אם אתם קוראים את המאמר הזה כנראה שאתם כבר מקיימים אינטראקציות עם בינה מלאכותית (AI), בין אם באופן מודע או לא מודע.
אנשים רבים עדיין מקשרים בין בינה מלאכותית לסרטי מדע בדיוני, אך זה מזמן לא המצב. הAI הוא חלק אינטגרלי מהחייים האישיים והמקצועיים שלנו.
כיום, בינה מלאכותית היא שם מוכר בכל בית – ולפעמים אפילו חלק מהמשפחה (היי, אלקסה!).
הפריצה הגדולה לחיינו התרחשה בשנים האחרונות וקפצה ברגע שOpen AI השיקו את Chat GPT אבל התחום של AI נוצר בשנת 1956, נדרשו עשרות שנים של עבודה כדי להתקדם משמעותית לקראת פיתוח מערכת AI והפיכתה למציאות טכנולוגית.
רוצים למצוא את פתרון ה AI המתאים לארגון שלכם?
למה חשוב לחברות וארגונים לאמץ כבר עכשיו בינה מלאכותית?
על פי מחקר של מקינזי, כ-50% עד 60% מהחברות משתמשות בכלי מבוססי בינה מלאכותית.
בחברות וארגונים, לבינה מלאכותית יש מגוון רחב של שימושים, חברות שיודעות למנף את הטכנולוגיה יוכלו לייצר לעצמן יתרון תחרותי על המתחרים.
הטכנולוגיות החדשות מביאות עימן אוקיינוס של אפשרויות חדשות וכמו בכל מהפכה חברות שלא מפחדות ומוכנות להתנסות ולשאול שאלות יהיו אלו שיוכלו להנות מהפירות.
בינה מלאכותית זוכה לאימוץ נרחב בתעשיות ובפונקציות עסקיות, ומעצבת מחדש את אופן פעולתן של חברות. משיווק ועד משאבי אנוש, AI נמצא בשימוש בכל הארגונים כדי להפוך משימות לאוטומטיות, לשפר את ניתוח הנתונים ולקבל החלטות חכמות יותר בזמן קצר יותר.
במקום להחליף עובדים, ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לצמצם עבודה שחוזרת על עצמה, להגביר יעילות ולמקסם את הפוטנציאל האנושי על ידי סיוע לעובדים ולחברות בכל התעשיות לעבוד בצורה אסטרטגית יותר.
שלוש יכולות בינה מלאכותית שמיעלות משמעותית ארגונים וחברות
אוטומציה עם AI
לכל תפקיד בכל רמה יש כמה משימות ידניות שחוזרות על עצמן, כמו בדיקת דואר אלקטרוני, הזנת נתונים והפקת דוחות, משימות אלה "מבזבזות" זמן על פעולות שיכולות להיות אוטומטיות.
בינה מלאכותית יכולה לסייע באוטומציה של משימות שגרתיות, מה שחוסך זמן, ממקסם את הפרודוקטיביות, מפחית את הסיכון לטעויות אנוש ומניע את מעורבות חברי הצוות בכך שהוא מאפשר להם להשקיע זמן בעבודה משמעותית יותר.
בהתאם למשימות שאתם מחפש לבצע אוטומציה, מגוון רחב של כלים זמינים עבור פונקציות עסקיות שונות ומקרי שימוש, כגון צ'אטבוטים לשירות לקוחות, מערכות מעקב אחר מועמדים לגיוס ופלטפורמות שכר לחשבונאות.
ניתוח נתונים
כלי בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולים לעבד ולנתח כמויות עצומות של נתונים במהירויות ובקנה מידה הרבה מעבר ליכולות האנושיות. כתוצאה מכך, בינה מלאכותית יכולה לזהות דפוסים, התנהגויות ומגמות שאולי לא יהיו גלויים מיד לאנליסטים אנושיים, מה שעוזר לחזות תוצאות עתידיות על סמך נתונים היסטוריים.
כמה מקרי שימוש לניתוח נתונים משופר כוללים חיזוי נטישה של לקוחות, זיהוי מגמות בתחלופה של עובדים, הקרנת הכנסות וסימון דפוסי הונאה או התנהגויות לא הולמות.
