laszlo.emese

Bár elsőre viccesen hangozhat, de a mesterséges intelligencia tulajdonképpen a digitális transzformáció szolgálóleánya. A hasonlat azért is igazán találó, mert a mesterséges intelligencia megoldásokat nagyon sokszor illetjük női nevekkel. Például, a Stratisnak is van egy saját fejlesztésű mesterséges intelligencia megoldása, az A.N.I.T.A., ami különböző szöveges dokumentumok feldolgozására képes az emberi képességeknél sokkal gyorsabban. De vajon milyen szerepe lehet A.N.I.T.A.-nak és a hozzá hasonló mesterséges intelligenciáknak a digitális transzformációban és miért elkerülhetetlen alkalmazásuk a vállalatok számára? Cikkünkben részletesen körbejárjuk a témát.

 

Alkalmazkodni a változáshoz 

A digitális transzformáció mellett ma már egyetlen nagyvállalat sem mehet el szó nélkül, hiszen az elmúlt években olyan változások következtek be, melyekre megfelelően technológiai újítások nélkül lehetetlen reagálni.  

Nem csak a növekvő energiaárak kapcsán került egyre inkább előtérbe a vállalatoknál, hogy hol tudnának költséget csökkenteni és hatékonyságot növelni. A digitális transzformáció már korán megjelent azoknál a nagyvállalatoknál, akik nagy üzlethálózatot és ügyfélszolgálatot tartanak fenn, rendkívül magas üzemeltetési költség mellett. Ilyenek például a bankok, biztosítók vagy telekommunikációs cégek.   

Mindemellett az ügyféligények is változnak. Az ügyfelek már nem akarnak bemenni az üzletekbe, fiókokba ügyet intézni vagy felhívni az ügyfélszolgálatot. Azonnali válaszokra, mobilos megoldásokra, személyre szabott ajánlatokra, jobb ügyfélélményre vágynak. 

A piac is folyamatosan változik és egyre több versenytárs jelenik meg innovatív digitális megoldással. Ahhoz tehát, hogy a nagyvállalatok versenyképesek tudjanak maradni, át kell alakítaniuk eddigi üzleti modelljeiket, termékeiket, szolgáltatásaikat és a mögöttes technológiát is. A digitális transzformáció útjára lépés számukra tehát elkerülhetetlen, ha rugalmasan szeretnének alkalmazkodni a folyamatosan változó piaci környezethez és igényekhez.  

  

A digitális transzformáció és az MI kapcsolata 

Digitális transzformáció alatt olyan informatikai rendszerek alkalmazását értjük, ahol az összegyűjtött adatok vezérlik a különböző vállalati folyamatokat. Ezeket a nagy mennyiségű, sokszor strukturálatlan, azaz képi vagy szöveges adatokat a mesterséges intelligencia segítségével tudjuk feldolgozni. Az adatokat azonban célzottan kell gyűjteni és úgy kell feldolgozni, hogy azok ne csak az informatikai rendszerek közötti, hanem a rendszerek és emberek közötti kommunikációt is meg tudják teremteni. Ilyenkor az MI az adott területre vonatkozóan képes az emberek számára világosan értelmezhető visszacsatolást adni és fejlesztési javaslatot tenni, ezáltal az üzleti döntéshozatalt segíteni. Ezt az egész kommunikációt az adat és az abból származó információ vezérli. 

 

Mitől más az MI az automatizációtól? 

Érdemes különbséget tenni a mesterséges intelligencia megoldások és az automatizáció között. Bár mindkettő esetében gyűjteni kell az adatokat, az automatizáció során szabályokat alkotunk. Minden eshetőséget figyelembe kell vennünk és le kell programozunk. Ezzel szemben az MI sokkal hatékonyabban latba vethető. Sokkal jobb az általánosító képessége, felismeri a mintázatokat, képes nagy adatmennyiségből következtetést levonni és javaslatot tenni. Tehát sokkal gyorsabb, precízebb és skálázhatóbb, csupán tanító adatokkal tovább tudjuk okosítani.  

