AI和智能指導業(yè)務在未來的四種方式

在已經(jīng)通過數(shù)字化轉型進行工作的高管解決與大流行相關的恢復問題的同時，他們卻依靠可靠且創(chuàng)新的技術來保持步伐。

大多數(shù)領導者將人工智能視為至關重要，并描述了實施人工智能的“最緊迫感”。然而，他們努力整合公司范圍的AI計劃。接受調查的高管中有百分之七十五認為，如果他們不這樣做，他們的公司將在五年內消失。

未來五年，商業(yè)世界中的AI可能會以穩(wěn)定的速度增長，然后飛向天空。到2030年，預計大多數(shù)公司將使用AI來支持和加速高層指導和決策。大多數(shù)用例將涉及一種稱為機器學習的強大AI形式，其中計算機分析大量數(shù)據(jù)集以幫助回答問題。但是，僅憑人工智能是不夠的。高管們已經(jīng)看到機器學習程序需要真實世界的上下文才能將AI與物理世界聯(lián)系起來，而橋梁是位置智能(LI)。

通過地理信息系統(tǒng)(GIS)實現(xiàn)的位置智能使企業(yè)能夠在位置的上下文中進行地圖繪制，分析和共享數(shù)據(jù)。具有LI的AI機器學習可實現(xiàn)趨勢發(fā)現(xiàn)和預測，以支持市場評估，站點選擇，風險管理，資產(chǎn)跟蹤和其他核心業(yè)務需求。簡而言之，機器學習管理復雜的數(shù)據(jù)，而位置智能則為該數(shù)據(jù)提供關鍵位置信息。在這里，我們探索真實的例子。

例如，在哪里開設商店的問題涉及確定社區(qū)各個部分的商店可達性。同時，人口統(tǒng)計信息可以揭示某些消費者行為的熱點。通過分析這兩個數(shù)據(jù)集(潛在的站點可達性和附近的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù))，零售商可以更好地了解哪些客戶將偏愛某些位置。

使用GIS技術，人們始終能夠快速回答問題，并在地圖和儀表板上顯示可達性和人口統(tǒng)計信息?，F(xiàn)在，他們可以通過利用諸如消費者移動性和購買模式之類的數(shù)據(jù)源來添加AI工作流。

這揭示了以前看不見的消費者模式并回答了重要問題。客戶的平均年齡會如何變化?有多少家人會來?有哪些移動性模式會影響商店的訪問模式?有多少人乘坐公共交通工具?商店應該在某些日子延長營業(yè)時間嗎?

隨著公司越來越多地為特定地理區(qū)域定制產(chǎn)品和服務，此類信息有助于預期并滿足客戶需求。機器學習程序通?？梢詫崟r執(zhí)行高級分析，以識別銷售數(shù)據(jù)中的模式，并將這些模式鏈接到位置。例如，一個程序可能會幫助公司發(fā)現(xiàn)區(qū)域人口統(tǒng)計特征中的共同點，例如城市與郊區(qū)，或有年輕家庭的地區(qū)，這些可能會被忽略。