ИИ превосходит электронные таблицы в качестве ведущего инструмента для бизнес-отчетности: 6 причин

Шумиха вокруг искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе сейчас громче, чем когда-либо, и, по данным недавнего исследования Salesforce, 83% руководителей планируют увеличить инвестиции в ИИ в следующем году. Очевидно, что сервисные организации не просто пробуют воду; они погружаются в мир ИИ и автоматизации, тщательно изучая свои текущие инструменты, чтобы понять, как можно оптимизировать бизнес-операции. На самом деле, подавляющее большинство этих организаций уже вкладывают ресурсы в ИИ, и только 6% остаются в стороне, без планов на использование этой технологии.

Генеративный ИИ также набирает обороты, и 24% сотрудников сервисных компаний уже его используют. Преимущества? Их трудно игнорировать. Более 90% организаций, использующих ИИ, сообщают о значительной экономии времени и затрат. Пять основных способов, которыми ИИ трансформирует сервис, включают интеллектуальных помощников для клиентов, автоматизированные сводки и отчеты, ответы на запросы, интеллектуальных помощников для агентов, а также интеллектуальные предложения и рекомендации. И это не только сервис; ИИ также делает успехи в прогнозировании и отчетности, особенно в профессиональных услугах, где 93% профессионалов из организаций, инвестирующих в ИИ, говорят, что технология является революционной для повышения эффективности.

Джо Томас, глобальный евангелист аналитики, делится своими мыслями о переходе от таблиц к ИИ в профессиональных услугах. Он отмечает, что таблицы были основным инструментом для всего, от расчета использования биллинговых часов до прогнозирования доходов. Но по мере увеличения сложности данных эти устаревшие инструменты начинают отставать. Джо предсказывает, что к 2027 году ИИ заменит таблицы как основной метод для отчетности по использованию и прогнозированию доходов, и это может произойти даже раньше. Вот почему:

Таблицы — не ответ

Давайте признаем: таблицы — это реликвия прошлого. Они не были созданы для обработки объема и разнообразия данных, которые генерируют современные сервисные компании. Прогнозирование с помощью таблиц сегодня включает в себя сбор данных из различных систем, что не только занимает много времени, но и полно ошибок. Недавний опрос Forrester среди более чем 600 руководителей профессиональных услуг выявил, что четыре из пяти основных проблем, с которыми они сталкиваются, связаны с таблицами. ИИ, с другой стороны, работает без устали, обрабатывая актуальные данные и предоставляя реальные инсайты без необходимости ручного обновления.

Использование — это движущаяся цель

В профессиональных услугах контроль за коэффициентами использования крайне важен, и почти все организации считают, что могут их улучшить. Но традиционные методы отчетности показывают только то, что уже произошло, а не то, что будет. ИИ меняет это, анализируя данные в реальном времени, предсказывая снижение использования до его наступления и позволяя руководителям принимать профилактические меры. Например, ИИ может предупредить менеджеров, когда высококвалифицированный консультант по биллингу заканчивает проект без нового в очереди, что позволяет своевременно принять меры.

Прогнозирование доходов требует нюансов

Прогнозирование доходов от услуг далеко не простое; это включает в себя балансирование множества переменных, таких как ставки выигрыша проектов, поведение клиентов и рыночные условия. Таблицы борются с этой сложностью, часто опираясь на устаревшие данные. ИИ, однако, превосходно справляется с обработкой этих переменных, учится на прошлом опыте и постоянно уточняет прогнозы. Он даже может замечать закономерности, которые могут ускользнуть от людей, делая его гораздо более эффективным инструментом для нюансированного прогнозирования.

Команды сервисов не имеют времени

Руководители операций сервисов тратят значительную часть недели на поиск, очистку и проверку данных, чтобы создать отчеты. Этот ручной процесс не является ни устойчивым, ни эффективным. С интеграцией ИИ в операционные системы, такие как PSA, ERP и CRM, данные передаются беспрепятственно, а ключевые метрики можно получить через запросы на естественном языке, освобождая время для более стратегических задач.

ИИ приносит инсайты

Хотя таблицы могут рассказать вам, что произошло, ИИ идет дальше, объясняя, почему это произошло, и предсказывая, что может произойти дальше. Современные инструменты ИИ используют объяснимое машинное обучение, чтобы предоставить контекст к прогнозам, помогая руководителям понять причины снижения использования или прогнозов доходов. Кроме того, ИИ может моделировать сценарии "что если?", предлагая решения потенциальных проблем до их возникновения.

Таблицы представляют собой риск для соблюдения норм

Неточные прогнозы могут привести к серьезным последствиям, таким как пропущенные цели по доходам или превышение бюджетов. Таблицы трудно аудировать и легко манипулировать, что создает риск для соблюдения норм. Платформы на основе ИИ, однако, предлагают полную родословную данных и следы аудита, делая их более безопасным выбором для регулируемых отраслей.

Куда пойдет отрасль дальше

Ведущие поставщики PSA, CRM и ERP уже интегрируют ИИ в свои инструменты для прогнозирования и планирования. 80% компаний, все еще полагающихся на таблицы для планирования и прогнозирования, вскоре окажутся в конкурентном невыгодном положении. Будущее принадлежит тем, кто рассматривает прогнозирование и отчетность как интеллектуальную, автономную способность.

Чтобы полностью использовать силу ИИ, организациям нужно сосредоточиться на грамотности в области данных и ИИ. Руководители должны инвестировать в стратегии интеграции и обучение сотрудников, чтобы обеспечить ИИ доступ к надежным данным. Эпоха доминирования таблиц подходит к концу, и ИИ входит, чтобы сделать бизнес-процессы умнее и более предсказуемыми. Профессиональные сервисные компании, которые примут этот переход, получат стратегическое преимущество, которое трудно воспроизвести.

Эта статья была написана в соавторстве с Джо Томасом, директором по корпоративным решениям и глобальным евангелистом аналитики в Certinia.