スマートアルゴリズムがビジネスの成功と収益の未来である理由

公開: 2021-10-06

16世紀以来、自動化は成功する企業の基礎の1つです。企業は、数百年前の製造業の黎明期から、製品の品質を犠牲にすることなくコスト削減戦略を模索し、実施してきました。アルゴリズムは、1950年代に商業活動を自動化するために最初に使用されました。主なプレーヤーは、2010年代にビジネス向けの機械学習のスポンサーと実装を開始しました。

人工知能（AI）は、商取引の世界に革命を起こす可能性を秘めています

その主な役割と責任の1つはこれです。機械学習の手法が役立ついくつかの問題を次に示します。

応答性。人工知能は、従来のアルゴリズムとは異なり、事前のトレーニングなしで新しい状況やデータに適応することができます。

利益が増えました。価格設定システムで機械学習を使用するだけで、収入が5％増加する可能性があります。統合戦略により、企業の収益は何倍にも増える可能性があります。

人間の要素。人工知能には感情が欠けています。感情ではなく機能があり、テクノロジーと知識が気分のむらの役割を果たしています。

不正防止。ニューラルネットワークは自己学習します。これは、ユーザーの行動の分析、疑わしいトランザクションの特定、および経済的損失を防ぐためのアルゴリズムの開発を支援します。その結果、システムは影響を受けにくくなります。これは、消費者の信頼の前提条件です。

提供された情報と設定された目的に基づいてマーケティング計画を作成します。人工知能は、過去の売上を分析するだけでなく、予測を使用して将来の売上を「予測」することにより、マーケターの作業を支援します。ライバルの行動と一般的な市場環境を考慮します。また、拡張現実ソフトウェアを使用すると、ビジネスで顧客のショッピング体験をパーソナライズするのに役立ちます。長期的には、販売コンバージョン率の上昇に気づき始め、全体的な収益が向上します。

アルゴリズムビジネスとAIの応用分野

金銭的な約束をする（モバイルバンキングアプリでは、リスク管理、予測、暗号取引ボット、チャットボットがすべて利用可能です）。
ビジネス（顧客行動分析とマーケティング戦略の有効性、購入管理、カスタマイズされたロイヤルティプログラムの開発、および詳細な分析）。
データのセキュリティ（不正防止テクノロジー、脅威の分析と新たなリスクの防止、共有データベースのデータ）。
薬用植物（記録管理、診断）。
職場（製造プロセスの制御、最適化、機器診断、破損データ、予防措置、および自動化）。

これはAIの可能性のほんの一部にすぎません。自己学習システムの早期開発にも資金が必要です。ただし、長期的には、大量のデータを処理するための支援が重要です。

なぜアルゴリズムが重要なのですか？

AIを使用するには、いくつかのプロセスが必要です。起業家の最初のそして最も重要なステップは、過去数年間の売上高に関して可能な限り多くのデータを取得することです。データセットは、この形式のデータのコレクションです。幸いなことに、オンラインレジの導入以来、このデータは自動的に保存されます。手動入力がなくても、システムは数回クリックするだけでそれらと同期します。すでに持っているデータを体系化することでうまくいく場合があります。ただし、他の状況では、より多くの時間と労力を費やす必要がある場合があります。

AIが管理できることがいくつかあります。

すでに対処した管理責任。
作業プロセスを合理化することにより、スペシャリストの生産性を向上させます。
クライアントの技術および情報支援。
意思決定に対する人的要因の影響を減らす。
内部コミュニケーションの改善、特に言語の壁への対処。
金融取引が監視され、疑わしいユーザーアクティビティが特定されます。
情報セキュリティとデータプライバシーを完全に制御できます。
マーケティング計画が作成されます。
短期および長期の予測

AI実装の最も明るい例

1.アリババ

中国の企業であるAlibabaは、世界最大のeコマースプラットフォームであり、AmazonとeBayの合計よりも多くを販売しています。 City Brainプロジェクトは、市内のすべての車を追跡することにより、人工知能アルゴリズムを使用してスマートシティを構築し、交通渋滞の緩和を支援します。さらに、AlibabaのAlibaba Cloudコンピューティングブランチは、収穫量を増やして費用を削減するために、農家が作物を追跡するのを支援します。

2.アマゾン

AIは、デジタル音声アシスタントであるAlexaを含む、同社の多くの部分でAmazonによって使用されています。 AmazonのAIは、消費者の購買習慣に関するデータを収集し、予測分析を使用して購入の推奨事項を作成します。多くの伝統的な企業が関連性を維持するのに苦労しているとき、アメリカ最大のオンライン小売業者であるAmazon Goは、コンビニエンスストアに新しいアイデアを導入しています。他の店舗とは異なり、チェックアウトする必要はありません。店舗の人工知能テクノロジーは、選択した商品を記録し、スマートフォンのAmazonGoアプリを使用して自動的に料金を請求します。

3. Apple Inc.

FaceIDを搭載したiPhoneと、Siriスマートアシスタントを利用するAirPodsスマートスピーカー、Apple Watch、HomePodなどのデバイスは、どちらも人工知能と機械学習を活用しています。 Appleはまた、サービスの提供を拡大しており、AIを使用して、Apple Musicで音楽を推奨し、iCloudで写真を見つけ、マップを使用して次の予定にルーティングします。

4. IBM

長年にわたり、IBMは人工知能の最前線に立ってきました。 IBMのディープブルーコンピューターが世界チェスチャンピオンを初めて破ってから20年以上が経ちました。 Project Debaterは、IBMの最新の人工知能の飛躍的進歩です。このAIは、2人のプロの討論者との討論に参加するコグニティブコンピューティングエンジンです。

5.テンセント

中国の企業であるTencentは、ほぼすべての製品に人工知能を組み込んでいます。 10億人のユーザーを抱えるWeChatアプリは、ゲーム、デジタルアシスタント、モバイル決済、クラウドストレージ、ストリーミング、スポーツ、教育、映画、さらには自家用車まで、その範囲を拡大しています。「AIineverything」は同社のスローガンの1つです。 Tencentは大量のデータを収集し、それを利用して会社に利益をもたらします。

AIを実装するための重要なステップ

自己学習アルゴリズムの開発にはお金と労力がかかりますが、コストのレベルは業界によって定義されます。独自のレコメンデーションシステムを設計する代わりに、小売業者は既製のオプションを選択する場合があります。収入の増加は、そのようなシステムの機能の1つです。わずか3か月の使用後、 AIは自己負担をし、大幅なコスト削減と売り上げの増加を通じて純利益を生み出し始めます。

AIをデプロイする主な手順は次のとおりです。

分析のためにデータを取得してデジタル化し、データ処理プログラムに入力します。
ゼロからのアルゴリズムの作成、またはフレームワークに基づくアルゴリズムの改良。
アルゴリズムの学習と自己トレーニング。
AI機能を組み込んだ組織およびすべてのビジネスプロセスのための新しい包括的なマーケティング戦略の作成。

結論は

人工知能は、すべてのビジネス分野で急速に要件になりつつあります。唯一の問題は、誰が最初に現代のテクノロジーを使用し、迅速な結果を得るのかということです。そして、少なくともゲームにとどまるために、誰が最後の可能な瞬間に引き上げますか？

著者について

Olesia Zamyshliaevaは、書くことを彼女の好きな自由時間の活動だと考えています。彼女は今まで聞いたことのないことを読んで楽しんでから、その情報を紙にまとめています。インターネット上でその主題に関する直接の情報を見つけることが可能である限り、どんなトピックも彼女にとって興味深いものです。