ИИ получает широкое распространение во всех отраслях и бизнес-функциях и меняет методы работы компаний. От маркетинга до управления персоналом — ИИ используется во всех организациях для автоматизации задач, улучшения анализа данных и более быстрого принятия более разумных решений.
Некоторые из главных новых тенденций в области искусственного интеллекта включают в себя генеративный искусственный интеллект и инструменты обработки естественного языка (NLP), такие как ChatGPT, машинное обучение и глубокое обучение. По данным исследования Accenture, на 40% всего рабочего времени могут влиять большие языковые модели, такие как Chat-GPT.
Вместо замены работников ИИ можно использовать для сокращения повторяющейся работы, повышения эффективности и максимизации человеческого потенциала, помогая сотрудникам и предприятиям в разных отраслях работать более стратегически.
Как ИИ используется в бизнесе?
ИИ имеет множество вариантов использования и преимуществ для бизнеса в разных отраслях и областях деятельности. По данным исследования McKinsey, от 50% до 60% компаний внедрили те или иные инструменты или ресурсы искусственного интеллекта. Ниже мы выделили некоторые общие способы использования ИИ в бизнесе.
Автоматизация при помощи искусственного интеллекта
У каждой роли есть как минимум несколько повторяющихся задач, выполняемых вручную, таких как проверка электронной почты, ввод данных и создание отчетов, которые отнимают время у более эффективной работы. Согласно исследованию UiPath, 67% респондентов считают, что они постоянно выполняют одни и те же задачи и тратят в среднем четыре с половиной часа в неделю на задачи, которые можно автоматизировать.
ИИ может помочь автоматизировать рутинные задачи, что экономит время, максимизирует производительность, снижает риск человеческих ошибок и повышает вовлеченность членов команды, позволяя им тратить время на более значимую работу.
В зависимости от того, какие задачи вы хотите автоматизировать, доступен широкий спектр инструментов для различных бизнес-функций и вариантов использования, таких как чат-боты для обслуживания клиентов, системы отслеживания кандидатов для подбора персонала и платформы расчета заработной платы для бухгалтерского учета.
Расширенный анализ данных
Инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения могут обрабатывать и анализировать огромные объемы данных со скоростью и масштабом, далеко превосходящими человеческие возможности. В результате ИИ может выявлять закономерности, поведение и тенденции, которые могут быть не сразу видны аналитикам, что помогает прогнозировать будущие результаты на основе исторических данных.
Некоторые варианты использования расширенного анализа данных включают прогнозирование оттока клиентов, выявление тенденций текучести кадров, прогнозирование доходов и выявление моделей или поведения мошенничества.
Улучшенное принятие решений
Основываясь на результатах расширенного анализа данных, ИИ также может помочь улучшить процесс принятия решений.
ИИ может улучшить процесс принятия решений, помогая выявлять новые возможности для бизнеса, отмечать препятствия в работе, определять эффективные способы персонализации предложений и охвата на основе данных о клиентах, а также готовиться к потенциальным проблемам.
Одним из часто цитируемых примеров того, как ИИ поддерживает принятие решений, является то, что авиакомпании обычно используют прогнозную аналитику ИИ для определения цен. Авиакомпании оптимизируют цены на билеты, используя искусственный интеллект для анализа и понимания моделей спроса, поведения потребителей, конкуренции и других факторов в режиме реального времени, что приводит к более обоснованным решениям по ценообразованию.
Перечисленные выше возможности — это лишь некоторые из многих способов использования ИИ в бизнесе. Хотя ИИ может предложить значительные преимущества, человеческий опыт и интеллект по-прежнему необходимы для обеспечения точности и надежности критически важных бизнес-процессов. Имея это в виду, давайте посмотрим, как ИИ используется в различных бизнес-функциях.
1. Генерация контента.
