Программное обеспечение для планирования ресурсов предприятия (ERP) является неотъемлемой частью оптимизации бизнес-процессов и улучшения бизнес-результатов. Для более сложных бизнес-процессов предприятия переходят на облачную ERP в поисках более динамичных и адаптируемых решений.

С другими технологиями, такими как RPA, мощность генеративного ИИ может улучшить процесс ERP. Эта трансформирующая технология предлагает решение, расширяя возможности ERP, прогнозируя будущие сценарии и настраивая опыт, обещая революцию в том, как организации используют свои ERP-системы. На самом деле, Microsoft уже обещает генеративные AI ERP-решения в своем инструменте Dynamics 365 Copilot, за которым последуют другие.¹

В этой статье мы объясним, что генеративные ERP-системы AI предлагают бизнесу.

С какими проблемами сталкиваются технологии ERP?

Индивидуализация против стандартизации

Программное обеспечение ERP часто нуждается в настройке для удовлетворения конкретных потребностей организации. Однако чрезмерная настройка может привести к проблемам с обновлениями, обновлениями и поддержкой.

Точность и качество данных

Эффективность системы ERP зависит от точности ввода данных. Неточности могут привести к ошибочным выводам и решениям.

Проблемы масштабируемости

По мере роста организаций их ERP-системы должны соответствующим образом масштабироваться. Некоторые решения ERP могут не справиться с быстрым ростом.

Обучение и внедрение пользователей

Сотрудникам необходимо пройти обучение для эффективного использования ERP-системы. Сложность некоторых систем ERP может привести к крутой кривой обучения.

Безопасность данных и соответствие требованиям

Крайне важно обеспечить соответствие ERP-системы правилам защиты данных (таким как GDPR) и защиту от киберугроз.

Каковы варианты использования генеративных AI ERP-систем?

Генеративный ИИ, особенно модели и методы, которые могут генерировать новый контент или данные на основе шаблонов, которые они изучили, имеют большой потенциал для улучшения ERP-систем. Вот несколько возможных вариантов использования генеративного ИИ в ERP-системах:

1- Увеличение и улучшение данных

Инструменты генеративного ИИ все больше развиваются в навыках анализа данных. Например, в ChatGPT есть новый плагин Code Interpreter для анализа и визуализации данных. В целом, инструменты генеративного ИИ продвинуты в анализе огромных объемов данных. В частности, они могут способствовать анализу и защите данных ERP за счет:

• Генерация синтетических данных: Заполнение пробелов или создание синтетических наборов данных из реальных бизнес-данных и данных клиентов для улучшения аналитики, особенно когда фактических данных может быть недостаточно или они могут быть конфиденциальными.
• Очистка данных: Прогнозирование и исправление ошибок ввода данных на основе закономерностей в данных.

2- Прогнозирование спроса

Генеративные модели ИИ могут прогнозировать спрос на продукты или услуги, создавая потенциальные будущие сценарии на основе исторических данных и рыночных тенденций.

3- Профилактическое обслуживание

Использование генеративных моделей для прогнозирования возможных отказов деталей или оборудования путем моделирования различных условий эксплуатации позволяет заранее прогнозировать потенциальные проблемы, которые могут возникнуть в бизнес-процессах.

4- Планирование сценария и моделирование

Генеративные модели ИИ способны создавать различные сценарии с учетом правильной подсказки и контекста. Используя его потенциал для планирования сценариев и моделирования, предприятия могут создавать сценарии «что, если» для планирования бизнес-стратегии, чтобы они могли предвидеть потенциальные проблемы или возможности.

5- Кастомизация и персонализация

• Его можно использовать для создания настраиваемых пользовательских интерфейсов или опыта на основе поведения, ролей или предпочтений отдельных пользователей в системе ERP.
• Генеративный ИИ также можно использовать в маркетинге и продажах для улучшения качества обслуживания клиентов, например, для персонализации контента для конкретных целевых аудиторий.

6- Автоматическое создание отчетов

ERP также включает в себя подготовку и планирование большого количества отчетов по различным бизнес-операциям. Создание подробных, последовательных и настраиваемых отчетов для различных отделов, заинтересованных сторон или целей без вмешательства человека — важный вклад, который генеративный ИИ может внести в ERP.

Вы должны проверить наш ChatGPT в аудите и интеллектуальной автоматизации в статьях об аудите, чтобы узнать больше об автоматизации создания отчетов.

7- Расширенная помощь пользователям

Использование возможностей обработки естественного языка (NLP) технологии генеративного искусственного интеллекта для создания контекстно-зависимого справочного контента, руководств по устранению неполадок или предложений по рабочему процессу для пользователей — еще один важный вариант использования. Понимая запросы пользователей на естественном языке, ИИ-чатботы и голосовые помощники являются особенно многообещающими генеративными технологиями ИИ для упрощения взаимодействия пользователей в ERP-системах.

