Как Искусственный Интеллект и Большие данные способствуют росту Бизнеса, совершенствуя бизнес-аналитику?

В данной статье рассмотрим, как Искусственный интеллект и Большие данные улучшают процессы бизнес-аналитики с точки зрения экономического эффекта, формирования стратегий устойчивого развития и определения конкурентных преимуществ для компаний.

Бизнес-аналитика (BI) — ключевой компонент для роста современных организаций, позволяющий принимать точные стратегические или операционные решения благодаря определению конкретных ценностей в большом объеме данных компании. Искусственный интеллект (AI) — проявление человеческого интеллекта в математических операциях на компьютерах. Применение технологий ИИ на больших данных в процессах бизнес-анализа, многократно увеличивает скорость принятия эффективных и обоснованных решений, а также обеспечивает долгосрочные стратегические преимущества.

Достижение высоких показателей — следствие возможности ИИ определять фундаментальные свойства в данных компании, которые не могут быть обнаружены классическими методами аналитики и влияют на ключевые показатели бизнеса как в режиме реального времени, так и в конкретный момент.

Решения, принимаемые на основе интеллектуального анализа, позволяют улучшить финансовые показатели компании, адаптировать стратегии финансового планирования под изменяющиеся потребности индустрии и повысить скорость достижения ключевых целей бизнеса. Индустриальные факторы могут оказывать различное влияние на способности ИИ повышать ценность бизнес-аналитики для компании.

Одним из фундаментальных факторов влияния на рост EBITDA компании является качество и точность принимаемых решений в бизнесе на основе сформированных систем принятия решений (далее ССПР). Искусственный интеллект способен повысить точность ССПР за счет улучшения качества данных, используемых для эффективной работы ССПР.

ИИ и, в частности, Большие языковые модели (LLM) способны выявлять глубокие зависимости в данных компании и улучшать их качество на основе бизнес-требований.

В практике SkylarAGI компании повышают эффективность уже существующих систем бизнес-аналитики более чем на 30% за счет улучшения качества данных с помощью ИИ и в среднем повышают EBITDA до 10% благодаря уменьшению количества принимаемых неэффективных решений.

Данный анализ позволит управляющим менеджерам принимать точные стратегические решения за короткое время и стабильно управлять процессом масштабирования в период турбулентности.

Искусственный интеллект способен выявлять факторы, препятствующие успеху в масштабировании или формирующие его на основе глубокого анализа исторических показателей компании. Если между стадиями масштабирования компании прошло достаточно много времени, компания прошла несколько фаз роста и индустриальные факторы изменились, то ИИ способен унаследовать информацию с практик смежных компаний и экономик, что позволит с самого начала принимать эффективные решения. Непосредственно в процессе масштабирования применение ИИ повысит эффективность бизнес-аналитики.

В практике SkylarAGI ИИ определяет готовность бизнес-процессов к масштабированию за счет анализов параметров процесса. Это позволяет компаниям на первоначальном уровне предотвратить исполнение до 60% рисков и в среднем на 30% быстрее достигать целей масштабирования.

Около 25−30% компаний используют ИИ в бизнес-аналитике процессов, связанных с маркетингом, цепочками поставок и сервисными операциями. Это позволяет отслеживать эволюцию предположений, на основе которых была сделана оценка в каждом из процессов. Благодаря извлеченной информации можно повысить устойчивость планируемой стратегии.

Как при формировании, так и при реализации стратегии управления человеческими ресурсами Искусственный Интеллект позволяет оценивать ключевые параметры состояния сотрудников и предлагать возможные стратегии улучшения эффективности под призмой корпоративной культуры и геймификации в масштабе компании.

В корпорациях с 5000 и более сотрудников ИИ в бизнес-аналитике предоставляет большую ценность в заблаговременной оценке оттока кадров на основе глубокого анализа данных о сотрудниках с целью предотвращения финансовых потерь.

Для компаний от 300 до 5000 сотрудников ИИ помогает в динамическом анализе процессов премирования сотрудников и в определении факторов истинной мотивации каждого сотрудника. Это позволяет выстроить эффективную и независимую мотивационную стратегию в бизнесе.

Ценность ИИ в бизнес-аналитике возрастает, когда существует возможность принимать решения непосредственно в момент выделения стратегических ресурсов на процесс. Поскольку И И может сигнализировать о том, что ваши прежние предположения изменились относительно составленной стратегии, это позволит заблаговременно обнаружить неэффективное потребление ресурсов и при необходимости адаптировать ресурсы для достижения целевых показателей стратегии компании.

Например, одна из ведущих телекоммуникационных компаний корректирует финансовое планирование на основе моделей ценообразования. Компания обладает относительно высокой гибкостью в отношении спроса, но меньшей — в отношении предложения. Искусственный интеллект уведомляет менеджеров о возможности изменений динамики цен или спроса, которые могут негативно повлиять на прибыль. Это позволяет компании быстро реагировать на изменения и выделять дополнительные ресурсы для достижения максимальной прибыли, так как рентабельность бизнеса очень чувствительна к поддержанию равновесия между спросом и предложением.

Бизнес-аналитика с применением ИИ открывает возможность точного анализа поведения пользователей, а также в реальном времени позволяет оценивать сильные и слабые стороны конкурентов.

Интеллектуальный анализ данных пользователя и его взаимодействия с продуктами бизнеса позволяет точно определить сложносоставные конкурентные преимущества компании или ее слабые стороны. Данная информация позволит адаптировать конечный продукт под потребность клиента или научиться управлять его потребностями через продукт, выстроив стратегию персонализации. ИИ в бизнес-аналитике открывает возможность использования новых бизнес-моделей в рамках компании и получения новых финансовых потоков.

ИИ в бизнес-аналитике позволяет в режиме реального времени оценивать конкретные параметры конкурентов, такие как коэффициент проникновения на рынок, эффективность маркетинговых стратегий и финансовая активность на онлайн торговых платформах, и своевременно уведомлять менеджеров о выявленных ключевых преимуществах конкурентов.

Благодаря применению ИИ в бизнес-аналитике были улучшены финансовые показатели в операциях над пассивами для компании-клиента — ведущего банка РФ. Для клиента из нефтегазовой индустрии определены степени влияния оборудования на результаты проведения геолого-геофизических исследований в масштабе месторождений, что позволило повысить эффективность принимаемых решений по добыче.

Перед внедрением ИИ технологий в процессы бизнес-аналитики мы проводим оценку готовности процессов к применению ИИ, выявляем ключевые ограничения, формируем траекторию достижения целей бизнеса через призму ИИ технологий. Создаем стратегию применения ИИ в бизнес-аналитике, оцениваем экономический эффект от внедрения инструментов и определяем риски. Такой подход позволяет достичь ключевых целей сотрудничества безупречно.