研究表明，人工智能和大数据技术的结合可以使几乎所有物理工作，70%的数据处理和64%的数据收集任务自动化。
在本文中，我们探讨了需要通过AI和数据主导的成本优化立即引起注意的部门中的主要间接成本起因，并与正在实施和创建这些AI技术以优化业务中各个流程的专家进行交谈。
我们将从一个经常被忽视但非常有趣的部门开始，涉及数据和AI的使用以降低成本：实现。
运输与履行
当通过整合服务，提供出色的客户体验并确保企业在出货前知道要支付的价格来改变供应链的运行方式时，人工智能具有巨大的潜力。
弗雷泽·金斯利(Frazer Kinsley)是胡克物流(Hook Logistics)的首席执行官。Hook Logistics是一家位于纽约市的端到端3PL和配送初创公司。
Kinsley说：“供应链/物流行业是AI中断的主要候选者。”
“整个配送和供应链都是由数据驱动的，但与其他行业相比，其技术水平却远远落后。为了适应令人难以置信的动态供应链，我们的客户要求采用尖端技术，因此我们要求采用尖端技术来正确地为他们提供服务。”
在任何时候，当前的运输量遍及全球，因此，运输和履行部门必须获得实时见解，以提供客户体验，财务，战略和计划目的。
Kinsley解释说：“能够实时提供数据见解非常重要。” 他继续说：“发运率，库存水平，订单量等对新品牌尤为重要，因为这些数据都会严重影响现金流量。”
如果公司的履行部门可以开始预测生产周期或每次装运的平均成本，那么该公司突然会更接近其理想的利润率和资产负债表风险。
如何最好地将AI用于电子商务实现与零售实现之间存在很大差异。应对不同的挑战以及如何对AI进行不同的使用是值得的。两者的核心都保证非常细致的数据，因为访问每个SKU和每个通道的COGS非常重要。但是，存在一些关键差异。
对于电子商务的实现来说，数据分析作为一个整体，对于通过不断沟通(最终用户)的订单在供应链中移动来提供令人惊叹的客户体验而言，变得越来越重要。
金斯利说：“最终用户比以往任何时候都越来越接近他们所钟爱的品牌，也更接近品牌来源。” “对速度的期望越来越高，因此，为了缓冲任何潜在的故障，在跟踪和交付方面与客户进行沟通非常重要。”
对于零售业而言，数据分析的进步可能更为重要。金斯利解释说：“在零售方面，这全都与效率和“减少脂肪”有关。零售中的利润足够薄，因此为了追求利润的增长，必须知道每个SKU的COGS是多少。”
获得正确的销售成本(COGS)的最佳方法是拥有集成的自动化系统，这些系统整合在一起后，可以在整个供应链中提供见解，从而得出非常准确的服务成本。
在这一点上，品牌商可以考虑进一步扩大生产周期，并进行更深入的购买(降低工厂一级的单位成本)，可以评估向各自零售商的运输频率，可以评估向每个配送中心的运输时间，所有这些看似次要的细节都可以整合为节省成本，改善体验和提高最终用户整体满意度的方法。
考虑到这两个方面，人工智能将在运输和履行部门中扮演越来越重要的角色。Kinsley补充说：“我现在已经在利用非常细化的数据和机器学习来帮助电子商务和零售级别的品牌的公司中看到它。”
内部沟通
关于客户沟通，通常会讨论AI，但是员工沟通又如何呢?
对于普通公司(无论大小)的挑战是，他们不知道自己是否可以通过沟通与所有员工建立联系，还是不知道自己无法做到。交流者将电子邮件用作主要的交流渠道，但无法测量打开率(如果收到电子邮件或已采取措施)。
内部网是第二个通讯渠道，“内部网通常在可用性，设计和内容相关性方面已经过时，几乎没有分析可以帮助他们了解其内容的性能，”工作场所体验Korbyt客户体验副总裁Gregg Apirian解释说。平台。
交流者面临着一些重大的转型机会，尽管人工智能在未来发挥着重要作用，但现在还为时过早，因为他们首先需要提高自己的技能和能力，并开始更频繁地使用目标定位，以便他们推动参与度。在之后。
“一旦公司可以开始创建更具针对性的内容并更加个性化员工体验，他们将获得他们需要的关键见解，以便更有效地使用AI来帮助他们进行扩展，” Apirian说。
在即将举行的WorkplaceEX上将讨论AI在内部沟通中的未来作用，这是一次虚拟会议，将汇集具有共同兴趣或责任来管理工作场所经验的专业人士，以通过交互式思维冲刺来分享想法，并观看行业现场直播的主题演讲。领导者。
行业vetran和Korbyt首席执行官Ankur Ahlowalia参加了此次活动。Ahlowalia于2020年被任命为CEO，以帮助公司加倍利用AI等创新功能，以帮助公司与受众更好地沟通。
营销
如果不与组织的营销团队联系，就无法完成提高部门效率的讨论。通常，该部门发现首先利用最新技术，在提高您的营销资金的投资回报率时，营销和AI齐头并进。