Кроме того, технология генеративного ИИ обладает огромным потенциалом для образования и образовательных процессов в различных областях. Его также можно использовать в образовательных целях при обучении сотрудников определенным ERP-системам.

8- Финансовое планирование

Важным элементом ERP является финансовое планирование. Усовершенствованные генеративные модели ИИ способны генерировать потенциальные финансовые модели или прогнозы на основе различных бизнес-условий или стратегий, что может быть хорошим вкладом в финансовое планирование предприятия. Кроме того, его можно использовать для улучшения возможностей обнаружения мошенничества.

Чтобы узнать больше об этом, ознакомьтесь с нашей статьей об использовании генеративного ИИ в финансах.

9- Оптимизация цепочки поставок

Моделирование различных сценариев цепочки поставок для поиска оптимальных маршрутов, уровней запасов или взаимодействия с поставщиками — вот некоторые из вещей, которые генеративный ИИ может достичь в цепочке поставок.

Прочтите нашу статью о генеративном ИИ в управлении цепочками поставок, чтобы узнать больше об этом и других вариантах использования, связанных с цепочками поставок.

10- Дизайн и разработка продукта

В производственных модулях генеративный ИИ может помочь в создании новых конструкций продуктов на основе заданных критериев или отзывов клиентов.

Прочтите нашу статью о генеративном ИИ в производстве, чтобы узнать больше об этом.

Каковы преимущества интеграции генеративного ИИ в ERP-системы?

1. Расширенная аналитика данных: Генеративный ИИ, создавая синтетические наборы данных, которые дополняют существующие данные, позволяют лучше тестировать, моделировать и получать информацию, особенно когда реальные данные могут быть скудными или конфиденциальными.
2. Улучшенное принятие решений: Моделируя различные бизнес-сценарии, генеративный ИИ дает представление о потенциальных результатах, помогая руководителям принимать более обоснованные и упреждающие решения.
3. Повышение эффективности работы за счет интеллектуальной автоматизации: Такие задачи, как генерация контента, создание отчетов или прогнозный анализ, могут быть автоматизированы с помощью генеративного ИИ, что снижает количество ручных операций и вероятность человеческой ошибки.
4. Персонализация: Генеративный ИИ может настраивать интерфейсы, рекомендации или контент для отдельных пользователей или отделов, что обеспечивает более индивидуальный и эффективный пользовательский опыт в системе ERP.
5. Лучшее прогнозирование спроса: Генеративные модели, точно прогнозируя потребности в продуктах или услугах, создавая потенциальные будущие сценарии на основе исторических данных и рыночных тенденций, обеспечивают оптимизированное управление запасами и распределение ресурсов.

Если у вас есть вопросы или вам нужна помощь в поиске поставщиков, мы можем помочь:

Найдите подходящих поставщиков

1. «Представляем возможности AI и Copilot нового поколения для ERP — блог Microsoft Dynamics 365». Облачные блоги Microsoft, 15 июня 2023 г., https://cloudblogs.microsoft.com/dynamics365/bdm/2023/06/15/introduction-next-generation-ai-and-microsoft-dynamics-365-copilot-capabilities-for-erp/. По состоянию на 21 августа 2023 г.

Джем является главным аналитиком AIMultiple с 2017 года. AIMultiple ежемесячно информирует сотни тысяч компаний (по данным SimilarWeb), включая 60% компаний из списка Fortune 500.

Работа Джема цитируется ведущими мировыми изданиями, в том числе Бизнес-инсайдерФорбс, Вашингтон постглобальные фирмы, такие как ДелойтHPE, НПО, такие как Всемирный Экономический Форум и наднациональные организации, такие как Европейская комиссия. Вы можете увидеть больше авторитетных компаний и СМИ, которые ссылались на AIMultiple.

На протяжении всей своей карьеры Джем работал техническим консультантом, закупщиком технологий и предпринимателем в области технологий. Он консультировал предприятия по их технологическим решениям в McKinsey & Company и Altman Solon более десяти лет. Он также опубликовал отчет McKinsey по цифровизации.

Он руководил технологической стратегией и закупками телекоммуникационных компаний, подчиняясь генеральному директору. Он также руководил коммерческим ростом компании Hypatos, занимающейся глубокими технологиями, которая достигла 7-значного годового постоянного дохода и 9-значной оценки от 0 в течение 2 лет. Работа Джема в Hypatos освещалась ведущими технологическими изданиями, такими как TechCrunch и Бизнес-инсайдер.

Джем регулярно выступает на международных технологических конференциях. Он окончил Университет Богазичи по специальности инженер-компьютерщик и имеет степень магистра делового администрирования Колумбийской школы бизнеса.