מאוטומציה של משימות לניתוח נתונים, בינה מלאכותית מוכיחה את עצמה כזרז לטרנספורמציה עסקית. ובכל זאת, מנהיגים רבים עדיין שואלים: איפה בינה מלאכותית בעצם יכולה לספק תוצאות? האם היתרונות של בינה מלאכותית שווים את ההשקעה?

במאמר זה, אנו חוקרים מקרי שימוש מעשיים ומוכחים של בינה מלאכותית בין פעולות פיננסיות, משאבי אנוש, שיווק ושרשרת אספקה שמראות כיצד זה מניע השפעה ניתנת למדידה. תראה כיצד בינה מלאכותית יכולה לסייע לעובדים לקבל החלטות טובות יותר, לפשט פעולות ולפתוח תזרימי הכנסה חדשים.

מקרי השימוש ב-AI להלן הם כמה דוגמאות לפתרונות של קו בינה מלאכותית עסקית שארגונים רבים מיישמים - ומקבלים ערך מ—כיום. אם אתם מעוניינים בצלילה עמוקה יותר במקרי שימוש בבינה מלאכותית ובטכנולוגיות של SAP שהופכות אותם לאפשריים, קראו את הספר האלקטרוני שלנו, AI in Action: מקרי שימוש מעשיים לתוצאות עסקיות אמיתיות.

היתרונות של בינה מלאכותית בעסקים

למנהלים המתמקדים בפריון, יעילות וחדשנות, היתרונות של בינה מלאכותית בעסקים ברורים: הוא מסייע לארגונים לפעול בצורה חכמה יותר, להסתגל מהר יותר ולהתחרות ביעילות רבה יותר בשוק מורכב יותר ויותר.

בכל התעשיות, ארגונים מממשים רווחים בחמישה תחומי ליבה:

• פרודוקטיביות ויעילות: אוטומציה של משימות ידניות שחוזרות על עצמן (כמו הזנת נתונים) כדי לשחרר כשרונות אנושיים לעבודה בעלת ערך גבוה יותר.
• דיוק ומהירות החלטה: החלת נתונים בזמן אמת, כלי ניתוח מתקדמים ומודלי חיזוי מעצימה את העובדים לפעול בביטחון.
• חוויית לקוח: אספקת אינטראקציות מותאמות אישית, רלוונטיות בזמן, שבונות נאמנות לקוחות.
• חדשנות וצמיחה: חשיפת תובנות נסתרות שיכולות להוביל לפיתוח מודלים עסקיים, מוצרים ושירותים חדשים.
• גמישות וזריזות: מאפשר לארגונים להגיב במהירות לשינויי שוק, שיבושים בשרשרת האספקה או משמרות בביקוש הלקוח.

מקרי השימוש של בינה מלאכותית שמתרחשים לאחר מכן ממחישים היכן יתרונות אלה יוצרים את ההשפעה הרבה ביותר.

AI בפיננסים

צוותי כספים משתמשים ב-AI כדי לבצע אוטומציה לתהליכים ידניים שחוזרים על עצמם וליידע קבלת החלטות.

אוטומציה של התאמת תשלומים: משימה שצורכת זמן היסטורי הרגישה לשגיאות, מה שיכול להוביל לסגירה מעוכבת ולתזרים מזומנים מתוח. בינה מלאכותית יכולה להתאים במדויק חשבוניות עם המסמכים הפנימיים המתאימים לפני מתן הרשאה לתשלום. הוא עושה זאת על-ידי ניתוח נתונים היסטוריים והחלת הכרה בדפוס על התנהגות סילוק חוב.

עם למעלה מ-7,000 לקוחות ברחבי 120 מדינות, זה היה חיוני עבור Accenture. לפני שהם התחילו להשתמש בתוכנת SAP Cash Application כדי להתאים חשבוניות, הם טיפלו ב-250,000 הזנות באופן ידני. לאחר מכן, הם הצליחו להפוך את התהליך לאוטומטי בדיוק רב יותר, עם 54% מהחשבוניות שמותאמות אוטומטית.