קבלת החלטות משופרת
בינה מלאכותית יכולה לשפר את קבלת ההחלטות על ידי סיוע בזיהוי הזדמנויות עסקיות חדשות, להתכונן לאתגרים פוטנציאליים, סימון מחסומים תפעוליים, קביעת דרכים אפקטיביות להתאמה אישית ועוד.
אחת הדוגמאות הנפוצות לאופן שבו בינה מלאכותית תומכת בקבלת החלטות היא שחברות תעופה משתמשות בדרך כלל בניתוחי AI כדי לקבוע תמחור. חברות תעופה מייעלות את מחירי הכרטיסים באמצעות AI כדי לנתח ולהבין דפוסי ביקוש, התנהגות צרכנים, תחרות וגורמים אחרים בזמן אמת, מה שמוביל להחלטות תמחור מושכלות יותר.
רוצים למצוא את פתרון ה AI המתאים לארגון שלכם?
10 דוגמאות פרקטיות לשימוש ב AI בארגונים וחברות בכל מחלקה
-
מחלקת קראיטיב
יוצרי תוכן פונים יותר ויותר לכלי AI גנרטיביים כדי לחסוך זמן ולשפר את תהליך יצירת התוכן. כלים כמו ChatGPT, Google Bard וג'ספר מאפשרים למשתמשים להזין הודעות טקסט כדי ליצור במהירות תוכן חדש. כלים כמו Midjourney, Stable Diffusion ו-DALL-E יוצרים תמונות על סמך הנחיות טקסט.
יתרונות שימוש ב AI של מחלקת הקראיטיב:
- פרודוקטיביות ומדרגיות מוגברת מכיוון ששימוש בכלי AI ליצירת תוכן דורש פחות זמן ופחות משאבים מאשר פיתוח תוכן מאפס.
- השראה יצירתית על ידי שימוש בבינה מלאכותית לסיעור מוחות ולהעלות רעיונות חדשים לפני פיתוח תוכן
- ניתוח מבוסס בינה מלאכותית עוקב אחר מדדי תוכן כולל צפיות בדף, שיתופים במדיה חברתית ושיעורי מעורבות כדי לסייע באופטימיזציה של אסטרטגיות יצירת תוכן.
- בעוד שבינה מלאכותית יכולה להפוך את יצירת התוכן ליעילה יותר, שימו לב שתוכן AI אינו מוכן לפרסום. יוצרי תוכן ומשווקים צריכים לראות בתוכן AI כהשראה לתוכן שלהם או לטיוטה ראשונית. כל תוכן שנוצר על ידי כלי AI גנרטיבי צריך לעבור הגהה על ידי חבר צוות, לבדוק עובדות ולערוך אותו כדי לוודא שהוא מתיישב עם הקול, הסגנון וההנחיות של המותג.
2. מחלקת שיווק
כלי בינה מלאכותית ואלגוריתמים של למידת מכונה משמשים צוותי שיווק כדי לנתח נתונים, לזהות מגמות ודפוסים של לקוחות, לייעל קמפיינים ואסטרטגיות שיווקיות ולשפר את חווית הלקוח.
בנוסף לשיפור תוצאות האסטרטגיה השיווקית, AI יכול גם לעזור לחברי הצוות לחסוך זמן על ידי אוטומציה של משימות ידניות. על פי סקר של Drift של יותר מ-600 משווקים, 74% מאמינים שהם יבצעו אוטומציה חכמה של יותר מרבע מהמשימות שלהם בחמש השנים הקרובות.
הנה כמה דוגמאות לאופן שבו נעשה שימוש ב-AI בשיווק:
- מחקר שוק משופר וניתוח מתחרים. צוותי שיווק ואנשי מקצוע מקדישים זמן משמעותי לביצוע מחקר שיווקי ומחקר מתחרים. למערכות וכלים בינה מלאכותית יש יכולות מתקדמות למצוא, לארגן ולנתח נתוני שוק רלוונטיים ומבדלים תחרותיים, וחוסכים זמן שהיה מושקע במחקר ידני. מכיוון שבינה מלאכותית יכולה לעבד כמויות גדולות של נתונים באופן אוטומטי, עשויות להתגלות תובנות חשובות מהשוק או מהמתחרים שחברי צוות השיווק החמיצו.
