Облачные приложения Oracle с искусственным интеллектом

Корпорация Oracle анонсировала новые приложения на базе искусственного интеллекта (ИИ) для широкого спектра сегментов управления: финансы, персонал, поставки, производство, электронная коммерция, обслуживание клиентов, маркетинг и продажи. Новые приложения Oracle Adaptive Intelligent Apps встроены в существующие облачные приложения Oracle Cloud Applications, что позволит компании предлагать многофункциональные современные бизнес-приложения на базе ИИ.

Новые приложения Oracle Adaptive Intelligent Apps обеспечивают мгновенный эффект благодаря тому, что они встроены в Oracle Enterprise Resource Planning Cloud, Human Capital Management Cloud, Supply Chain Management Cloud и Customer Experience Cloud и не требуют дополнительной интеграции. Такие возможности упрощают и повышают эффективность процесса принятия решений для специалистов всех бизнес-подразделений.

Финансы и закупки. Анализируя исторические тенденции и данные по бизнес-рискам, специалисты по финансам и закупкам могут получать льготные тарифы по счетам, оптимизировать денежные потоки и создавать оптимальный баланс между покупателем и поставщиком. Они также могут обогащать профили поставщиков и предлагать оптимизированные условия платежей в режиме реального времени. Использование ИИ дает возможность оптимизировать оборотный капитал благодаря выбору лучших условий и скидок от поставщиков и строить надежные отношения, которые обеспечивают более эффективную работу с поставщиками.

Персонал. Новые функции на базе ИИ обеспечивают полную информацию о кадровых ресурсах и позволяют повысить операционную эффективность. Применяя технологии естественно-языкового поиска и глубинного обучения при обработке резюме и размещении объявлений о вакансиях, специалисты по персоналу могут находить лучших кандидатов. Они могут определить вероятность успеха и прогнозировать продолжительность сотрудничества, используя информацию о предыдущих местах работы и текущих показателях работника, таких как выполнение планов продаж или рейтинги производительности.

Поставки. ИИ помогает переосмыслить работу традиционных систем поставок и сделать их динамичными, эффективными, интеллектуальными и автономными. Функции приложений Oracle Supply Chain IoT на основе интернета вещей позволяют оперировать информацией из источников больших данных (big data), таких как подключенное оборудование. Приложения используют прогнозную аналитику и методику машинного обучения для обнаружения и анализа ключевых сигналов в данных, получаемых с устройств, а затем выполнения действий на основе этих данных через связанные бизнес-функции и процессы. Независимо от того, идет ли речь о прогнозировании или предотвращении сбоев оборудования, автоматическом выявлении оптимальных способов сегментирования данных планирования или автоматических устройствах планирования, функции, обеспечиваемые ИИ, способны трансформировать применяемые специалистами методы управления цепочками поставок.

Производство. Новые функции позволяют организациям выполнять производственные планы благодаря более качественному управлению дискретными и процессными операциями. Они обеспечивают усовершенствование как на уровне всего производства, так и на отдельных участках, поскольку выявление инцидентов, анализ их основных причин и интеллектуальное решение проблем на подключенном производстве занимает всего несколько минут.

Электронная коммерция. Функции на базе ИИ позволяют специалистам повысить производительность и улучшить результаты бизнеса, реализуя на нескольких площадках и каналах возможности электронной коммерции, маркетинга и чатботов. Использование естественного языка и глубинное обучение позволяют активировать уникальные функции, такие как динамические метки и страницы категорий, которые персонализируют варианты поиска и обогащают его результаты предложениями в режиме реального времени для обеспечения релевантного поиска. Кроме того, возможности машинного обучения обеспечивают лучшие рекомендации по продукту, продвижению и контенту.

Обслуживание клиентов. С помощью ИИ специалисты по обслуживанию клиентов могут рационализировать процессы и улучшать потребительский опыт посредством использования клиентских данных и соответствующих новостных уведомлений. В дополнение к оптимизации процесса по часто задаваемым вопросам новые функции помогают сократить временной интервал между запросом и решением по тысячам потенциальных вопросов и связанным с ними ответам благодаря технологиям глубинного обучения. Это упрощает процессы для специалистов по клиентскому обслуживанию, занимающихся обработкой запросов, посредством использования автоматических ответов, сформулированных на основе накопленного опыта.

Маркетинг. Новые функции дают маркетологам возможность получить аналитическую информацию, необходимую для лучшего понимания целевых аудиторий и оптимизации предложений через использование потребительских и бизнес-данных. Оценивая различные маркетинговые кампании в контексте скорости реагирования на уровне индивидуума, группы и программы, новые функции позволяют маркетологам понять алгоритм взаимодействия между аудиторией и контентом и найти оптимальные пути будущей коммуникации.

Продажи. Обрабатывая бизнес-данные, новые функции дают специалистам в области продаж точные рекомендации по дальнейшим действиям для закрытия сделок и оптимизации предложений о продаже. Они направляют умные оповещения, основанные на поступающей в реальном времени информации из онлайн новостей и анонсов мероприятий, что позволяет определить приоритетность ключевых данных. Таким образом менеджеры по продажам могут получать самую свежую информацию о клиентах, чтобы надлежащим образом подготовиться к контакту с ними.

Oracle Adaptive Intelligent Apps используют аналитику Oracle Data Cloud – независимой рыночной площадки данных с коллекцией из более чем 5 млрд глобальных ID потребителей и бизнес-пользователей и более 7,5 трлн точек данных, собираемых ежемесячно. Применяя достижения науки о данных и машинное обучение для обработки данных Oracle в масштабе web и собственных данных организации, новые адаптивные интеллектуальные приложения могут реагировать, обучаться и адаптироваться в режиме реального времени на основе исторических и динамических данных клиентов.