Создатели контента все чаще обращаются к генеративным инструментам искусственного интеллекта, чтобы сэкономить время и улучшить процесс создания контента. Такие инструменты, как ChatGPT, Google Bard и Jasper, позволяют пользователям вводить текстовые подсказки для быстрого создания нового письменного контента, такого как схемы, электронные письма или сообщения в блогах. Такие инструменты, как Midjourney, Stable Diffusion и DALL-E, генерируют изображения на основе текстовых промптов.
Опрос, проведенный Descript и Ipsos среди почти 1000 создателей контента, показал, что почти две трети респондентов уже использовали генеративный искусственный интеллект при производстве контента, и более трех четвертей говорят, что они, вероятно, будут использовать инструменты искусственного интеллекта в будущем.
Некоторые из преимуществ использования ИИ для создания контента включают в себя:
- Повышение производительности и масштабируемости, поскольку использование инструментов искусственного интеллекта для создания контента требует меньше времени и ресурсов, чем разработка контента с нуля.
- Творческое вдохновение с использованием искусственного интеллекта для мозгового штурма и выдвижения новых идей перед разработкой контента.
- Аналитика на базе искусственного интеллекта отслеживает показатели контента, включая просмотры страниц, репосты в социальных сетях и уровень вовлеченности, чтобы помочь оптимизировать стратегии создания контента.
Хотя искусственный интеллект может повысить эффективность создания контента, имейте в виду, что контент с использованием искусственного интеллекта не готов к публикации. Создатели контента и маркетологи должны рассматривать контент с использованием искусственного интеллекта как источник вдохновения для своего собственного контента или первоначального проекта. Любой контент, созданный с помощью инструментов генеративного искусственного интеллекта, должен быть вычитан членом команды, проверен фактами и отредактирован, чтобы убедиться, что он соответствует голосу бренда, стилю и рекомендациям.
2. Маркетинг
Инструменты искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения используются маркетинговыми командами для анализа данных, выявления тенденций и моделей поведения клиентов, оптимизации маркетинговых кампаний и стратегий, а также улучшения качества обслуживания клиентов.
Помимо улучшения результатов маркетинговой стратегии, ИИ также может помочь членам команды сэкономить время за счет автоматизации ручных задач. Согласно опросу Drift, в котором приняли участие более 600 маркетологов, 74% полагают, что в ближайшие пять лет они будут разумно автоматизировать более четверти своих задач.
Вот несколько примеров того, как ИИ используется в маркетинге:
- Расширенное исследование рынка и анализ конкурентов. Маркетинговые команды и специалисты тратят значительное количество времени на проведение маркетинговых исследований и исследований конкурентов. Системы и инструменты искусственного интеллекта обладают расширенными возможностями для поиска, организации и анализа соответствующих рыночных данных и конкурентных отличий, экономя время, которое было бы потрачено на исследования вручную. Поскольку ИИ может автоматически обрабатывать большие объемы данных, можно получить важную информацию о рынке или конкурентах, которую могли упустить члены маркетинговой команды.
- Улучшена сегментация и персонализация аудитории. ИИ может упростить маркетологам отслеживание, понимание и прогнозирование поведения клиентов. Используя инструменты искусственного интеллекта, компании также могут создавать профили клиентов, сегментируя клиентов на различные категории в зависимости от их поведения, предпочтений и демографических показателей. На основе профилей клиентов маркетинговые команды могут персонализировать обмен сообщениями и коммуникацию, чтобы выделить продукты, услуги или рекламные акции, которые наиболее актуальны для конкретных сегментов клиентов.
- Прогнозная маркетинговая аналитика. Маркетологи могут использовать прогнозную аналитику для выявления закономерностей и тенденций на основе исторических и текущих данных о клиентах, что позволяет командам более эффективно прогнозировать, какие стратегии или кампании могут быть наиболее эффективными в будущем. Прогнозная аналитика помогает предвидеть потребности клиентов, оптимизировать таргетинг и выявлять возможности дополнительных и перекрестных продаж.
