Od oktobra 2022. Softline posluje pod brendom Noventiq.

Veštačka inteligencija ima potencijal da transformiše interne poslovne procese i proizvode, ali njen potencijal nije uvek lako prevesti u opipljivu korist. Podaci koji pokreću veštačku inteligenciju predstavljaju kritičan resurs savremenih organizacija, ali njihova vrednost je direktno proporcionalna broju ljudi koji mogu da im pristupe, razumeju ih, smatraju ih pouzdanim i iz njih izvode zaključke. U članku u nastavku ukratko predstavljamo nekoliko načina na koje Microsoft koristi veštačku inteligenciju u oblasti marketinga, finansija i korisničkih usluga.

Predviđanje zakasnelih plaćanja u oblasti finansija

U oko 99% transakcija korisnika kompanije Microsoft koristi se neki oblik kredita. Raniji postupak kompanije Microsoft podrazumevao je kontaktiranje sa 90% korisnika putem e-poruka sa podsetnicima o plaćanju, ali da bi se smanjio obim posla i poboljšalo korisničko iskustvo, kompanija je želela da se obraća samo onim korisnicima za koje je verovatno da će kasniti sa plaćanjem. Trezorski i finansijski tim u partnerstvu sa IT timom razvili su model kojim se sa preko 80% preciznosti predviđa da li je verovatno da korisnici zakasne sa plaćanjem. Tim je koristio Azure Machine Learning Studio i 3rd party algoritam pod nazivom XGboost za razvoj prediktivnog modela. Kompanija Microsoft segmentira podatke izvučene iz internog SQL Server skladišta podataka po promenljivama, u procesu koji se naziva inženjering karakteristika. Inženjeri identifikuju podatke koji će se koristiti, a zatim formiraju kanal sa podacima iz SQL Server skladišta podataka kako bi omogućili prediktivni model. Naučnici za podatke isprobavaju model pomoću Azure Machine Learning Studio, a zatim povezuju podatke sa algoritmom eXtreme gradient boosting (XGBoost) kojim se formira stablo odlučivanja. Rezultati se prosleđuju u SQL Server bazu podataka i prikazuju timu za prikupljanje u Power BI izveštajima.

Zahvaljujući alatki za predviđanje zakasnelih plaćanja zasnovanoj na veštačkoj inteligenciji, broj korisnika za kontakt putem podsetnika o plaćanju smanjen je sa 90 na 40 procenata. Pored predviđanja u vezi sa određenim korisnicima, kompanija je saznala i to da će složene fakture kasniti sa većom verovatnoćom, a da dugoročni korisnici većeg broja usluga i partneri retko kasne i mogu imati znatnu korist od automatizacije plaćanja.

Inteligentno ocenjivanje i kvalifikovanje potencijalnih klijenata u marketingu

Marketinška organizacija kompanije Microsoft dobija oko 10 miliona potencijalnih klijenata godišnje. Kompanija je tražila bolji način za ocenjivanje potencijalnih klijenata, kako bi smanjila vreme koje prodavci troše na angažovanje oko neproduktivnih klijenata. Kompanija Microsoft je kombinovala razumevanje kvaliteta potencijalnog klijenta koje pokazuju zaposleni u marketingu sa ekspertizom mašinskog učenja naučnika za podatke u kompaniji, kako bi se formirala platforma za ocenjivanje potencijalnih klijenata. Na platformi je ponderisano više hiljada promenljivih, kako bi se predvidela verovatnoća da će se potencijalni klijent pretvoriti u neki od datih prodajnih kanala.

