ML AI가 기업의 간접비 절감을 돕는 방법

ML AI가 기업의 간접비 절감을 돕는 방법

타임 스탬프 : 10 년 2023 월 1 일 오후 47:XNUMX
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머신 러닝(ML)과 인공 지능(AI)은 간접비 절감을 포함하여 비즈니스에서 여러 가지 실행 가능한 용도를 가지고 있습니다. 그들은 데이터와 높은 처리 속도를 사용하여 대부분의 가변 비용을 자동화하거나 최적화할 수 있습니다. 이 기술이 지출을 줄이는 방법은 다음과 같습니다.

ML과 AI를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

ML과 AI를 활용하는 것은 오버헤드 비용을 줄이는 저위험 고수익 접근 방식이기 때문에 유익합니다. 기술에 대한 약간의 이해만으로도 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 

다른 비용 절감 방법 대신 AI를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까? 고도의 처리 작업에서 사람보다 더 효율적으로 작업할 수 있는 몇 안 되는 도구 중 하나입니다. 또한 감독이나 유지 관리가 거의 없이 독립적으로 작동할 수 있습니다.

ML과 AI는 오버헤드 비용을 어떻게 줄일 수 있습니까?

간접비는 고정, 가변 또는 반변동일 수 있습니다. ML 및 AI는 급여 또는 보험료 비용을 줄일 수 없지만 대부분의 다른 항목을 더 저렴하게 만들 수 있습니다.

  • 자동화로의 전환

AI는 통찰력과 적응력으로 작업에 접근하기 때문에 자동화와 관련하여 다른 기술을 능가합니다. 대부분의 기업은 이를 사용하여 현재 프로세스를 점검할 수 있습니다. AI는 할 수 있습니다 수작업의 거의 80%를 자동화, 조사에 따르면.

ML과 AI는 노동 이외의 것도 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 유틸리티 및 공급 사용량을 모니터링하여 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다. 인간 지능으로 작동하기 때문에 대부분의 수동 책임을 맡을 수 있습니다.

"많은 도구가 효과적이지만 지능형 알고리즘은 속도, 처리 능력 및 유용성 면에서 타의 추종을 불허합니다." 

  • 효율성 향상

ML과 AI가 오버헤드 비용을 줄이는 첫 번째 방법은 효율성입니다. 많은 도구가 효과적이지만 지능형 알고리즘은 속도, 처리 능력 및 유용성 면에서 타의 추종을 불허합니다. 대규모 데이터 세트에서 숨겨진 패턴을 신속하게 분석하여 개선 영역을 식별할 수 있습니다.

오버헤드 비용 뒤에 있는 프로세스의 효율성을 높이면 비용이 더 저렴해집니다. 대부분의 기업은 이 기술을 활용하여 이점을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 통신 전문가의 약 80% AI 활용 후 운영 비용 절감

"35%의 오버헤드가 표준이므로 비율이 훨씬 높으면 예산 할당을 재분석해야 합니다." 

  • 데이터 기반 의사 결정

ML 및 AI의 가장 중요한 이점 중 하나는 정보에 입각한 선택을 할 수 있는 능력입니다. 인간보다 훨씬 빠르게 정보를 처리할 수 있기 때문에 의사 결정에 사용하는 것이 훨씬 더 효과적입니다. 그들은 당신이 이전에 간과했던 것들을 발견할 수도 있습니다.

예를 들어, 대부분의 기업은 예산의 약 2023분의 XNUMX을 마케팅에 할당합니다. XNUMX년에 제품을 판매하는 사람들은 전체 자금의 거의 23% 소비자에게 광고. 통신 서비스 제공업체는 같은 해 평균 거의 22%를 차지했습니다.

세분화 및 인구통계학적 타겟팅을 사용하더라도 마케팅 시도는 데이터 없이는 어둠 속에서의 시도입니다. ML은 고객 정보를 수집하고 분석하여 패턴을 찾고 관련 통찰력을 제공할 수 있습니다.

"ML 및 AI를 활용하여 변수 또는 준변수인 한 거의 모든 간접비를 개선할 수 있습니다." 