3. Продажи
Прогнозная аналитика и алгоритмы на базе искусственного интеллекта позволяют отделам продаж лучше понимать поведение и предпочтения клиентов, а также автоматизировать и улучшать операции продаж.
Отделы продаж могут использовать ИИ, чтобы помочь в следующих аспектах процесса и стратегии продаж:
- Автоматизация ручных задач. Опрос 7700 специалистов по продажам, проведенный компанией Salesforce, показал, что торговые представители тратят в среднем менее 30% своей недели на реальные продажи. Большую часть времени они тратят на ручные задачи, такие как ввод данных и обмен обновлениями по сделкам, находящимся в стадии разработки. Инструменты искусственного интеллекта могут помочь автоматизировать трудоемкие задачи, чтобы торговые представители могли уделять больше времени продажам.
- Прогнозирование спроса. ИИ может помочь проанализировать прошлые результаты и текущие экономические показатели, чтобы помочь отделам продаж прогнозировать будущий спрос. Анализ данных о клиентах, взаимодействиях и исторических закономерностях продаж с использованием алгоритмов искусственного интеллекта может помочь выявить потенциальных клиентов, расставить приоритеты для потенциальных клиентов, определить следующие шаги или действия для привлечения потенциальных клиентов и оптимизировать процесс продаж.
- Подсчет лидов. Инструменты оценки потенциальных клиентов на базе искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения для предоставления командам продаж в режиме реального времени обновленной информации о потенциальных клиентах, что помогает обеспечить точность и актуальность оценок потенциальных клиентов. Каждый раз, когда лид нажимает на ссылку в электронном письме, загружает ресурс с веб-сайта компании или предпринимает другое действие, алгоритм искусственного интеллекта автоматически обновляет оценку лида.
- Написание и персонализация исходящих рассылок по электронной почте. Подобно варианту использования при создании контента, генеративные инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут использоваться для составления исходящих электронных писем клиентам и потенциальным клиентам. Используя данные инструментов оценки потенциальных клиентов на базе искусственного интеллекта, члены команды продаж также могут персонализировать охват и делиться рекомендациями по продуктам на основе оценки, предпочтений и поведения человека.
4. Обслуживание клиентов
ИИ может помочь изменить способы взаимодействия компаний с клиентами, выявить соответствующую информацию и улучшить качество обслуживания клиентов. Некоторые преимущества использования искусственного интеллекта для обслуживания клиентов включают более быстрое время отклика, круглосуточную доступность и поддержку, а также возможности предлагать индивидуальные решения, основанные на конкретных потребностях клиентов.
Согласно опросу DialPad, в котором приняли участие более 1000 специалистов по обслуживанию клиентов, почти 60% респондентов считают, что ИИ помогает им экономить время или работать быстрее. Что касается клиентов, глобальный опрос 3700 потребителей, проведенный компанией Zendesk, показал, что 70% респондентов, которые часто взаимодействуют со службой поддержки, считают, что использование ИИ компаниями может привести к более персонализированному и эффективному опыту.
Общие применения ИИ в обслуживании клиентов включают:
- Чат-боты на базе искусственного интеллекта. Чат-боты используют обработку естественного языка и машинное обучение для общения с клиентами в режиме реального времени. Многие веб-сайты и приложения для взаимодействия с потребителями и бизнесом (B2B) в различных отраслях включают чат-ботов на базе искусственного интеллекта, которые быстро отвечают на вопросы клиентов, предлагают персонализированные рекомендации и оказывают поддержку. Чат-боты позволяют клиентам получать помощь, не дожидаясь следующего доступного представителя службы поддержки клиентов, и помогают предприятиям экономить время и ресурсы. Когда запрос требует дополнительной поддержки со стороны человека-представителя, чат-боты также могут направлять клиентов к нужному агенту или каналу связи.