- שיפור פילוח קהל והתאמה אישית. בינה מלאכותית יכולה לפשט את האופן שבו משווקים מנבאים התנהגויות של לקוחות. באמצעות כלי בינה מלאכותית, עסקים יכולים גם ליצור פרופילי לקוחות על ידי פילוח לקוחות לקטגוריות שונות בהתאם להתנהגויות, העדפות ואינדיקטורים דמוגרפיים שלהם. בהתבסס על פרופילי לקוחות, צוותי שיווק יכולים להתאים אישית הודעות ותקשורת כדי להדגיש מוצרים, שירותים או מבצעים הרלוונטיים ביותר לפלחי לקוחות ספציפיים.
- ניתוח שיווק חזוי. משווקים יכולים להשתמש בניתוח חזוי כדי לזהות דפוסים ומגמות מנתוני לקוחות היסטוריים ונוכחיים, מה שמאפשר לצוותים לחזות בצורה יעילה יותר אילו אסטרטגיות או קמפיינים עשויים להיות היעילים ביותר בעתיד. ניתוח חיזוי מסייע לחזות את צרכי הלקוחות, לייעל את המיקוד ולזהות הזדמנויות של מכירות נוספות ומכירות צולבות.
3. מכירות
ניתוח חזוי ואלגוריתמים המונעים בינה מלאכותית מאפשרים לצוותי מכירות להבין טוב יותר את התנהגות הלקוחות והעדפותיהם ולבצע אוטומציה ולשפר ההכנסות.
צוותי מכירות יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לסייע בהיבטים הבאים של תהליך המכירה והאסטרטגיה:
- אוטומציה של משימות ידניות. סקר שנערך בקרב 7,700 אנשי מכירות מ-Salesforce מצא שנציגי מכירות מבלים בממוצע פחות מ-30% מהשבוע שלהם על מכירה בפועל. חלק ניכר מזמנם מושקע במשימות ידניות כגון הזנת נתונים ושיתוף עדכונים על העסקאות שלהם בפייפליין. כלי בינה מלאכותית יכולים לעזור לבצע אוטומציה של משימות שגוזלות זמן, כך שנציגי מכירות יוכלו להשקיע יותר זמן במכירה.
- חיזוי ביקוש. בינה מלאכותית יכולה לעזור לנתח ביצועי עבר ואינדיקטורים כלכליים נוכחיים כדי לעזור לצוותי מכירות לחזות ביקוש עתידי. ניתוח נתוני לקוחות, אינטראקציות ודפוסי מכירה היסטוריים באמצעות אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכול לעזור לזהות לידים, לתעדף לקוחות פוטנציאליים, לזהות את השלבים הבאים או הפעולות הבאות כדי לערב לקוחות פוטנציאליים, ולייעל את תהליך המכירה.
- דירוג לידים. כלי דירוג לידים המופעלים על ידי בינה מלאכותית משתמשים באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לספק עדכונים בזמן אמת לצוותי מכירות לגבי לקוחות פוטנציאליים ולידים, מה שעוזר להבטיח שציוני הלידים מדויקים ועדכניים. בכל פעם שליד לוחץ על קישור באימייל, מוריד תוכן מאתר החברה או נוקט בפעולה אחרת, אלגוריתם ה-AI מעדכן אוטומטית את ציון הליד.
- כתיבה והתאמה אישית של קמפיינים דואר אלקטרוני יוצא. בדומה למקרה השימוש ביצירת תוכן, ניתן להשתמש בכלי AI גנרטיביים כמו ChatGPT כדי לנסח אימיילים יוצאים ללקוחות ולידים. באמצעות מינוף נתונים מכלי דירוג לידים המופעלים על ידי בינה מלאכותית, חברי צוות המכירות יכולים גם להתאים אישית את הפנייה ולשתף המלצות מוצר בהתבסס על הציון, ההעדפות וההתנהגויות של האדם.
4. שירות לקוחות
AI יכול לעזור לשנות את האופן שבו עסקים מתקשרים עם לקוחות, לזהות תובנות רלוונטיות ולשפר את חווית הלקוח. כמה יתרונות של מינוף AI לשירות לקוחות כוללים זמני תגובה מהירים יותר, זמינות ותמיכה 24/7, והזדמנויות להציע פתרונות מותאמים בהתאם לצרכים הספציפיים של הלקוחות.
