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:
Lēmumu pieņemšanas rīks AI: kāpēc mūsdienu uzņēmumiem ir nepieciešams aprēķināt lēmumus, nevis tos aplēst?
Ievads: mūsdienu uzņēmumu patiesā problēma
Mūsdienās uzņēmumu rīcībā ir vairāk datu, pārskatu un vadības paneļu nekā jebkad agrāk. ERP sistēmas, FP&A rīki, BI platformas un klasiskās mākslīgā intelekta lietojumprogrammas sniedz augstas kvalitātes prognozes, scenārijus un galvenos skaitļus.
Tomēr galvenā problēma joprojām nav atrisināta:
Galvenais jautājums nav "Kas notiek?" - bet "Ko mums vajadzētu izlemt?"
Tieši šeit noder mūsdienīgs uz mākslīgo intelektu balstīts lēmumu pieņemšanas rīks.
Dati ≠ Lēmums
Tradicionālās sistēmas veic lielisku darbu:
- Tās apraksta realitāti
- Tās analizē pagātni
- Tās prognozē nākotni
Ko tās nedara strukturāli:
- Aprēķina optimālus lēmumus sarežģītās lēmumu telpās
Tiklīdz lēmumi vienlaikus ietekmē vairākus projektus, budžetus, atkarības, riskus un stratēģiskos mērķus, cilvēka intuīcija - tāpat kā lineārā programmatūras loģika - sasniedz savas robežas.
Kad lēmumu telpa paplašinās
Problēma kļūst acīmredzama pat šķietami vienkāršās situācijās:
- 10-15 projekti
- Fiksēts ieguldījumu budžets
- Riska un ESG prasības
- Laika atkarība
- Stratēģiskās prioritātes
Iespējamo projektu kombināciju skaits pieaug eksponenciāli (2ⁿ). Sākot no aptuveni 7 projektiem, lēmumu pieņemšanas telpa vairs nav intuitīvi pārvaldāma.
Sekas:
Vadības lēmumi nav optimāli, bet ticami, politiski vai vēsturiski ietekmēti.
Kāpēc ar tradicionālo mākslīgo intelektu nepietiek
Daudzi uzņēmumi jau izmanto mākslīgo intelektu. Tomēr to izmantošana parasti ir sadrumstalota:
- Pārdošanas, izmaksu vai risku prognozēšanas modeļi
- Klasifikācijas un vērtējumi
- Atsevišķu procesu daļēja optimizācija
Problēma:
Prognozēšana nav lēmums.
Klasiskais mākslīgais intelekts atbild uz jautājumu:
Kas varētu notikt?
Īsts lēmumu pieņemšanas rīks atbild:
Kāds ir labākais lēmums visos apstākļos?
Kas jādara īstam mākslīgā intelekta lēmumu pieņemšanas rīkam
Mūsdienīgs uz mākslīgo intelektu balstīts lēmumu pieņemšanas rīks būtiski atšķiras no analīzes vai prognozēšanas programmatūras:
1. Holistiskā optimizācija
- Vienlaikus ņem vērā visus projektus
- Ņem vērā atkarības, budžetus, riskus un mērķus
- Optimizē nevis daļējus aspektus, bet visu lēmumu pieņemšanas telpu
2. Matemātiskā optimizācija
- Lēmumi tiek aprēķināti, nevis aplēsti
- Rezultāti ir reproducējami, pārbaudāmi un izskaidrojami
- Nav "melnās kastes" ieteikumu, bet ir stabila lēmumu loģika
3. Vadībai piemēroti rezultāti
- Skaidras lēmumu iespējas, nevis scenāriju pārpilnība
- Pārredzamība valdei un uzraudzības padomei
- Izsekojamība atbilstības un pārvaldības vajadzībām
Konkrēti ieguvumi uzņēmumiem
Patiesa mākslīgā intelekta lēmumu pieņemšanas rīka izmantošana praksē rada izmērāmus rezultātus:
- +20-60 % labākas projektu kombinācijas rezultātā uzlabota INI atdeve
- Izvairīšanās no miljoniemnepareizi piešķirtu līdzekļu
- Stratēģisko risku samazināšana
- Milzīgs laika ietaupījums lēmumu pieņemšanas procesos
- Mazāk politisko diskusiju - vairāk faktu
Citiem vārdiem sakot:
Lēmumi tiek pieņemti ātrāk, drošāk un ekonomiskāk.
Mākslīgā intelekta lēmumu pieņemšanas rīku pielietojuma jomas
Ieguvumi izpaužas visur, kur lēmumi ir dārgi:
- Stratēģisko investīciju plānošana
- Projektu un infrastruktūras portfeļi
- Rūpniecības, enerģētikas, nekustamā īpašuma un finanšu projekti
- Nozīmīgas valsts programmas un budžeta lēmumi
Jo lielāka sarežģītība un finansiālais apjoms, jo lielāks sviras efekts.
Secinājums: visdārgākais lēmums ir nepareizs lēmums
Eksponenciāli sarežģītajā pasaulē ar pieredzi vien vairs nepietiek. Nepietiek arī ar ziņojumiem, informācijas paneļiem vai prognozēm.
Visdārgākais lēmums ir tas, kas nav optimāli aprēķināts.
Uzņēmumi, kas sistemātiski aprēķina savus lēmumus nākotnē, iegūs strukturālas konkurences priekšrocības Konkurences priekšrocības - nevis pateicoties labākiem datiem, bet gan labākiem lēmumiem.
Izmēģiniet mākslīgā intelekta lēmumu pieņemšanas rīku 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.