Файл: Исследовательская работа Содержание Научноисследовательская работа 1 Введение 3 Автоматизация и искусственный интеллект в бизнеспроцессах 4 Автоматизация для Service Desk 4.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.02.2024
Просмотров: 18
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Motadata ServiceOps предлагает модели классификации билетов для всех.
7. Управление проблемами и знаниями с помощью искусственного интеллекта
Распределение знаний по всей организации является необходимым условием для эффективного применения их в решении проблем и принятии решений. Однако обмен знаниями часто сталкивается с временными, пространственными и, более очевидно, функциональными барьерами. Одной из ключевых проблем обмена знаниями является преодоление разрезов, чтобы связать разных людей с практикой и знаниями, которые им нужны.
Подходы к искусственному интеллекту могут отомстить за это, обнаруживая и укрепляя слабые звенья, таким образом облегчая обучение в общине.
Внедрение систем управления знаниями на основе искусственного интеллекта имеет много заметных преимуществ, таких как:
• Сниженная стоимость поддержки
• Оптимизированный технический процесс посредством дистанционной поддержки
• Лучшее обслуживание клиентов и CMX
• Удовлетворение и удержание клиентов
Трансформация бизнеса с помощью автоматизации и AIВ эту эпоху искусственного интеллекта организации должны идти в ногу с отраслевыми технологиями и инновациями, чтобы предложить наилучшее обслуживание клиентов и опыт.
Затрачивая мало времени на изнурительные и повторяющиеся задачи, технические услуги могут сосредоточиться на приоритетных задачах и вызовах, требующих творческих решений и человеческого решения проблем. Motadata Service Desk является лучшей платформой для того, чтобы ваш техник мог выполнять лучшую работу — без обычной работы, чтобы выполнять приоритетную работу, которую они присоединили к вашей организации.
С развитием таких инструментов как искусственный интеллект дополненная реальность возросла. Системы управления знаниями на основе искусственного интеллекта помогли приблизить организации к своим клиентам, значительно упростив их.
Технологии АИ показали высокую эффективность при решении проблемы просроченной задолженности по розничному банковскому бизнесу. В частности, в 2017 г. в США ее объемы достигли 3,8 трлн. США. Эти технологии, ориентированные на профиль заемщиков, позволяют строить модели, основанные на прогнозе реакции каждого клиента на конкретные действия в рамках взыскания задолженностей, формировать оптимальные варианты коммуникационного взаимодействия с клиентами, опираясь на статистику данных, базу знаний и машинное обучение [7]. Внедрение скоринговых моделей на основе АИ упрощает доступ к информации, улучшает качество и ускоряет обработку последней, позволяет автоматизировать процесс принятия решений и повысить качество кредитного портфеля. Все более полезными становятся для банков доступные открытые источники информации, в частности, социальные сети. Социальный (поведенческий) скоринг при отсутствии у нового клиента кредитной истории и истории транзакций на основании сбора и анализа поведенческих данных («цифрового следа») позволяет определить его платежеспособность, проблемы, аномальное поведение и склонность к мошенничеству или терроризму, а также положительные качества , то есть сформировать общий психометрический профиль заемщика для принятия решения по кредитованию. Заметим, что информация по социальным сетям все же остается лишь одним из многих элементов скоринговой модели, а удельный вес социального скоринга в общей оценке платежеспособности клиента минимален. Спрос на кредиты постоянно остается достаточно высоким. Поэтому, интересен опыт внедрения кредитного робота для онлайн кредитования, который самостоятельно на основе анализа личных данных и счетов клиента определяет рейтинг его надежности, автоматически рассчитывает и выдает овердрафт. Чем выше рейтинг клиента – тем ниже ставка по овердрафту.
