AIは、ドメイン全体でビジネスにどのように影響を与えますか？

人工知能はあなたのビジネスに革命を起こすことができます。

AIがビジネスに与える影響は、すべての結果がリアルタイムで効率的になるように、すべてのドメインにわたるプロセスを合理化するのに役立ちます。

世界は、人工知能が教育や不動産などの最も伝統的な分野でさえも変革する方法の例でいっぱいですが、AIは数百万の収益サイクルで働く産業や企業向けであるという一般的な印象が生まれました。そして、数百人の従業員のチームサイズがチームの50人に分割されました。

しかし、今日ここで達成しようとしているのは、AIは単なる金持ちの拡大の夢ではなく、あらゆる規模の企業がそのプロセスで採用し、より効率的になり、時間の経過とともに彼らをリーグに追加できることです。リーダー–AI開発会社の検索を開始する必要がある理由。

この記事では、AIがビジネスに与える影響と、AIがビジネスのすべてのドメインにどのように適合し、ビジネスを改善できるかについて説明します。

始めて、ビジネスドメインでのAIの役割を調べることにより、AIがビジネスを効率的かつインテリジェントにするための時間の必要性を理解するのを手伝ってみましょう。

しかし、AIがビジネスにどのように役立つかを調べる前に、ビジネスにおける人工知能の利点の全体的なレベルのビューを調べてみましょう。

AIがビジネスに与える影響の増大につながるものは何ですか？

• 顧客と市場の洞察–システムマトリックス、ソーシャルメディア、またはWebマトリックスのいずれからのものであっても、顧客と市場に関するデータに制限はありません。 データは、AIシステムを効率的にするために必要な原材料として機能します。これにより、ビジネスや製品のマーケティングに関する重要な決定を下すことができます。
• プロセスの自動化–重要な人的資源を消費するタスクの自動化は、ビジネスにおける最大のAIの利点の1つです。 業界全体で、企業は自動化機能を使用して、従業員の作業負荷を軽減するだけでなく、データ入力の問題が発生する可能性を防ぎます。
• 顧客体験の向上–ビジネスにおけるAIの役割は、自動化とプロセス効率を超えています。 このテクノロジーは、顧客体験の向上に大きく貢献しています。 カスタマーエクスペリエンスの最前線でのビジネスにおけるAIの利点のいくつかは、次のように見ることができます。
• パーソナライズ
• 購入プロセスの合理化
• 不正検出
• 効果的なセルフサービス
• リアルタイムのテキスト、ビジュアル、および音声エンゲージメント

AIがビジネスにどのように役立つか、そしてなぜ企業がAI開発者をできるだけ早く雇うべきかについて多くの方法を検討したので、次のパートは、AIがドメイン間でビジネスをどのように変えているかについての答えに飛び込むことです。 HR、財務、運用、マーケティングの各プロセスにわたるビジネスでのAIの使用について検討します。

人工知能が人材と採用に与える影響

人材獲得

他の分野と比較して、人材獲得の分野で最も目に見えるビジネスへの人工知能の影響。 人工知能は、タレントアクイジションのスーパーセットに該当する多くの分野で使用されています。たとえば、候補者の調達、履歴書のスクリーニング、チャットボットを使用した候補者との交流、顔認識AIを利用したソフトウェアを使用した候補者の感情の認識などです。が表示されています。

従業員の関与

NLP、チャットボットテクノロジー、および感情分析の出現により、企業は適切な行動を取るという観点から、分析し、従業員からリアルタイムのフィードバックを得ることがはるかに簡単になりました。 AIをビジネスにどのように採用できるかを答えながら。

従業員の関与について言えば、従業員がこの面で最も懸念していることの1つは、年に1回報告マネージャーと会って、作業の進捗状況と業績について話し合うことです。 この懸念に対する解決策は、すべての従業員が最大限の可能性を発揮できるようにするAIベースのソフトウェアであるPeakonによって提供されます。