חיזוי תשלומים מאוחרים: על-ידי שימוש ב-AI כדי לנתח דפוסים היסטוריים והתנהגות לקוחות, צוותים פיננסיים יכולים לאתר סימני אזהרה מוקדמת של תשלומים מאוחרים, מה שמאפשר להם לנקוט בגישה פרואקטיבית יותר לניהול נזילות ותזמון השקעה.

הכי טוב מכל, כל משתמש יכול לגשת לתובנות האלה עם הנחיות לשפה טבעית - ובלי עזרה ומיומנויות טכניות של אנליסטים. עם תשובות נגישות, צוותי פיננסים יכולים לפעול מהר יותר ועם יותר ביטחון.

בינה מלאכותית במשאבי אנוש

בינה מלאכותית מייעלת את האופן שבו מחלקות משאבי אנוש מגייסות, מראיינות ושוכרות כישרונות המתאימים ביותר למטרות הארגונים הרחבים שלהן.

יוצר תיאורי משרה: משוך מועמדים מובילים עם תיאורי משרות משכנעים וכוללים. אחד היתרונות העיקריים של בינה מלאכותית הוא שהיא יכולה לייצר כתיבה באיכות גבוהה עם מהירות ועקביות בקנה מידה, עם פחות הטיה ונגוהות.

סינון מועמדים: כלי בינה מלאכותית יכולים להדגיש במדויק מועמדים המתאימים ביותר לתפקיד. כך חוסכים המתגייסים את נטל הסריקה לאורך זמן באמצעות מאות קורות חיים ומונע מפונים בעלי פוטנציאל גבוה להתגלות.

על-ידי אימוץ SAP SuccessFactors, Frit Ravich, מפיץ של צ'יפס, חטיפים ואגוזים המיוצאים ל-27 מדינות, יכול להקל על המועמדים להגיש מועמדות ולמגייסים להתאים אותם למשרות פנויות.

ניהול ביצועים חכם יותר: עבור עובדים שכבר עובדים בחברה, בינה מלאכותית יכולה להציע יעדים שתומכים בצמיחה האישית שלהם ובסדרי העדיפויות של הצוות שלהם. היערכות זו מעודדת את העובדים להישאר מעורבים בתפקידיהם ולהשקיע בארגון שלהם.

הונדה האמריקאית משתמשת בגישה זו כדי לסגור את פער הכישרונות: הכישורים להם הם זקוקים לעומת המיומנויות שכוח העבודה שלהן יכול להיות.

בינה מלאכותית בחוויות לקוח

כמו פונקציות של כספים ומשאבי אנוש, צוותי שיווק ומסחר מקבלים מחדש את היתרונות של AI על-ידי שימוש בו לאוטומציה של משימות ידניות ולגלות תובנות נסתרות בנתונים שלהם.

חיזוי התנהגות לקוח: בינה מלאכותית יכולה לנתח דפוסי מעורבות, התנהגות גלישה, היסטוריית רכישה ואותות כוונה אחרים כדי להדגיש לידים עם הפוטנציאל הגבוה ביותר להמרה. הדבר מאפשר לצוותי שיווק לכוון אותם עם קמפיינים רלוונטיים ובזמן הנכון.

יצירת תוכן מוצר: באמצעות שרטוט של נתונים מובנים כמו מפרטים, מאפיינים והמחרה, בינה מלאכותית יכולה ליצור תיאורים מדויקים של מוצרים. הם יכולים אפילו להבטיח שהתוכן מתיישר להעדפות הקהל ולאסטרטגיות SEO. צוותי שיווק יכולים להתמקד במקום בעיצוב בניית מותג ומאמצי סיפור סיפורים אחרים ברמה גבוהה יותר.

הזנת הזמנת לקוח: כאשר לקוח מחליט לבסוף לקנות, בינה מלאכותית יכולה לבצע אוטומציה ללכידת נתוני ההזמנה מהודעות דוא"ל ומסמכים סרוקים ולאחד את כולם במקום אחד. ללא תשלום מהנטל הידני, החוזר ונוטה לשגיאות בהזנת נתונים, צוותי מכירות יכולים להתרכז בטיפוח קשרי לקוחות חדשים.

מיטוב שירות לקוחות: סוכני AI יכולים לעבוד במקביל עם צוותי שירות לקוחות אנושי כדי לספק תגובות מהירות יותר, שיעורי פתרון טובים יותר בפעם הראשונה ואיכות שירות עקבית יותר.

