Hvordan ML AI kan hjælpe virksomheder med at reducere overheadomkostninger

Hvordan ML AI kan hjælpe virksomheder med at reducere overheadomkostninger

Tidsstempel: 10. august 2023 kl. 1
How ML AI Can Help Businesses Reduce Overhead Costs PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI) har mange brugbare anvendelser i erhvervslivet, herunder reduktion af overheadomkostninger. De kan automatisere eller optimere de fleste variable udgifter ved hjælp af data og høje behandlingshastigheder. Her er hvordan denne teknologi kan reducere udgifterne.

Hvad er fordelene ved at bruge ML og AI?

Udnyttelse af ML og AI er fordelagtigt, fordi det er en lavrisiko- og højbelønningstilgang til at reducere faste omkostninger. Du kan udnytte dem til deres fulde potentiale med kun en mindre forståelse af teknologien. 

Hvorfor skal du bruge kunstig intelligens frem for andre omkostningsreduktionsmetoder? Det er et af de få værktøjer, der kan arbejde mere effektivt end et menneske i opgaver med høj forarbejdning. Plus, den kan fungere uafhængigt med lidt tilsyn eller vedligeholdelse.

Hvordan kan ML og AI reducere overheadomkostninger?

Overheadudgifter kan være faste, variable eller semi-variable. ML og AI kan ikke reducere omkostningerne til løn eller forsikringspræmier, men de kan gøre de fleste andre ting mere overkommelige.

  • Overgang til automatisering

AI udkonkurrerer andre teknologier med hensyn til automatisering, fordi den tilgår opgaver med indsigt og tilpasningsevne. De fleste virksomheder kunne bruge det til at revidere deres nuværende processer. AI kan automatisere næsten 80% af manuelt arbejdeifølge forskning.

ML og AI kan også automatisere andre ting end arbejdskraft. For eksempel kan de overvåge nytte- og forsyningsforbrug for at identificere potentielle smertepunkter. Da de fungerer med menneskelig intelligens, kan de overtage de fleste manuelle ansvar.

"Mens mange værktøjer er effektive, er intelligente algoritmer uden sidestykke i deres hastighed, processorkraft og nytte." 

  • Øget effektivitet

Den første måde ML og AI kan reducere overheadomkostninger på er gennem effektivitet. Mens mange værktøjer er effektive, er intelligente algoritmer uden sidestykke i hastighed, processorkraft og nytte. De kan hurtigt analysere skjulte mønstre i massive datasæt for at identificere forbedringsområder.

Forøgelse af effektiviteten af ​​processerne bag overheadomkostninger gør dem mere overkommelige. De fleste virksomheder kan drage fordel af at udnytte denne teknologi. For eksempel, omkring 80 % af telekomprofessionelle sænkede driftsudgifter efter brug af kunstig intelligens.

"En overhead på 35 % er standard, så du bør genanalysere dine budgettildelinger, hvis din procentdel er væsentligt højere." 

  • Datadrevet beslutningstagning

En af de vigtigste fordele ved ML og AI er deres evne til at træffe informerede valg. Da de kan behandle information meget hurtigere end mennesker, er det meget mere effektivt at bruge dem i beslutningstagningen. De kan finde ting, du tidligere har overset.

For eksempel afsætter de fleste virksomheder omkring en fjerdedel af deres budget til markedsføring. I 2023 brugte de, der sælger produkter næsten 23 % af deres samlede midler reklame til forbrugere. Udbydere af kommunikationstjenester udgjorde i gennemsnit næsten 22 % samme år.

Selv med segmentering og demografisk målretning er et markedsføringsforsøg et skud i mørket uden data. ML kan indsamle kundeoplysninger, analysere dem for at finde mønstre og give dig relevant indsigt.

"Du kan udnytte ML og AI til at forbedre næsten alle overheadomkostninger, så længe de er variable eller semi-variable." 

  • Driftsoptimering

An overhead på 35 % er standard, så du bør genanalysere dine budgettildelinger, hvis din procentdel er væsentligt højere. Selvom du bruger meget mindre, er det stadig en fordel at integrere ML og AI for at reducere overheadomkostningerne.

For eksempel kan du bruge mindre på vand og el. Typisk betaler virksomheder lidt over $2 per kvadratfod at levere forsyninger til deres kontorlokaler. Det tilføjer hurtigt til større arbejdspladser, så det er et ideelt område til forbedring.

Hvilke overheadomkostninger kan ML og AI påvirke?

Du kan udnytte ML og AI til at forbedre næsten alle overheadomkostninger, så længe de er variable eller semi-variable. De kan øge effektiviteten, automatisere processer eller støtte dig med datadrevet indsigt.

Her er de dyreste standardomkostninger:

  • Hjælpeprogrammer: AI kan overvåge brugen af ​​hjælpeprogrammer og anbefale, hvordan man bruger mindre. For eksempel kunne det identificere, hvordan det meste af elregningen kommer fra områder med lav trafik, hvor folk glemmer at slukke lyset. 
  • forsyninger: De fleste virksomheder spilder forsyninger, uanset om de udløber eller aldrig bliver brugt. ML kan sammenligne brugsstatistikker med købshistorik for at vise, hvor du kan reducere unødvendige køb.
  • Lønningsliste: Mindre fejlberegninger kan ændre lønsum fra en fast overheadomkostning til en variabel. Integrering af kunstig intelligens kan minimere menneskelige fejl og pålideligt reducere overheadomkostninger.
  • Vedligeholdelse: ML kan udføre forudsigelig vedligeholdelse, analysere aktuelle og historiske data for at bestemme, hvornår udstyr skal serviceres. Det kan reducere nedetiden betydeligt da du kun plejer maskiner, når det er nødvendigt.
  • Kommissionen: Algoritmiske anbefalinger tilpasser indkøbsoplevelsen og kræver ikke et økonomisk incitament for at få en handel. AI kan reducere de overhead, salgsorienterede virksomheder skal betale i provision.
  • Transport: Forsinkelser og fejlkommunikation er almindelige faktorer i forsyningskæder. ML kan analysere ruter i realtid for at optimere dem. Det kunne reducere brændstofforbruget, undgå områder med stor trafik og levere produkter hurtigere.

Selvom hver virksomhed har forskellige faste omkostninger, deler de fleste disse. AI kan automatisere eller optimere næsten enhver variabel, da det er en så tilpasningsdygtig teknologi.

Hvilke industrier vil dette hjælpe?

ML og AI kan hjælpe enhver industri med at reducere overheadomkostninger. Du kan finde en brug for dem, uanset hvilken du er i. De er utroligt tilpasningsdygtige, i betragtning af at du kan træne dem i den information, der er relevant for dig. 

Nogle har dog meget større potentiale for forbedring end andre. For eksempel byggebranchen kunne automatisere 45 % af sine opgaver inden 2035. Virksomheder bør overveje deres overheadomkostninger og identificere, hvor de mest kunne bruge AI-integration.

Integrer ML og AI

Overvej at integrere ML og AI i dine processer for at reducere dine overheadomkostninger. Da de kan tilpasse sig til det behov, du har, er der utvivlsomt et område med forbedringer, du kan målrette mod.

Læs også, Hvordan AI Surge kan hjælpe nuværende WFH-medarbejdere

Tidsstempel:

Mere fra AIIOT teknologi