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:
Maksimāla peļņas palielināšana ar mākslīgo intelektu
- Kāpēc peļņa ir jāaprēķina, nevis jānovērtē
Kopsavilkums
Peļņas palielināšana ar mākslīgo intelektu nenozīmē atsevišķi prognozēt pārdošanas apjomus vai samazināt izmaksas. Tas nozīmē pret uzņēmējdarbības lēmumiem izturēties kā pret matemātiskas optimizācijas problēmu. Sarežģītās organizācijās peļņu rada nevis atsevišķi pasākumi, bet gan optimāls peļņas gūšanas veids projektu, investīciju un prioritāšu optimāla kombinācija reālās dzīves ierobežojumu apstākļos.
Tradicionālās peļņas pārvaldības metodes - Excel modeļi, prognozes, budžeta kārtas - sasniedz savas robežas tieši tur, kur faktiski tiek lemts par peļņu: portfeļa veidošanā, tur, kur faktiski tiek lemts par peļņu: portfelī. Uz mākslīgo intelektu balstīts lēmumu pieņemšanas intelekts neaizstāj pārvaldību, bet padara peļņas potenciālu redzamu, salīdzināmu un aprēķināmu.
Aprēķiniet peļņas maksimizāciju ar mākslīgo intelektu tagad
Kāpēc klasiskā peļņas loģika neizdodas
Daudzos uzņēmumos par peļņas maksimizāciju joprojām domā lineāri: Palielināt pārdošanas apjomus, samazināt izmaksas, izvairīties no riskiem. Šī loģika zaudē spēku, tiklīdz tiek īstenoti vairāki projekti, Vienlaicīgi sāk darboties vairāki projekti, atkarības un ierobežojumi.
Galvenā kļūda: peļņa bieži tiek optimizēta katram projektam atsevišķi. Tomēr patiesībā peļņa tiek gūta ar portfeļa efektiem:
- Projekts palielina peļņu tikai tad, ja tajā pašā laikā tiek īstenoti arī citi projekti
- Ļoti ienesīgs projekts bloķē resursus efektīvākām kombinācijām
- Laiks un secība nosaka kapitāla saistības un ROI
Elektroniskās izklājlapas šīs mijiedarbības neatspoguļo. Tās vērtē izolēti, nevis sistēmiski.
Peļņas maksimizācija ir optimizācijas problēma
Matemātiski peļņas maksimizācija nav vērtēšanas problēma, bet gan vērtēšanas problēma kombinatoriskās optimizācijas problēma. Tikai no dažiem projektiem rodas miljoniem vai triljoniem iespējamo portfeļu.
Tādi ierobežojumi kā budžeti, resursi, atkarības vai normatīvās prasības nav būtiski nekādā ziņā nesamazina lēmumu pieņemšanas telpu. Tā vietā tie padara optimālā peļņas ceļa meklēšanu nelineāru un nepastāvīgu.
Tieši šajā gadījumā pieredze un heiristikas metodes ir neveiksmīgas - nevis tāpēc, ka trūkst zināšanu, bet matemātisko ierobežojumu dēļ.
Ko mākslīgais intelekts dara citādi, kad runa ir par peļņas maksimizēšanu
Mākslīgā intelekta atbalstīta peļņas maksimizēšana nozīmē:
- Peļņas loģikas formalizācija (vērtība, izmaksas, riski, atkarības)
- Pilnīgas lēmumu pieņemšanas telpas modelēšana
- Visu ierobežojumu skaidra integrācija
- Algoritmiska optimizācija, nevis cilvēka veikta atlase
Mūsdienu lēmumu izlūkošana apzināti nav vērsta uz 100 % pilnīgumu. Atkarībā no problēmas pilnīga uzskaitīšana prasītu miljardiem gadu.
Tā vietā tiek aprēķināti 97-99,99 % optimālo uzvarētāju risinājumu: un ar maksimālu ekonomisko ietekmi, kas ir izskaidrojama izpilddirektoram un finanšu direktoram, dažu sekunžu laikā.
Atšķirība: peļņa kļūst redzama
Mākslīgā intelekta izšķirošā priekšrocība nav "automātisks lēmums", bet pārredzamībā.
- Kura portfeļa kombinācija maksimizē peļņu, ievērojot visus ierobežojumus?
- Kurš lēmums ir matemātiski optimāls?
- Kādas ir izmaksas par katru apzinātu novirzi no šī optimālā risinājuma?
Tādējādi peļņa netiek apgalvota, bet gan kvantificēts. Katrs vadības lēmums kļūst par apzināti apzināti novērtēts lēmums.
Ko tas nozīmē izpilddirektoram un finanšu direktoram
- Peļņas maksimizēšana kļūst stratēģiski kontrolējama
- ROI, risks un ietekme tiek aplūkoti kopā
- Atkāpes no optimālā rādītāja ir pārredzami izsekojamas
- Atbildība paliek vadības ziņā - ar skaidru pamatu lēmumu pieņemšanai
Risinājums, ko aprēķina mākslīgais intelekts, nav pienākums. Tas ir labākais sākumpunkts apzinātam uzņēmējdarbības lēmumam.
Secinājums
Peļņas palielināšana ar mākslīgo intelektu nenozīmē cilvēku aizstāšanu. Tas nozīmē aprēķināt, kur domāšana sasniedz savas robežas.
Pieredze joprojām ir vērtīga. Tabulas joprojām ir noderīgas. Taču, tiklīdz peļņa tiek gūta, izmantojot sarežģītus portfeļus, ir spēkā:
Peļņa ir jāaprēķina, nevis jānovērtē.
Aprēķiniet peļņas maksimizēšanu ar mākslīgo intelektu tagad!
Sascha Rissel ir uzņēmējs, stratēģiskais padomnieks un tehnoloģiju vizionārs ar vairāk nekā 20 gadu pieredzi sarežģītu biznesa modeļu izstrādē, mērogošanā un optimizācijā. Viņš apvieno padziļinātas uzņēmējdarbības zināšanas ar dziļu tehnoloģisko izpratni, īpaši mākslīgā intelekta, algoritmisko lēmumu pieņemšanas modeļu un sistēmu optimizācijas jomās.
Ar tādām iniciatīvām kā StratePlan un DeepAnT viņš būtiski veicina uz datiem balstītu ROI aprēķinu, inteliģentas projektu prioritizācijas un prognozējošās analītikas attīstību. Viņa fokuss ir vērsts uz izmērāmu ietekmi, stabiliem lēmumu pieņemšanas pamatiem un augsti sarežģītu matemātisko modeļu pārveidi praktiski izmantojamās risinājumos uzņēmējdarbībai, valsts pārvaldei un rūpniecībai.
Sascha Rissel iemieso skaidru principu: konsekventi savienot stratēģiju, tehnoloģijas un ietekmi.