Sztuczna inteligencja i dane to potężne narzędzia wspierające zarządzanie biznesem, jednak ich wdrożenie wciąż stanowi ogromne wyzwanie dla kadry zarządzającej. Bezpieczeństwo, zwrot z inwestycji, integracja technologiczna i cyfryzacja - nasi eksperci z obszaru Risk & Smart Data pomagają przekształcić dane w realne źródła wzrostu i skuteczne rozwiązania wspierające podejmowanie decyzji. Poznaj kluczowe elementy zarządzania ryzykiem i wyprzedź konkurencję.
Dane i sztuczna inteligencja w biznesie: utrzymujące się bariery mimo udowodnionego potencjału
Choć korzyści płynące z wykorzystania danych i sztucznej inteligencji (AI) są już powszechnie uznawane przez liderów biznesu, ich wdrażanie w firmach napotyka wiele przeszkód. Zgodnie z najnowszym Barometrem Data & AI opublikowanym przez Coface i Les Echos Etudes, aż 86% decydentów uważa dziś za kluczowe umiejętne wykorzystanie danych pochodzących od klientów, potencjalnych klientów i dostawców. Takie podejście jest obecnie niezbędne do wzmacniania konkurencyjności i odporności firm, a także otwiera drogę do nowych możliwości rozwoju.
Obecnie mniej niż jedna na pięć firm wykorzystuje swoje dane do podejmowania decyzji strategicznych.
Ta złożona rzeczywistość ujawnia wyzwania operacyjne, strukturalne i kulturowe
- Rentowność: w obliczu wysokich kosztów i niepewności co do zwrotu z inwestycji (ROI), osoby decyzyjne podchodzą do budżetów z dużą ostrożnością - szczególnie w sektorze MŚP, gdzie wdrożenie zaawansowanych narzędzi wiąże się z istotnym zobowiązaniem bez gwarancji natychmiastowych rezultatów.
- Bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami: rosnące wymagania prawne, kwestie bezpieczeństwa danych i zarządzania nimi oraz niepewność związana z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji powstrzymują decydentów - szczególnie w dużych firmach oraz w sektorach wrażliwych lub silnie regulowanych.
- Integracja technologiczna: poza kwestiami finansowymi i bezpieczeństwa, brak dojrzałości technologicznej w wielu działach wewnętrznych komplikuje sytuację organizacji, które wskazują na brak czasu, kompetencji lub jasnego powiązania z priorytetami biznesowymi.
1- Myśl szerzej… ale zaczynaj od małych kroków!
Firmy, które odnoszą sukcesy w projektach związanych z danymi i sztuczną inteligencją, to zazwyczaj te, które wybierają pragmatyczne podejście - zaczynając od konkretnych przypadków użycia, zamiast wdrażać zbyt ambitną, ogólną strategię. Lepiej rozpocząć od jasno określonej potrzeby biznesowej i konkretnych zastosowań, takich jak ocena ryzyka klienta, monitorowanie kondycji finansowej dostawcy, optymalizacja zapasów czy wykrywanie oszustw.
Takie podejście niesie ze sobą wiele korzyści w zakresie efektywności operacyjnej: rezultaty pojawiają się szybciej, są łatwiejsze do zmierzenia i bardziej konkretne dla zespołów biznesowych. To skuteczny sposób na wykorzystanie szans biznesowych i stopniową optymalizację zarządzania ryzykiem, przy jednoczesnym wzmacnianiu kultury pracy z danymi w organizacji - zanim rozszerzy się ich zastosowanie na inne obszary, zamiast od razu dążyć do pełnej transformacji.
2- Nowe technologie: wdrażaj bez komplikowania istniejących systemów
Niezależnie od poziomu dojrzałości technologicznej zespołów w Twojej firmie, wydajne rozwiązanie cyfrowe musi bezproblemowo dostosowywać się do istniejących narzędzi i dostępnych zasobów. Niezależnie od tego, czy jesteś MŚP, firmą średniej wielkości czy międzynarodową korporacją potrzeby mogą się różnić, ale cel pozostaje ten sam: wybrać system, który wspiera interoperacyjność technologii bez konieczności dodawania nowych komponentów do obecnej infrastruktury.
Rozwiązania zapewniające łączność, takie jak solidne API, natywne konektory czy standaryzowane formaty eksportu, mają na celu uproszczenie integracji z istniejącymi narzędziami biznesowymi, bez mnożenia systemów. Jednocześnie pozwalają zachować dotychczasowe inwestycje technologiczne i stopniowo modernizować infrastrukturę danych firmy.