- Системы самообслуживания и базы знаний. Подобно чат-ботам, системы самообслуживания и базы знаний помогают клиентам самостоятельно находить ответы на свои вопросы и решения распространенных проблем. Эти системы обладают расширенными функциями поиска и включают такие ресурсы, как часто задаваемые вопросы (FAQ), учебные пособия, руководства по устранению неполадок и интерактивные инструменты. Доступ к ресурсам систем самообслуживания и баз знаний помогает клиентам сэкономить время и освободить представителей службы поддержки от ответов на одни и те же вопросы или прохождения повторяющихся учебных пособий.
- Расширенная аналитика и понимание клиентов. Аналитика данных на основе искусственного интеллекта может предоставить подробную информацию о настроениях и удовлетворенности на основе данных взаимодействия с клиентами, включая журналы чат-ботов, электронные письма, публикации в социальных сетях, обзоры и опросы. Используя эти данные, компании могут определить предпочтения клиентов, болевые точки и возможности для улучшения, что может помочь улучшить и персонализировать общее качество обслуживания клиентов.
5. ИТ-операции
В последние годы искусственный интеллект стал настолько распространенным в ИТ-операциях, что компания Gartner ввела термин «AIOps» для описания сочетания больших данных, аналитики, обработки естественного языка и машинного обучения для автоматизации процессов ИТ-операций.
AIOps позволяет командам ИТ-операторов интегрировать несколько отдельных инструментов ИТ-операций с помощью централизованной платформы, что помогает предприятиям более эффективно управлять постоянно расширяющейся ИТ-средой. В результате ИТ-команды могут быстро реагировать и даже заранее выявлять замедления и сбои в работе, что сводит к минимуму сбои в повседневных бизнес-операциях.
Ключевые преимущества AIOps включают в себя:
- Более быстрое реагирование и устранение проблем с ИТ-заявками, замедлениями и сбоями в работе.
- Снижение эксплуатационных расходов за счет объединения и интеграции ИТ-систем и инструментов.
- Расширение сотрудничества и мониторинга между DevOps, ITOps, функциями управления и безопасности с помощью интегрированных инструментов.
- Улучшенное распределение ресурсов за счет автоматизации ручных задач и предоставления членам ИТ-команды возможности тратить время на более сложную работу.
- Возможности перехода от реактивного к прогнозному управлению ИТ-операциями с использованием прогнозной аналитики.
6. Человеческие ресурсы
Использование ИИ на протяжении всего жизненного цикла сотрудников, в том числе для поиска и найма кандидатов, адаптации, управления записями сотрудников и развития существующих членов команды, может помочь отделам кадров повысить эффективность и поддерживать вовлеченность талантов.
Согласно опросу 1688 HR-специалистов Общества управления человеческими ресурсами (SHRM), 85% респондентов, использующих автоматизацию или искусственный интеллект, говорят, что это экономит их время или повышает эффективность.
Некоторые из многих вариантов использования ИИ в сфере управления персоналом включают в себя:
- Написание контента для материалов по подбору персонала. Команды по подбору персонала и привлечению талантов могут использовать генеративные инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT или Google Bard, чтобы помочь составить черновой вариант текста для целей набора персонала, включая описания вакансий, вопросы на собеседовании, электронные письма с кандидатами и письма с предложениями о работе. Предоставив инструменту подсказку с соответствующими подробностями о задании и типе контента, инструмент сгенерирует рекомендуемый текст. Несмотря на то, что для окончательной доработки материалов по набору персонала, возможно, потребуется поделиться дополнительной информацией и, вероятно, потребуется внести изменения, инструменты искусственного интеллекта могут сэкономить время по сравнению с написанием текста с нуля.
