Kako napovedna analitika in storitve odločitvene inteligence spreminjajo poslovne rezultate

Vodite podjetje? Še vedno sprejemate milijonske odločitve na podlagi poročil iz zadnjega četrtletja? Ali vaša organizacija preprosto sledi tržnim trendom, namesto da bi predvidela spremembe? Če je tako, že zaostajate.

V trenutnem dinamičnem poslovnem okolju sta ključni razlikovalni dejavniki hitrost in natančnost pri odločanju. Podjetja, ki se še vedno zanašajo na konvencionalna orodja za poslovno inteligenco, statične nadzorne plošče, zaostajajoče kazalnike in intuitivno napovedovanje, zaostajajo za tistimi, ki so že uvedli storitve napovedne analitike za podjetja in odločitveno inteligenco na osnovi umetne inteligence. Vrzel med reaktivnimi in napovednimi podjetji ni več operativna, temveč eksistencialna.

Kot navaja McKinsey , imajo podjetja, ki v velikem obsegu uporabljajo podatke in analitiko, 23-krat večjo verjetnost, da bodo pridobila stranke, 6-krat večjo verjetnost, da jih bodo obdržala, in 19-krat večjo verjetnost, da bodo ustvarila dobiček.

Resnica pa je, da se večina podjetij trudi premagati osnove poročanja. Podatki obstajajo. Tehnologija obstaja. Kar večini organizacij manjka, je jasna strategija za njeno izkoriščanje.

Poglejmo, kako napovedna analitika in odločitvena inteligenca spreminjata pravila poslovne uspešnosti in kaj vodilni v panogi že vedo, česar večina podjetij še vedno ugotavlja.

Kaj vodilni v panogi vedo o napovedni analitiki, česar večina podjetij ne

Mit je, da je napovedna analitika tehnologija za poslovne velikane in podjetja s seznama Fortune 500, da so stroški vstopa previsoki, infrastruktura prezapletena in donosnost naložbe preveč negotova. Ta mit so vodilni v panogi že dolgo ovrgli. 

To je tisto, kar vedo, česar večina srednje velikih in rastočih podjetij ne ve:

1. Podatki so sredstvo, ne stranski produkt

Večina podjetij ustvari ogromne količine podatkov, ki so povezani s transakcijami, poslovanjem, interakcijami s strankami in dobavnimi verigami. Nanje gledajo kot na stranski produkt in ne kot na strateško sredstvo. Vodilni v panogi pa vlagajo v storitve napovedne analitike za podjetja, ker vedo, da so strukturirani podatki v realnem času surovina konkurenčne prednosti.

Amazon na primer uporablja napovedno analitiko za napovedovanje povpraševanja in vnaprejšnje pozicioniranje zalog, še preden stranke kliknejo gumb »kupi«. Ne gre le za operativno učinkovitost; gre za povsem drugačno filozofijo o tem, čemu služijo podatki.

2. Reaktivna inteligenca je že zastarela

Dnevi čakanja na poročilo ob koncu meseca za vpogled v poslovno uspešnost so zdaj mimo. Inteligenca odločanja, ki jo poganja umetna inteligenca, omogoča vodjem, da vedo, kaj se bo zgodilo in zakaj, še preden se to zgodi. To vključuje napovedovanje odhodov strank, napovedovanje povpraševanja, odkrivanje goljufij in analizo tveganj, vse v realnem času.

Globalno logistično podjetje, ki je uvedlo rešitev za odločanje na osnovi umetne inteligence, je v enem letu zmanjšalo zamude pri prevozu blaga za 34 %, ne z zaposlovanjem več ljudi ali tovornjakov, temveč s prediktivno optimizacijo poti in analizo povpraševanja.

» Cilj je spremeniti podatke v informacije in informacije v vpogled.« – Carly Fiorina, nekdanja izvršna direktorica podjetja Hewlett-Packard

3. Strokovno svetovanje je most med podatki in odločitvami

Rezultatov ni mogoče doseči samo s tehnologijo. Vodilni, ki so uspeli odkriti resnično vrednost napovedne analitike, v svojih zgodbah o uspehu vedno poudarjajo pomen svetovalnih storitev na področju napovedne analitike. Ti svetovalci se ne osredotočajo le na implementacijo tehnologije, temveč zagotavljajo tudi, da je napovedna analitika povezana s ključnimi kazalniki uspešnosti poslovanja, rezultati algoritmov pa se pretvorijo v odločitve na izvršni ravni.

