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mars 20, 2020

Comment les solutions d'IA résolvent 5 défis commerciaux de longue date


Cinq problèmes communs et les entreprises qui les résolvent.


6 min de lecture

Les opinions exprimées par les contributeurs de entrepreneurs sont les leurs.


Bien que chaque entreprise soit différente, même celles qui travaillent dans des industries complètement distinctes sont confrontées à certains des mêmes problèmes de longue date. Ces dernières années, l'intelligence artificielle est devenue la technologie bien positionnée pour résoudre bon nombre de ces défis commerciaux.

Examinons cinq défis majeurs auxquels les entreprises sont confrontées et comment les solutions basées sur l'IA d'entreprises spécifiques surmontent ces obstacles.

1. Fraude

Gérer davantage de transactions numériques et mobiles donne aux clients ce qu'ils veulent. Cependant, cela peut également donner aux criminels ce qu'ils veulent – c'est-à-dire une opportunité de saisir des données personnelles et financières sensibles. Avec des attentes plus fortes des consommateurs concernant la vitesse des transactions, les entreprises ont du mal à répondre à la demande tout en s'assurant que chaque transaction est analysée pour détecter d'éventuelles fraudes.

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L'IA est devenue la seule solution technologique suffisamment rapide pour aider les entreprises traitent ces transactions rapides. Par exemple, des entreprises comme Sift Science et Feedzai exploitent l'IA et les algorithmes d'apprentissage automatique pour trier et évaluer les données en quelques secondes. En conséquence, ces entreprises ont considérablement réduit la fraude, les spammeurs et un large éventail de délits financiers. D'autres sociétés telles que PoshMark, Door Dash et d'autres ont pu réduire les transactions frauduleuses, les rétrofacturations et le spamming des clients.

2. Support client

Grâce à l'immédiateté qui accompagne le marché numérique, l'expérience client est devenue un élément essentiel du succès de chaque entreprise. Les entreprises d'aujourd'hui peuvent fournir des transactions plus rapides, mais elles éprouvent toujours des difficultés avec le support client 24h / 24.

L'IA intervient pour aider les entreprises à offrir un support client réactif sur plusieurs canaux, même sans être humain pour gérer les demandes des clients. Par exemple, Agara aide les entreprises B2C à adopter un support basé sur l'IA pour une expérience client améliorée. Les clients aiment avoir une voix humaine et en temps réel qui peut répondre rapidement à leurs questions avec des réponses éclairées. 19659005] L'IA est la seule solution capable de réagir aux requêtes des clients lorsqu'ils parlent tout en parcourant simultanément la grille logicielle complexe d'une entreprise pour offrir des conseils et une assistance aux opérateurs en temps réel.

De même, des entreprises comme Verint Next IT fournissent des assistants virtuels intelligents (IVA) et chatbots d'entreprise. L'approche de Verint est différente car elle propose un agent virtuel pour parler aux clients, tandis qu'Agara garde les opérateurs mais leur donne des outils d'IA. Ce type de technologie conduit souvent à des résolutions plus rapides et plus efficaces pour les clients, ce qui à son tour renforce la réputation de la marque et la fidélité des clients.

3. Personnalisation

Bien que les clients puissent apprécier la commodité des achats en ligne et avec leurs appareils mobiles, ils souhaitent toujours que les marques les considèrent comme des individus et offrent des interactions personnalisées. Avec une clientèle beaucoup plus large et sans connexion de transactions en face à face en magasin, les entreprises ont du mal à personnaliser chaque expérience.

Amazon a été l'un des premiers à utiliser l'IA pour créer des recommandations personnalisées en fonction des commandes passées. Cette fonctionnalité n'était que le début de ce que les solutions basées sur l'IA sont désormais capables de faire. Par exemple, Persado utilise l'IA pour personnaliser les messages marketing en fonction des processus d'apprentissage continu de la technologie pour évaluer la mise en forme, le positionnement des mots, les choix de mots, etc.

Dynamic Yield va encore plus loin en utilisant l'IA pour déterminer comment la personnalisation peut être ajoutée tout au long du parcours client. Cela signifie étudier, traiter et segmenter la messagerie comportementale, le ciblage et le reciblage et les recommandations. Les études de cas montrent que l'utilisation de l'IA pour améliorer la personnalisation a entraîné une augmentation des conversions et des revenus.

4. Analyse des données

L’augmentation des données est bénéfique, mais c’est toujours un défi de structurer et d’exploiter utilement toutes ces informations. Bien que l'IA soit devenue un élément majeur de l'analyse des données au cours de la dernière décennie, l'organisation de ces données reste une entreprise complexe.

DataRobot utilise l'IA pour aider l'IA. En mettant en œuvre une technologie qu'elle a inventée et connue sous le nom d'apprentissage automatique automatisé (AutoML), la société a découvert comment automatiser une partie du processus de développement d'apprentissage automatique et d'applications d'IA, y compris celles pour l'analyse de données. Les ingénieurs de données et de logiciels, ainsi que les experts en analyse, peuvent rapidement créer des modèles d'analyse de données efficaces pour améliorer leurs processus d'analyse de données basés sur l'IA.

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De même, H2o.ai a créé une plate-forme open source pour améliorer la capacité de l'IA à analyser les données de manière transparente, précise et fiable. La plate-forme de l'entreprise a aidé les secteurs financier, des assurances, des soins de santé, de la fabrication et du marketing, entre autres, à améliorer la façon dont ils exploitent l'IA pour l'analyse des données et les décisions commerciales.

5. Productivité

Les entreprises qui souhaitent tirer le meilleur parti de leurs effectifs et de leurs processus se concentrent sur un travail plus intelligent pour une productivité accrue. Encore une fois, l'IA peut fournir une meilleure solution.

Appnomic se définit comme une entreprise «auto-réparatrice» et adopte une approche proactive pour résoudre le défi de la continuité des applications métier. Ils utilisent l'IA pour prévoir et prévenir les problèmes informatiques avant qu'ils ne se transforment en problèmes qui affectent la productivité. La société a appliqué sa solution à un large éventail d'industries, de la finance à la vente au détail en passant par la fabrication.

Sans les capacités de prédiction de l'IA, les entreprises devraient à la fois résoudre le problème et tout dommage causé. L'IA empêche le service informatique de lutter contre les incendies et les aide à mieux faire leur travail.

De nombreuses industries, telles que l'assurance, les services financiers et les soins de santé, souffrent de processus hérités qui peuvent réduire la productivité à l'ère numérique. C'est le principal problème que Vidado piloté par l'IA prévoit de résoudre. Grâce à l'IA, l'entreprise peut aider ces industries à accélérer leurs transformations numériques en transformant les processus papier en processus numériques automatisés. Une plus grande efficacité signifie une productivité accrue et des dépenses réduites.

L'IA à la rescousse

Grâce à ces solutions compatibles avec l'IA des défis commerciaux séculaires sont enfin résolus de manière efficace. Dans le processus, les organisations peuvent satisfaire les clients, sécuriser les transactions, améliorer les interactions avec l'audience et les clients, mieux gérer les données et devenir plus productives.

Il est important de noter que l'IA n'est pas une solution miracle. Appnomic, par exemple, détecte les problèmes informatiques avec l'IA, mais s'appuie sur des scripts automatisés pour les résoudre (ou alerter un opérateur). C'est l'art de savoir quand et comment utiliser l'IA qui rend ces solutions utiles.

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