사모펀드 회사는 포트폴리오 회사에 AI를 도입합니다.

사모펀드 회사는 포트폴리오 회사에 AI를 도입합니다.

타임 스탬프 : 14 년 2024 월 7 일 오전 27시 XNUMX 분
사모펀드 회사는 포트폴리오 회사 ​​PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스를 위해 AI를 채택합니다. 수직 검색. 일체 포함.

인공지능(AI)을 비즈니스 운영에 통합하는 것은 단순한 추측을 넘어 실질적인 ROI로 발전했습니다. 이러한 변화를 인식한 사모펀드 회사는 포트폴리오 회사를 이러한 이점을 얻는 데 앞장서고 싶어합니다.
투자 관리자와 벤처 자본가들은 비록 제한적이긴 하지만 이미 AI를 활용하려고 노력하고 있습니다. 그러나 그들은 AI를 통해 포트폴리오 회사의 성장과 효율성을 크게 향상시키려는 더 야심찬 목표를 가지고 있습니다. 그리고 그것은 의미가 있습니다.
눈에 띄는
기업 중 87 % AI를 적극적으로 활용하면 매출과 비용 절감이 눈에 띄게 향상됩니다.

이러한 열정에는 전략이 없지 않습니다. 민간 시장 기업들은 가장 높은 투자 수익률(ROI)을 약속하는 AI 애플리케이션을 부지런히 찾고 있습니다. 이러한 검색은 이들 회사의 전략에서 중요한 요소가 되어가고 있습니다.
시장. 일부 대형 기업은 포트폴리오 회사 ​​내에서 AI 전략의 개발 및 구현을 가속화하기 위한 전담 위원회를 설립하기까지 했습니다.

최첨단 기술을 채택하려는 노력은 사모펀드 회사에게 새로운 역할이 아닙니다. 그들은 역사적으로 클라우드 컴퓨팅으로의 전환 등 기술 혁신을 통해 포트폴리오 회사를 안내하는 데 중추적인 역할을 해왔습니다.
모바일 기술을 수용하고, 전자상거래를 기존 소매 모델에 통합하거나, 핵심 비즈니스 프로세스를 자동화합니다. 

오늘날에는 AI가 제공하는 초기 기업의 이점을 포착하는 데 초점이 옮겨졌습니다. 뚜렷한 긴박감을 가지고 있는 이들 기업은 AI의 가치 향상 잠재력을 완전히 활용하기 위해서는 빠른 조치가 필수적이라는 것을 이해하고 있습니다. AI 적용 초기 단계를 고려하면
다양한 비즈니스 영역에서 많은 기업이 AI의 가장 효과적인 사용 사례를 찾아내기 위해 시행착오 접근 방식을 채택하고 있습니다. 이 탐색 단계는 AI가 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 위치를 식별하는 데 중요합니다.

오늘날 개인 포트폴리오가 AI를 사용하는 방법

AI 기반 솔루션은 이미 많은 민간 포트폴리오 회사에서 개발 중이거나 실행 중이며, 유망한 초기 적용 분야는 다음과 같습니다.

  • 마케팅. AI는 마케팅 담당자가 고객 행동, 시장 동향, 경쟁 역학을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 타겟 마케팅 캠페인 개발, 향상된 제품 제공 및 규모에 맞는 맞춤형 고객 경험 창출이 가속화됩니다. 

  • 공급망 최적화 및 물류. 제조 또는 유통과 관련된 기업의 경우 머신 러닝 AI는 경로를 최적화하고 연료 및 기타 비용을 절약하며 재고 관리, 부족 및 병목 현상에 대한 빠른 답변을 찾습니다. 전반적으로 AI는
    공급망 관리는 낭비를 줄이고 운영을 원활하게 합니다. 

  • 품질 관리 및 예측 유지 관리. 제조 및 배송은 조립부터 운송, 수령까지 제품을 관찰하는 AI 기반 머신 비전의 흥미로운 영역입니다. AI 시스템은 또한 50,000마일 동안 트럭 타이어를 관찰하거나
    수십년 동안 고장 징후를 감지하기 위한 초고층 지지대    . 

  • 인적 자원. AI는 채용 프로세스를 확장하고, 인재 검색 절차를 더 빠르게 완료하고, 후보 후보자의 위험 신호를 검색하고, 채용 시 책임 문제를 피하는 데 중요한 역할을 합니다. 

  • 조직 구조 및 인력. AI는 사모펀드 회사의 신뢰할 수 있는 공식을 인력 재구성에 적용하여 중복 역할을 제거하고 회사 전략을 지원하기 위해 리소스를 재할당할 수 있습니다.

  • 분석 및 의사결정. 가격 책정과 같은 까다로운 영역에서 데이터 기반 의사 결정을 위한 대규모 분석에 AI를 사용합니다. AI는 향상된 관리 분석을 위해 다양한 소스의 텍스트와 비텍스트 정보를 결합하는 탁월한 능력을 갖추고 있습니다.
    미묘한 위험 신호와 위험 요소를 포착하는 데 탁월하며 비즈니스 전반의 성과를 높이는 데 도움이 됩니다.

