Jūs pieņemat lēmumus par ieguldījumiem, bet ne par optimālo portfeli.
Jūs varat gūt lielāku peļņu ar saviem esošajiem projektiem.
Mēs aprēķinām optimālo scenāriju - pirms jūs pieņemat lēmumu.
Bez maksas. Bez saistībām. Pamatojoties uz jūsu esošajiem projektiem.
Tie paši projekti. Dažādas kombinācijas. Vairāk rezultātu.
StratePlan aprēķina optimālo portfeli tur, kur tradicionālie rīki sasniedz savas robežas.
Tā vietā, lai projektus vērtētu izolēti, mēs analizējam visas iespējamās kombinācijas - un identificējam labāko risinājumu.
Globālais optimums nav pieņēmums - to var aprēķināt.
Izvēlieties uzņēmējdarbības jomu:
Bloga galvenais raksts:
Biznesa izlūkošanas rīks AI
- Kāpēc ar tradicionālo BI vairs nepietiek
Kopsavilkums
Gadu desmitiem biznesa izlūkošana (BI) bija viens no svarīgākajiem vadības rīkiem uzņēmumu kontrolē. Informācijas paneļi, KPI un pārskati nodrošināja pārredzamību un aizvietoja intuīciju ar datiem. Tomēr, pieaugot projektu daudzveidībai, budžeta ierobežojumiem un stratēģiskajai sarežģītībai, tradicionālā BI sasniedz savas strukturālās robežas.
Tāpēc uz mākslīgo intelektu balstīti biznesa izlūkošanas rīki iezīmē nevis evolūcijas soli, bet gan paradigmas maiņu: Tā ir pāreja no tīras analīzes uz optimālu lēmumu aprēķināšanu.
Izmēģiniet biznesa inteliģences AI rīku lēmumu pieņemšanai jau tagad
Kas ir biznesa inteliģences rīks?
Klasisks biznesa izlūkošanas rīks apkopo, konsolidē un vizualizē datus no operatīvajām sistēmām piemēram, ERP, CRM vai finanšu uzskaites.
Tipiskās funkcijas ir šādas.
- Vadības paneļi un vadības pārskati
- KPI izsekošana
- Pagātnes un faktiskās situācijas analīze
- Noviržu un pamatcēloņu analīze
BI galvenokārt atbild uz jautājumu: "Kas un kāpēc notika?"
Kāpēc klasiskā BI sasniedz savas robežas
Mūsdienu korporatīvie lēmumi vairs netiek pieņemti lineārās, vienkāršās struktūrās. Tie notiek ļoti sarežģītās lēmumu pieņemšanas telpās:
- Vairāki konkurējoši projekti
- Ierobežots budžets un resursi
- Projektu savstarpēja atkarība
- Riski, ESG mērķi un normatīvās prasības
Matemātiski eksponenciālas lēmumu telpas, kas rodas no tikai septiņiem paralēliem projektiem eksponenciālo lēmumu telpu (2ⁿ). Cilvēki, Excel un tradicionālā BI loģika tās vairs nespēj pārvaldīt.
Biznesa izlūkošanas rīks + mākslīgais intelekts: kas īsti mainās
Daudzi pakalpojumu sniedzēji tagad runā par "mākslīgo intelektu BI". Praksē tas bieži nozīmē
- Automatizētus pārskatus
- Labākas prognozes
- Anomāliju noteikšana
- Dabiskās valodas pieprasījumi
Šīs funkcijas ir vērtīgas, taču tās joprojām ir BI paradigmas ietvaros. Tās uzlabo pārredzamību, nevis pašu lēmumu pieņemšanas kvalitāti.
