ビジネスに AI を導入する 3 つのユースケース: CxO 向けチートシート

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人工知能 (AI) はもはや初期段階ではなく、影響力のある結果をもたらす重要なビジネス変革ツールです。 AI は、データを中心に据えることでビジネスのあらゆる側面を変革しています。顧客や従業員の体験に AI を組み込むことから、運用に AI を組み込むことまで、最終的には企業を外部のリスクや不正から保護します。

IBM では、これを AI アプリケーション フライホイールと呼んでいます。 何百もの C レベルの AI プロジェクトから教訓を引き出すことで、AI 主導のビジネス上の最優先事項が明らかになり、すべての C レベルの幹部のリストの一番上に位置付けられるようになります。 これらには以下が含まれます:

• CEO – 彼の使命は、会社を AI 主導の会社にすることです。
• CMO – 高度な AI 主導の顧客関係でマーケティングを改善したい人。
• COO – 業務を管理し、AI の効率性を活用して適用したいと考えています。
• CFO – 新たな脅威や詐欺から会社を守りたいと考えています。

AIが顧客と従業員の体験を強化

Servion Global Solutions の調査によると、将来的には顧客とのやり取りの約 95% が AI によって行われるようになるとのことです。 この規模では、電話やオンラインでのライブ会話中に人間と仮想エージェントを区別することは不可能かもしれません。

顧客も従業員も時間を効率的に使いたいと考えています。 顧客にとって - より迅速でパーソナライズされたサービス。 従業員にとっては、日常的な業務から解放され、イノベーションを製品やサービスに変えることに集中できるようになります。 顧客サービスに組み込まれたインテリジェンスによって、迅速に回答が提供され、顧客に特別な気持ちが伝わるようになることが必要不可欠になります。 HR オンボーディングやチーム プロジェクト管理などの従業員のタスクに自動化を組み込むことは、ブランドが市場でトップの地位を維持するために不可欠です。 ブランドの完全性を維持しながら市場投入までの時間を短縮するプラットフォーム上に構築されたコグニティブ サービスとインテリジェント サービスの信頼性が重要です。

プルデンシャル・シンガポールが良い例です。 同社は、IBM Cloud™ インフラストラクチャー上で実行される IBM Watson Discovery と IBM Watson Assistant を使用して、クライアントがクエリの回答を見つけるためのインテリジェント インターフェースを開発しました。 Watson Expert Assist は、Watson Assistant 対応の仮想エージェントと Watson Discovery のコンテンツ分析機能を組み合わせて作成された価値モデルであり、AI を活用した顧客および従業員エクスペリエンスを提供します。

Watson Assistant と Discovery を組み合わせることで、消費者がブランドから商品を購入する方法を変えることができます。 自動化されたエンジンは、顧客の行動を分析し、関連性の高い製品やサービスのオファーを提供することで、顧客が取るべき次の最善のステップを提案します。 また、デジタル パーソナル アシスタントを提供して顧客の意思決定を導き、コンバージョン サイクルを短縮することで、顧客ロイヤルティの拡大にも役立ちます。

人工知能がビジネス効率を向上

アジア最大手のホスピタリティおよび不動産会社の 1 社は、大規模な財務データ セットの計画、予算編成、予測、分析に TM1 を搭載した IBM Planning Analytics を使用しています。 財務予測は、ビジネス計画と予算編成プロセスを成功させるための重要な要素です。 ネットワーク主導の世界では、情報への即時アクセスの需要が高まっており、財務マネージャーは組織の目標と優先事項に対する財務上の影響を予測する財務予測を提供する必要があります。

AI を活用した計画分析により、財務チームは大規模で分散した財務データセットを分析し、複雑な計算を実行して正確な財務予測モデルを開発し、予想される売上を予測し、予算管理を実行し、初期および継続的な信用分析を実行することができます。

AIでリスクと詐欺に立ち向かう

今日、企業は単純な統計分析を実行する従来のリスク スコアリング システムに依存しています。 予測システムを使用する企業は、コストが高く、最適ではなく、スケーラビリティが制限された方法でそれを使用しています。

企業は、非常に競争が激しく、複雑で、規制の厳しい環境で運営されています。 新しい規制に準拠するには、リスク軽減がますます重要になります。 競争力を維持するために、企業は、自社の店舗で処理される大量の顧客取引を処理する際に、迅速なリアルタイムの不正検出を提供する必要があります。

一例を挙げると、アジア最大級の小売チェーンの 1 つが、POS、金融システム、銀行システムと統合されたリアルタイムの支払い不正防止システムを導入しています。 IBM の Safer Payments ソリューションに組み込まれた人工知能は、大規模なデータ セット内の複雑で非線形なパターンを識別し、リスク モデルをより正確にします。 これらのモデルは学習し、時間の経過とともに予測力が向上します。 次に、これらのモデルは Watson 対応サービスと統合され、不正行為の警告をルーティングし、是正措置を通知します。

ビジネスで AI を運用化する方法について詳しくは、ibm.com/watson をご覧ください。

IBM のデータおよび AI ソリューションの詳細については、 http://cloud..com/act/ibm2020q4/aiをご覧ください。