Od automatyzacji zadań po analizę danych, AI okazuje się katalizatorem transformacji biznesowej. Jednak wielu liderów wciąż pyta: Gdzie sztuczna inteligencja może faktycznie osiągać wyniki? Czy korzyści płynące ze sztucznej inteligencji są warte inwestycji?

W tym artykule omawiamy praktyczne i sprawdzone przypadki użycia sztucznej inteligencji w operacjach finansowych, HR, marketingowych i w łańcuchu dostaw, które pokazują, w jaki sposób wywiera ona wymierny wpływ. Przekonasz się, jak sztuczna inteligencja może pomóc pracownikom podejmować lepsze decyzje, usprawnić operacje i odblokować nowe strumienie przychodów.

Poniższe przypadki użycia sztucznej inteligencji to kilka przykładów rozwiązań biznesowych z dziedziny AI, które wiele organizacji wdraża — i które czerpią korzyści z — już dziś. Jeśli interesuje Cię głębsza analiza zastosowań sztucznej inteligencji i technologii SAP, które je umożliwiają, zapoznaj się z naszym e-bookiem AI in Action: Praktyczne zastosowania w celu uzyskania rzeczywistych wyników biznesowych.

Korzyści płynące ze sztucznej inteligencji w biznesie

Dla kadry kierowniczej skoncentrowanej na produktywności, wydajności i innowacjach korzyści płynące ze sztucznej inteligencji w biznesie są jasne: pomaga organizacjom działać inteligentniej, szybciej dostosowywać się i skuteczniej konkurować na coraz bardziej złożonym rynku.

W różnych branżach przedsiębiorstwa osiągają zyski w pięciu głównych obszarach:

• Wydajność i wydajność: automatyzacja powtarzalnych, ręcznych zadań (takich jak wprowadzanie danych) w celu uwolnienia talentów ludzkich do pracy o wyższej wartości.
• Dokładność i szybkość podejmowania decyzji: stosowanie danych w czasie rzeczywistym, zaawansowanych analiz i modeli predykcyjnych pozwala pracownikom działać pewnie.
• Doświadczenia klienta: zapewnianie spersonalizowanych, aktualnych, istotnych interakcji, które budują lojalność klienta.
• Innowacje i wzrost: odkrywanie ukrytych danych, które mogą prowadzić do rozwoju nowych modeli biznesowych, produktów i usług.
• Odporność i elastyczność: Umożliwienie organizacjom szybkiego reagowania na zmiany na rynku, zakłócenia w łańcuchu dostaw lub zmiany w zapotrzebowaniu klientów.

Następujące przypadki użycia sztucznej inteligencji pokazują, gdzie te korzyści wywierają największy wpływ.

AI w finansach

Zespoły finansowe wykorzystują sztuczną inteligencję do automatyzacji ręcznych, powtarzalnych procesów i informowania o podejmowaniu decyzji.

Automatyzacja dopasowywania płatności: Historycznie czasochłonne zadanie, które jest podatne na błędy, co może prowadzić do opóźnienia zamknięcia i napiętego przepływu środków pieniężnych. AI może dokładnie rozliczyć faktury z odpowiednimi dokumentami wewnętrznymi przed autoryzacją płatności. Odbywa się to poprzez analizę danych historycznych i zastosowanie rozpoznawania wzorca do zachowania przelewu.

Z ponad 7000 klientów w 120 krajach, było to kluczowe dla Accenture. Zanim zaczęli korzystać z oprogramowania SAP Cash Application w celu dopasowania faktur, ręcznie obsługiwali 250 000 wpisów. Następnie byli w stanie zautomatyzować proces z większą dokładnością, przy czym 54% faktur zostało automatycznie rozliczonych.

Przewidywanie opóźnień w płatnościach: korzystając ze sztucznej inteligencji do analizy historycznych wzorców i zachowań klientów, zespoły finansowe mogą wykrywać oznaki wczesnego ostrzegania o opóźnieniach w płatnościach, umożliwiając im przyjęcie bardziej proaktywnego podejścia do zarządzania płynnością i terminami inwestycji.