 

A digitális transzformáció területei egy nagyvállalaton belül  

Az egyik terület amire a legtöbb vállalat hangsúlyt fektet, az ügyfélszolgálat. Az ügyfelek megfelelő minőségben történő kiszolgálása egy költséges folyamat, gondoljunk csak a személyes vagy telefonos ügyfélszolgálatok működtetésére. Emellett az ügyfelek igényei is az egyszerűbb, gyorsabb és online ügyintézés felé mutatnak. A mesterséges intelligencia online ügyfélszolgálati csatornákon történő bevetésével számos ügy intézése hatékonyabbá tehető, akár automatizálható úgy, hogy az ügyfélélmény sem sérül. A.N.I.T.A. például képes az ügyfelek szándékát felismerni és ez alapján a megfelelő megoldócsoportnak továbbítani a megkeresést. 

A digitális transzformáció kulcsterületei az ügyfélszolgálaton túl, az értékesítés és a marketing. Nem véletlen, hiszen manapság már nem szívesen megyünk be a fizikai üzletekbe és inkább online, webshopon keresztül vásárolunk. Sokkal kényelmesebb mobilon intézni egy szolgáltatás előfizetést vagy lemondást is. Épp ezért a vállalatoknak meg kell teremteni azokat a digitális platformokat, amelyeken keresztül ki tudják szolgálni vevőiket. Egy ilyen platform megfelelő alkalmazásához tökéletes segítség lehet az MI, mely képes beazonosítani a vásárlói igényeket, szokásokat, érdeklődési köröket és képes ezek alapján egyedi, személyre szabott ajánlatokat, kedvezményeket kínálni a fogyasztóknak.  

 

Hogyan mérhető a digitális transzformáció sikeressége? 

Minden területhez, projekthez más és más mérőszámot kell rendelni. Például termékfejlesztés esetén, a termékből származó bevétel a célunk, de a bevezetést követően inkább a használati számokat, szokásokat érdemes figyelni. Egy ügyfélszolgálatnál pedig a megkeresések személyes ügyfélszolgálatról az online csatornákra való terelése lehet például egy meghatározó mérőszám. 

 

Hogyan érdemes megközelíteni egy digitális transzformációs projektet? 

A digitális transzformáció során nem lehet kihagyni nagy lépéseket. Először is jelöljük ki azokat a területeket, melyeket transzformálni szeretnénk, majd haladjunk kis lépésekben! Mivel végső soron IT projektekről beszélünk, szükség lesz rendszerfejlesztésre, de emellett ugyanúgy fontos a szervezet és a belső működési folyamatok átalakítása is. Csakhogy egy példát említsünk, biztos szükség lesz új, pl. agilis projektmenedzsment módszertanokra is vagy a mesterséges intelligencia alapú folyamatok felügyeletére, tanítására. Egy átfogó transzformáció segítségével sokkal könnyebben lehet majd navigálni a változó ügyféligények, a piaci környezet és a technológiai sokszínűség okozta bizonytalanságban. 

Ismerje meg szolgáltatási portfóliónkat. Beszélgessünk és találjuk meg közösen az Ön üzleti céljaihoz leginkább illeszkedő stratégiát és adatalapú megoldásokat! 

Előző cikkünkben ismertettük a prediktív analitika fogalmát, továbbá rávilágítottunk arra, hogy az előrejelzések használata milyen előnyt nyújthat a vállalatok számára. Most pedig azokat a szektorokat és területeket szeretnénk áttekinteni, ahol az előrejelző modellek alkalmazása hasznosnak bizonyult az adatvezérelt működés és a vállalati eredmények javítása szempontjából. 

1. Ügyfélkapcsolat-kezelés 

 

Az előrejelző modellek számos különböző módon támogathatják a CRM, kampánymenedzsment területek értékesítési céljainak elérését. Kampányok esetében például jó alapja tud lenni a különböző célcsoportok leválogatásának. A múltbeli vásárlási, használati szokások elemzésével beazonosítható egy ügyfél affinitása egy-egy termék vásárlása vagy szolgáltatás igénybevétele iránt. De az is beazonosítható, ha ügyfelünk várhatóan lemondaná a szolgáltatásunkat vagy csökkentené annak a használatát. Ezzel célzott ajánlatokat és egyedi kedvezményeket nyújthatunk ügyfeleinknek, amellyel a keresztértékesítést vagy éppen az ügyfélmegtartást tudjuk javítani. 