Da bi se potencijalni klijenti dodatno kvalifikovali nakon ocenjivanja, kompanija Microsoft je razvila pomoćnika za kvalifikovanje zasnovanog na veštačkoj inteligenciji pod nazivom BEAM (Bot Enabled Augmented Marketing). Ova platforma je zasnovana na open-source alatkama za mašinsko učenje, kao i na Microsoft tehnologijama, uključujući Microsoft Cognitive Services, Azure Machine Learning i Azure ML Studio. U okviru nje se detektuju namere i kontekst u e-porukama klijenata, kako bi se utvrdila verovatnoća da je klijent spreman da kupi proizvode ili usluge. BEAM šalje e-poruke klijentima i procenjuje njihov nivo interesovanja pomoću obrade prirodnog jezika pre nego što ih pošalje timu za prodaju. Model veštačke inteligencije pokreće nekoliko algoritama mašinskog učenja da bi dodelio vrednost svakoj tački podataka i generisao ukupnu numeričku ocenu za potencijalnog klijenta. Ocenjeni potencijalni klijenti se potom vraćaju u marketinški mehanizam preko API-ja.

Platforma za ocenjivanje potencijalnih klijenata kompanije Microsoft zasnovana na veštačkoj inteligenciji pomogla je kompaniji da na inteligentniji način identifikuje potencijalne klijente, čime se na kraju poboljšavaju stope konverzije i povraćaj investicija (ROI) u marketingu. Korišćenje veštačke inteligencije umesto tradicionalnih poslovnih pravila pomoglo je da zaposleni u marketingu pojednostave kvalifikovanje potencijalnih klijenata i proslede timovima za prodaju manji broj kvalitetnijih potencijalnih klijenata.

Poboljšana analiza povratnih informacija korisnika

Kompanija Microsoft je morala da pronađe rešenje za veliku količinu povratnih informacija koju prima od korisnika. Da bi rešila problem, kompanija je razvila alatku za analizu raspoloženja, kojom se olakšava tumačenje povratnih informacija korisnika nakon transakcije i postupanje u skladu sa njima. Alatkom se analizira raspoloženje, kako bi se identifikovali ključni faktori koji utiču na korisničko iskustvo i tačke prekida u kojima usluga nije ispunila očekivanja. Odgovor korisničkog tima kompanije podrazumeva nekoliko procesa za postupanje u skladu sa povratnim informacijama korisnika, uključujući povratnu petlju profesionalne podrške i povratnu petlju obnavljanja korisnika.

Analiza povratnih informacija korisnika zasnovana na veštačkoj inteligenciji započinje snimanjem i skladištenjem povratnih informacija korisnika iz telefonskih razgovora, e-pošte i IVR anketa, a zatim se integrišu podaci iz 9 baza podataka pomoću platforme SQL Server Integration Services (SSIS). U ovom rešenju se obrađuju povratne informacije korisnika preko radnih tokova mašinskog učenja, kao što su Microsoft Machine Learning Server na programskom jeziku R i Microsoft Translator. Zaključci se skladište u sistemu SQL Server da bi im pristupali timovi, a skladišti se i preko Power BI kontrolnih tabli i povezuje sa platformom Azure Dev Ops radi obuke. Na kraju se ovi nalazi izlažu preko programa za praktičnu upotrebu, kao što su povratna petlja obnavljanja korisnika i povratna petlja profesionalne podrške.

Alatka za povratne informacije korisnika koja je zasnovana na veštačkoj inteligenciji za vrlo kratko vreme generiše vredne zaključke, obezbeđujući tako agentima informacije koje su im potrebne za pružanje najbolje usluge korisnicima. Za obnovljene korisnike, pozitivno raspoloženje se u proseku povećalo za 37%, a ocena zadovoljstva korisnika (CSAT) se povećala za 180% u odnosu na njihovu prvu interakciju sa kompanijom Microsoft.

Efikasna međufunkcionalna i multidisciplinarna saradnja ključna je za dugoročni uspeh. Kompanija Softline, kao globalni partner kompanije Microsoft, ima bogato iskustvo sa rešenjima u oblasti veštačke inteligencije. Zatražite savetovanje od naših eksperata i iskoristite sve pogodnosti transformacije svojih poslovnih procesa pomoću veštačke inteligencije. Ako želite da proučite više primera iz oblasti prodaje i finansija, nakon registrovanja preuzmite besplatnu e-knjigu ovde.