כיצד משתלבות מערכות AI יחד עם פלטפורמת BI?
מערכות AI מיועדות לחיזוי וביצוע של תהליכי חשיבה מורכבים לצרכי התייעלות עסקית והפקת תובנות ומסקנות לטובת קידום הארגון. הטמעתן של מערכות AI המבוססות על אלגוריתמים מורכבים מתחום למידת המכונה כחלק ממערך ניתוח הנתונים בחברה וכחלק ממערכת ה BI, הוא צעד הכרחי לניהול חכם יותר של הארגון, במיוחד במקרים בהם נדרשת קבלת החלטות באופן מיידי. השילוב בין מערכות הבינה העסקית והבינה המלאכותית מאפשר מצד אחד שליטה ובקרה אפקטיביים יותר על מכלול התהליכים בארגון, והפקת תובנות ושיפור ביצועים באופן מתמיד מן הצד השני.
מערכות חיזוי AI מתחום למידת המכונה משתלבות יד ביד עם פלטפורמת הבינה העסקית (BI) שהוטמעה בארגון, ויחד הן משמשות ככלי חדשני ועוצמתי המסייע בקבלת החלטות מקצועיות בזמן אמת ובשיפור התהליכים בארגון.
על מנת להפיק תובנות עסקיות בזמן אמת עבור מנהלי הארגון ולחזות את השפעתם של תהליכים עתידיים בתחומי הפעילות שונים, לא מספיקה פלטפורמת ה-BI, ונדרשת בנוסף לכך גם הקמת תשתית לפיתוח תוכנות בינה מלאכותית.
באופן כללי, פלטפורמת BI משמשת לתהליכי עיבוד אוטומטיים של נתונים, דוגמת חישוב הוצאות והכנסות וקצב המכירות החודשי, נתונים גולמיים אודות מניות החברה בבורסה, מעקב אחרי רכש של חומרי גלם, נתונים אודות קווי השילוח, משמרות בקווי הייצור ועוד. מנגד, תפקידן של מערכות AI הוא לבצע תהליכי חשיבה מורכבים שבני אדם אמורים היו לעשות במקור, ללמוד את התהליכים והמגמות העסקיות בתוך הארגון ולהפיק מהם מסקנות ומודלים לחיזוי.
על בינה מלאכותית ולמידת מכונה
בינה מלאכותית (AI – Artificial Intelligence) ולמידת מכונה (Machine Learning) הם מונחים מקצועיים עם קווים חופפים. ניתן לומר שבינה מלאכותית היא הענף שעוסק בהפיכתם של מחשבים או מערכות חכמות אחרות לכאלו שמסוגלות לחקות את המחשבה האנושית ולפעול בתבונה אנושית. למידת מכונה היא קבוצת משנה של הבינה המלאכותית, והיא משתמשת בכלי תוכנה מתקדמים ואלגוריתמים על מנת לממש את עקרונות הבינה מלאכותית.
לשני ענפים אלו, כאמור, יש השפעות אדירות על העולם העסקי והן מציעות מגוון רחב של פתרונות עסקיים. ההשפעה של הבינה המלאכותית ושל ענף למידת המכונה הפכה משמעותית במיוחד בשנים האחרונות, כשאנחנו נמצאים בשיאו של עידן ה- Big Data.
הגידול המתמשך במספר הנתונים והמידע האינסופי שכל חברה או ארגון נחשפים אליו, מחייב שימוש בכלי תוכנה מתקדמים. בסופו של דבר, הבינה המלאכותית מתייחסת לתפוקה שהפלטפורמות המתקדמות שהוטמעו בארגון מספקות לו: זה יכול מסקנות בנוגע לתהליכי המכירה מול לקוחות במזרח, תובנות לגבי שיטות אחסון חכמות יותר במרכזי הלוגיסטיקה, או שיפור שירות הלקוחות.
כיצד כל הנתונים הללו מתורגמים לכדי מסקנות? אלגוריתמים של למידת מכונה לומדים בכל רגע נתון את הנתונים הגולמיים שמגיעים ממערכות המידע של הארגון בעזרת שיטות חישוביות מתקדמות, ותוך כדי תנועה משתפרים ולומדים להפיק תובנות עסקיות חכמות יותר ולפתור בעיות מורכבות בהתאם לצרכים של הארגון: חיזוי מחירי צריכה, בעיות ניהול אשראי, שיווק בהתאמה אישית ועוד.