3- Uczyń dane dostępnymi i możliwymi do wykorzystania w działaniu
Nawet najbardziej zaawansowane rozwiązania zawodzą, jeśli nie można ich przełożyć na konkretne działania dla użytkowników końcowych! Dziś dostępność i intuicyjność są równie ważne - jeśli nie ważniejsze - niż sama moc technologiczna.
Przejrzyste pulpity nawigacyjne, czytelne i ujednolicone międzynarodowo scoringi, konfigurowalne alerty - wartość dodana danych tkwi właśnie w ich zrozumiałości, możliwości ciągłego monitorowania i przekształcania w konkretne rekomendacje. Rozwiązania muszą być dostępne i intuicyjne, aby naturalnie integrowały się z codziennymi procesami i sposobem pracy zespołów, wspierając szybkie i świadome podejmowanie decyzji. Takie podejście skoncentrowane na użytkowniku zapewnia skuteczne wdrożenie rozwiązań i maksymalizuje ich wpływ operacyjny.
4- Technologia wsparta wiedzą ekspercką to przepis na sukces
Czym różni się wysokowydajne rozwiązanie oparte na danych od zwykłego narzędzia statystycznego? Tym, że potrafi połączyć moc obliczeniową sztucznej inteligencji z kontekstową wiedzą ekspertów biznesowych. Doświadczenie pokazuje, że udane projekty z zakresu danych i AI opierają się zarówno na algorytmach, jak i na ludzkiej ekspertyzie.
Sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z analizą ogromnych ilości danych, wykrywaniem złożonych wzorców i słabych sygnałów (takich jak zmiany w scoringu kredytowym, napięcia w sektorze czy wzrost liczby incydentów płatniczych). Jednak to wiedza ekspercka z terenu nadaje wynikom sens i kontekst! Dzięki połączeniu ‘tego, co najlepsze z obu światów’, inteligentne dane same generują możliwe kierunki działania i stają się realnym narzędziem decyzyjnym. Coface doskonale odzwierciedla tę podwójną perspektywę: nasi eksperci Business Information przekształcają surowe Big Data w unikalne, praktyczne i strategiczne informacje. Dzięki danym opisowym, preskryptywnym i predykcyjnym możesz przewidywać, a nawet antycypować ryzyko handlowe i podejmować decyzje z pełnym przekonaniem.
Decydenci nie szukają większej ilości danych, lecz możliwości podejmowania decyzji szybciej i z większą pewnością. Zintegrowana sztuczna inteligencja nie zastępuje analizy ludzkiej - sprawia, że staje się ona bardziej dostępna, natychmiastowa i uporządkowana.
W Coface tworzymy narzędzia, które dostarczają nie tylko surowych informacji, lecz także słabych sygnałów, wczesnych ostrzeżeń i kontekstowych rekomendacji. Ta warstwa interpretacji jest kluczowa, by przekształcić dane w realne narzędzie zarządzania.
- Guillaume Huguet, Dyrektor Data Lab w Coface.
5 – Mierz wartość dodaną
Z definicji projekt oparty na danych i sztucznej inteligencji nie może być zamrożony w czasie. Nieustannie się rozwija - w zależności od potrzeb firmy, zmian rynkowych oraz wzbogacania dostępnych danych. Wymaga to wdrożenia precyzyjnych i regularnie mierzonych wskaźników efektywności (KPI).
Zwrot z inwestycji (ROI), poziom adopcji, trafność prognoz, redukcja ryzyka - to wszystko wskaźniki, które stanowią realne motory wydajności Twojej firmy. Te metryki nie tylko zapewniają większą elastyczność w zarządzaniu projektem zgodnie z bieżącymi priorytetami, ale także pozwalają wykazać wartość dodaną strategii opartej na danych wobec interesariuszy. Ciągły pomiar wartości dodanej to najlepsza gwarancja udanej i trwałej inwestycji technologicznej.
Sięgnij dalej z Coface Business Information
Od wielu lat zespoły Coface Business Information wspierają firmy różnej wielkości na całym świecie we wdrażaniu rozwiązań do zarządzania ryzykiem handlowym opartych na danych i sztucznej inteligencji. Bo działanie to przewidywanie - Ty również możesz przekształcić swoje dane w narzędzia wspierające podejmowanie decyzji.