Co najlepsze, każdy użytkownik może uzyskać dostęp do tych informacji za pomocą podpowiedzi w języku naturalnym - i bez pomocy i umiejętności technicznych analityków. Dzięki dostępnym odpowiedziom zespoły finansowe mogą działać szybciej i z większą pewnością.

AI w zarządzaniu kadrami

Sztuczna inteligencja usprawnia proces rekrutacji, rozmów kwalifikacyjnych i zatrudniania pracowników z działów HR, które najlepiej odpowiadają celom organizacji.

Generowanie opisów stanowisk: przyciąganie najlepszych talentów dzięki atrakcyjnym i inkluzywnym opisom stanowisk. Jedną z głównych zalet AI jest to, że może generować wysokiej jakości zapis z szybkością i spójnością w skali, przy mniejszej stronniczości i niejasności.

Przesiewowi kandydaci: narzędzia AI mogą dokładnie wyróżniać kandydatów, którzy najlepiej pasują do stanowiska. Oszczędza to rekruterom czasochłonne skanowanie setek życiorysów zawodowych i zapobiega nieujawnianiu kandydatów o wysokim potencjale.

Dzięki wdrożeniu rozwiązania SAP SuccessFactors Frit Ravich, dystrybutor chipów, przekąsek i orzechów eksportowanych do 27 krajów, może ułatwić kandydatom ubieganie się o zatrudnienie, a rekruterom dopasowanie ich do otwartych stanowisk.

Inteligentniejsze zarządzanie wydajnością: w przypadku pracowników, którzy już wdrożyli rozwiązanie, sztuczna inteligencja może zasugerować cele wspierające ich rozwój osobisty i priorytety zespołu. Takie dostosowanie zachęca pracowników do angażowania się w pełnienie swoich ról i inwestowania w ich organizację.

Amerykańska Honda wykorzystuje to podejście, aby zlikwidować lukę w talentach: umiejętności, których potrzebują, a umiejętności, które mogą posiadać ich pracownicy.

Sztuczna inteligencja w doświadczeniach klienta

Podobnie jak działy finansów i HR, zespoły ds. marketingu i handlu czerpią korzyści ze sztucznej inteligencji, wykorzystując ją do automatyzacji zadań wykonywanych ręcznie i odkrywania ukrytych danych.

Prognozowanie zachowań klientów: sztuczna inteligencja może analizować wzorce zaangażowania, zachowania podczas przeglądania, historię zakupów i inne sygnały intencji, aby wyróżnić potencjalne szanse o najwyższym potencjale konwersji. Umożliwia to zespołom marketingowym dotarcie do nich za pomocą aktualnych i istotnych kampanii.

Tworzenie zawartości produktu: na podstawie ustrukturyzowanych danych, takich jak specyfikacje, funkcje i ceny, sztuczna inteligencja może wygenerować dokładne opisy produktów. Mogą nawet zapewnić zgodność treści z preferencjami odbiorców i strategiami SEO. Zamiast tego zespoły marketingowe mogą skupić się na kształtowaniu działań związanych z budowaniem marki i innymi działaniami na wyższym poziomie.

Wprowadzanie zlecenia klienta: Gdy klient ostatecznie zdecyduje się na zakup, sztuczna inteligencja może zautomatyzować przechwytywanie danych zamówienia z e-maili i zeskanowanych dokumentów oraz skonsolidować je wszystkie w jednym miejscu. Bez konieczności ręcznego, powtarzalnego i podatnego na błędy obciążenia związane z wprowadzaniem danych, zespoły sprzedażowe mogą skoncentrować się na pielęgnowaniu nowych relacji z klientami.

Optymalizacja obsługi klienta: agenci AI mogą współpracować z zespołami obsługi klienta, aby szybciej reagować, lepiej rozwiązywać problemy po raz pierwszy i zapewniać bardziej spójną jakość usług.