  • 운영 최적화

An 35%의 오버헤드가 표준입니다., 따라서 비율이 훨씬 높으면 예산 할당을 다시 분석해야 합니다. 지출이 훨씬 적더라도 ML과 AI를 통합하여 오버헤드 비용을 줄이는 것이 여전히 유리합니다.

예를 들어, 물과 전기에 더 적은 비용을 쓸 수 있습니다. 일반적으로 기업은 약간의 비용을 지불합니다. 평방피트당 $2 이상 사무실 공간에 유틸리티를 공급합니다. 규모가 큰 작업장에서는 빠르게 합산되므로 개선을 위한 이상적인 영역입니다.

ML과 AI가 영향을 미칠 수 있는 오버헤드 비용은 무엇입니까?

ML 및 AI를 활용하여 변수 또는 준변수인 한 거의 모든 오버헤드 비용을 개선할 수 있습니다. 효율성을 높이고 프로세스를 자동화하거나 데이터 기반 통찰력으로 귀사를 지원할 수 있습니다.

다음은 가장 비싼 표준 간접비입니다.

  • 유틸리티 : AI는 유틸리티 사용량을 모니터링하고 적게 사용하는 방법을 추천할 수 있습니다. 예를 들어 사람들이 불을 끄는 것을 잊고 교통량이 적은 지역에서 전기 요금의 대부분이 발생하는 방식을 식별할 수 있습니다. 
  • 용품: 대부분의 기업은 만료되거나 전혀 사용되지 않는 공급품을 낭비합니다. ML은 사용 통계를 구매 내역과 비교하여 불필요한 구매를 줄일 수 있는 위치를 표시할 수 있습니다.
  • 급여: 사소한 계산 착오로 급여를 고정 간접비에서 변동비로 변경할 수 있습니다. AI를 통합하면 인적 오류를 최소화하여 간접비를 안정적으로 줄일 수 있습니다.
  • 유지 보수 : ML은 예측 유지 관리를 수행하고 현재 및 과거 데이터를 분석하여 장비에 서비스가 필요한 시기를 결정할 수 있습니다. 그것 가동 중지 시간을 크게 줄일 수 있습니다 필요할 때만 기계를 다루기 때문입니다.
  • 위원회 : 알고리즘 추천은 쇼핑 경험을 개인화하고 거래를 성사시키기 위해 금전적 인센티브를 요구하지 않습니다. AI는 영업 중심 기업이 수수료로 지불해야 하는 간접비를 줄일 수 있습니다.
  • 교통편 : 지연과 잘못된 의사소통은 공급망의 일반적인 요인입니다. ML은 경로를 실시간으로 분석하여 최적화할 수 있습니다. 연료 사용을 줄이고 교통량이 많은 지역을 피하며 제품을 더 빨리 배송할 수 있습니다.

모든 비즈니스에는 간접비가 다르지만 대부분이 이를 공유합니다. AI는 적응력이 뛰어난 기술이기 때문에 거의 모든 변수를 자동화하거나 최적화할 수 있습니다.

어떤 산업이 도움이 될까요?

ML 및 AI는 모든 산업에서 간접비를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 당신이 어디에 속해 있든 그것들의 용도를 찾을 수 있습니다. 당신과 관련된 모든 정보에 대해 그들을 훈련시킬 수 있다는 점을 고려할 때 그들은 믿을 수 없을 정도로 적응력이 뛰어납니다. 

그러나 일부는 다른 것보다 훨씬 더 많은 개선 가능성을 가지고 있습니다. 예를 들어, 건설 산업 업무의 45%를 자동화할 수 있습니다. 기업은 간접 비용을 고려하고 AI 통합을 가장 많이 사용할 수 있는 곳을 파악해야 합니다.

ML과 AI 통합

오버헤드 비용을 줄이기 위해 ML과 AI를 프로세스에 통합하는 것을 고려하십시오. 그들은 당신이 필요로 하는 모든 것에 적응할 수 있기 때문에 의심할 여지 없이 당신이 목표로 삼을 수 있는 개선 영역이 있습니다.

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