При этом учитывается: - периодичность и частота поступлений денег; уплата налогов и другие расходы, в том числе на бизнес; кредитная история и ряд других рисковых факторов[8]. Рост трудности банковских действий и склонность служащих к ошибкам обусловливают внедрение автоматизации и роботизации для оптимизации рутинных действий, уменьшения рисков и издержек. Наблюдения свидетельствуют о том, что внедрение АИ в бизнес-процессы банка снижают операционные расходы на 20-25%. BNY Mellon (США) сообщает, что внедрение разумной автоматизации и робототехники позволило обеспечить 100% точность проверки закрытия аккаунта, на 88% сократить время обработки, а использование ботов для перевода средств предоставило 300 тыс. дол. США ежегодной экономии[4].
Положителен опыт автоматизации бизнес-процесса от JP Morgan Chase (США), в частности внедрение в 2015 г. проекта «Engineer Emerging Opportunities», помогающего банку автоматически анализировать финансовые данные, историю эмиссии и рыночную активность и найти клиентов, которые, скорее всего, согласятся. на приобретение дополнительных услуг. Решение было впервые применено при торговле пакетами акций. Учитывая первоначальный успех, происходит ее распространение, в частности на рынки долгового капитала [9]. Другим трендом использования АИ в банковской сфере является использование интеллектуальных систем принятия инвестиционных решений или автоматизированного финансового консультанта (робоэдвайзера). Они реализуются как автоматизированная программная платформа для выполнения функции размещения активов, ребалансирования инвестиционного портфеля, поиска способов уменьшения величины налога и т.д. Компания McKinsey & Co считает, что в перспективе совокупный объем активов под управлением роботов-консультантов может возрасти до 13,5 трлн. США против 50 млрд. дол. США в 2015 г. Такие работы распространены на рынках США, Европы, Канады и Индии [11].
В работе проанализирована возможность использования систем искусственного интеллекта в управлении персоналом, поскольку в сегодняшних условиях эта технология является одним из самых передовых инструментов, который может быть использован во всех отраслях экономики. Выяснено, что ИИ открывает качественно новые возможности в области многих управленческих процессов, повышая эффективность их выполнения на всех уровнях, дополняя ограниченные возможности человека. В частности, поиск талантов, являющийся одной из ключевых обязанностей HR-отдела кадров, технология ИИ позволяет оптимизировать этот процесс, полагаясь больше на аналитическую обработку больших массивов информации, а не на личные суждения. В работе выделены основные преимущества и потенциальные возможности технологий искусственного интеллекта, которые соотнесены с существующими HR-функциями по всем этапам цикла жизни сотрудника в компании: операционная эффективность, рекрутмент, онбординг, управление талантами, стратегическое планирование, карьерный рост и управленческие изменения.
Также сформулированы вопросы потенциальной опасности, которые могут возникнуть в процессе внедрения технологий искусственного интеллекта. Определен уровень готовности и степень вовлеченности менеджеров в внедрение новейших технологий в управление человеческими ресурсами. Выделенные этические проблемы, которые могут возникнуть при использовании систем искусственного интеллекта в бизнес-процессах HR, в частности вопросы увеличения господства работодателя над работниками при выполнении функциональных обязанностей благодаря помощи новых инструментов искусственного интеллекта для мониторинга и контроля за деятельностью работников и меры предупреждения и решение этих проблем. карьерный рост и управленческие изменения. Также сформулированы вопросы потенциальной опасности, которые могут возникнуть в процессе внедрения технологий искусственного интеллекта. Определен уровень готовности и степень вовлеченности менеджеров в внедрение новейших технологий в управление человеческими ресурсами.
Выделенные этические проблемы, которые могут возникнуть при использовании систем искусственного интеллекта в бизнес-процессах HR, в частности вопросы увеличения господства работодателя над работниками при выполнении функциональных обязанностей благодаря помощи новых инструментов искусственного интеллекта для мониторинга и контроля за деятельностью работников и меры предупреждения и решение этих проблем. карьерный рост и управленческие изменения. Также сформулированы вопросы потенциальной опасности, которые могут возникнуть в процессе внедрения технологий искусственного интеллекта. Определен уровень готовности и степень вовлеченности менеджеров в внедрение новейших технологий в управление человеческими ресурсами.