Večina analitičnih projektov se zatakne v fazi »dokazila koncepta«.

4. Inteligenca pri odločanju je plast nad analitiko

Ključna razlika, pri kateri se večina podjetij moti, je naslednja: analitika vam pokaže, kaj se je zgodilo in kaj bi se lahko zgodilo. Inteligenca odločanja vam pokaže, kaj storiti glede tega. Platforma za inteligenco odločanja za podjetja združuje napovedno analitiko s poslovnimi pravili, poslovnimi procesi in človeškim strokovnim znanjem – s čimer gradi sistem zaprte zanke, ki samodejno ukrepa na podlagi vpogledov.

Finančno podjetje s platformo za obveščanje o odločitvah za podjetja lahko samodejno prepozna vloge za posojila z visokim tveganjem, jih pošlje ustreznim zavarovalnicam in v realnem času spremeni kreditne politike.

5. Donosnost naložbe je resnična, vendar zahteva prave temelje

Glede na raziskavo Gartnerja je bila za velika podjetja z letnimi prihodki v višini 1 milijarde dolarjev ali več povprečna donosnost naložb v nastajajoče tehnologije v letu 2023 20-krat večja (ali 2000 %), predvsem zaradi umetne inteligence in analitike, kot je bilo poročano leta 2024. 

Vendar pa takšne donosnosti naložbe ni mogoče doseči takoj ali po naključju. Vodstvo se dobro zaveda, da je osnovna struktura, kot so čisti podatki, močna infrastruktura, skalabilni modeli in dobra interpretacija rezultatov, izjemnega pomena.

Podjetja, ki analitiko dojemajo kot enkratno funkcijo in ne kot operativno zmogljivost, bodo verjetno manj uspešna kot podjetja, ki jo dojemajo kot operativno funkcijo.

Znanost za boljše poslovne rezultate: napovedna analitika in odločitvena inteligenca

Razumevanje mehanizmov, ki poganjajo procese napovedne analitike in odločitvene inteligence, bo pomagalo razjasniti te tehnologije za vodje, ki so skeptični ali preobremenjeni z njimi.

Kako dejansko delujejo storitve napovedne analitike za podjetja

Arhitektura ni tako skrivnostna, kot trdijo prodajalci. Storitve napovedne analitike za podjetja se začnejo s podatki, strukturiranimi vnosi iz vaših sistemov CRM, ERP in dobavne verige, pa tudi z zunanjimi podatki, kot so tržni podatki, ekonomski podatki in včasih nestrukturirani podatki, kot so povratne informacije strank ali spletno vedenje. Ti podatki se očistijo in integrirajo v statistične modele in modele strojnega učenja, ki so usposobljeni za iskanje vzorcev, ki jih človeški analitiki nikoli ne bi zaznali.

Kar pride ven na drugi strani, izgleda takole:

• Verjetnostna ocena, ki vam pove, katere stranke bodo najverjetneje odšle v naslednjih 30 dneh in zakaj.
• Napoved povpraševanja, ki je dovolj natančna za prilagoditev zalog po SKU in regiji tri mesece vnaprej.
• Opozorilo o tveganju, ki opozarja na dobavitelja, ki kaže zgodnje znake finančnih težav, še preden jih opazi vaša nabavna ekipa.
• Model scenarijev, ki prikazuje, kako bi 7-odstotno zvišanje cen vplivalo na obseg prodaje v vaših petih največjih segmentih strank.

Nič od tega ni teoretično. To so rezultati, ki jih poslovne ekipe danes uporabljajo za sprejemanje resničnih odločitev.

Kaj loči platformo za odločanje o poslovnih informacijah od drugih

Veliko podjetij ima analitiko. Manj jih ima odločitveno inteligenco. Razlika je v tem, kaj se zgodi po tem, ko je napoved podana.

