Categories
Uncategorized

Masa Depan Bisnis: Bagaimana Kecerdasan Buatan Dapat Mendorong Perubahan Organisasi

Penerimaan luas kecerdasan buatan di masyarakat telah mengubah gaya hidup kita. Ketika datang ke bisnis, kecerdasan buatan menawarkan berbagai manfaat. Sebagian besar perusahaan lebih memilih kecerdasan buatan untuk mengurangi biaya operasional dan memaksimalkan keuntungan. Kecerdasan buatan telah menjadi bagian penting dari kehidupan kita, dan kita berinteraksi dengannya setiap hari saat melakukan pekerjaan rumah sehari-hari atau melakukan aktivitas bisnis. Dampak kecerdasan buatan pada organisasi berada di luar pemikiran kami.

Kecerdasan Buatan – Pengubah permainan 

Kecerdasan buatan adalah istilah yang lebih luas dan dapat digunakan untuk mendefinisikan beberapa program komputer dan perangkat lunak yang melakukan aktivitas dan fungsi manusia, termasuk perencanaan, pembelajaran, dan pemecahan masalah. Kami tidak dapat mengaitkan kecerdasan buatan dengan beberapa aplikasi atau fitur tertentu, karena mencakup beberapa aspek. Untuk menganalisis dampak kecerdasan buatan pada organisasi, kita perlu mempertimbangkan area yang berbeda.

Pembelajaran mesin  adalah contoh paling umum dari AI dalam bisnis yang membantu berkembang dan berkembang. Pembelajaran mesin bermanfaat untuk memproses kumpulan data yang lebih besar dalam waktu singkat dengan menggunakan algoritme. Algoritme ini semakin baik dari waktu ke waktu—pembelajaran mesin yang menganalisis banyak kumpulan data.

  • Pembelajaran mendalam 

Pembelajaran mendalam lebih spesifik daripada pembelajaran mesin yang berfokus pada jaringan saraf untuk penalaran nonlinier. Ini memiliki fitur yang lebih canggih seperti deteksi penipuan, melakukan beberapa analisis, dan lainnya. Contoh AI dalam bisnis adalah mengidentifikasi informasi yang terkait dengan mengemudi mobil, termasuk kecepatan dan jarak.

Di antara dampak paling signifikan dari kecerdasan buatan pada organisasi, model pembelajaran mendalam. Algoritme pembelajaran mesin kehilangan kemampuannya setelah jumlah data maksimumnya mencapai batas. Namun, model dalam berperforma lebih baik dengan peningkatan jumlah data.

  • Peluang Kecerdasan Buatan dalam bisnis 

Kecerdasan buatan bertindak sebagai alat pendukung untuk bisnis. Orang dapat melihat dampak paling umum dari kecerdasan buatan pada organisasi melalui perubahan operasional mereka. AI menawarkan manfaat yang tak terhitung untuk bisnis, tetapi yang Anda butuhkan hanyalah kemauan untuk mengubah strukturnya di mana pun dan kapan pun memungkinkan.

  • Mengubah E-niaga 

Beberapa pengecer elektronik, termasuk Amazon, sedang mencari solusi AI yang dapat mengurangi biaya mereka. Banyak bisnis online memanfaatkan kemajuan teknologi untuk memahami pelanggan mereka dengan lebih baik, menghasilkan lebih banyak prospek, dan menawarkan pengalaman pelanggan yang luar biasa.

Contoh AI dalam bisnis adalah penggunaan cookie untuk menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada konsumen. Pernah berpikir tentang bagaimana sebuah platform mengetahui apa yang diinginkan pengguna? Mereka menggunakan fitur Natural Language Processing (NLP) seperti gambar, video, dan pengenalan suara.  

Beberapa perusahaan mengekstrak informasi berharga dari konsumen untuk memprediksi perilaku online dan produk yang paling sesuai untuk mereka. Biasanya, pesan yang lebih dipersonalisasi mengarah ke pelanggan setia dan bertindak sebagai taktik bagi bisnis untuk memahami pelanggan mereka dengan lebih baik.