- Автоматизация отбора кандидатов. Многие системы отслеживания кандидатов (ATS) и аналогичные решения включают в себя технологию искусственного интеллекта для автоматического отбора кандидатов на основе определенных критериев и квалификации и отсеивания тех, кто не подходит. Эти системы часто включают в себя возможность отправлять автоматические электронные письма кандидатам, информируя их о том, что они не продвигаются вперед. Это позволяет командам по подбору персонала и привлечению талантов сосредоточить свое время на наиболее квалифицированных специалистах.
- Вовлечение кандидатов. Подобно чат-ботам для обслуживания клиентов, некоторые работодатели используют чат-боты как инновационное решение для повышения вовлеченности кандидатов. Компании включают чат-ботов с искусственным интеллектом и виртуальных помощников на свои страницы вакансий, чтобы направлять людей на работу, соответствующую их навыкам и опыту, проводить их через интерактивный процесс подачи заявления и отвечать на распространенные вопросы.
- Упрощение кадрового планирования. Такие технологии, как системы управления талантами и информационные системы управления персоналом (HRIS), централизуют данные о сотрудниках, упрощая компаниям управление и автоматизацию HR-процессов. С помощью этих систем организации могут управлять заработной платой, льготами, временем и посещаемостью, обучением и развитием талантов, а также другими функциями управления персоналом. Многие из этих систем также включают данные, относящиеся к анализу талантов, производительности, вовлеченности, удержанию и навыкам, помогая организациям лучше понимать компетенции работников, пробелы в навыках и будущие потребности в рабочей силе.
7. Кибербезопасность
Поскольку киберпреступники становятся все более изощренными, командам безопасности нужны новейшие технологии для обнаружения и снижения риска возникновения новых угроз. Согласно опросу IBM, в котором приняли участие 1000 руководителей ИТ и кибербезопасности, 64% респондентов внедрили ИИ для повышения возможностей безопасности, а 29% оценивают внедрение.
Искусственный интеллект и машинное обучение могут быть полезны в сфере кибербезопасности, позволяя опережать киберпреступников, автоматизировать обнаружение угроз и быстро реагировать на новейшие риски.
Вот несколько примеров кибербезопасности искусственного интеллекта:
- Обнаружение угроз и реагирование на них. ИИ может анализировать большие объемы данных, чтобы выявлять закономерности в поведении пользователей и автоматически отмечать аномалии, которые могут указывать на мошенничество или другую киберугрозу. Это может помочь командам по кибербезопасности обнаруживать угрозы в режиме реального времени. Инструменты с поддержкой искусственного интеллекта также могут автоматизировать задачи, связанные с реагированием на инциденты и их устранением, помогая устранять угрозы до того, как они нанесут значительный ущерб.
- Мониторинг безопасности. Угрозы кибербезопасности продолжают развиваться, и решения для мониторинга безопасности на базе искусственного интеллекта используют анализ данных для постоянного изучения и адаптации к развивающимся угрозам и средам. Используя эти данные, модели обнаружения можно корректировать с течением времени, помогая улучшить возможности безопасности и более активно обнаруживать и предотвращать угрозы.
- Предотвращение ботов. Боты представляют множество угроз для бизнеса, включая рассылку спама по электронной почте, отправку большого объема незаконного трафика на веб-сайты и инициирование захвата учетных записей с использованием украденных учетных данных. Алгоритмы машинного обучения на базе искусственного интеллекта могут использоваться для автоматического сканирования входящих электронных писем на предмет красных флажков, таких как вредоносные IP-адреса и ссылки, подозрительные ключевые слова и большие вложения, а также для фильтрации электронной почты в папки со спамом. Подобные возможности также можно использовать для различения подлинного трафика веб-сайта, хороших ботов (например, сканеров поисковых систем) и плохих ботов.
Хотя ИИ может повысить эффективность и улучшения с точки зрения кибербезопасности, инструменты ИИ могут создавать риски для безопасности и конфиденциальности. Перед выбором инструментов команды безопасности должны тщательно проверять любые решения искусственного интеллекта или привлекать для этого стороннего специалиста по информационной безопасности. Также может оказаться полезным внедрение общекорпоративной политики, обеспечивающей безопасное использование инструментов искусственного интеллекта.