2. Egészségügy 

 

A prediktív analitika az egészségügyi ellátás területén is áttörést hozhat. A különböző előrejelző modellek ugyanis képesek arra, hogy megjósolják egyes betegségek, mint az asztma vagy a diabétesz kialakulásának esélyét. A kórházi ellátás során az összegyűjtött adatok rendszerezésével és elemzésével felgyorsulhat a döntéshozatal, hiszen az orvosok olyan információk birtokába juthatnak, melyek segítségével pontosabb diagnózist állíthatnak fel pácienseik számára. 

3. Gyártás 

 

A gyártást végző gépek minden nap számos extrém körülménynek vannak kitéve. Vegyük csak a magas hőmérsékletet, a nyomásváltozást és a hirtelen bekövetkező mechanikai hatásokat. Előfordulhat, hogy ezek nem várt fennakadást okoznak a gépek működésében, vagy akár teljes leállást idéznek elő, ami súlyos költségeket generálhat a gyártó vállalat számára. A gépekből és speciális szenzorokból összegyűjtött adatok lehetőséget biztosítanak a gépek egészének, az alkatrészeknek és számos egyénileg megszabott paramétereknek a valós idejű monitorozására. A prediktív analitikai eszközök pedig ezen paraméterek együttállásának vizsgálatával képesek beazonosítani a gépek működésében előforduló anomáliákat és a várható leállásokat, meghibásodásokat. A segítségükkel akár képesek lehetünk feltárni a hibák mögött rejlő lehetséges okokat és minimalizálni az üzemszünetet és az ezzel járó költségeket. 

4. Minőség-ellenőrzés 

 

A prediktív analitikával nemcsak a gépleállások küszöbölhetők ki, hanem azok a hibák is kiszűrhetők, melyek következtében selejtes termék gördülne le a gyártószalagról. A vállalatok időben reagálhatnak a felmerülő problémákra, lehetőség nyílik a szükséges gép,-és szerszám beállítások elvégzésére, elkerülve ezzel a költséges termékvisszahívásokat. A tartósan magas termékminőség pedig hosszútávon garantálja a jótállási igények és az ellenőrzési munkálatok csökkenését. 

5. Kiskereskedelmi kereslet-előrejelzés 

 

A kereslet-előrejelzés a prediktív analitika egyik leggyakoribb alkalmazási területe, mely segítséget nyújt a kiskereskedelmi vállalatoknak, hogy a lehető legjobban megfeleljenek a vásárlói igényeknek. A megfelelő pontosságú és távú előrejelzések javítják a vállalatok pozícióit a beszerzések során, segítségükkel növelhető a termékek forgási sebessége és csökkenthető a raktárkészlet, a raktárterület. A gépi tanulás alapú előrejelző rendszerek segítségével mindez robusztusan és az adatok hatékony kiaknázásával történik. 

 

Természetesen a prediktív analitika még számos különböző területen hatásosan bevethető. Ha kíváncsi arra, hogy az ön vállalatának működését hogyan optimalizálhatják az előrejelző modellek, akkor keressen minket bizalommal! Szakértőink széleskörű fejlesztési tapasztalatokkal rendelkeznek, így együttműködésünk nemcsak a tanácsadásra és a tervezésre, hanem a megvalósításra és technikai támogatásra is kiterjed.  

Rugalmasabban, hatékonyabban, hosszú távon gazdaságosabban. Ezek a kulcsszavak határozták meg leginkább a vállalatok működési stratégiáját az elmúlt években. Az utóbbi hónapok történései miatt pedig még inkább a költségcsökkentés és az optimális termelékenység fenntartása került előtérbe. De nem csak a növekvő energiaárak motiválják a nagyvállalatokat arra, hogy a digitális transzformáció útjára lépjenek, hanem a folyamatosan változó ügyféligények, piaci környezet és egyre több új technológia megjelenése is. Ahhoz pedig, hogy a nagyvállalatok versenyképesek tudjanak maradni, rugalmasan alkalmazkodniuk kell ezekhez a változó igényekhez. Újra kell gondolniuk üzleti modelljeiket, szolgáltatásaikat, termékeiket és a mögöttük álló technológiát is. A digitális transzformáció számukra tehát megkerülhetetlenné válik. 