אם ניזכר בשיאו של עידן ה-Big Data שמתרחש בימים אלו, ובעובדה שהאלגוריתמים של machine learning משתכללים ונעשים יעילים יותר ככל שהם חשופים ליותר נתונים, נבין גם שמדובר בעסקה משתלמת לכל ארגון שנמצא בצמיחה. ככל שנחשוף את מערכות ה- AI ליותר נתונים ממערכות המידע (מספר דגימות גדול יותר), כך האלגוריתמים יזהו יותר דפוסי התנהגות אנושיים, יחקו אותם ויסייעו בהפקת תובנות איכותיות יותר מפעם לפעם.
אילו פתרונות מספקת מערכת AI לארגון?
פיתוח מערכות AI בתוך המערך הארגוני מספק כלים עוצמתיים למנהלים, בעזרתו הארגון יוכל לצמוח מהר יותר ולהגביר את התפוקה שלו בהיבטים רבים.
בעצם, כל עניין שדורש תחקור והסקת מסקנות מצד מנהלי הארגון יכול להיות מיושם גם דרך פלטפורמת AI. כמובן שזה מקל מאוד על תהליכי קבלת ההחלטות בארגון ומוריד עומס מעל המנהלים, אך בסופו של דבר השימוש במערכות AI הכרחי בשל כמות הידע והנתונים האינסופיים שאף יד אנוש לא תוכל להתמודד עמם לאורך זמן, וגם לא תוכל לתחקר במידה והנתונים לא יהיו מובנים.
קיימים תחומים רבים בהם נעשה שימוש במערכות AI, ביניהם:
הפתרונות שמספקות מערכות AI לארגון באות לידי ביטוי במיוחד בהיבטים של זיהוי תרחישים עתידיים, בקבלת החלטות בצמתים קריטיות וזיהוי דפוסי התנהגות מסוימים.
שיווק ופרסום – עסקים נוטים לפרסם את שירותיהם או מוצריהם באינטרנט ולהיעזר באלגוריתמים של למידת מכונה. לדוגמא, המערכת יכולה לזהות לקוח שמעוניין ברכישת מוצר מסוים או בפרטי התקשרות עם החברה, והיא תחשוף אותו למוצרים אחרים של החברה או תספק לו המלצות לגבי סוג המוצרים להם הוא זקוק. כל זאת כמובן, בהתאם לצרכים של הלקוח שמושפעים מכריית הנתונים שעשתה המערכת אודות מספר הכניסות שלו לאתר, המוצרים אותם חיפש וכן הלאה.
איתור הונאות – מערכות AI יכולות לחזות פריצות אבטחה, לאתר הונאות של לקוחות / האקרים ולהגן על החברה מפני נזקים עתידיים בתחומי האשראי, והגנה על מערך האשראי של החברה.
סיווג רמות אשראי – למידת המערכת הכלכלית של הארגון, בחינת פרמטרים כמו היסטוריה כלכלית, התחייבויות, תחזיות צמיחה ורווחים, והסקת מסקנות בנוגע להתנהלות כלכלית עתידית שישפיעו על דירוג האשראי של החברה.
חיזוי עומסים – למשל עומסים במוקדי המכירות לפי תקופות, נקודות כשל בשרשרת האספקה, עומסים בקווי שילוח מסוימים ועוד.
פתרון לשירות הלקוחות – מערכת לניהול הודעות עם לקוחות, אנליזות לתמלול שיחות, יישומי זיהוי קול ותחקור של טקסטים, פתרונות אוטומציה שמקצרים זמני המתנה או זמן לפתרון בעיות של הלקוח ועוד.
לצד אלו מציעה פלטפורמת AI פתרונות גם בתחומים של חיזוי נטישת לקוחות, אופטימיזציה של משמרות, תמחור דינמי, ניתוח סיכונים, ייצור ותהליכי תחזוקה מבוססי תחזית מדויקת, אופטימיזציה של שרשראות אספקה ועוד.
חברת Datacore מספקת ללקוחותיה שירותי פיתוח והטעמה של מערכות AI מבוססי אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה. המערכת אחראיות על חיזוי עתידי של תהליכים בתוך הארגון והפקת תובנות בזמן אמת.
הצוות האנליטי, אנשי הבינה העסקית והמפתחים של החברה מלווים את הלקוח מרגע הגדרת הצרכים וזיהוי הפתרונות העסקיים להם הוא זקוק, ועד שלב ההטמעה והמימוש של האלגוריתמים.