Beberapa perusahaan juga menerapkan teknik untuk mengidentifikasi probabilitas pengembalian produk , yang membantu mereka berkinerja lebih baik. Ada berbagai dampak kecerdasan buatan pada organisasi, terutama di industri e-commerce .

  • Digitalisasi 

Kecerdasan buatan adalah sejenis perangkat lunak pengambilan keputusan yang telah meningkatkan proses pengambilan keputusan dibandingkan dengan perangkat lunak yang ada. Kekuatan pengambilan keputusan yang ditingkatkan ini menghasilkan penerapan inovasi teknologi dalam bisnis untuk melakukan aktivitas dan tugas yang kompleks secara teratur. Dampak kecerdasan buatan pada organisasi ini mengarah pada keputusan yang lebih andal.   

  • Otomatisasi 

Kecerdasan buatan memiliki peran penting dalam otomatisasi dan manajemen hubungan pelanggan (CRM) yang efisien . Biasanya, bisnis mengandalkan model CRM untuk mengatur dan mengelola karyawan dan tim secara efisien. Memanfaatkan kecerdasan buatan ke dalam model CRM membantu perusahaan untuk mendapatkan informasi terbaru yang relevan tanpa keterlibatan manusia.  

Model CRM otomatis mengirimkan pembaruan otomatis ke orang yang bertanggung jawab, memastikan kelancaran dan fungsi organisasi yang terkendali. Kecerdasan buatan juga telah memperkenalkan konsep sistem koreksi diri, yang memudahkan pekerjaan manajer proyek melalui manajemen siklus hidup kerja yang efektif.

AI memberikan peluang kepada lembaga keuangan , termasuk bank dan organisasi perdagangan, untuk menawarkan pengalaman layanan pelanggan yang lebih baik. Contoh AI dalam bisnis adalah chatbot, memastikan layanan konsumen yang luar biasa melalui resolusi dan panduan kueri.

Anda dapat mengekstrak informasi dari kueri pelanggan dan menggunakannya untuk melatih chatbot Anda. Dengan mengintegrasikan AI dalam proses mereka, organisasi dapat memotong biaya tenaga kerja mereka dan mengurangi kesalahan yang disebabkan oleh interaksi manusia.  

Saat ini, solusi perangkat lunak didasarkan pada analisis prediktif dan manajemen ilmu data. Ini adalah dampak positif dari kecerdasan buatan pada organisasi yang membantu mereka mendapatkan wawasan dan menyelesaikan masalah.

Singkatnya, ruang lingkup kecerdasan buatan terus berkembang di berbagai bidang bisnis. Dampak kecerdasan buatan pada organisasi tidak terlihat lagi. Inovasi teknologi tidak hanya membuat teknik kerja Anda efisien tetapi juga membuat pasar bisnis Anda kompetitif.    

Artikel Terkait: Lima Kesalahan Akuntansi Teratas yang Dilakukan Analis

Categories
Uncategorized

Lima Kesalahan Akuntansi Teratas yang Dilakukan Analis

Analis keuangan adalah individu yang memproses dan memperkirakan transaksi terkait keuangan untuk mengidentifikasi kinerja dan kemampuan bisnis. Mereka memastikan bahwa perusahaan beroperasi dengan benar dan posisi likuiditas bisnis cukup stabil untuk sukses. Mereka mengidentifikasi kelemahan bisnis untuk memperbaikinya dan membuat operasi bisnis berjalan lebih lancar. Menciptakan arus kas juga merupakan tugas seorang analis. Mereka membuat prediksi tentang kinerja bisnis. Mereka merekomendasikan manajer dan operator rencana yang memungkinkan untuk memastikan produktivitas yang efisien. Peran mereka adalah menunjukkan teknik pemasaran terbaik yang cocok untuk bisnis. Bisnis dengan waralaba menyewa seorang analis untuk mengawasi mereka.