Platforma za odločanje, ki temelji na inteligenci za podjetja, ne le opozarja na vpogled, temveč ta vpogled povezuje z določeno odločitvijo, ga pošilja pravi osebi ali sistemu in spremlja, kaj se zgodi, ko je odločitev izvedena (ali ne). Sčasoma se platforma nauči, kateri predlogi so sprejeti, kateri so preglasjeni in kakšni so bili rezultati. To je povratna zanka, zaradi katere se odločitvena inteligenca, ki jo poganja umetna inteligenca, resnično razlikuje od nadzorne plošče z boljšimi grafikoni.

Kako deluje?

Nadzorna plošča obvesti vašega vodjo dobavne verige, da so zaloge nizke. Platforma za odločanje o poslovanju jim pove, kaj kupiti, od koga in po kakšni ceni, na podlagi trenutnih dobavnih rokov in napovedi povpraševanja, ter jih opozori za odobritev ali samodejno izvede nakup, odvisno od zneska nakupa.

Napredne analitične storitve za podjetja: kje delujejo v različnih panogah

Napredne analitične storitve za podjetja ponujajo nabor različnih zmogljivosti, ki se uporabljajo različno, odvisno od podjetja. Takole je to videti v praksi v nekaj vertikalah:

1. Finančne storitve

Banke, ki za kreditno odobravanje uporabljajo inteligenco odločanja na podlagi umetne inteligence, so presegle statične ocene FICO in se lotile modelov v realnem času, ki upoštevajo na stotine vedenjskih in kontekstualnih signalov. Posledično so se stopnje neplačil v dokumentiranih primerih znižale za 20–30 %, krediti pa so bili natančneje odobreni strankam, ki bi jih starejši modeli zavrnili. Ekipe za odkrivanje goljufij odkrivajo anomalije v milisekundah, namesto da bi naslednje jutro pregledale označene transakcije.

2. Trgovina na drobno in e-trgovina

Trgovci na drobno, ki uporabljajo napredne analitične storitve za podjetja za optimizacijo znižanj cen, so zmanjšali stroške vzdrževanja zalog za 15–25 %, hkrati pa izboljšali povračilo marže pri starih zalogah. Modeli življenjske vrednosti strank pomagajo trgovcem prenehati porabljati proračune za pridobivanje strank, ki se ne bodo vrnile, in začeti vlagati v tiste, ki se bodo pogosto vračale, tako da omogočajo prilagojene ponudbe za dejansko cenovno občutljivost vsakega segmenta.

3. Proizvodna in dobavna veriga

Prediktivno vzdrževanje je verjetno najbolj dokumentiran primer uporabe v proizvodnji, saj se nenačrtovani izpadi ob dobri izvedbi zmanjšajo za do 50 %. Vendar pa je modeliranje motenj v dobavni verigi, ki je med pandemijo postalo veščina preživetja, zdaj standardna uporaba storitev napovedne analitike za podjetja v industrijskih okoljih. Če tri tedne prej vedo, da je ključni dobavitelj ogrožen, imajo nabavne ekipe na voljo več možnosti. Če ugotovijo, kdaj pošiljka ne prispe, jim to ne da ničesar.

4. Zdravstvo in znanosti o življenju

Zdravstveni sistemi, ki uporabljajo napovedne modele za prepoznavanje bolnikov, primernih za ponovni sprejem z visokim tveganjem, so se lahko osredotočili na spremljanje po odpustu iz bolnišnice na tiste, ki lahko znatno znižajo 30-dnevne stopnje ponovnega sprejema. Za farmacevtsko industrijo napovedni modeli za izbiro mest kliničnih preskušanj zmanjšujejo čas in stroške uvedbe izdelkov na trg, saj prepoznavajo najverjetnejša mesta za pravočasno in uspešno pridobivanje.

Kaj svetovalne storitve napovedne analitike dejansko ponujajo

Ko podjetja najamejo svetovalne storitve za napovedno analitiko , rezultat ni model. Gre za delujočo zmogljivost, ki je del poslovanja. To običajno pomeni, da morate iti skozi nekaj različnih faz: razumevanje trenutnega stanja podatkovnega okolja in dejanskih vrzeli, iskanje primerov uporabe z najboljšim razmerjem med donosnostjo naložbe in vloženim trudom, razvoj in testiranje modelov, ki lahko prenesejo izpostavljenost dejanskim produkcijskim podatkom, integracija teh modelov v sisteme, ki jih vaše ekipe dejansko uporabljajo, in nato izvajanje upravljanja, da se zagotovi pravilnost modelov, ko se svet spreminja.

