בינה מלאכותית מעצימה ארגונים לשנות תפעול, לספק חוויות לקוח יוצאות דופן ולקבל החלטות מונעות נתונים בקנה מידה.
בינה מלאכותית הייתה גורם מרכזי המניע את השינוי בארגונים של ימינו. הם ממנפים בינה מלאכותית כדי להביא לטרנספורמציה כלל ארגונית, כמו עמידה בציפיות המשתנות של הלקוחות, הפחתת הונאה והעצמת עובדים, אומר Rajan Nagina מ-Newgen Software.
בעידן הדיגיטלי, הלקוחות מצפים שהכל יהיה זמין בקצות אצבעותיהם. הם דורשים שירות לקוחות מהיר, יעיל ויוצא דופן, וכל ארגון שרוצה להתקדם במשחק צריך לספק.
גורם מרכזי שהניע את השינוי הזה הוא בינה מלאכותית (AI). מעוזרים אישיים וירטואליים ועד לקונספט של מכוניות בנהיגה עצמית, AI שיחקה תפקיד מהפכני במודרניזציה של העולם ובהעלאת ציפיות הלקוחות.
שינוי ארגוני עם AI
במילים פשוטות, בינה מלאכותית היא היכולת של מכונות או מערכות מחשב לבצע משימות המצריכות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית, כולל תפיסה חזותית, זיהוי דיבור, קבלת החלטות ותרגום שפה. בשנים האחרונות, ארגונים מודרניים החדירו לאט ובהתמדה AI למערכות שלהם כדי לפתור אתגרים תפעוליים, לעצב הצעות חדשניות ולספק חווית לקוח מעולה.
AI יכול לעזור לארגונים בדרכים רבות:
ארגונים יכולים למנף בינה מלאכותית כדי לקבל החלטות מהירות ומדויקות יותר על ידי ניתוח דפוסי העבר והלמידה מהם.
בינה מלאכותית יכולה לעזור לארגונים לבצע תחזיות מדויקות מבוססות נתונים על ידי מינוף אלגוריתמי בינה מלאכותית המאומנים על מערכי נתונים גדולים.
ל-AI יש גם יכולת לולאת למידה לייעל תחזיות עתידיות עבור ארגונים על סמך תחזיות העבר.
הנה איך ארגונים ממנפים את בינה מלאכותית כדי להביא לטרנספורמציה כלל ארגונית.
1. עונה על ציפיות הלקוח המשתנות ללא הרף
בינה מלאכותית יכולה להיות הנוסחה הסודית לבניית מעורבות מעמיקה יותר של לקוחות,
יצירת תגובות מהירות יותר והשגת המלצות אינטואיטיביות יותר של לקוחות.
בינה מלאכותית מאפשרת לארגונים לאמוד טוב יותר את הצרכים של הלקוחות שלהם על ידי ניתוח הדמוגרפיה שלהם, היסטוריית הרכישות, ההתנהגות המקוונת ועוד. לדוגמה, בנקים יכולים לבצע אוטומציה ולעקוב במהירות אחר אינטראקציות עם לקוחות על ידי פריסת צ’אטבוטים המונעים בינה מלאכותית. צ’אטבוטים אלו יכולים להבטיח שהבנקים מספקים תשובות מהירות ובזמן אמת לשאלות לקוחות, מספקים המלצות מותאמות אישית ומציעים ייעוץ פיננסי אמין על ידי ניתוח פרופיל הסיכון של הלקוח בזמן אמת.
2. מפחית הונאה באמצעות הערכות סיכונים מותאמות אישית
סילוק סיכונים ואיומים פוטנציאליים הוא אתגר שכל ארגון צריך להתגבר עליו. מינוף בינה מלאכותית יאפשר לארגונים להעריך סיכונים והונאות בנפרד על ידי מעקב אחר עסקאות קודמות, התנהגויות רכישה והתקשרויות. זה מאפשר לארגונים להפחית סיכונים פוטנציאליים ועוזר להם לקבל החלטות מושכלות יותר לגבי ניהול הסיכונים הללו.
לדוגמה, אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים לאפשר למבטחים לזהות ולהפחית את הסיכונים הכרוכים בתהליך החיתום. בעזרת AI, מבטחים יכולים להשתלב עם מסד הנתונים של התעשייה כדי לחלץ נתוני לקוחות רלוונטיים ולאחר מכן ליישר נתונים אלה לקטגוריות שנקבעו מראש לתמחור הפוליסות. זה מאפשר למבטחים לקבוע תחומי סיכון מרובים, כולל סיכוני ממשל וציות, ולשפר את תהליך החיתום.
