Выявите наиболее трудозатратные и повторяющиеся задачи
Используя сила ИИ, компании могут раскрыть потенциал своих данных, получить ценную информацию и оптимизировать свои процессы для лучшего обслуживания своих клиентов.
Иначе говоря, вместо точечного улучшения отдельных этапов они проводят реинжиниринг процессов, используя ИИ для полного переосмысления цепочки создания ценности.
Авторитетные поставщики отдают приоритет безопасности с помощью таких функций, как шифрование данных, контроль доступа, сертификаты соответствия и безопасные центры обработки данных для защиты конфиденциальных бизнес-данных.
Большинство корпоративных ИИ-решений соответствуют международным стандартам безопасности.
Если люди не понимают, как и почему алгоритм принимает решение, они инстинктивно ему не доверяют. Отсюда требование “пусть лучше человек решает, хоть медленнее, зато понятно”. Недостаток прозрачности и объяснимости ИИ подпитывает эту ловушку.
Например, если целью является превосходный клиентский сервис, то ИИ следует применять там, где он реально усилит ценность для клиента, а не просто ради технологии. На данном этапе часто проводят стратегические сессии, формируют высокоуровневый список приоритетных областей для изменений.
Эта статья рассматривает два аспекта такой трансформации.
Страх ошибок и ответственности. Связанное с первым – агентства ии автоматизации убеждение, что ИИ может фатально ошибиться, а отвечать придется людям или компании. Часто спрашивают: «Если ИИ совершит ошибку, кто за это будет в ответе?». Пока законодательство не дает прямого ответа, ответственность лежит на компании. Это рождает осторожность и даже паралич инициатив: руководители могут предпочитать старый, неэффективный, но предсказуемый процесс, нежели рискнуть и столкнуться с юридическими или репутационными последствиями сбоя ИИ.
ИИ обрабатывает терабайты информации за секунды, выявляя скрытые закономерности и тренды, которые человек может не заметить.
Ответ = "На складе есть следующие товары: " + ТоварыНаСкладе.Список();
Как автоматизация рабочих процессов с помощью ИИ повышает производительность бизнеса
Для бизнеса это означает рост конверсии, повышение средней выручки на клиента и снижение оттока. Решения, основанные на предиктивной аналитике, помогают перестать реагировать постфактум и начать действовать на опережение.
Особенно в регулируемых отраслях (медицина, финансы) страх перед потенциальными ошибками алгоритма и последующим разбором “кто виноват” сильно тормозит внедрение.