1. Институт доверия в координатах экономического пространства-времени: монография / под ред. А.А. Гриценко. Киев: Ин-т экономики и прогнозирования НАН Украины, 2012. 212 с.
2. Pioneering financial institutions are exploring where AI can make the most difference to their operations – от customer service to fraud detection. URL: https://eandt.theiet.org/content/articles/2018/10/banking-on-artificial-intelligence/ (дата обращения: 10.01.2023).
3. AI in banking industry brings operational improvements. URL: https://searchenterpriseai.techtarget.com/feature/AI-in-bankingindustry-brings-operational-improvements (дата обращения: 10.01.2023).
4. AI in Banking – An Analysis of America's 7 Top Banks. URL: https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-in-banking-analysis/(дата обращения: 10.01.2023).
5. Vital Points for Creating a Banking Chatbot. URL: https://www.entrepreneur.com/article/301019 (дата обращения: 10.01.2019).
6. Top 10 Trends in Banking - 2017. URL: https://www.capgemini. com/wpcontent/uploads/2017/07/banking_trends_2017_web_version.pdf (дата обращения: 10.01.2023).
7. Искусственный интеллект в банках. URL: http://nbj.ru/publs/upgrademodernizatsija-i-azvitie/2018/06/13/iskusstvennyi-intellekt-vbankax/index.html (дата обращения: 10.01.2023).
8. Искусственный интеллект выдает кредиты в Модульбанке. URL: https://bankogolik.com/press-relizy/1106-iskusstvennyy-intellektvydaet-kredity-v-modulbank (дата обращения: 10.01.2019).
9. Redefining the Financial Services Industry. URL: https://www.jpmorganchase.com/corporate/investor-relations/document/ar2016-lettertoshareholders.pdf (дата обращения: 10.01.2023).
10. 25 компаний, предлагающих услуги роботов-советников. URL: https://sharespro.ru/news/1236-kompanii-predlagayushchieuslugi-robotov-sovetnikov/ (дата обращения: 10.01.2023).
11. Могут ли робо-эдвайзеры заменить управляющих. URL: https://www.rbc.ru/newspaper/2016/08/29/57beaeae9a794757a8ee74ed (дата обращения: 10.01.2023).
7. Управление проблемами и знаниями с помощью искусственного интеллекта
Распределение знаний по всей организации является необходимым условием для эффективного применения их в решении проблем и принятии решений. Однако обмен знаниями часто сталкивается с временными, пространственными и, более очевидно, функциональными барьерами. Одной из ключевых проблем обмена знаниями является преодоление разрезов, чтобы связать разных людей с практикой и знаниями, которые им нужны.
Подходы к искусственному интеллекту могут отомстить за это, обнаруживая и укрепляя слабые звенья, таким образом облегчая обучение в общине.
Внедрение систем управления знаниями на основе искусственного интеллекта имеет много заметных преимуществ, таких как:
• Сниженная стоимость поддержки
• Оптимизированный технический процесс посредством дистанционной поддержки
• Лучшее обслуживание клиентов и CMX
• Удовлетворение и удержание клиентов
Трансформация бизнеса с помощью автоматизации и AIВ эту эпоху искусственного интеллекта организации должны идти в ногу с отраслевыми технологиями и инновациями, чтобы предложить наилучшее обслуживание клиентов и опыт.
Затрачивая мало времени на изнурительные и повторяющиеся задачи, технические услуги могут сосредоточиться на приоритетных задачах и вызовах, требующих творческих решений и человеческого решения проблем. Motadata Service Desk является лучшей платформой для того, чтобы ваш техник мог выполнять лучшую работу — без обычной работы, чтобы выполнять приоритетную работу, которую они присоединили к вашей организации.
С развитием таких инструментов как искусственный интеллект дополненная реальность возросла. Системы управления знаниями на основе искусственного интеллекта помогли приблизить организации к своим клиентам, значительно упростив их.