לדוגמה, Bosch Power Tools משתמשת בסוכני AI כדי לנתח את התוכן וההקשר של כל אחד ממיליוני כרטיסי שירות הלקוחות שהם מקבלים בשנה ומפנה אותם לצוות המתאים לעזרה. לא רק שהגישה הזו חוסכת אלפי שעות מדי שנה - היא מפחיתה את העלויות באופן משמעותי.

AI בשרשראות אספקה

החל מחוסר ודאות גיאופוליטית ועד להגבלות סחר, מנהיגי שרשרת האספקה מתמודדים עם אתגרים רבים יותר מאי פעם. בינה מלאכותית מסייעת להם לצפות שיבושים ולאתר אי-התאמות כדי לשמור על המשכיות השירות.

• זרקור סיכוני שרשרת אספקה מוקדם
  כל שנייה סופרת בכל הנוגע להפחתת ההפרעה. בינה מלאכותית יכולה לעקוב אחר נתוני פעולות, מלאי ולוגיסטיקה כדי לאתר חריגות לפני שהן מובילות לעיכובים יקרים.
  
  על-ידי שיבוץ בינה מלאכותית בתכנון, Microsoft הפחיתה באופן ניכר את מלאי הטובין המוגמרים והפחיתה באופן יזום את סיכוני המלאי בעסקי החומרה הגלובליים שלה, והפכה את שרשרת האספקה המגיבה שלהם למודל חיזוי בזמן אמת.
• צפי לביקוש עם דיוק
  חיזוי בסיוע בינה מלאכותית משתמש בלמידת מכונה כדי להתאים לתנאי שוק משתנים בזמן אמת, מה שמאפשר למקבלי החלטות למנוע מחסור או מלאי יתר.
• מעבד קבלות טובין מהר יותר
  כשטובין מגיעים לנמל, עיכובים בעיבוד יכולים לעבור את שרשרת האספקה. כלי AI יכולים לפשט תהליך זה על-ידי סריקה והתאמה של קבלות במהירות ובדייקנות.

כיצד ליישם בינה מלאכותית בפעולות עסקיות

הפוטנציאל של בינה מלאכותית בעסקים ברור. הדרך ליישום בפועל היא הרבה פחות מכך.

יישום בינה מלאכותית בעסק מבקש מוכנות בכוח העבודה שלך, התאמה לצרכים עסקיים וקביעת מטרות ניתנות למדידה.

כל אלה הם אלמנטים חיוניים - ויש לנו מדריך שיעזור לכם להגדיר אותם.

קראו את הספר האלקטרוני שלנו, הנתיב ליישום AI, כדי ללמוד כיצד להביא את היתרונות של בינה מלאכותית לארגון שלך.

מהערכת מוכנות ראשונית למדידת הצלחה, השלבים המתוארים במדריך זה נועדו לסייע לך להתקדם בביטחון ולקראת תוצאות ניתנות למדידה.

קבלו את הסיפור המלא

מקרי השימוש האלה ב-AI מבהירים דבר אחד: בינה מלאכותית היא לא רק כלי - זה משנה משחק. צוותים פיננסיים משתמשים בו כדי לנווט בין מורכבות וחוסר ודאות בזריזות. מחלקות משאבי אנוש משתמשות בו כדי למשוך ולשמר כישרונות. משווקים משתמשים בו כדי לטפל בעבודה ברמה נמוכה יותר כדי שיוכלו להתמקד באסטרטגיה ברמה גבוהה יותר. ומובילי שרשרת האספקה משתמשים ב הופכים למתכננים פרואקטיביים יותר.

אם אתה מוכן להביא את היתרונות של בינה מלאכותית לארגון שלך - או ברצונך ללמוד על מקרי שימוש נוספים של AI במכירות וברכש, הורד את הבינה המלאכותית שלנו בפעולה: מקרי שימוש מעשיים עבור ספר אלקטרוני של תוצאות עסקיות אמיתיות . זוהי קריאה חובה עבור מנהיגים עסקיים המחפשים לפתוח את מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית.

שאלות נפוצות