De hogyan lehet a leghatékonyabban integrálni a digitális technológiát az üzleti élet minden területére? Milyen szerepe van ebben az átalakulásban a mesterséges intelligenciának és az adatoknak? Hogyan mérhető a digitális transzformáció sikere? 

Ha kíváncsi vagy a válaszokra, hallgasd meg a Trend FM legújabb interjúját Gáspár Sándorral, a Stratis mesterséges intelligencia kompetenciaközpont vezetőjével! Kattints a lejátszás gombra és tudj meg mindent a témáról! 

Adatvezérelt vállalati működés, adatokra épülő döntéshozatal. Egyre több vállalat sajátítja el ezt a szemléletet, hiszen a megfelelően gyűjtött, feldolgozott és elemzett információk a mesterséges intelligencia alkalmazásával lehetővé teszik például a kereskedelmi hálózat hatékonyabb, profitorientált működését. Azonban a kiskereskedelmi értékesítés teljesítmény-menedzsment számos kihívást is rejteget magában. Mai cikkünkben ezeknek a feltárására vállalkoztunk, és bemutatjuk, hogy adatalapú megoldásainkkal hogyan lehet kézzelfogható üzleti teljesítmény-javulást elérni.  

A kereslet előrejelzés szerepe 

A kínálat és a vásárlói igények közötti optimális egyensúly megtalálásában sok az ismeretlen paraméter. A folyamat első lépése a tervezés, mely magában foglalja a promóciókat, az árazást, a termékkihelyezéseket, továbbá a beszerzéseknek, a raktárkészleteknek és a kiszállításoknak a tervezését. Minél hosszabb távra és minél pontosabban tudunk tervezni, annál nagyobb versenyelőnyre tehetünk szert. A megalapozott döntések meghozatalához azonban megbízható információkra és olyan informatikai megoldásokra van szükség, amelyek segítenek a nagy mennyiségű adatokból a megfelelő döntésekig eljutni. 

Adatvezérelt szemléletmód nélkül ugyanis időigényes, pontatlan és nem elég hosszú távú kereslet előrejelzések születhetnek. Ráadásul csak és kizárólag a múltbeli számokból nem következtethetünk egyértelműen a jövőbeli eredményekre, hiszen a pontosabb előrejelzés érdekében a szezonalitással, a trendekkel és az olyan külső tényezőkkel, mint az időjárás is számolni kell. Ezután következik a jól megalapozott tervek megfelelő kivitelezése. 

A mi megoldásunk: kereslet előrejelzés mesterséges intelligenciával 

A gépi tanulással támogatott kereslet előrejelzés a hagyományos módszereknél jóval pontosabb, megbízhatóbb és hatékonyabb. Hiszen a prediktív analitika segítségével az adatok közötti mély összefüggések is beazonosíthatók és automatikus, pontos előrejelzések származtathatók. A pontosabb kereslet előrejelzésre épülő tervezési, beszerzési és logisztikai tevékenységek eredményeképpen: 

• Nő az értékesítés és ezáltal az ügyfélkiszolgálás biztonsága 
• Az alapanyag-, félkész áru- és készáru raktári forgási sebessége felgyorsulás 
• Redukálódik a raktárkészlet értéke és tőke-lekötése
• Csökken a raktárterület 
• Nő a vállalat cash-flowja 

A mesterséges intelligencia támogatásával nemcsak a napi operatív munka válhat gördülékenyebbé, hanem a promóciók tervezése, kiértékelése, egy esetleges készletkisöprés akció megszervezése is hatékonyabban valósulhat meg. 

 

Ha felkeltettük az érdeklődését, akkor lépjen velünk kapcsolatba és ismerje meg szolgáltatási portfoliónkat!