8. Юридические отделы
Корпоративные юридические отделы обрабатывают и анализируют большие объемы данных и документов. Вместо того, чтобы просматривать документы и выполнять другие административные процессы вручную, ИИ может упростить многие юридические задачи, позволяя юристам тратить больше времени на предоставление клиентам экспертных рекомендаций.
LexisNexis опросил более 4000 человек, в том числе юристов, студентов-юристов и потребителей, по поводу генеративного ИИ. Согласно опросу, 36% опрошенных юристов использовали генеративный инструмент искусственного интеллекта лично или профессионально, а 19% уже используют эти инструменты в своей юридической практике. Области, в которых юристы видят наибольший потенциал инструментов ИИ, включают повышение эффективности, исследования и составление документов.
Вот несколько конкретных способов использования ИИ в юридических отделах:
- Исследования и анализ. Юридические исследования включают в себя трату значительного количества времени на изучение судебных дел, законов, постановлений и прецедентов, а также другой информации. Инструменты на базе искусственного интеллекта могут автоматически извлекать, систематизировать и анализировать соответствующие юридические документы, что упрощает юристам поиск важной информации, извлечение ключевых идей и принятие обоснованных решений.
- Анализ контракта и комплексная проверка. Проверка юридических контрактов и документов вручную может занять много времени и привести к человеческим ошибкам. Инструменты искусственного интеллекта с возможностями машинного обучения не только проверяются экспертами по правовым вопросам, но и могут проверять и анализировать формулировки контракта, чтобы выявлять потенциальные проблемы или неблагоприятные условия, которые в противном случае можно было бы не заметить.
- Автоматизация документооборота. ИИ может помочь в создании первоначальных проектов стандартных юридических документов, таких как контракты, соглашения о неразглашении (NDA), завещания и договоры аренды, экономя время юристов и уменьшая количество человеческих ошибок. Имейте в виду, что хотя ИИ может создавать проекты юридических документов, перед использованием любых документов, созданных ИИ, крайне важно провести тщательную проверку юристом.
- Согласие. Различные отрасли и предприятия должны соблюдать определенные правила, такие, как для данных здравоохранения. Стандарты соответствия сложны, и несоблюдение их может привести к нарушениям или штрафам. Компании могут использовать и обучать алгоритмы ИИ, чтобы понимать конкретные законы и правила и выявлять несоответствия более эффективно, чем ручные методы.
9. Бухгалтерский учет
Бухгалтерские группы часто тратят много времени на ручные, повторяющиеся задачи, такие как ввод данных, управление заработной платой и утверждение расходов. Благодаря внедрению искусственного интеллекта в бухгалтерские группы многие из этих задач можно автоматизировать, экономя время и ресурсы.
Согласно опросу Intuit, в котором приняли участие 2000 бухгалтеров, 48% респондентов планируют инвестировать в инструменты автоматизации и искусственный интеллект в следующем году. Опрос также показал, что 82% респондентов считают, что технологии создают более значимые отношения с клиентами.
Преимущества использования инструментов искусственного интеллекта в бухгалтерском учете включают в себя:
- Автоматизированные задачи. Искусственный интеллект может автоматизировать многие задачи ручного бухгалтерского учета, включая сбор данных, ввод данных, категоризацию, сверку и выставление счетов, освобождая время бухгалтеров для работы над более стратегическими проектами и взаимодействия с клиентами.
- Упрощенное управление заработной платой. По оценкам Американской ассоциации заработной платы, вероятность человеческой ошибки при ручной обработке заработной платы составляет до 8%. Искусственный интеллект и машинное обучение могут автоматически обрабатывать расчет заработной платы, экономя время, исключая человеческие ошибки и обеспечивая точность расчета заработной платы.