על פי סקר של DialPad של יותר מ-1,000 אנשי מקצוע בשירות לקוחות, כמעט 60% מהנשאלים מאמינים ש-AI עוזר להם לחסוך זמן או לעבוד מהר יותר. בצד הלקוחות, סקר עולמי שנערך בקרב 3,700 צרכנים מ-Zendesk מצא כי 70% מהמשיבים אשר מרבים ליצור אינטראקציה עם תמיכת לקוחות מאמינים שהשימוש בבינה מלאכותית על ידי חברות יכול להוביל לחוויות אישיות ואפקטיביות יותר.
יישומים נפוצים של AI בשירות לקוחות כוללים:
- צ'אטבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית. צ'טבוטים משתמשים בעיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה כדי לתקשר עם לקוחות בזמן אמת. אתרי אינטרנט ואפליקציות רבות הפונות לצרכן ולעסק לעסקים (B2B) בתעשיות משלבות צ'אטבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית כדי לענות במהירות על שאלות לקוחות, להציע המלצות מותאמות אישית ולספק תמיכה. צ'אטבוטים מאפשרים ללקוחות לקבל סיוע מבלי לחכות לנציג שירות הלקוחות הזמין הבא ועוזרים לעסקים לחסוך זמן ומשאבים. כאשר פנייה דורשת תמיכה נוספת מנציג אנושי, צ'אטבוטים יכולים גם לנתב לקוחות לסוכן או לערוץ הנכון.
- מערכות שירות עצמי ובסיס ידע. בדומה לצ'אטבוטים, מערכות שירות עצמי ובסיס ידע עוזרות ללקוחות למצוא תשובות לשאלותיהם ופתרונות לבעיות נפוצות בעצמם. מערכות אלו כוללות פונקציונליות חיפוש מתקדמת וכוללות משאבים כגון שאלות נפוצות (שאלות נפוצות), הדרכות, מדריכים לפתרון בעיות וכלים אינטראקטיביים. גישה למשאבים במערכות שירות עצמי ובסיס ידע עוזרת ללקוחות לחסוך זמן ולפנות לנציגי שירות לקוחות מלענות על אותן שאלות או לעבור על הדרכות שחוזרות על עצמן.
- ניתוח משופר ותובנות לקוחות. ניתוח נתונים מבוסס בינה מלאכותית יכול לספק תובנות מפורטות לגבי סנטימנט ושביעות רצון בהתבסס על נתונים מאינטראקציות עם לקוחות, כולל יומני צ'טבוט, מיילים, פוסטים במדיה חברתית, ביקורות וסקרים. באמצעות נתונים אלה, עסקים יכולים לזהות העדפות לקוחות, נקודות כאב והזדמנויות לשיפור, מה שיכול לעזור לשפר ולהתאים אישית את חווית הלקוח הכוללת.
5. תשתיות וIT
בשנים האחרונות, בינה מלאכותית הפכה כה נפוצה בכל הקשור לIT עד שגרטנר טבעה את המונח "AIOps" כדי לתאר את השילוב של ביג דאטה, אנליטיקה, עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה לאוטומציה של תהליכי תפעול IT.
AIOps מאפשרת לצוותי תפעול IT לשלב מספר כלי תפעול נפרדים באמצעות פלטפורמה מרכזית, המסייעת לעסקים לנהל בצורה יעילה יותר נוף IT הולך ומתרחב. כתוצאה מכך, צוותי IT יכולים להגיב במהירות – ואפילו לזהות באופן יזום – האטות והפסקות, מה שממזער שיבושים בפעילות העסקית היומיומית.
היתרונות העיקריים של AIOps כוללים:
- זמן תגובה ופתרון מהיר יותר עבור כרטיסי IT, האטות והפסקות.
- הורדת עלויות תפעול על ידי שילוב של מערכות וכלים IT
- שיתוף פעולה וניטור משופרים בין DevOps, ITOps ופונקציות אבטחה באמצעות כלים משולבים
- הקצאת משאבים משופרת על ידי אוטומציה של משימות ידניות ואפשרות לחברי צוות תפעול IT להשקיע זמן בעבודה מורכבת יותר
יכולות לעבור מניהול תפעול IT תגובתי לחיזוי באמצעות ניתוח
6. משאבי אנוש
מינוף בינה מלאכותית לאורך כל מחזור חיי העובדים – משלה בגיוס, הצטרפות, ניהול רשומות עובדים ופיתוח חברי צוות קיימים – יכול לעזור לצוותי משאבי אנוש להניע יעילות ולשמור על כישרונות בבית.