  • 수익 향상. AI 기반 추천 엔진과 머신러닝 알고리즘은 고객의 평생 가치를 높입니다. AI는 교차 판매 기회를 식별하고, 새로운 시장에 진입하며 제품 라인을 조정합니다. 

  • 금융 공학. 최적의 재무구조를 분석 및 선택하여 부채를 활용하여 자산수익률을 높입니다. AI는 복잡한 금융 시나리오에서 관리 결정을 가속화합니다. 

혁신과 위험의 균형

사모펀드 회사는 포트폴리오 회사 ​​전반에 걸쳐 디지털 변혁과 AI 혁신을 우선시하는 문화를 조성할 수 있는 특별한 기회를 갖고 있습니다. 기계 학습과 생성 AI 모두에 대한 전문 지식을 적극적으로 찾고 통합함으로써 이러한
기업들은 자신의 기술과 전략을 크게 향상시키기 위해 스스로를 포지셔닝하고 있습니다. 효과적인 접근 방식 중 하나는 AI 채택의 최전선에 있는 기업에 투자하여 해당 기업의 지식과 역량에 접근하고 이후 AI를 전파하는 것입니다.
이는 전체 포트폴리오에 적용됩니다. 또 다른 전략은 AI 솔루션의 포괄적인 구현에서 포트폴리오 회사를 지원한 다음, 포트폴리오 내의 다른 회사와 학습한 교훈과 달성한 성공을 공유하는 것입니다.

그러나 AI와 관련된 내재된 위험을 인식하는 것이 중요합니다. 사모펀드 회사는 지식 공유 생태계를 조성함으로써 이러한 위험을 완화하는 데 중추적인 역할을 할 수 있습니다. 이러한 집단적 지혜는 포트폴리오 회사가
기계 학습의 편견 방지, 생성적 AI "환각" 방지, 교육 데이터와 관련된 저작권 침해 문제 방지, LLM(대형 언어 모델)의 정확한 교육 보장 등 AI 배포의 복잡성.
사모펀드 회사는 리소스와 전문 지식을 통합함으로써 포트폴리오 회사가 AI 채택 문제를 헤쳐 나갈 수 있도록 안내하여 혁신과 위험 관리가 효과적으로 균형을 이루도록 할 수 있습니다.

포트폴리오 회사 ​​성과 향상을 위한 AI 통합 가속화

향후 몇 년 동안 사모펀드 관리자는 포트폴리오 회사가 AI를 채택할 뿐만 아니라 이를 공격적으로 활용하여 운영 효율성을 향상하고 AI가 가능한 영역에서 비즈니스 성장을 가속화하도록 집중적으로 집중할 것입니다.
가장 중요한 영향. 미래 지향적인 투자 회사는 기존 자산에서 뛰어난 가치를 창출할 수 있는 AI의 잠재력을 인식하고 있습니다. 또한 데이터 자산을 효과적으로 축적하고 활용함으로써 이들 기업은 포트폴리오 회사에 기회를 봅니다.
가치를 높일 뿐만 아니라 잠재적으로 새로운 사업을 시작할 수도 있습니다.

경쟁 우위로서의 AI

이러한 투자 회사는 가장 효과적인 AI 애플리케이션에 대한 통찰력을 얻으면서 이러한 지식과 역량을 포트폴리오 회사의 관리 팀과 공유하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 통찰력과 도구의 사전 배포
이러한 회사가 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 지원하기 위해 고안되었습니다. 전략적 AI 배포와 공유 학습의 결합을 통해 사모펀드 관리자는 포트폴리오 전체에서 가속화된 성장과 혁신을 위한 기반을 마련하고 있습니다.

포트폴리오 회사 ​​내 AI는 아직 초기 단계에 있지만 이를 활용해야 하는 시급성은 현실입니다. 포트폴리오 회사는 투자자와 협력하여 AI가 가장 중요한 이점을 제공할 수 있는 영역을 식별하도록 권장됩니다. 이들 지역
일반적으로 운영 개선, 재무 구조화, 전략 기획, 인재 관리, 거버넌스 등 사모펀드 회사가 전통적으로 중요한 역할을 해왔던 분야가 포함됩니다.

AI 채택을 향한 추진력은 포트폴리오에서의 미래 역할에 대한 명확한 비전이나 누락에 대한 두려움에 의해 촉진될 수 있습니다. 동기와 관계없이 행동해야 하는 의무는 즉각적입니다. 클라우드 컴퓨팅보다 훨씬 더 강력한 AI 기술
수년 동안 빠르게 비즈니스의 필수 구성 요소가 되었습니다. 사모펀드 회사가 포트폴리오 전반에 효과적으로 배포하려면 AI 전문 지식을 확보하고 육성하는 것이 중요합니다.

AI 통합의 이점은 다양하여 경쟁 우위를 구축할 뿐만 아니라 데이터 및 기타 자산의 가치를 크게 향상시킬 수 있습니다. AI 수용을 주저하고 포트폴리오 회사를 갖추지 못한 사모펀드 회사
이러한 기능을 사용하면 빠르게 발전하는 시장 환경에서 뒤쳐질 위험이 있습니다.

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