Арис Метин

На двухдневном семинаре, организованном John Clements Consultants, под названием «Прикладная аналитика для конкурентных преимуществ: стратегии обработки данных для разрушительного воздействия», состоявшемся 5 и 6 сентября 2018 года в зале Сервантеса Discovery Primea в Макати, собралось сорок человек. вместе, чтобы изучить текущие концепции, связанные с аналитикой данных, искусственным интеллектом (ИИ) и тем, как ИИ повлияет на бизнес-тенденции и экономику в ближайшем будущем. Присутствующие делегаты представляли свои соответствующие секторы бизнеса, такие как банковское дело, страхование, профессиональные услуги, товары повседневного спроса, производство, судоходство, розничная торговля, неправительственные организации (НПО), аутсорсинг бизнес-процессов (BPO) и HR.

Профессор Ихлак Сидху, директор факультета и основатель Центра предпринимательства и технологий Сутарджа Калифорнийского университета в Беркли, посвятил свою лекцию и семинар основным концепциям работы с данными и использованию машинного языка и инструментов с открытым исходным кодом для искусственного интеллекта. кодирование и программирование.

Профессор Сидху также предоставил образцы строк и кодов, используя P ython, язык программирования общего назначения, используемый для создания чего угодно, что будет легко сделать с помощью подходящих инструментов или библиотек.

Python используется для внутреннего анализа данных, искусственного интеллекта и научных вычислений. Он также продемонстрировал, как спроектировать и создать чат-бота, , который используется для решения определенных аспектов обслуживания клиентов. Затем он поделился возможным влиянием ИИ на рабочие места и занятость (настоящую и будущую), процитировав несколько интересных моментов:

  • Работа генерального директора не в опасности, потому что это нестандартная работа.
  • Когнитивная и ручная рутинная работа, вероятно, будет нарушена автоматизацией, например, офисной поддержкой, телемаркетингом, бухгалтерским учетом и аудиторами.
  • 47% рабочей силы находятся под угрозой потери работы или перемещения, например, в сфере логистики, безопасности, транспорта, складирования, розничной торговли, сельского хозяйства, общественного питания, гостеприимства и строительства.
  • Будут созданы новые рабочие места и отрасли.

С другой стороны, профессор Пэрис де л'Этраз, управляющий директор Venture Lab в бизнес-школе IE в Испании, привел бизнес-реалии, связанные с применением искусственного интеллекта. Он вел дискуссии о том, как данные разрушают унаследованный бизнес компаний; ИИ как новый фактор увеличения потребительского излишка; определение того, кто будет обрабатывать бизнес-данные и стратегию искусственного интеллекта; насколько важно иметь гибкий образ мышления; а также важность и необходимость наличия стратегии цифровой трансформации.

Вот несколько интересных идей профессора де л’Этраза:

  • Лучшие практики - это вчерашняя игра.
  • Качество данных важнее количества данных.
  • Эмоциональный коэффициент (EQ) так же важен, как и коэффициент интеллекта (IQ). EQ можно изучить и развить.
  • Сочувствие - это самая основная черта, необходимая для обеспечения хорошего качества обслуживания клиентов. У вас должна быть навязчивая идея знать, чего хотят клиенты, чтобы вы могли зарабатывать на них больше.

Руководители предприятий и предприятий принимают стратегические решения на основе данных. Данные поступают из разных источников, таких как кассовые аппараты, POS-системы, поля обратной связи, онлайн-опросы, карты лояльности, кредитные или дебетовые карты, счетчики веб-сайтов, официальные квитанции и даже камеры видеонаблюдения и датчики безопасности. И по мере того, как сбор и хранение данных переходит от ручных систем хранения и бухгалтерских книг к более сложным системам баз данных и хранилищам данных, владельцы бизнеса или лица, принимающие решения, имеют в виду ряд неотразимых вопросов:

  • Как мне монетизировать эти данные?
  • Как мне организовать мои данные, чтобы они имели смысл и полезность?
  • Как данные могут улучшить отношения с клиентами, что приведет к увеличению продаж?
  • Как я могу использовать данные для прогнозирования поведения клиентов, чтобы реализовывать стратегии, улучшающие качество обслуживания клиентов?
  • Могут ли данные предсказывать рыночные тенденции?
  • Как бизнес может быть более рентабельным с использованием данных?
  • Могут ли бизнес-решения поддерживаться данными, интерпретируемыми с использованием научных и математических методов, а не интуиции или интуиции?
  • Знаю ли я границы своего бизнеса?

Сегодня лидеры бизнеса сталкиваются с множеством проблем. С помощью аналитики данных и понимания искусственного интеллекта некоторые из этих проблем можно превратить в возможности или, по крайней мере, смягчить их. Удивительно, но некоторые инструменты, которые можно использовать для лучшего понимания и обработки данных, чтобы получить представление о новых стратегиях, доступны бесплатно. Практические знания в области анализа данных сейчас необходимы любому бизнесу, чтобы выжить в будущем и оставаться актуальным. Важнейший ключ - это изменение мышления.

Посетите и присоединитесь к сообществу талантов Джона Клементса