在发生重大中断时,公司必须能够了解价格变化将如何影响利润或更细微的层面上的数量,因为人工智能可以使定价成为企业内部的战略杠杆。
最好的人工智能模型不一定是最复杂或预测性最强的,而是能够透明地展示洞察力是如何产生的,以及能够成功融入业务流程和商业决策的模型。当人工智能模型在各个部门的孤岛中开发时, 数据科学 或商业智能部门,他们经常无法实现投资回报。
人工智能项目投资回报率低的主要原因有两个:它们未能解决 芬兰电话号码数据 影响业务绩效的问题,以及或者它们没有以一种能够直接根据人工智能模型的洞察采取行动的方式融入现有的商业流程中。相比之下,务实的人工智能方法不仅应该产生对业务产生重大、可衡量影响的智能洞察,模型的输出还应该对业务用户和面向客户的角色高度可访问。
例如,实用的 方法允许定价团队在发布之前轻松对各种定价策略进行假设情景分析,以了解利润和销量将受到何种影响。 模型还应具有高度可解释性,使销售代表能够轻松理解并根据优化后的指导采取行动。 的输出也应易于操作,这意味着指导可以无缝集成到 、电子商务、、、订单输入系统等商业系统中。从本质上讲,实用的 应该利用卓越的科学,同时在组织的许多层面上保持高度的互动性、可操作性和可理解性。