人事管理

今日の市場には、 HRが管理タスクを管理するのに役立つ多くのAI製品があります。 現在、世界中の人事チームはチャットボットを使用して従業員の質問に回答し、ビッグデータを使用して従業員のスケジュールを作成しています。これにより、公正で効果的なスタッフのロータスを介して企業の需要の予測と対応が支援されます。

キャリアマネジメント

学習と開発のためのAIの使用法について話すとき、キャリアパス、パーソナライズされたトレーニングの推奨、チャットボットによるコーチング、チームからのリアルタイムのフィードバックによるマネージャー開発など、さまざまなアプリケーションが登場します。

学習と開発を改善するためのAIの例は、 Gweekで見ることができます。 このプラットフォームは、ユーザーのプレゼンテーションとコミュニケーションのスキルを向上させるのに役立ちます。 メッセージングプラットフォームを介して従業員の秘密のコーチングを可能にするSidekickと呼ばれる別のサイトがあります。

パフォーマンス管理

AI主導の評価は瞬時にリアルタイムで行われるため（アルゴリズムが割り当て、目標、およびすべての従業員の日々の変化を監視するアルゴリズムを使用して）、すべての良い点とパフォーマンスの低いインスタンス。最終的にはパフォーマンスの正しい測定に役立ち、 AIが内部でビジネスにどのように役立つかについての答えを提供します。

リアルタイムのアクセスと監視は、 1日ごとに欠点にフラグを立てるのにも役立ち、問題が悪化する前に企業が行動を起こすことができます。

AIがマーケティングと販売に与える影響

研究開発

人工知能には、さまざまな業界や顧客ベースを深く理解する能力が備わっています。 ビジネスと市場について浮かぶ膨大な量のデータを収集して分析することにより、企業は問題を調査し、これまで考えられなかったソリューションを構築するのに役立ちます。

AIは、タスクの自動化に加えて、新しい発見、製品改善の方法、およびタスクをより適切に達成する方法を見つけるための道を開くことができます。

顧客サポート

ビジネス環境で人工知能がどのように使用されているかに対する最も一般的な答えは、チャットボットにあります。 ディープラーニングを利用したAIを利用したチャットボットを使用すると、企業は、時間の経過とともに蓄積された顧客データや情報などのニューラルネットワークからのデータのレイヤーにアクセスできます。

顧客が持っている好みや購入履歴へのリアルタイムアクセスで満たされると、チャットボットは人間の相手よりも優位に立つことができます。

コンテンツの作成

スプレッドシート全体で毎月のコンテンツを開発することにうんざりしているすべてのコンテンツマーケティング担当者のためのチャットボットがあります。 書かれたドキュメント内の一連の構造化データを変換することが知られているソフトウェア、 Wordsmithがあり、大きな成功を収めています。

現在、コンテンツ作成におけるAIのユースケースは、厳密な形式の記事に限定されていますが、ファンタジーサッカードラフトのコンテンツの開発にWordsmithなどのプラットフォームを使用しているエージェンシーがいくつかあります。

ユーザーエクスペリエンスの向上

人工知能がビジネスに適している理由の答えは、この1つのステートメントにあります。顧客と消費者は、これまで以上に要求が厳しくなります。 膨大な量の製品、情報、サービスをすべて1か所でリアルタイムかつ超高速モードで必要としています。 また、AIを使用する場合、すべてのサービスを1つの場所で瞬時モードで提供します。これは、最終的にユーザーエクスペリエンスの向上に役立ちます。

AIが可能にするもう1つのことは、パーソナライズです。 モバイルアプリの開発に人工知能を組み込むことで、企業は顧客の好みを研究する機会を得ることができます。 AIテクノロジーにより、マーケターは顧客に適した時間と空間でパーソナライズされたコンテンツを送信できます。 そして、パーソナライズほど、マーケティングの世界でユーザーエクスペリエンスを向上させることはできません。