3. מעצימה את העובדים לקבל החלטות מושכלות
הגישה מונעת הנתונים לקבלת החלטות זינקה מאוד בפופולריות בקרב ארגונים בשנים האחרונות. גישה זו מאפשרת לארגונים לקבל החלטות המבוססות על נתונים עובדתיים וניתוחים, ומאפשרת להם לבטל את ההנחות. ארגונים יכולים להעניק יותר כוח לעובדים לקבל החלטות מושכלות על ידי יישום תהליך הדמוקרטיזציה של הנתונים.
עם זאת, המסע מהנתונים להחלטות הוא מורכב, הדורש מאמץ ניכר מטעם מדעני הנתונים. זה הופך לחסרון קריטי. כדי לפתור את זה, לארגונים יש כעת פלטפורמות מדעיות נתונים רבות בעלות קוד נמוך המציעות פתרונות אינטואיטיביים שבהם ניתן להטמיע, לעבד נתונים וניתן לאמן מודלים שונים של בינה מלאכותית לקבל החלטות חכמות בקנה מידה. היכולת הזו למנף נתונים גולמיים לקבלת החלטות בקנה מידה מספקת הצעות שונות ויתרון תחרותי לטווח ארוך.
מודרניזציה של תעשיות עם AI
בינה מלאכותית ממלאת תפקיד מונומנטלי במודרניזציה של תעשיות שונות, מביטוח ועד קמעונאות ובנקאות. הנה כמה דוגמאות לאופן שבו נעשה שימוש ב-AI בתעשיות אלה:
קמעונאות: תעשיית הקמעונאות הייתה עדה לשינוי מהיר עם הופעת הבינה המלאכותית. עם AI, ארגונים יכולים להתאים אישית את מעורבות הלקוחות שלהם על פני נקודות מגע. ארגונים קמעונאיים יכולים לפלח לקוחות באופן דינמי ולמקד אותם עם ערך לכל החיים ומיקוד קידום מכירות מותאם אישית. בינה מלאכותית גם מאפשרת לארגונים קמעונאיים למקד בהצלחה ללקוחות באמצעות טכניקת המודלים המרומם, שיכולה לחזות את הלקוחות שסביר שיגיבו למסע פרסום או פעולה שיווקית מסוימת. תובנות לגבי העדפות והתנהגויות של לקוחות בודדים יכולות לעזור לקמעונאים לספק המלצות וחוויות קניות מותאמות אישית. זה עוזר לשפר את נאמנות הלקוחות ושימורם.
ביטוח: בינה מלאכותית השפיעה על תעשיית הביטוח בדרכים רבות. חברות ביטוח ממנפות בינה מלאכותית כדי לחזות אם תביעת ביטוח המבוקשת על ידי מבוטח היא הונאה או לא. AI גם עוזר לחזות את סיכון התמותה בביטוח חיים על ידי מעקב אחר נתונים דמוגרפיים, מידע הקשור לאורח חיים וכל נתוני מחלה קיימים.
בנקאות: בנקים ומוסדות פיננסיים ביצעו מודרניזציה מאסיבית של פעילותם באמצעות AI. בנקים מאמצים AI כדי לזהות הונאה על ידי ניתוח נפחי נתונים גדולים כדי לרשום דפוסים חשודים. מודלים מבוססי בינה מלאכותית יכולים גם להעריך סיכוני אשראי, לזהות ברירות מחדל פוטנציאליות ולקבל החלטות אשראי מדויקות יותר. זה עוזר לבנקים להפחית את הסיכון להלוואות גרועות ולשפר את האיכות הכוללת של תיקי ההלוואות שלהם.
פוטנציאל שינוי משחק של AI בארגונים מודרניים
על פי סקר של McKinsey Opens a window new 2022, אימוץ הבינה המלאכותית הוכפל בחמש השנים האחרונות, וההשקעה בבינה מלאכותית עולה בהתמדה.
שילוב טכנולוגיות חדשניות כמו בינה מלאכותית בפעילותם יכולה להיות מחליף משחק עבור ארגונים מודרניים. זה יאפשר להם לקבל החלטות מדויקות, להגביר את היעילות התפעולית ולהבטיח חווית לקוח מעולה. חדשנות וצמיחה הם, כמובן, חלק מהחבילה.
