების ინფორმაციად გადაქცევა, ხოლო ინფორმაციის - ხედვად.“ - კარლი ფიორინა, Hewlett-Packard-ის ყოფილი აღმასრულებელი დირექტორი
3. კონსულტაციის ექსპერტიზა მონაცემებსა და გადაწყვეტილებებს შორის დამაკავშირებელი ხიდია
შედეგების მიღწევა მხოლოდ ტექნოლოგიებით შეუძლებელია. ლიდერები, რომლებმაც შეძლეს პროგნოზირებადი ანალიტიკიდან რეალური ღირებულების აღმოჩენა, ყოველთვის ხაზს უსვამენ პროგნოზირებადი ანალიტიკის საკონსულტაციო მომსახურების მნიშვნელობას თავიანთ წარმატების ისტორიებში. ეს კონსულტანტები არა მხოლოდ ტექნოლოგიების დანერგვაზე არიან ორიენტირებულნი, არამედ უზრუნველყოფენ, რომ პროგნოზირებადი ანალიტიკა დაკავშირებული იყოს ბიზნესის ძირითად ეფექტურობის ინდიკატორებთან და ალგორითმებიდან მიღებული შედეგები გარდაიქმნას აღმასრულებელი დონის გადაწყვეტილებებად.
ანალიტიკური პროექტების უმეტესობა „კონცეფციის დამტკიცების“ ეტაპზე ჩერდება.
4. გადაწყვეტილების მიღების ინტელექტი ანალიტიკაზე მაღლა დგას
აი, ძირითადი განსხვავება, რომელშიც კომპანიების უმეტესობა უშვებს შეცდომას: ანალიტიკა გიჩვენებთ, რა მოხდა და რა შეიძლება მოხდეს. გადაწყვეტილების მიღების ინტელექტი გიჩვენებთ, რა უნდა გააკეთოთ ამასთან დაკავშირებით. ბიზნესისთვის გადაწყვეტილების მიღების ინტელექტის პლატფორმა აერთიანებს პროგნოზირებად ანალიტიკას ბიზნეს წესებთან, ბიზნეს პროცესებთან და ადამიანურ ექსპერტიზასთან - ქმნის დახურულ ციკლურ სისტემას, რომელიც ავტომატურად მოქმედებს ინფორმაციებზე დაყრდნობით.
ფინანსური მომსახურების კომპანიას, რომელსაც აქვს ბიზნესისთვის გადაწყვეტილებების მიღების ანალიტიკური პლატფორმა, შეუძლია ავტომატურად ამოიცნოს მაღალი რისკის მქონე სესხის განაცხადები, გაუგზავნოს ისინი შესაბამის ანდერრაიტერებს და რეალურ დროში შეცვალოს საკრედიტო პოლიტიკა.
5. ინვესტიციის ანაზღაურება რეალურია, მაგრამ ის სწორ საფუძველს მოითხოვს
Gartner-ის კვლევის თანახმად, 1 მილიარდი დოლარის ან მეტი წლიური შემოსავლის მქონე მსხვილი კომპანიებისთვის, 2023 წელს განვითარებადი ტექნოლოგიების ინვესტიციების საშუალო ანაზღაურება 20-ჯერ (ანუ 2000%-ით) გაიზარდა, რაც ძირითადად ხელოვნური ინტელექტისა და ანალიტიკის დამსახურებაა, როგორც ეს 2024 წელს იყო ცნობილი.
თუმცა, ასეთი ინვესტიციის ანაზღაურება მყისიერად ან შემთხვევით არ მიიღწევა. ხელმძღვანელობამ კარგად იცის, რომ ძირითადი სტრუქტურა, როგორიცაა სუფთა მონაცემები, ძლიერი ინფრასტრუქტურა, მასშტაბირებადი მოდელები და შედეგების სწორი ინტერპრეტაცია, უმნიშვნელოვანესია.
ის კომპანიები, რომლებიც ანალიტიკას ერთჯერად ფუნქციად და არა ოპერაციულ შესაძლებლობად აღიქვამენ, სავარაუდოდ, ნაკლებად წარმატებულები არიან, ვიდრე ის კომპანიები, რომლებიც მას ოპერაციულ ფუნქციად აღიქვამენ.
