混乱的全球经济和数字化转型的热潮迫使许多组织在这个前所未有的时期减少运营费用并削减成本。

所有主要行业——尤其是零售、制造、电信和金融服务——都在寻找更好、更快的方法来提高运营效率。在这个远程工作时代，随着越来越多的组织在线销售商品和服务并依赖应用程序进行外部和内部通信，他们正在利用分析和人工智能在不牺牲竞争地位或对创新和人才的关键投资的情况下降低成本。

根据一个新研究麦肯锡全球研究部表示，人工智能提供了多维方法，可在 12 至 18 个月内将运营成本降低 15% 至 20%。这种技术支持的成本降低方法使用自动化和人工智能在产能重新分配、支出效率和应收账款等领域寻找新的效率机会。

麦肯锡的研究还发现，自动化和人工智能的使用可以在其他领域释放额外的成本节约机会，例如减少手动任务、跨业务职能自动化知识工作者、创建更高质量的即时透明度和分析，以及加快决策制定和问题解决方案。

为了在这个混乱时期围绕降低成本做出最明智和最有益的决策，许多具有远见的组织正在使用基于人工智能的监控和分析工具来实时处理大量数据。

这有助于组织提高效率并通过两种主要方式降低成本。首先，它使他们能够以比现有且主要是手动商业智能 (BI) 解决方案和传统监控工具更精细的粒度发现更多洞察力——无论是事件还是机会。这使他们能够采取更快的行动来减轻事件或利用机会。在这两种情况下，效果都会为组织节省或赚钱，从而提高效率。

其次，使用基于人工智能的监控和分析减少了市场和监控团队对手动和繁琐的数据分析的需求，使他们能够处理更高级别的任务，例如解释洞察力，从而更好、更快地做出决策。这提高了运营效率，同时降低了组织的成本。

利用 AI 和分析提高运营效率的最佳实践
在实施基于 AI 的监控和分析以提高运营效率时，需要遵循两个关键的最佳实践。首先，组织必须选择支持其企业的可扩展技术，并特别选择可以轻松扩展以分析大量数据的人工智能系统。

其次，重要的是打破数据孤岛，让人工智能系统分析来自多个来源的数据，以产生最有影响力的洞察力，从而做出更好的业务和降低成本的决策。人工智能可以发现来自组织多个方面的数据的联合模式，并产生更准确、更有意义的洞察力，从而对业务成果产生重大影响。例如，人工智能可以关联广告转化降低产品的销售额并找到业务分析师可能无法立即看到的其他模式。人类很难执行这种联合模式，但基于人工智能的系统旨在完成这项任务，因此，随着来自多个来源的更多数据被提供给他们进行分析，它提供了越来越准确的洞察力。在这种能力下，人工智能通过避免由于多个系统显示出相互矛盾的见解而导致的低效率，从而充当“单一事实来源”。

遵循这些最佳实践将帮助组织从基于 AI 的监控中获得立竿见影的回报。而且，另一个额外的好处是组织的不同部分只需要学习一个工具，而不是多个 BI 和手动监控选项，从而提高效率和更快、更有效的沟通。

人工智能的好处不仅仅是削减成本
除了提高运营效率之外，还有其他理由投资于人工智能和分析——尤其是现在组织重新焕发活力，并在 2021 年变得更加强大。

自 2020 年初以来，组织运营各个方面的数字商务和数字化显着增加。实时收集的数据越来越多，立即从中发现所有见解的需求也在显着增长。这种对实时数据驱动洞察力的依赖已经迅速增长，并且在数字化转型时代已经急剧加速。

有远见的组织计划在 2021 年实现更稳健的发展，已经用 AI 驱动的监控取代了一些传统的 BI 和可视化技术，因为 AI 可以持续、实时地处理任何粒度的所有数据。

他们已经依靠人工智能来查找来自组织收集的各种来源的数据之间的关系，例如营销、销售、应用程序性能、IT、网络和外部来源。这为他们提供了更高质量的见解，从而使业务运营和管理团队做出更好的决策——这最终将为 2022 年及以后更光明的未来铺平道路。

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