חלק ממקרי השימוש הרבים עבור AI במשאבי אנוש כוללים:
- כתיבת תוכן לחומרי גיוס. צוותי גיוס ורכישת כישרונות יכולים להשתמש בכלי AI גנרטיביים כגון ChatGPT או Google Bard כדי לעזור בניסוח עותק למטרות גיוס, כולל תיאורי תפקיד, שאלות ראיונות, מיילים למועמדים ומכתבי הצעות עבודה.
- אוטומציה של סינון מועמדים. מערכות רבות למעקב אחר מועמדים (ATS) ופתרונות דומים כוללים טכנולוגיית בינה מלאכותית לסינון אוטומטי של מועמדים בהתבסס על קריטריונים וכישורים ספציפיים. מערכות אלו כוללות לעתים קרובות יכולות לשלוח מיילים אוטומטיים למועמדים כדי להודיע להם שהם לא מתקדמים קדימה. זה מאפשר לצוותי גיוס ורכישת כישרונות למקד את זמנם בכישרונות המתאימים ביותר.
- הנעת מעורבות של מועמדים. בדומה לצ'אטבוטים של שירות לקוחות, חלק מהמעסיקים מאמצים צ'אטבוטים כפתרון חדשני להנעת מעורבות מועמדים. חברות כוללות צ'טבוטים של בינה מלאכותית ועוזרים וירטואליים בדפי הקריירה שלהן כדי להפנות אנשים למשרות שמתאימות לכישוריהם ולניסיון שלהם, להדריך אותם בתהליך יישום אינטראקטיבי ולענות על שאלות נפוצות לאורך הדרך.
- פישוט תכנון כוח אדם. טכנולוגיה כמו מערכות ניהול כישרונות ומערכות מידע על משאבי אנוש (HRIS) מרכזות את נתוני העובדים, מה שמקל על חברות לנהל ולבצע אוטומציה של תהליכי משאבי אנוש. באמצעות מערכות אלו, ארגונים יכולים לנהל שכר, הטבות, זמן ונוכחות, למידה ופיתוח כישרונות ופונקציות משאבי אנוש אחרות.
7. אבטחת סייבר
ככל שפושעי סייבר הופכים מתוחכמים יותר, צוותי אבטחה זקוקים לטכנולוגיה העדכנית ביותר כדי לזהות ולהפחית את הסיכון לאיומים מתעוררים. על פי סקר IBM שנערך בקרב 1,000 מנהלי IT ואבטחת סייבר, 64% מהמשיבים יישמו בינה מלאכותית ליכולות אבטחה משופרות ו-29% מעריכים יישום.
כמה דוגמאות לאבטחת סייבר של בינה מלאכותית כוללות:
- זיהוי ותגובה של איומים. AI יכול לנתח כמויות גדולות של נתונים כדי לזהות דפוסים בהתנהגות המשתמש ולסמן אוטומטית חריגות שעלולות להצביע על הונאה או איום סייבר אחר. זה יכול לעזור לצוותי אבטחת סייבר לזהות איומים בזמן אמת. כלים התומכים בבינה מלאכותית יכולים גם לבצע אוטומציה של משימות הקשורות לתגובה לאירועים , ולעזור להתמודד עם איומים לפני שהם גורמים לנזק משמעותי.
- ניטור אבטחה. איומי אבטחת סייבר ממשיכים להתפתח ופתרונות ניטור אבטחה המופעלים על ידי בינה מלאכותית משתמשים בניתוח נתונים כדי ללמוד ללא הרף על האיומים והסביבות המתפתחים ולהתאים אותם. באמצעות נתונים אלה, ניתן להתאים מודלים של זיהוי לאורך זמן, ולסייע בשיפור יכולות האבטחה.