Технологии искусственного интеллекта в антикризисном управлении банком
Технологии АИ показали высокую эффективность при решении проблемы просроченной задолженности по розничному банковскому бизнесу. В частности, в 2017 г. в США ее объемы достигли 3,8 трлн. США. Эти технологии, ориентированные на профиль заемщиков, позволяют строить модели, основанные на прогнозе реакции каждого клиента на конкретные действия в рамках взыскания задолженностей, формировать оптимальные варианты коммуникационного взаимодействия с клиентами, опираясь на статистику данных, базу знаний и машинное обучение [7]. Внедрение скоринговых моделей на основе АИ упрощает доступ к информации, улучшает качество и ускоряет обработку последней, позволяет автоматизировать процесс принятия решений и повысить качество кредитного портфеля. Все более полезными становятся для банков доступные открытые источники информации, в частности, социальные сети. Социальный (поведенческий) скоринг при отсутствии у нового клиента кредитной истории и истории транзакций на основании сбора и анализа поведенческих данных («цифрового следа») позволяет определить его платежеспособность, проблемы, аномальное поведение и склонность к мошенничеству или терроризму, а также положительные качества , то есть сформировать общий психометрический профиль заемщика для принятия решения по кредитованию. Заметим, что информация по социальным сетям все же остается лишь одним из многих элементов скоринговой модели, а удельный вес социального скоринга в общей оценке платежеспособности клиента минимален. Спрос на кредиты постоянно остается достаточно высоким. Поэтому, интересен опыт внедрения кредитного робота для онлайн кредитования, который самостоятельно на основе анализа личных данных и счетов клиента определяет рейтинг его надежности, автоматически рассчитывает и выдает овердрафт. Чем выше рейтинг клиента – тем ниже ставка по овердрафту.
При этом учитывается: - периодичность и частота поступлений денег; уплата налогов и другие расходы, в том числе на бизнес; кредитная история и ряд других рисковых факторов[8]. Рост трудности банковских действий и склонность служащих к ошибкам обусловливают внедрение автоматизации и роботизации для оптимизации рутинных действий, уменьшения рисков и издержек. Наблюдения свидетельствуют о том, что внедрение АИ в бизнес-процессы банка снижают операционные расходы на 20-25%. BNY Mellon (США) сообщает, что внедрение разумной автоматизации и робототехники позволило обеспечить 100% точность проверки закрытия аккаунта, на 88% сократить время обработки, а использование ботов для перевода средств предоставило 300 тыс. дол. США ежегодной экономии[4].
Положителен опыт автоматизации бизнес-процесса от JP Morgan Chase (США), в частности внедрение в 2015 г. проекта «Engineer Emerging Opportunities», помогающего банку автоматически анализировать финансовые данные, историю эмиссии и рыночную активность и найти клиентов, которые, скорее всего, согласятся. на приобретение дополнительных услуг. Решение было впервые применено при торговле пакетами акций. Учитывая первоначальный успех, происходит ее распространение, в частности на рынки долгового капитала [9]. Другим трендом использования АИ в банковской сфере является использование интеллектуальных систем принятия инвестиционных решений или автоматизированного финансового консультанта (робоэдвайзера). Они реализуются как автоматизированная программная платформа для выполнения функции размещения активов, ребалансирования инвестиционного портфеля, поиска способов уменьшения величины налога и т.д. Компания McKinsey & Co считает, что в перспективе совокупный объем активов под управлением роботов-консультантов может возрасти до 13,5 трлн. США против 50 млрд. дол. США в 2015 г. Такие работы распространены на рынках США, Европы, Канады и Индии [11].
Заключение
В работе проанализирована возможность использования систем искусственного интеллекта в управлении персоналом, поскольку в сегодняшних условиях эта технология является одним из самых передовых инструментов, который может быть использован во всех отраслях экономики. Выяснено, что ИИ открывает качественно новые возможности в области многих управленческих процессов, повышая эффективность их выполнения на всех уровнях, дополняя ограниченные возможности человека. В частности, поиск талантов, являющийся одной из ключевых обязанностей HR-отдела кадров, технология ИИ позволяет оптимизировать этот процесс, полагаясь больше на аналитическую обработку больших массивов информации, а не на личные суждения. В работе выделены основные преимущества и потенциальные возможности технологий искусственного интеллекта, которые соотнесены с существующими HR-функциями по всем этапам цикла жизни сотрудника в компании: операционная эффективность, рекрутмент, онбординг, управление талантами, стратегическое планирование, карьерный рост и управленческие изменения.