მიიღეთ უფრო სწრაფი სტრატეგიული გადაწყვეტილებები Antier-ის ხელოვნური ინტელექტით მართული გადაწყვეტილების მიღების სერვისებით
უკეთესი ბიზნეს შედეგების მეცნიერება: პროგნოზირებადი ანალიტიკა და გადაწყვეტილების მიღების ინტელექტი
პროგნოზირებადი ანალიტიკისა და გადაწყვეტილების მიღების პროცესების მამოძრავებელი მექანიზმების გაგება დაეხმარება ამ ტექნოლოგიების გარკვევაში იმ ლიდერებისთვის, რომლებიც სკეპტიკურად არიან განწყობილნი ან მათით გადატვირთულები.
როგორ მუშაობს რეალურად საწარმოს პროგნოზირებადი ანალიტიკური სერვისები
არქიტექტურა ისეთი იდუმალი არ არის, როგორც მომწოდებლები აცხადებენ. საწარმოს პროგნოზირებადი ანალიტიკის სერვისები იწყება მონაცემებით, თქვენი CRM, ERP და მიწოდების ჯაჭვის სისტემებიდან სტრუქტურირებული შეყვანით, ასევე გარე მონაცემებით, როგორიცაა ბაზრის მონაცემები, ეკონომიკური მონაცემები და ზოგჯერ არასტრუქტურირებული მონაცემები, როგორიცაა მომხმარებლის გამოხმაურება ან ვებ ქცევა. ეს მონაცემები იწმინდება და ინტეგრირდება სტატისტიკურ და მანქანური სწავლების მოდელებში, რომლებიც გაწვრთნილია იმ ნიმუშების მოსაძებნად, რომლებსაც ადამიანი ანალიტიკოსები ვერასდროს აღმოაჩენენ.
მეორე მხრიდან ასე გამოიყურება:
- ალბათობის ქულა, რომელიც გიჩვენებთ, რომელი მომხმარებლები აპირებენ გაყიდვების გაგრძელებას მომდევნო 30 დღის განმავლობაში და რატომ.
- მოთხოვნის პროგნოზი, რომელიც საკმარისად ზუსტია იმისათვის, რომ სამი თვით ადრე ინვენტარი SKU-სა და რეგიონის მიხედვით დაკორექტირდეს.
- რისკის ნიშანი, რომელიც ჩნდება მიმწოდებელზე, რომელიც ფინანსური გაჭირვების ადრეულ ნიშნებს ავლენს მანამ, სანამ თქვენი შესყიდვების გუნდი ამას შეამჩნევს.
- სცენარის მოდელი, რომელიც აჩვენებს, თუ რა გავლენას მოახდენს ფასის 7%-იანი ზრდა მოცულობაზე თქვენი მომხმარებელთა ხუთ უმსხვილეს სეგმენტში.
ეს ყველაფერი თეორიული არ არის. ეს არის შედეგები, რომლებსაც საწარმოთა გუნდები დღეს რეალური გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებენ.
რა განასხვავებს ბიზნესისთვის გადაწყვეტილების მიღების ანალიტიკის პლატფორმას
ბევრ კომპანიას აქვს ანალიტიკა. უფრო ნაკლებს აქვს გადაწყვეტილების მიღების ინტელექტი. განსხვავება იმაშია, თუ რა ხდება პროგნოზის გაკეთების შემდეგ.
ბიზნესისთვის განკუთვნილი გადაწყვეტილების მიღების ანალიტიკური პლატფორმა არა მხოლოდ მიუთითებს რაიმე ინფორმაციაზე, არამედ ამ ინფორმაციას კონკრეტულ გადაწყვეტილებასთან აკავშირებს, აგზავნის მას შესაბამის პირთან ან სისტემასთან და აკონტროლებს, თუ რა ხდება მისი განხორციელების (ან არ განხორციელების) დროს. დროთა განმავლობაში, პლატფორმა სწავლობს, რომელი წინადადებები მიიღება, რომელი უგულებელყოფილია და რა შედეგები მოჰყვება ამას. სწორედ ეს უკუკავშირის მარყუჟი განასხვავებს ხელოვნური ინტელექტით მხარდაჭერილ გადაწყვეტილების მიღების ანალიტიკას უკეთესი დიაგრამების მქონე დაფისგან.
