Ci sono più di 582 milioni di persone uniche al mondo in procinto di avviare o gestire la propria attività. Questo significa anche che ci sono almeno 582 milioni di modi di fare affari.
I modelli di business possono mutuare alcuni elementi da altri modelli, ma non ne esisteranno mai due esattamente uguali.
Per sopravvivere in un qualsiasi settore denso di concorrenti, le aziende devono concentrarsi sugli aspetti di unicità del loro modello di business. Qual è il modo migliore per farlo? Selezionare partner commerciali in grado di aiutarti a comprendere il valore di diverse e, perché no, innovative opportunità di crescita.
In qualità di partner commerciale di molte aziende orientate alla crescita, CCH Tagetik crede che la chiave per svilupparsi risieda nel panorama tecnologico in rapido progresso. Ecco perché abbiamo rivolto la nostra attenzione alla precisione predittiva del machine learning (ML).
Come il Machine Learning può aiutare a identificare le opportunità di crescita
Siamo convinti che il Machine Learning abbia il potenziale per identificare le opportunità di crescita più significative e proficue per il business. Si sa, infatti, che ogni buona strategia è un'evoluzione che trasforma conoscenze in decisioni e decisioni in azioni per produrre valore reale.
Il Machine Learning ha il potenziale giusto per dare alle aziende il potere di estrarre dai loro dati informazioni lungimiranti in modo efficiente. Inoltre:
- può condurre a una maggiore automazione dei processi, produttività e conformità;
- ha il potere di aumentare il potenziale dell'utilizzo dei dati;
- permette alle aziende di essere in grado di creare previsioni predittive che promettono di ottimizzare i costi, pianificare le risorse umane, i prezzi, valutare i rischi, segmentare i clienti e altro ancora, con largo anticipo rispetto ai metodi di forecasting tradizionali.
Seppure il Machine Learning sembri così potente, viene naturale chiedersi: qual è allora il freno? Perché tutte le aziende non stanno sfruttando una tecnologia così promettente?
Nonostante l'entusiasmo che lo circonda, infatti, gli esperti finanziari stanno ancora faticando a realizzare la loro visione di Intelligenza Artificiale (AI). Ciò è dovuto a una combinazione di:
- scarsità di dati quando si tratta di predisporre i dati per i motori di ML;
- conoscenza settoriale limitata su come usare l'AI.
Le maggiori sfide percepite nell'adozione del Machine Learning
Il pubblico dei circa 150 esperti finanziari presenti ad AI for Finance, che si è tenuto a New York, ha fornito contributi puntuali sul tema dell'Intelligenza Artificiale, in particolare sulla necessità di soluzioni di ML nell'ambiente finanziario. Ecco come sono state classificate le sfide di ML e AI che hanno dovuto affrontare: