准备AI-driven未来的消费行业

作者:斯蒂芬•Ivić伙伴,德勤咨询、数据和AI主管欧洲中部

人工智能(AI)的进步创造了机会破坏传统的操作方式,在组织协调和优化活动。

我们真的AI是什么意思?

人工智能的技术和方法是一套利用先进的算法从大量数据的“学习”,模仿三种行为相关的传统只有人类智慧:与他人互动,完成常规任务,生成的见解和对未来事件的预测。

建立一个更健壮的,数据功能的AI现在商业模式是必要的

前所未有的可用性的数据,云计算和人工智能功能流程和学习,为消费者创造很多机会公司重新构思敏捷的业务流程。采用这些新数据,AI-enabled流程将单独的胜者与败者,装备他们能够更好地理解和应对消费者行为的变化,优化性能和客户的相关性在动荡时期,处理业务中断供应/需求冲击或其他不可预见的和更大的弹性。

成为爱一组织,首先你必须定义AI将扮演什么角色在您的业务和您期望它生成的值。这将给你的组织愿景的能力,技能,和应用程序团结在指导旅行当你浏览下面一些常见的用例:

理解、预测和塑造客户需求

人工智能可以使一个准确和及时的了解客户的需求,直接的产品。同时,应对消费者需求的微观和宏观变化趋势。

减少库存意外冲击的可能性。了解完整的客户去旅行,更大的透明度如何客户与您的企业在不同的频道。细分客户群区分和定制你的产品根据他们的具体需求。

通过结合来自多个渠道的数据与机器学习的力量,消费者业务可以更好地理解复杂的所有接触点的客户和产品之间的关系。挖掘内部和外部数据获取洞察类似个人的喜好,允许组织创建,激励,和购物体验,吸引一组特定的人。

提高操作效率

机增量地收入和人工智能可以帮助提高运营效率。

使用新的数据来源、新技术和自动化,消费者业务可以从根本上提高操作效率在hyper-localized级别。

采用数据科学和机器学习技术将允许公司自动确定和优化性能,提高生产率,减少限制。人工智能还可以帮助从手动删除步骤过程,释放人们执行更多的战略任务和发展进一步系统的改进。

构建供应链弹性

公司可以改善其供应链的弹性,利用数据,可以用来预测风险和提供缓解策略来防止不可控的外部因素。

作为全球供应链延伸得更远,他们的管理变得更加困难,因为不可预测的天气模式和外部来源的风险。

通过社交媒体数据流可以提供有价值的信息位置的状态生活,资产,情绪,在不同地区和天气;它可以用来做出更好的决策。数据可用性和适当的见解是至关重要的任何系统有效地管理供应链风险。模拟和数字两个技术,企业可以促进更快的分析过程,更好更快的量化过程,通常建议缓解过去的场景基于一个广泛的分析。

AI授权TaxTech

人工智能和毫升可以用来大幅度地提高传统区域规划工具的功能通过“智能自动化”的税务部门组织内部合规。

通过迭代学习过程,人工智能应用程序启用美联储大量数据,他们自动过程所需的函数,验证或修正。随着越来越多的事务服务是数字化的,创建更多的数据,这也可能是美联储回AI和ML模型,从而不断改善与提高税收过程的准确性和一致性。

随着越来越多的会计和金融工具成为数字,AI可以发挥更大的作用在一个组织试图利用智能自动化管理分析密集和复杂的税收法规和适用法律,收据和发票,以及其他书面文本。虽然物理账单扫描捕获相关信息将是一个艰难而缓慢的文档的方法,结合光学字符识别(OCR)和人工智能算法,数字化的发票和账单可以运行脚本的开发过程,使人工智能更现实,能够解决下游税务合规工作。

的规模成为AI-enabled组织似乎令人生畏,但集中,价值,采用增量方法将有助于带来直接价值和动员整个组织走向一个新的未来。