- מניעת בוטים. בוטים מהווים איומים רבים לעסקים, כולל מסירת דואר זבל, שליחת נפח גבוה של תעבורה לא לגיטימית לאתרים. ניתן להשתמש באלגוריתמים של למידת מכונה המופעלים על ידי בינה מלאכותית כדי לסרוק אוטומטית אימיילים נכנסים לאיתור דגלים אדומים, כגון כתובות IP זדוניות וקישורים, מילות מפתח חשודות וקבצים מצורפים גדולים ולסנן דואר אלקטרוני לתיקיות דואר זבל.
בעוד שבינה מלאכותית יכולה להניע יעילות ושיפורים מנקודת מבט של אבטחת סייבר, לכלי בינה מלאכותית יש פוטנציאל להוות סיכוני אבטחה ופרטיות. צוותי אבטחה צריכים לבדוק ביסודיות כל פתרונות AI או להעסיק איש מקצוע חיצוני לאבטחת מידע לעשות זאת לפני בחירת כלים. הטמעת מדיניות כלל-חברה כדי להבטיח שימוש מאובטח בכלי AI.
8. מחלקות משפטיות
מחלקות משפטיות ארגוניות מעבדות ומנתחות כמויות גדולות של נתונים ומסמכים. במקום לעיין במסמכים ולהשלים תהליכים אדמיניסטרטיביים אחרים באופן ידני, בינה מלאכותית יכולה לפשט משימות משפטיות רבות, ולאפשר לעורכי דין להשקיע זמן רב יותר במתן הנחיות מומחים ללקוחות.
להלן כמה דרכים ספציפיות בהן ניתן להשתמש בבינה מלאכותית במחלקות משפטיות:
- מחקר וניתוח. מחקר משפטי כרוך בהשקעת זמן משמעותי בבדיקת מקרים משפטיים, חוקים, תקנות ותקדימים. כלים המונעים בינה מלאכותית יכולים לאחזר, לארגן ולנתח באופן אוטומטי מסמכים משפטיים רלוונטיים, מה שמקל על אנשי מקצוע משפטיים למצוא מידע קריטי, לחלץ תובנות מפתח ולקבל החלטות מושכלות.
- בדיקת חוזה ובדיקת נאותות. סקירה ידנית של חוזים ומסמכים משפטיים עלולה להיות גוזלת זמן ונוטה לטעויות אנוש. בנוסף לבדיקה על ידי מומחים משפטיים אנושיים, כלי בינה מלאכותית עם יכולות למידת מכונה יכולים לסקור ולנתח את שפת החוזה כדי לסמן בעיות פוטנציאליות או תנאים שליליים שאחרת עלולים להתעלם מהם.
- אוטומציה של מסמכים. בינה מלאכותית יכולה לסייע ביצירת טיוטות ראשוניות של מסמכים משפטיים סטנדרטיים, כגון חוזים, הסכמי סודיות (NDA), צוואות וחוזי שכירות, ולחסוך זמן לצוותים המשפטיים ולצמצם טעויות אנוש.
9. הנהלת חשבונות
צוותי הנהלת חשבונות מבלים זמן רב במשימות ידניות שחוזרות על עצמן, כגון הזנת נתונים, ניהול שכר ואישור הוצאות. על ידי אימוץ בינה מלאכותית, חלק גדול מהמשימות הללו יכולות להיות אוטומטיות, ולחסוך זמן ומשאבים.
על פי סקר אינטואיט בקרב 2,000 רואי חשבון, 48% מהנשאלים מתכננים להשקיע בכלי אוטומציה ובינה מלאכותית בשנה הבאה.
היתרונות של שימוש בכלי AI בחשבונאות כוללים:
- משימות אוטומטיות. בינה מלאכותית יכולה להפוך משימות חשבונאיות ידניות רבות לאוטומטיות, כולל איסוף נתונים, הזנת נתונים, סיווג, התאמה וחשבוניות, ולפנות את הזמן של רואי החשבון לעבוד על פרויקטים אסטרטגיים יותר.
- ניהול שכר יעיל. איגוד השכר האמריקאי מעריך עד 8% טעות אנוש בעת עיבוד ידני של שכר. בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולות לעבד שכר באופן אוטומטי, לחסוך זמן, לבטל טעויות אנוש ולהבטיח שהשכר מדויק.