Na przykład Bosch Power Tools wykorzystuje agentów AI do analizowania treści i kontekstu każdego z milionów zgłoszeń serwisowych klienta, które otrzymują rocznie i kieruje je do odpowiedniego zespołu w celu uzyskania pomocy. Takie podejście nie tylko pozwala zaoszczędzić tysiące godzin rocznie, ale także znacznie obniża koszty.

AI w łańcuchach dostaw

Od niepewności geopolitycznej po ograniczenia handlowe, liderzy łańcucha dostaw stoją przed większymi wyzwaniami niż kiedykolwiek wcześniej. AI pomaga im przewidywać zakłócenia i wykrywać rozbieżności w celu utrzymania ciągłości usług.

• Spotting łańcucha dostaw na wczesnym etapie
  Każda sekunda ma znaczenie, jeśli chodzi o ograniczanie zakłóceń. AI może monitorować dane logistyczne, magazynowe i operacyjne w celu wykrycia anomalii, zanim doprowadzą do kosztownych opóźnień.
  
  Dzięki wbudowaniu sztucznej inteligencji w planowanie firma Microsoft znacznie ograniczyła zapasy wyrobów gotowych i proaktywnie ograniczyła ryzyko związane z zapasami w swojej globalnej branży sprzętowej, przekształcając reaktywny łańcuch dostaw w model predykcyjny w czasie rzeczywistym.
• Przewidywanie popytu z dokładnością
  Prognozowanie wspomagane sztuczną inteligencją wykorzystuje uczenie maszynowe do dostosowywania się do zmieniających się warunków rynkowych w czasie rzeczywistym, umożliwiając decydentom zapobieganie niedoborom lub nadwyżkom zapasów.
• Szybsze przetwarzanie przyjęć towarów
  Po przybyciu towarów do portu opóźnienia w przetwarzaniu mogą przechodzić przez łańcuch dostaw. Narzędzia sztucznej inteligencji mogą usprawnić ten proces, szybko i dokładnie skanując i dopasowując rachunki.

Jak wdrożyć sztuczną inteligencję w operacjach biznesowych

Potencjał sztucznej inteligencji w biznesie jest jasny. Droga do jej faktycznego wdrożenia jest znacznie mniejsza.

Wdrożenie sztucznej inteligencji w biznesie wymaga gotowości personelu, dostosowania do potrzeb biznesowych i ustalenia wymiernych celów.

Są to wszystkie istotne elementy – i mamy przewodnik, który pomoże Ci je zdefiniować.

Przeczytaj nasz e-book „Ścieżka do wdrożenia sztucznej inteligencji”, aby dowiedzieć się, jak wykorzystać sztuczną inteligencję w swojej organizacji.

Począwszy od oceny wstępnej gotowości do pomiaru sukcesu, kroki opisane w tym przewodniku zostały opracowane, aby pomóc Ci z pewnością iść do przodu i osiągnąć wymierne wyniki.

Pobierz pełną historię

Te przypadki użycia sztucznej inteligencji jasno pokazują jedną rzecz: AI nie jest tylko narzędziem — to zmiana w grze. Zespoły finansowe wykorzystują ją do sprawnego radzenia sobie ze złożonością i niepewnością. Działy HR wykorzystują ją do pozyskiwania i zatrzymywania talentów. Marketerzy używają go do obsługi pracy niższego poziomu, dzięki czemu mogą skupić się na strategii wyższego poziomu. Liderzy łańcucha dostaw korzystają z tego, aby stać się bardziej proaktywnymi planistami.

Jeśli chcesz czerpać korzyści ze sztucznej inteligencji w swojej organizacji lub chcesz dowiedzieć się więcej o przypadkach użycia sztucznej inteligencji w sprzedaży i zakupach, pobierz e-bookAI in Action: Praktyczne przypadki użycia dla rzeczywistych wyników biznesowych . Dla liderów biznesowych pragnących uwolnić pełny potencjał sztucznej inteligencji, jest to obowiązkowy tekst.

Najczęstsze pytania