感情認識

人間の感情を識別する機能は、AIにとって最大の課題であることが知られています。この質問は、AIがビジネスをどのように支援しているかという答えによって解決されます。 AIを利用したチャットボットがNLP機能に支えられている場合、誰かがイライラしている時期を判断し、割引を提供するか、人間のコンサルタントに電話を転送することで、提供内容とトーンを自動的に調整できます。

販売予測

予測は人工知能の強みです。 過去の販売実績と傾向を分析することにより、今回の販売額はどうなるか、またはどの取引が機能し、どれが機能しないかを予測するのに役立ちます。 最終的に、販売ドメインを中心に行われるアプリ開発に予測AIを含めることで、販売担当者は、過去の傾向から得られた適格なデータに基づいて、アップセルとダウンウェルの間の戦術を計画するのに役立ちます。

潜在顧客の最適化

営業チームの誰かがGoogleやソーシャルメディアで潜在的なクライアントを経由するのではなく、人工知能を組み込んでそれらをレビューすることができます。

見込み客のレビューに加えて、AIを使用してさらに2つの重要な営業タスクを行うことができます。A。ターゲットとする適切な役職とブランドを特定すること。B。電子メールまたはソーシャルメディアで行われた競合他社の感情に対して行われた感情を分析すること。 つまり、 AIを活用したインテリジェントなモバイルアプリは、クライアントが競合他社から受けているサービスに不満を持っているのか、市場から何か新しいものを求めているのかを洞察しながら、不幸なクライアントのセットを特定するのに役立ちます。

他の誰かが提供しているサービスに不満を持っている見込み客のデータベースを入手すると、必要なものを提供して取引を成立させる可能性が多様に高まります。

金融に対する人工知能の影響

買掛金勘定

実装されているデジタルワークフローにより、請求書の処理を大幅に合理化するAIベースの請求書管理システムがいくつかあります。 これを実現するために、機械学習アルゴリズムは、請求書の作成と管理に適した会計コードを学習するように設計されています。

サプライヤーのオンボーディング

AI開発会社は、人工知能と機械学習を組み合わせることで、企業が税務情報とクレジットスコアに基づいてサプライヤーを選抜し、人間の介入なしにシステムに設定できるように支援できます。

調達

組織の購入と調達のプロセスは、一般的に多くの事務処理で満たされ、多くの場合、相互に互換性のないさまざまなファイルやシステムを利用します。 APIとAIの組み合わせを利用して、 AIを利用したモバイルアプリを介して非構造化データを統合および処理することで、調達プロセスははるかにペーパーレスになり、人的介入が少なくて済みます。

監査

監査プロセスのデジタル化は、ファイルにいつ誰がアクセスしたかをデジタルで追跡できるようにすることで、セキュリティを強化するのに役立ちます。

人工知能を使用すると、監査人はデジタルファイルにリアルタイムでアクセスできるため、ファイルキャビネットでドキュメントを検索する必要がなくなります。これにより、情報にアクセスする際の時間差が少なくなるだけでなく、プロセス全体が大幅に向上します。より効率的な。 監査プロセスをインテリジェントにするには、強力な監査プロセス全体を専門とするAIアプリ開発会社に連絡する必要があります。

経費管理

経費が組織のポリシーに準拠していることを確認する方法で経費を確認および承認することは、どの会計チームにとっても時間のかかる作業です。 AIですが、人々は機械を使用して領収書を読み取り、経費を監査し、不一致がある場合に財務チームに警告することができます。

運用管理におけるAIの影響

ログ分析

ログの分析は、 AIを活用したオペレーションの最大のユースケースです。 スタックのすべてのレイヤー（オペレーティングシステム、サーバー、ハードウェア、アプリケーション）は、機械学習アルゴリズムによって収集、保存、処理、分析できるデータストリームの痕跡を残します。 次に、データはイベントの根本原因分析を実行するために使用されます。