როგორ მუშაობს?
დაფა აცნობებს თქვენი მიწოდების ჯაჭვის მენეჯერს, რომ მარაგი დაბალია. ბიზნესისთვის განკუთვნილი გადაწყვეტილების ანალიტიკური პლატფორმა ეუბნება მათ, რა შეიძინონ, ვისგან, რა ფასად, მიმდინარე მიწოდების ვადებისა და მოთხოვნის პროგნოზების საფუძველზე და აცნობებს მას დამტკიცების შესახებ ან ავტომატურად ახორციელებს ამას, დოლარის რაოდენობის მიხედვით.
გაფართოებული ანალიტიკური სერვისები საწარმოებისთვის: სადაც ის მუშაობს სხვადასხვა ინდუსტრიაში
საწარმოებისთვის განკუთვნილ გაფართოებულ ანალიტიკურ სერვისებს აქვთ მრავალფეროვანი შესაძლებლობების ნაკრები, რომლებიც სხვადასხვა ბიზნესზეა დამოკიდებული. აი, როგორ გამოიყურება ეს პრაქტიკაში რამდენიმე ვერტიკალში:
1. ფინანსური მომსახურება
ბანკები, რომლებიც კრედიტის ანდერრაიტინგისთვის ხელოვნური ინტელექტით დაფუძნებულ გადაწყვეტილებების ინტელექტს იყენებენ , სტატიკური FICO ქულების ნაცვლად რეალურ დროში მოდელებზე გადავიდნენ, რომლებიც ასობით ქცევით და კონტექსტუალურ სიგნალს ითვალისწინებენ. შედეგად, დოკუმენტირებულ შემთხვევებში, დეფოლტის მაჩვენებლები 20-30%-ით შემცირდა და კრედიტი უფრო ზუსტად გაიცა იმ მომხმარებლებისთვის, რომელთა მიღებაც ძველი მოდელებით იქნებოდა უარყოფილი. თაღლითობის გამოვლენის ჯგუფები ანომალიებს მილიწამებში აფიქსირებენ, მეორე დილით დროში მონიშნული ტრანზაქციების გადახედვის ნაცვლად.
2. საცალო ვაჭრობა და ელექტრონული კომერცია
საცალო ვაჭრობის კომპანიებმა, რომლებიც იყენებენ „Advanced Analytics Services for Enterprises“-ის მარკეტინგული ოპტიმიზაციისთვის, შეამცირეს მარაგების შენახვის ხარჯები 15-25%-ით და ამავდროულად გააუმჯობესეს მარაგის აღდგენა დაძველებულ მარაგებზე. მომხმარებლის სიცოცხლის ხანგრძლივობის ღირებულების მოდელები ეხმარება ვაჭრებს, შეწყვიტონ შეძენის ბიუჯეტის დახარჯვა იმ მომხმარებლებზე, რომლებიც აღარ ბრუნდებიან და დაიწყონ ინვესტირება იმ მომხმარებლებში, რომლებიც ხშირად ბრუნდებიან, თითოეული სეგმენტის რეალური ფასის მგრძნობელობისთვის პერსონალიზებული შეთავაზებების ჩართვით.
3. წარმოება და მიწოდების ჯაჭვი
პროგნოზირებადი ტექნიკური მომსახურება, ალბათ, წარმოების ყველაზე კარგად დოკუმენტირებული შემთხვევაა, რომლის კარგად განხორციელების შემთხვევაში დაუგეგმავი შეფერხების დრო 50%-მდე შემცირდება. თუმცა, მიწოდების ჯაჭვის შეფერხების მოდელირება, რომელიც პანდემიის დროს გადარჩენის უნარად იქცა, ამჟამად საწარმოო პროგნოზირებადი ანალიტიკური სერვისების სტანდარტული გამოყენებაა სამრეწველო გარემოში. სამი კვირით ადრე იმის ცოდნა, რომ მთავარი მომწოდებელი რისკის ქვეშაა, შესყიდვების გუნდებს მრავალფეროვან ვარიანტებს აძლევს. იმის გარკვევა, თუ როდის არ ჩამოდის ტვირთი, მათ არაფერს აძლევს.
