AI超越電子表格成為頂級商業報告工具：6大原因

商業界對人工智能（AI）的討論聲浪比以往任何時候都要響亮，根據Salesforce最近的研究，83%的決策者計劃在未來一年增加他們的AI投資。很明顯，服務組織不僅僅是試水，他們正全力投入AI和自動化的世界，仔細審視他們當前的工具，看看如何優化業務運營。事實上，絕大多數這些組織已經在AI上投入資源，只有6%的小部分仍在場外觀望，沒有計劃接觸這項技術。

生成式AI也在掀起波瀾，24%的服務員工已經開始使用它。它的好處？嗯，很難忽視。超過90%使用AI的組織報告說在時間和成本上都有顯著的節省。AI轉變服務的前五種方式包括面向客戶的智能助手、自動摘要和報告、服務響應、面向代理的智能助手以及智能推薦和建議。不僅是服務；AI也在預測和報告方面取得進展，尤其是在專業服務領域，93%的投資AI的組織的專業人士表示這項技術對效率來說是一個改變遊戲規則的工具。

全球分析傳教士Joe Thomas分享了他對專業服務中從試算表轉向AI的看法。他指出，試算表一直是從計算可計費利用率到收入預測的首選工具。但隨著數據複雜性的增加，這些老派工具難以跟上。Joe預測，到2027年，AI將取代試算表成為利用率報告和收入預測的首選方法，甚至可能更早。這是為什麼：

試算表不是答案

讓我們面對現實：試算表是過去時代的遺物。它們不是為了處理現代服務企業生成的數據量和種類而設計的。今天用試算表進行預測需要從各種系統中拼湊數據，不僅耗時而且充滿錯誤。最近一項針對超過600名專業服務領導者的Forrester調查顯示，他們面臨的前五大挑戰中有四個與試算表有關。另一方面，AI不懈工作，處理實時數據，提供實時洞察，無需手動更新的麻煩。

利用率是不斷變化的目標

在專業服務中，監控利用率至關重要，幾乎所有組織都認為他們可以提高它們。但傳統的報告方法只能顯示已發生的事情，而不是即將發生的事情。AI改變了這一點，通過分析實時數據，預測利用率下降，並允許領導者採取主動措施。例如，AI可以提醒經理們，當一名高計費顧問即將完成一個項目而沒有安排新的項目時，讓他們及時採取行動。

預測收入需要細緻

預測服務收入遠非簡單；它涉及處理多個變量，如項目中標率、客戶行為和市場條件。試算表在處理這種複雜性上掙扎，經常依賴過時的數據。然而，AI在處理這些變量方面表現出色，從過去的經驗中學習，並不斷完善預測。它甚至可以發現人類可能會錯過的模式，使其成為細緻預測的遠遠優越的工具。

服務團隊沒有時間

服務運營領導每週要花大量時間追蹤、清理和驗證數據，只為了生成報告。這種手動過程既不可持續也不高效。將AI整合到PSA、ERP和CRM等運營系統中，數據可以無縫流動，關鍵指標可以通過自然語言查詢訪問，為更具戰略性的任務騰出時間。

AI帶來洞察

雖然試算表可以告訴你發生了什麼，但AI更進一步，解釋為什麼會發生，並預測接下來可能會發生什麼。現代AI工具使用可解釋的機器學習來提供預測的上下文，幫助領導者理解利用率下降或收入預測背後的原因。此外，AI可以運行“如果？”場景，為潛在問題提供解決方案，以防問題出現。

試算表是合規風險

不準確的預測可能導致嚴重的後果，如未達到收入目標或預算超支。試算表難以審計且易於操縱，構成合規風險。然而，基於AI的平台提供完整的數據血統和審計軌跡，使其成為受監管行業的更安全選擇。

行業未來的方向

領先的PSA、CRM和ERP供應商已經在將AI整合到他們的預測和規劃工具中。仍依賴試算表進行規劃和預測的80%的公司很快就會發現自己處於競爭劣勢。未來屬於那些將預測和報告視為智能、自動化能力的人。

為了充分利用AI的力量，組織需要專注於數據和AI素養。領導者必須投資於整合策略和員工培訓，以確保AI能夠訪問可靠的數據。試算表主導時代正在消退，AI正在介入，使業務流程更智能、更具預測性。接受這一轉變的專業服務公司將獲得無法輕易複製的戰略優勢。

本文由Certinia的企業解決方案總監和全球分析傳教士Joe Thomas共同撰寫。