Также сформулированы вопросы потенциальной опасности, которые могут возникнуть в процессе внедрения технологий искусственного интеллекта. Определен уровень готовности и степень вовлеченности менеджеров в внедрение новейших технологий в управление человеческими ресурсами. Выделенные этические проблемы, которые могут возникнуть при использовании систем искусственного интеллекта в бизнес-процессах HR, в частности вопросы увеличения господства работодателя над работниками при выполнении функциональных обязанностей благодаря помощи новых инструментов искусственного интеллекта для мониторинга и контроля за деятельностью работников и меры предупреждения и решение этих проблем. карьерный рост и управленческие изменения. Также сформулированы вопросы потенциальной опасности, которые могут возникнуть в процессе внедрения технологий искусственного интеллекта. Определен уровень готовности и степень вовлеченности менеджеров в внедрение новейших технологий в управление человеческими ресурсами.
Выделенные этические проблемы, которые могут возникнуть при использовании систем искусственного интеллекта в бизнес-процессах HR, в частности вопросы увеличения господства работодателя над работниками при выполнении функциональных обязанностей благодаря помощи новых инструментов искусственного интеллекта для мониторинга и контроля за деятельностью работников и меры предупреждения и решение этих проблем. карьерный рост и управленческие изменения. Также сформулированы вопросы потенциальной опасности, которые могут возникнуть в процессе внедрения технологий искусственного интеллекта. Определен уровень готовности и степень вовлеченности менеджеров в внедрение новейших технологий в управление человеческими ресурсами.
Список литературы
1. Институт доверия в координатах экономического пространства-времени: монография / под ред. А.А. Гриценко. Киев: Ин-т экономики и прогнозирования НАН Украины, 2012. 212 с.
2. Pioneering financial institutions are exploring where AI can make the most difference to their operations – от customer service to fraud detection. URL: https://eandt.theiet.org/content/articles/2018/10/banking-on-artificial-intelligence/ (дата обращения: 10.01.2023).
3. AI in banking industry brings operational improvements. URL: https://searchenterpriseai.techtarget.com/feature/AI-in-bankingindustry-brings-operational-improvements (дата обращения: 10.01.2023).
4. AI in Banking – An Analysis of America's 7 Top Banks. URL: https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-in-banking-analysis/(дата обращения: 10.01.2023).
5. Vital Points for Creating a Banking Chatbot. URL: https://www.entrepreneur.com/article/301019 (дата обращения: 10.01.2019).
6. Top 10 Trends in Banking - 2017. URL: https://www.capgemini. com/wpcontent/uploads/2017/07/banking_trends_2017_web_version.pdf (дата обращения: 10.01.2023).
7. Искусственный интеллект в банках. URL: http://nbj.ru/publs/upgrademodernizatsija-i-azvitie/2018/06/13/iskusstvennyi-intellekt-vbankax/index.html (дата обращения: 10.01.2023).
8. Искусственный интеллект выдает кредиты в Модульбанке. URL: https://bankogolik.com/press-relizy/1106-iskusstvennyy-intellektvydaet-kredity-v-modulbank (дата обращения: 10.01.2019).
9. Redefining the Financial Services Industry. URL: https://www.jpmorganchase.com/corporate/investor-relations/document/ar2016-lettertoshareholders.pdf (дата обращения: 10.01.2023).
10. 25 компаний, предлагающих услуги роботов-советников. URL: https://sharespro.ru/news/1236-kompanii-predlagayushchieuslugi-robotov-sovetnikov/ (дата обращения: 10.01.2023).
11. Могут ли робо-эдвайзеры заменить управляющих. URL: https://www.rbc.ru/newspaper/2016/08/29/57beaeae9a794757a8ee74ed (дата обращения: 10.01.2023).