- Сопровождение налоговых проверок. Инструменты поддержки налоговых проверок на базе искусственного интеллекта могут помочь аудиторам и бухгалтерам эффективно подготовить финансовую отчетность и записи, чтобы обеспечить их точность, актуальность и актуальность. ИИ также упрощает управление документами, позволяя налоговым аудиторам легко идентифицировать и получать доступ к соответствующим финансовым данным, а также сокращает время и ресурсы, затрачиваемые на проведение проверок.
10. Финансы
В отчете PwC за 2022 год показано, что 53% опрошенных финансовых директоров стремятся ускорить цифровую трансформацию с помощью анализа данных, искусственного интеллекта, автоматизации и облачных решений, чтобы способствовать стандартизации и интеллектуальной автоматизации как можно большего количества ручных процессов.
Использование искусственного интеллекта в финансах может помочь финансовым командам и организациям анализировать закономерности на основе больших наборов данных, оптимизировать процессы, улучшить процесс принятия решений, предотвратить мошенничество и обеспечить соблюдение требований, а также получить другие преимущества.
Вот несколько конкретных способов использования ИИ в финансовом секторе:
- Анализ данных в реальном времени. Финансовые группы и организации, предоставляющие финансовые услуги, управляют значительным объемом данных, поэтому отслеживание наиболее важной бизнес-информации может быть сложной задачей. Инструменты искусственного интеллекта могут автоматически обрабатывать большие объемы данных и выявлять закономерности и тенденции, экономя время и раскрывая информацию, которая в противном случае могла бы быть упущена из виду. Эти знания помогают финансовым специалистам принимать более обоснованные решения, связанные с управлением кредитами, расчетом рисков, проверкой заемщиков и определением инвестиций.
- Выявление мошенничества и борьба с отмыванием денег. Многие процессы выявления мошенничества и борьбы с отмыванием денег выполняются вручную, отнимают много времени и создают риск человеческой ошибки. Аналитика данных на базе искусственного интеллекта может использоваться для оценки финансовых транзакций и связанных с ними действий в режиме реального времени, чтобы выявить нормальное, а не ненормальное или подозрительное поведение. При обнаружении подозрительной активности инструменты искусственного интеллекта могут уведомить аналитиков или другие соответствующие стороны о необходимости дальнейшей проверки, что помогает повысить эффективность.
- Комплайнс. ИИ может помочь автоматизировать проверки соответствия и вести учет всех финансовых транзакций и действий в режиме реального времени, что может снизить общий риск нарушений нормативных требований и штрафов.
- Прогнозирование и бюджетирование. Инструменты искусственного интеллекта могут анализировать финансовые данные и делать прогнозы. ИИ может обрабатывать большие объемы исторических данных о производительности, включая рыночные тенденции, экономические показатели и показатели конкретной компании, чтобы генерировать прогнозы о будущих тенденциях или результатах. В результате ИИ может помочь улучшить принятие решений по составлению бюджета и распределению ресурсов, минимизируя при этом потенциальные финансовые риски.
Используйте искусственный интеллект в своем бизнесе
Интегрируя искусственный интеллект в свой бизнес, ваша организация может сэкономить время, сократить расходы, использовать расширенные данные для более эффективного принятия решений и дать членам вашей команды возможность сосредоточиться на более стратегических приоритетах.
Наиболее успешные инициативы в области искусственного интеллекта основаны на человеческом опыте. Если вам нужна экспертная поддержка, которая поможет максимизировать бизнес-преимущества искусственного интеллекта, рассмотрите возможность привлечения независимого профессионала в ИИ-Агентстве. В ИИ-Агентстве доступны опытные инженеры по искусственному интеллекту, которые помогут вашей команде найти и внедрить эффективные инструменты искусственного интеллекта.
Найдите подходящий проект генеративного ИИ, который лучше всего соответствует вашему бюджету и потребностям бизнеса, и сразу же начните работать с экспертом.