Komponenta upravljanja sprememb je del, ki ga večina tehničnih ponudnikov ponavadi podcenjuje. Model, ki mu vodje prve linije ne zaupajo ali ga ne znajo uporabljati. Gre le za drag znanstveni projekt. Sprejetje pomeni razložiti rezultate v preprostem jeziku, dati ljudem način, da opozorijo, ko se kaj zdi narobe, in sčasoma dokazati, da dosedanje delovanje modela upravičuje zaupanje, ki se jim zahteva.

Izgradnja fundacije za prilagodljive napredne analitične storitve za podjetja

Podjetja, ki s storitvami napredne analitike za podjetja pridobijo trajno vrednost, ne zgradijo enega samega modela in ga označijo za dokončanega. Zgradijo platformo, enotno podatkovno plast, iz katere črpajo vsi modeli, register, ki spremlja, kaj je uvedeno in kdaj je bilo nazadnje potrjeno, okolje, v katerem je mogoče preizkusiti nove primere uporabe, preden so objavljeni, in infrastrukturo za uvajanje, ki omogoča enostavno posodabljanje modela in ne gre za večmesečni IT-projekt.

Platforma za obveščanje o odločanju za podjetja, ki je nad vsem tem, mora izjemno dobro opravljati eno nalogo, in sicer, da podjetjem olajša razumevanje, zakaj je bilo priporočilo dano. V reguliranih panogah, zlasti v bančništvu, zavarovalništvu in zdravstvu, pojasnjenost ni nekaj lepega. Regulatorji jo pričakujejo. Skupine za skladnost jo zahtevajo. Iskreno povedano, poslovni vodje se ne bi smeli počutiti udobno pri ukrepanju na podlagi priporočil, ki jih ne morejo preveriti.

Pogovor o donosnosti naložbe: Kaj finančni direktorji dejansko želijo slišati

Pričakuje se, da se bo svetovni trg odločitvene inteligence povečal s 17.7 milijarde USD leta 2025 na približno 72.3 milijarde USD do leta 2034, kar pomeni 16.9-odstotno letno stopnjo rasti.

Najučinkovitejše rešitve za odločanje, ki jih poganja umetna inteligenca, so zasnovane z mislijo na merjenje že od prvega dne, pri čemer so osnovne metrike nastavljene pred uvedbo, vpliv odločitev je sleden, podatki o rezultatih pa se zbirajo samodejno, tako da razprava o donosnosti naložbe vedno temelji na dejanskih številkah in ne na napovedih.

Zavijanje Up

Podjetja, ki se trenutno oddaljujejo od konkurence, niso nujno pametnejša ali bolje financirana. Mnoga od njih so se preprosto prej odločila, da prenehajo delovati na črno. V storitve napovedne analitike za podjetja so investirala, ko se je zdelo prezgodaj. Svojo platformo za poslovno inteligenco so zgradila, še preden so v celoti razumela, kako jo bodo uporabljala. Zdaj poslujejo s prednostjo v preglednosti in hitrosti, ki jo je za podjetja, ki se pozneje premaknejo v višjo pozicijo, resnično težko zaključiti.

Preden se podate na to pot, vam ni treba rešiti svojih podatkovnih izzivov. Ne potrebujete popolnega podatkovnega skladišča ali ekipe internih podatkovnih znanstvenikov, ki so že zaposleni. 

To počne Antier. Naše napredne analitične storitve za podjetja so zasnovane glede na vaš specifični poslovni kontekst in ne na generični platformi, ki je bila nameščena takoj po namestitvi. Delujemo v finančnih storitvah, trgovini na drobno, zdravstvu in proizvodnji, da bi poslovnim ekipam pomagali pri prehodu iz razdrobljenih podatkov v odločitve, ki jim lahko zaupajo.

Če vaše podjetje danes sprejema odločitev, pri kateri niste povsem prepričani glede cen,