인공지능(AI)은 전 세계 기업들이 운영하고 방향을 정의하는 방식을 혁신하고 있다. 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 복잡한 패턴을 식별하는 능력은 운영 및 거버넌스의 결함을 감지하는 강력한 도구가 됩니다, 조직을 더 효율적으로 만드는 것, 경쟁력 있고 회복력 있는
AI의 능력을 활용하여, 회사는 더 스마트한 결정을 내릴 수 있다, 위험을 줄이고 결과를 개선하다. 이 기술의 다양한 분야에서의 적용은 운영의 효율성과 효과성을 향상시킬 뿐만 아니라, 또한 회사 상태에 대한 보다 정확하고 실시간의 시각을 제공함으로써 거버넌스를 강화합니다, 잠재적인 문제에 대한 신속한 대응을 허용함
그동안, 이론에서 AI를 빼고 실천에 옮기다, 효율성을 위해 다른 방법 및 기술과 연계된, 수요 전략 및 지식. 운영 분야에서 최적화에 대해 이야기할 때, 수많은 과정과 두 가지 명확한 경로가 있다: 첫 번째는 순수하고 간단한 자동화의 길이다, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 도구를 통해, 영어 약어로 – 소프트웨어 로봇을 사용하여 반복적이고 수동적인 작업을 자동화하는 기술, 인간에 의해 기업 시스템에서 수행된
다른 경로는 프로세스의 식별과 최선의 관행이 실제로 채택되고 있는지를 다룹니다. 시장 벤치마크 내에서의 모든 매핑과 질문은 매우 중요하다, 이 행동에서 AI는 상당히 도움을 줄 수 있다, 예측적으로 어떤 단계가 최적화되어 있고 어떤 단계가 적절한 가치를 생성하지 않는지를 지적하고 있습니다, 동종 업계의 회사들과 비교할 때, 실패를 예방하고 병목 현상 및 작업 흐름에 대한 개선 사항을 제안하는 것
IA를 활용한 운영상의 결함을 해결하는 긍정적인 영향은 반복적인 작업을 자동화하는 것과 관련이 있으며(IA는 전문가들이 더 많은 창의성과 분석이 필요한 활동에 집중할 수 있도록 해줌) 오류를 줄이는 것과도 관련이 있다(작업의 자동화는 인간 오류의 가능성을 줄인다), 프로세스의 정확성을 높이기. 사기와 관련된 실시간 분석이 추가됩니다, 위험 관리, 감정 분석
여기서 우리가 다루고 있는 내용을 설명하기 위해 실용적인 예만큼 좋은 것은 없다. 산업에서, AI는 모든 기계의 작동에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다, 센서 데이터를 분석하고 예방 정비를 지시하는, 활동 중단을 피하면서. 은행 및 보험사용, 행동 패턴은 금융 요청 및 보상 청구에서 사기를 식별하는 데 도움이 될 수 있다
더불어, AI는 고객 프로젝트의 자동화에 상당한 기여를 할 수 있다, 설정된 매개변수에 따라 해석을 표준화하고 있습니다, 더 개인화된 결과 제공, 더 큰 효율성으로, 비용 절감과 만족
우리는 결론을 내릴 수 있습니다, 이러한 방식으로, 기업의 프로세스가 자동화될수록, 운영 결함의 영향은 더 작다. 자동화가 오류를 잡아내고 재처리할 수 있기 때문입니다, 이상적인 시나리오에서는. 재작업의 양이 크지 않거나 그에 소요되는 시간이 짧다면, 우리는 어느 정도 수용 가능한 결함이 있습니다, 그러나 각 조직의 성숙도 수준을 평가하는 것이 중요하다
같은 맥락에서, AI나 기술은 질문하고 비판할 수 있는 힘이 없다는 점을 강조할 필요가 있다. 기계는 가르쳐진 것을 배운다, 하지만 알고리즘과 관련된 편향이나 윤리가 포함된 상황이 있습니다, 그리고 바로 그 지점에서 인간 요소가 근본적으로 중요해진다. 항상 바라볼 수 있는 사람이 필요하다, 기술 도구에 대한 피드백을 제공하고 재지정하다, 그래서 지속적인 교육과 훈련은 경시될 수 없다
공장 바닥에서 IT 부서까지, AI와 머신러닝을 통한 운영 효율성, 두 가지 가능한 기술을 언급하자면, 강한 경쟁 환경과 점점 더 맞춤형 배송을 요구하는 고객들 사이에서 필수적이다. 더 나은 의사결정, 더 높은 효율성과 최적화된 비용, 우리는 모든 비즈니스가 추구하는 가장 높은 수익에 가까운 완전한 생태계를 가지고 있습니다. 마스, 이 결과를 얻기 위해, 프로세스를 이해하다, 재다, 자동화하고 구조화된 거버넌스가 존재하는 것은 필수적이다