4. ჯანდაცვა და სიცოცხლის შემსწავლელი მეცნიერებები
მაღალი რისკის მქონე ხელახალი ჰოსპიტალიზაციისთვის შესაფერისი პაციენტების იდენტიფიცირებისთვის პროგნოზირებადი მოდელების გამოყენებით ჯანდაცვის სისტემებმა შეძლეს გაწერის შემდგომი მეთვალყურეობის ფოკუსირება იმ პაციენტებზე, რომლებსაც შეუძლიათ მნიშვნელოვნად შეამცირონ 30-დღიანი ხელახალი ჰოსპიტალიზაციის მაჩვენებლები. ფარმაცევტული ინდუსტრიისთვის, კლინიკური კვლევის ადგილმდებარეობის შერჩევის პროგნოზირებადი მოდელები ამცირებს პროდუქტების ბაზარზე გატანის დროსა და ხარჯებს დროული და წარმატებული რეკრუტირების ყველაზე სავარაუდო ადგილების იდენტიფიცირებით.
რას გვთავაზობენ სინამდვილეში პროგნოზირებადი ანალიტიკის საკონსულტაციო სერვისები
როდესაც კომპანიები პროგნოზირებადი ანალიტიკის საკონსულტაციო მომსახურებას იყენებენ , საბოლოო შედეგი მოდელი არ არის. ეს არის სამუშაო შესაძლებლობა, რომელიც ბიზნესის ნაწილია. ეს, როგორც წესი, ნიშნავს, რომ არსებობს რამდენიმე განსხვავებული ეტაპი, რომელიც თქვენ უნდა გაიაროთ: მონაცემთა გარემოს მიმდინარე მდგომარეობის და რეალური ხარვეზების გააზრება, საუკეთესო ROI-სა და ძალისხმევის თანაფარდობის მქონე გამოყენების შემთხვევების პოვნა, მოდელების შემუშავება და ტესტირება, რომლებიც გაუძლებენ რეალური წარმოების მონაცემებთან ზემოქმედებას, ამ მოდელების ინტეგრირება სისტემებში, რომლებსაც თქვენი გუნდები რეალურად იყენებენ და შემდეგ მმართველობის დანერგვა იმის უზრუნველსაყოფად, რომ მოდელები სწორია სამყაროს ცვლილებებთან ერთად.
ცვლილებების მართვის კომპონენტი ის ნაწილია, რომელსაც ტექნიკური მომწოდებლების უმეტესობა არასაკმარისად აფასებს. მოდელი, რომელსაც წინა ხაზის მენეჯერები არ ენდობიან ან არ იციან როგორ გამოიყენონ. ეს უბრალოდ ძვირადღირებული სამეცნიერო პროექტია. დანერგვა ნიშნავს შედეგის გასაგებ ენაზე ახსნას, ადამიანებს მისცეთ საშუალება, აღნიშნონ, როდესაც რაღაც არასწორად გამოიყურება და დროთა განმავლობაში აჩვენონ, რომ მოდელის ისტორია ამართლებს მათგან მოთხოვნილ ნდობას.
ხელოვნური ინტელექტით მართული გადაწყვეტილების მიღების ინტელექტის დახმარებით, საწარმოს მონაცემები დღესვე გადააქციეთ ქმედით ანალიზად
მასშტაბირებადი გაფართოებული ანალიტიკური სერვისების შექმნა საწარმოების ფონდისთვის
საწარმოები, რომლებიც საწარმოებისთვის განკუთვნილი Advanced Analytics Services-ისგან მდგრად ღირებულებას იღებენ, ერთ მოდელს დასრულებულად არ აცხადებენ. ისინი ქმნიან პლატფორმას, ერთიან მონაცემთა ფენას, საიდანაც ყველა მოდელი იღებს საფუძველს, რეესტრს, რომელიც აკონტროლებს რა არის დანერგილი და როდის იყო ის ბოლოს დადასტურებული, გარემოს, სადაც ახალი გამოყენების შემთხვევების ტესტირება შესაძლებელია მათ ექსპლუატაციაში გაშვებამდე და დანერგვის ინფრასტრუქტურას, რომელიც მოდელის განახლებას მარტივს ხდის და არა თვეების განმავლობაში გატარებულ IT პროექტს.