Seorang analis keuangan bisa menjadi tambahan yang bagus untuk usaha kecil untuk menyerahkan semua tanggung jawab pembukuan keuangan sementara pemiliknya menekankan operasi lain. Karena tugas seorang analis adalah memanfaatkan situasi ekonomi sebaik mungkin, maka akan sangat membantu bagi bisnis untuk menentukan ide penghematan biaya dalam pengeluaran. Tetapi karena usaha kecil memiliki jumlah sumber daya keuangan yang terbatas dan informasi yang lebih sedikit, analis terkadang membuat kesalahan saat menganalisis akun perusahaan. Lima kesalahan teratas yang dilakukan analis adalah:

Menggunakan Laporan Keuangan Umum . Analis tidak menghabiskan waktu menciptakan laporan keuangan sesuai dengan spesifikasi bisnis, tetapi mereka menyesuaikan informasi keuangan perusahaan mereka ke dalam template umum. Analis menggabungkan kategori karena generalisasi, dan itu menyebabkan jenis kehilangan keunikannya. Saat menyajikan laporan keuangan kepada pemangku kepentingan, membingungkan karena representasi kegiatan dalam bisnis miring, dan beberapa mengklaim bahwa akunnya membosankan.

Tidak menafsirkan hubungan antara tiga laporan keuangan utama . Sebagian besar waktu, analis hanya menggunakan neraca bisnis dan laporan laba rugi untuk mengidentifikasi posisi keuangan perusahaan. Masalah utamanya adalah mereka tidak menggunakan laporan yang paling penting untuk menghitung kinerja, yaitu laporan arus kas. Jika laporan arus kas tidak terlibat, maka analis tidak akan mengenali ketidakstabilan yang disebabkan dalam bisnis. Informasi yang tidak akurat ini terkadang menghasilkan perhitungan yang tidak sesuai, artinya angka yang dihitung melalui neraca akan berbeda dengan arus kas operasi.

Tidak membuat laporan keuangan pada kerangka waktu yang sama . Neraca secara konsisten dilaporkan pada kuartal terakhir tahun ini, sedangkan laporan laba rugi sesuai pada tiga kuartal pertama tahun ini, dan kemudian laporan tahunan ditulis pada kuartal terakhir. Laporan arus kas dilaporkan secara kolektif pada akhir setiap tahun bisnis. Pembuatan laporan keuangan ini pada waktu yang berbeda menyebabkan dimensi tidak sesuai. Analis harus membuat laporan akun pada saat yang sama untuk mencegah penipuan.

Tidak termasuk satu kali transaksi atau item . Analis mengabaikan jenis transisi ini, dan mereka tidak menyesuaikannya dalam laporan keuangan. Item satu kali termasuk penghapusan, penjualan divisi, revisi akuntansi, dan sebagainya. Hanya menambahkan ini dalam analisis akan memastikan akurasi, dan terkadang menentukan lagi juga. Jika transaksi yang diabaikan adalah kerugian, maka tidak akan cocok dengan angka dan membuat kebingungan.

Mengabaikan catatan kaki . Sebagian besar analis mengabaikan catatan kaki yang disediakan di bawah informasi keuangan meskipun diperingatkan untuk melihatnya. Catatan kaki terkadang menyertakan aset penting seperti properti atau peralatan. Penghapusan informasi yang cukup besar tersebut memiliki efek substansial pada pembukuan dan pemeliharaan laporan keuangan. Ketika analis tidak memasukkan transaksi ini, secara dramatis mempengaruhi tiga laporan penting dan menghasilkan arus kas yang berlebihan.

Sementara para analis melakukan banyak kesalahan lain, lima kesalahan ini adalah kesalahan paling umum dan terbesar yang dibuat, yang menciptakan masalah serius dalam bisnis. Misalkan analis tidak melengkapi dengan benar tiga laporan keuangan utama (neraca, laporan laba rugi, dan laporan arus kas). Dalam hal ini, tidak ada gunanya memiliki bantuan dan bimbingan profesional . Pemilik tidak akan dapat menilai efisiensi operasional dengan baik, dan mereka tidak akan menentukan posisi keuangan bisnis mereka yang sebenarnya .

Artikel Terkait: Masa Depan Bisnis: Bagaimana Kecerdasan Buatan Dapat Mendorong Perubahan Organisasi