AIの力をログ分析システムに組み込むことで、企業は障害が発生する前でもシステムの不足を見つけることができ、ビジネスにとってのAIのメリットのユースケースを示します。

キャパシティプランニング

ITアーキテクトは、アプリケーションのリソースニーズの計画に多くの時間を費やしています。 多層で複雑なアプリケーションの開発のためにサーバーの複雑さを定義することは、彼らにとって非常に難しい場合があります。 アプリケーションのすべての物理層は、CPUコア、ストレージ容量、ROM、およびネットワーク帯域幅と一致している必要があります。

人工知能は、アーキテクトがハードウェアの適切な仕様を定義したり、パブリッククラウドで適切なインスタンスタイプを選択したりするのに役立つため、ここで役立ちます。 これらのアルゴリズムは、すべてのワークロードに最適な構成を推奨するために、現在の展開とパフォーマンスを調査する傾向があります。

インフラストラクチャのスケーリング

Auto Scalingは、リアクティブでプロアクティブになるように構成できます。 リアクティブモードでは、監視インフラストラクチャは、スケールアウト操作を開始するためのメモリ使用率やCPU使用率などの主要なメトリックを追跡できます。 そして、負荷が正常に戻ると、スケールイン操作が実行され、インフラストラクチャが元の形式に戻ります。

プロアクティブモードでは、管理者はイベントの前に操作をスケールアウトするようにスケジュールします。

ビジネスにとってのAIの利点の1つは、人工知能を通じて、IT管理者が以前の使用パターンと負荷条件から学習する予測スケーリングを構成できるという事実にあります。 このようにして、システムは、言及されたルールなしでいつスケーリングする必要があるかを決定するためにインテリジェントになります。 この新しいメカニズムは、ランタイムインフラストラクチャのニーズを調整することで容量計画を補完します。

原価管理

インフラストラクチャコストの評価は、ITアーキテクチャで重要な役割を果たします。 また、パブリッククラウドメカニズムを使用する場合、予測とコスト分析ははるかに困難になり、クラウドプロバイダーは、VMの使用量、ストレージ容量、外部および内部帯域幅、アプリを介したAPI呼び出し、およびIOPS。

人工知能は、ワークロードと使用パターンの分析を通じて、多数のアプリケーション、コンポーネント、サブスクリプションの金額、および部門に関するコスト分割を提供することにより、インフラストラクチャのコストを見積もることができます。これは、運用部門がIT予算を正確に確保するのに役立ちます。

性能調整

アプリケーションが本番環境にデプロイされると、パフォーマンスの調整にかなりの時間が費やされます。特に、時間の経過とともにパフォーマンスが最も低下するため、大量のトランザクションを処理するデータベースエンジンの場合はそうです。

クエリの処理やリクエストへの応答などのタスクに参加するために使用されるログと時間を分析することにより、健全なAIソフトウェア開発会社によって開発された人工知能アルゴリズムは問題の正確な修正を提供できます。 運用チームに問題をエスカレーションする代わりにそれぞれのアクションを実行することでログ管理を強化するのに非常に便利です。これは、サポートのコストとエンタープライズITヘルプデスクの運営に直接影響します。

ビルメンテナンス

事業運営におけるAIの利点のリストの最後のポイントは、建物のメンテナンスでAIが提供する支援です。 このテクノロジーは、施設管理者が居住者の快適さを考慮しながら、エネルギー使用を改善するのに役立ちます。

この一例は、AI開発会社が提供するビルディングオートメーションサービスに見ることができます。 この中で、AIはIoTと統合され、建物の監視にコンピュータービジョンを使用するだけでなく、建物の設備、照明、冷暖房システムなどの管理を支援します。

それで、ここにあらゆるビジネスの柱であると考えられている4つのドメインがありました。 AI開発サービスプロバイダーが信じているドメインは、大きな影響を与え、より効率的にすることができます。 プロセスを効率的、合理化、高収益を生み出すことでAIのメリットを享受したい場合は、今すぐAI開発者チームにご連絡ください。