Izšķirošā atšķirība: analīze pret optimizāciju
| Klasiskā BI / AI-BI | Lēmumu inteliģence |
|---|---|
| Analizē datus | Aprēķina lēmumus |
| Rāda scenārijus | Identificē optimālās iespējas |
| Atbalsta cilvēkus | Pārvar cilvēka heiristiku |
| Lineārs un uz noteikumiem balstīts | Eksponenciāla un algoritmiska |
StratePlan: Papildus klasiskajai biznesa izlūkošanai
StratePlan nav klasisks biznesa izlūkošanas rīks - un apzināti nav "BI ar AI etiķeti". Tas sākas tur, kur neizbēgami beidzas BI.
StratePlan izmanto hibrīda AI un optimizācijas algoritmus, lai aprēķinātu Miljardiem iespējamo projektu un budžeta kombināciju vienlaicīgi. Mērķis nav pārredzamība, bet gan matemātiski optimizēts lēmums ar reāliem ierobežojumiem.
Konkrēti tas nozīmē
- ROI un ietekmes maksimizēšana ar ierobežotu budžetu
- Sarežģītu atkarību ņemšana vērā
- Uzskatāmi optimizēts portfeļa sastāvs
- Lēmumi, nevis scenāriji
BI joprojām ir svarīgs, bet ne pietiekams
Biznesa izlūkošana nepazūd. Gluži otrādi: BI nodrošina nepieciešamo datu bāzi un darbības pārredzamību.
Taču eksponenciālas sarežģītības pasaulē:
Pārredzamība vien nenodrošina labāku lēmumu pieņemšanu.
Secinājums
Mūsdienīgs biznesa izlūkošanas rīks ar mākslīgo intelektu ir saprātīgs nākamais solis, bet ne atbilde uz stratēģisko lēmumu pieņemšanas problēmām bet ne atbilde uz stratēģisko lēmumu pieņemšanas problēmām.
Ja vēlaties uzzināt, kas noticis, izmantojiet BI.
Ja vēlaties zināt, ko darīt, jums ir nepieciešama lēmumu inteliģence.
StratePlan nosaka tieši šo nākamo soli: Atkāpjoties no analīzes un aplēsēm - pārejiet uz aprēķinātam, optimālam biznesa lēmumam.
Izmēģiniet mākslīgā intelekta biznesa inteliģences rīku lēmumu pieņemšanai jau tagad!
Dr. Igor Kadoshchuk ir datorzinātnieks, algoritmu arhitekts un viena no vadošajām personībām, kas stāv aiz mAInthink optimizācijas un lēmumu pieņemšanas algoritmiem. Kā platformu StratePlan™ un DeepAnT zinātniskais direktors viņš apvieno padziļinātu matemātisko izpēti ar praktiskiem pielietojumiem projektu portfeļu optimizācijā, uzņēmējdarbībā, finansēs un valsts pārvaldē.
Viņš ir ieguvis doktora grādu datorzinātnē prestižajā Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT), kur viņš arī pasniedza kā datorinženierijas un matemātikas profesors. Viņam ir gadu desmitiem ilga pieredze ļoti sarežģītu matemātisko modeļu izstrādē projektu portfeļu optimizācijai un finanšu sistēmām, investīciju plānošanai un stratēģiskai lēmumu pieņemšanai. Viņa profesionālā karjera ietver vadošus amatus, tostarp Head of IT Gazprombank un projektu vadības direktors uzņēmumā TransTeleCom.
Dr. Kadoshchuk raksta mAInthink AI Blogā. Kadoshchuk raksta par:
- algoritmisku stratēģiju optimizāciju
- jaunām ROI un ietekmes aprēķināšanas metodēm
- projektu portfeļu optimizāciju ārpus tradicionālajiem rīkiem
- cilvēka lēmumu pieņemšanas robežām un to, kā mākslīgais intelekts tās pārvar
Viņa mērķis: stratēģiju aprēķināt, nevis to novērtēt.
Viņa ieguldījums apvieno zinātnisku precizitāti ar skaidru un saprotamu valodu – vienmēr ar mērķi padarīt sarežģītas lēmumu telpas caurspīdīgas, pārvaldāmas un izmērāmas.