- תמיכה בביקורת מס. כלי תמיכה לביקורת מס המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים לעזור למבקרים ורואי חשבון להכין ביעילות דוחות כספיים ורשומות כדי להבטיח שהם מדויקים, מעודכנים ורלוונטיים. AI גם מפשט את ניהול המסמכים, ומאפשר למבקרי מס לזהות ולגשת בקלות לנתונים פיננסיים רלוונטיים ומצמצם את הזמן והמשאבים המושקעים להשלמת ביקורת.
10. מחלקת כספים
דו"ח משנת 2022 של PwC מצא כי 53% ממנהלי הכספים שנשאלו מחפשים להאיץ את הטרנספורמציה הדיגיטלית באמצעות ניתוח נתונים, AI, אוטומציה ופתרונות ענן כדי לעזור להניע סטנדרטיזציה ולבצע אוטומציה חכמה של כמה שיותר תהליכים ידניים.
אימוץ הבינה המלאכותית בפיננסים יכולה לסייע לצוותי פיננסים וארגונים לנתח דפוסים ממערכי נתונים גדולים, לייעל תהליכים, לשפר את קבלת ההחלטות ולמנוע הונאה.
כמה דרכים שבהן נעשה שימוש ב-AI במגזר הפיננסי כוללות:
- ניתוח נתונים בזמן אמת. צוותי כספים וארגוני שירותים פיננסיים מנהלים כמות משמעותית של נתונים – מעקב אחר התובנות העסקיות הקריטיות ביותר יכול להיות מאתגר. כלי בינה מלאכותית יכולים לעבד באופן אוטומטי כמויות גדולות של נתונים ולזהות דפוסים ומגמות, לחסוך זמן ולחשוף תובנות חשובות. תובנות אלו מסייעות לאנשי מקצוע בתחום הפיננסים לקבל החלטות טובות יותר מבוססות נתונים הקשורות לניהול אשראי, חישוב סיכונים, בדיקת לווים וקביעת השקעות.
- גילוי הונאה ומניעת הלבנת הון (AML). תהליכי איתור הונאה ו-AML רבים הם ידניים, גוזלים זמן ומהווים סיכון לטעויות אנוש. ניתן להשתמש בניתוח נתונים המופעל על ידי AI כדי להעריך עסקאות פיננסיות ופעילויות קשורות בזמן אמת כדי לזהות התנהגות נורמלית לעומת חריגה או חשודה. לאחר זיהוי פעילות חשודה, כלי בינה מלאכותית יכולים להודיע לאנליסטים אנושיים או לגורמים רלוונטיים אחרים כדי לסקור עוד, מה שעוזר להגביר את היעילות.
- היענות. בינה מלאכותית יכולה לסייע באוטומציה של בדיקות תאימות ולתחזק רישומים בזמן אמת של כל העסקאות והפעילויות הפיננסיות, מה שיכול להפחית את הסיכון הכולל של הפרות רגולטוריות וקנסות.
- חיזוי ותקצוב. כלי AI יכולים לנתח נתונים פיננסיים כדי ליצור תחזיות. AI יכול לעבד כמויות גדולות של נתוני ביצועים היסטוריים, כולל מגמות שוק, אינדיקטורים כלכליים ומדדים ספציפיים לחברה, כדי ליצור תחזיות לגבי מגמות או תוצאות עתידיות. כתוצאה מכך, בינה מלאכותית יכולה לסייע בקבלת החלטות משופרות בנושא תקציב והקצאת משאבים, תוך מזעור סיכונים פיננסיים פוטנציאליים.
אמצו את הAI בחברה שלכם עוד היום!
על ידי שילוב AI בארגון שלכם, תוכלו לחסוך זמן, להפחית עלויות, למנף נתונים מתקדמים לקבלת החלטות משופרות, ולהעצים את חברי הצוות שלכם להתמקד בסדרי עדיפויות אסטרטגיים יותר.
יוזמות הבינה המלאכותית המוצלחות ביותר נתמכות על ידי מומחים שיודעים להתאים את הפתרון לצרכים שלכם. אם אתם מחפשים תמיכה של מומחים כדי לעזור למקסם את היתרונות העסקיים של AI, אנחנו כאן.
השאירו פרטים ויחד נמקסם את הזמן והביצועים!