减少成本获取直接关系到公司的销售量，从而导致利润增加，从而扩大业务规模并扩大到前所未有的高度。了解市场数据是扩大规模并能够找出最能吸引目标受众的不同因素的关键。
公司在营销方面面临的一些主要挑战是扩展业务并了解与最终客户交流的真正的市场策略。
Instaboost Media副总裁Michael Fances说：“没有这种了解，许多公司最终就会蒙蔽双眼，浪费掉宝贵的广告费。”
Fances是社交媒体营销的早期开拓者之一，也是电子商务行业的资深人士，它协助社交媒体影响者策划自己的个人品牌和公司，减少进入门槛，并缩小大型零售店的差距。
每个公司的数据点对于他们的业务模型和过程都是唯一的。通过将这些指标导入AI并将其与AI耦合，营销部门可以策划针对特定客户化身的特定钩针或角度的定制活动和策略。凭借独特的数据点，每个企业都有不同的指标来支持其健康扩展的能力。
“拥有强大的数据和客户行为分析系统是降低成本和增加利润的最有效方法之一，” Fances说。他建议公司通过详细的分析和广告审核来做到这一点，以持续优化广告系列。
这些数据点包括COG，固定成本，可变成本，销售周期，平均订单价值，生命周期价值，客户流失率，归因窗口，点击率，观看率，参与率，跳出率等等。这些指标中的每一个都需要应用于每种产品，服务和活动，以充分理解盈亏平衡点，并作为规模的标准。
一旦确定了这些点，就可以自动化增长过程，并为即将到来的季节，季度或年份预测增长过程。
Instaboost Media营销总裁兼自制企业家Van Dennis说：“公司依靠这些数据点不仅可以预测健康的回报，而且可以保持生产预测，还可以与供应商进行交流。”他通过Mastering为成功铺平了道路Google Ads并帮助其他公司发展和扩展业务。
“随着时间的推移，您一定会看到更多的企业采用一种方法来利用AI以可笑的速度更好地收集客户数据。” 丹尼斯说。
“这提供了一种更全面的营销方法，可以最好地与企业客户进行沟通。”
平均而言，利用数据优化并通过AI增强营销的公司看到其广告支出增长了3-4倍，并以更高的准确性提高了利润。
首都
在大多数行业中，您需要投入资金才能开始建立不同的部门。因此，重要的是讨论人工智能在现代实践中如何发挥作用。
尽管该领域的技术仍在不断发展，但资本贷款中的AI创新源于抵押行业，这也许不足为奇。
Informative Research Inc.首席战略官Patrick Buckner解释说：“众所周知，银行在赶上技术追赶者时迟到了，他们努力将其旧平台与当今数字化消费者的需求联系起来。”他继续说道。分散的系统或精心设计的产品包装新方法占据了这个领域的大部分注意力。”
但是，具有先进技术创新的放款人(例如Quicken Loans和loanDepot)已经显示出通过掌握流程优化和自动化来实现市场份额领先地位的方法-所有这些都由技术实现。像这两个行业巨头一样，信息研究也在这样做，以推动抵押贷款行业迈向未来。
为了实现这一目标，他们目前在消费者数据库的顶部部署基于机器学习的倾向模型，该消费者数据库由信贷，公共记录，财产，人口统计和市场营销数据中的每个人组成。
“除了我们的机器学习模型，” Buckner补充说，“我们部署了一个名为IRIQ的AI-一种效率引擎，可以对文件进行评分和路由，并优化贷款文件，以寻求最佳的融资途径。”
在贷款方面，传统上一直将重点放在具有不同系统和技术的产品平台上。使用最新的AI，贷方现在可以合并贷款流程的各个部分，并使各个产品的应用程序可以相互交流。
一家排名前五的银行每年继续在信贷，验证和承销方面节省1100万美元。另一个例子是，一家大型个人贷款公司使用客户数据平台将新账户开设量提高了700%，这使他们能够近乎实时地将其账户与所有国家账户进行比较。
在许多情况下，借款人不知道自己负担得起多少或应该支出多少。在三个C(信贷，能力和抵押品)的基础上引入ML倾向模型，可使贷方对消费者采取整体看法，并在此过程中尽早确定谁是合格的，谁不是合格的。
Buckner认为，最大的挑战仍然是使人们认识到AI在资本领域的使用方式和已经使用的方式。“它是新鲜的，并且随着AI，ML和平台策略方面的大量创新而不断发展。”
对于历来迟于采用新技术的部门和部门，让其领域的创新者推动技术的应用向前发展，这一点尤其重要。但是，同样重要的是，永远不要忽视人力资本。
正如金斯利(Kinsley)总结的那样，“技术可以填补人类尚未发现的许多漏洞，但是在提供更高的价值和更好的服务方面，总会有人为的空间。”
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