ბიზნესისთვის გადაწყვეტილების მიღების პლატფორმის ფენა, რომელიც ამ ყველაფერს ართულებს, ერთი რამ განსაკუთრებით კარგად უნდა აკეთოს და ეს არის ის, რომ ბიზნესს გაუადვილოს იმის გაგება, თუ რატომ გაკეთდა რეკომენდაცია. რეგულირებად ინდუსტრიებში, განსაკუთრებით საბანკო, სადაზღვევო და ჯანდაცვის სფეროებში, ახსნა-განმარტება არ არის სასიამოვნო. რეგულატორები ამას მოელიან. შესაბამისობის ჯგუფები კი ამას მოითხოვენ. გულწრფელად რომ ვთქვათ, ბიზნეს ლიდერები არ უნდა გრძნობდნენ თავს კომფორტულად, როდესაც ისეთ რეკომენდაციებზე მოქმედებენ, რომელთა განხილვაც არ შეუძლიათ.
ინვესტიციის ანაზღაურების შესახებ საუბარი: რა სურთ სინამდვილეში ფინანსურ დირექტორებს მოისმინონ
გლობალური გადაწყვეტილების მიღების ანალიტიკური ბაზარი, სავარაუდოდ, 2025 წლის 17.7 მილიარდი აშშ დოლარიდან 2034 წლისთვის დაახლოებით 72.3 მილიარდ აშშ დოლარამდე გაიზრდება , 16.9%-იანი CAGR-ით.
ხელოვნური ინტელექტით მართული გადაწყვეტილების მიღების ყველაზე ეფექტური გადაწყვეტილებები პირველივე დღიდან გაზომვების გათვალისწინებით იქმნება, დანერგვამდე საბაზისო მეტრიკები იქმნება, გადაწყვეტილებაზე ზეგავლენა კონტროლდება და შედეგების მონაცემები ავტომატურად გროვდება, რათა ინვესტიციის ანაზღაურების განხილვა ყოველთვის რეალურ ციფრებს ეფუძნებოდეს და არა პროგნოზებს.
შესაფუთი Up
ბიზნესები, რომლებიც ამჟამად კონკურენტებს შორდებიან, სულაც არ არიან უფრო ჭკვიანები ან უკეთ დაფინანსებულები. ბევრმა მათგანმა უბრალოდ ადრე მიიღო გადაწყვეტილება, შეეწყვიტათ ოპერირება სიბნელეში. მათ ინვესტიცია ჩადეს საწარმოს პროგნოზირებადი ანალიტიკის სერვისებში, როდესაც ეს ნაადრევად მიიჩნიეს. მათ შექმნეს თავიანთი გადაწყვეტილების ანალიტიკური პლატფორმა ბიზნესისთვის მანამ, სანამ სრულად გაიგებდნენ, თუ როგორ გამოიყენებდნენ მას. ახლა ისინი მოქმედებენ ხილვადობისა და სიჩქარის უპირატესობით, რომლის დახურვა ნამდვილად რთულია მოგვიანებით გადასული კომპანიებისთვის.
ამ მოგზაურობის დაწყებამდე არ არის აუცილებელი მონაცემებთან დაკავშირებული გამოწვევების გადაჭრა. არ გჭირდებათ იდეალური მონაცემთა საწყობი ან უკვე ხელფასზე მყოფი მონაცემთა მეცნიერების გუნდი.
სწორედ ამას აკეთებს Antier. ჩვენი გაფართოებული ანალიტიკური სერვისები საწარმოებისთვის აგებულია თქვენი კონკრეტული ბიზნეს კონტექსტის გარშემო და არა როგორც ზოგადი პლატფორმის, რომელიც ყუთშივეა განთავსებული. ჩვენ ვიმუშავეთ ფინანსურ სერვისებზე, საცალო ვაჭრობაზე, ჯანდაცვასა და წარმოებაზე, რათა დავეხმაროთ საწარმო გუნდებს ფრაგმენტული მონაცემებიდან სანდო გადაწყვეტილებებზე გადასვლაში.
თუ თქვენი ბიზნესი დღეს იღებს გადაწყვეტილებას, რომლის ფასწარმოქმნაში სრულად დარწმუნებული არ ხართ,
