Unternehmen verfügen heute über eine enorme Datenflut, die Basis für qualitativ fundierte Entscheidungen sein können. KI-Assistenten unterstützen die Analyse der Daten mit Empfehlungen und auf Machine Learning basierte Analysen im Hintergrund. Oracle stellt fünf Szenarien vor, in denen KI schon heute wertvolle Unterstützung leistet. Oracle selbst nutzt dies und integriert intelligente Funktionen und Prozessautomatisierungen auf Applikationsebene.
Dynamische Diskontierung beinhaltet zwei intelligente Funktionen, mit denen Anwender ein Rabattprogramm erstellen können, das auf jeden einzelnen Lieferanten zugeschnitten ist. Zum Einsatz kommen dabei Lieferantenkategorisierung und intelligente Preisnachlässe. Mithilfe einer konsolidierten Übersicht über die Lieferanteninformationen lassen sich dynamische Rabattstrategien effektiv unterstützen.
Durch intelligente Empfehlungen auf der Basis von Lieferanten-, Firmografie- und Ausgabendaten sowie durch die Kombination von Lieferanten-, Rechnungs- und Verbindlichkeitsdaten mit externen Geschäftsdaten können Anwender den Prozess von der Beschaffung bis zur Zahlung optimieren und erhalten einen fundierten Dateneinblick in das Lieferanten-Ökosystem. Automatisch vorverhandelte Rabattraten ermöglichen im Rahmen intelligente Zahlungsrabatte einmalige oder dynamische Rabattkampagnen bei registrierten Lieferanten. Dadurch lassen sich verpasste Einsparungsmöglichkeiten identifizieren, das Umlaufvermögen optimieren und datengesteuerte Rabatte realisieren.
Neue KI-gestützte Vorlaufzeitschätzungen in Oracle Supply Chain Planning helfen Kunden, die Genauigkeit von Prognosen zur Vorlaufzeit mithilfe von maschinellem Lernen zu verbessern und Abweichungen basierend auf der tatsächlichen Performance zu identifizieren. Ergänzt wird die Fähigkeit durch verbesserte Lieferprognosen mithilfe von Machine Learning. Durch Echtzeitaktualisierungen, Sendungsverfolgung und genauere Vorhersagen der voraussichtlichen Ankunftszeit können Kunden schnell Maßnahmen ergreifen, um Lieferungen umzuleiten und die Betriebseffizienz zu verbessern. Hinzu kommen neue Funktionen des Oracle Logistics Digital Assistant. Sie ermöglichen es Benutzern, den Status ihrer Sendungen mit einfachen Sprachbefehlen abzufragen.
Durch Vereinheitlichung der Personaldaten aus Oracle Cloud HCM bietet Oracle Grow personalisierte Beratung für die nächsten Schritte der Personalentwicklung. Darüber hinaus unterstützen Oracle Digital Assistant-Funktionen beim Recruiting, indem sie es Personalverantwortlichen ermöglichen, sich mit Kandidaten auf dialogorientierte Weise und von jedem Gerät aus auszutauschen.
Bewerber können sich mit der Lösung für Recruiting-Veranstaltungen registrieren, auf Basis von Voreinstellungen und Qualifikationen Empfehlungen erhalten, Bewerbungen erstellen, Prescreening-Fragen beantworten und Bewerbungsgespräche planen. Dank KI-Einsatz zur Automatisierung des Einstellungsprozesses verringern Personaler und Bewerber den Aufwand bei administrativen Aufgaben und kommunizieren effizienter. Hinzu kommt mit dem Digital Assistant ein HR-Chatbot, der Mitarbeitern eine Dialogschnittstelle bietet, über die sie sofortige Antworten auf Fragen erhalten und Transaktionen direkt per Sprache oder Text abwickeln können.
Als KI-basierte Technologie liefert eine Customer Data Platform unter anderem die Basis für intelligente Analysen und Performance-Berichte. Dadurch lässt sich die Kundenbindung messen und mithilfe von KI und Machine Learning das optimale Kundenerlebnis modellieren. Außerdem können Anwender die Kundenbindung mithilfe von Zielgruppen-, Kampagnen- und Segmentanalysen bewerten.
Die Analyse verfügbarer Daten lässt zudem Rückschlüsse zu, welche die wertvollsten Kunden eines Unternehmens sind. Marketing Automation wird dadurch unterstützt, dass sich Kampagnenergebnisse über eine interaktive Benutzerschnittstelle vergleichen und bei Bedarf einzelne Parameter optimieren lassen. Zusätzlich bietet Oracle Eloqua Advanced Intelligence die Option, E-Mail-Kampagnen besser auszurichten und zu verwalten und die besten Kundenerlebnisse zu liefern.
Im Vertrieb macht sich KI-Einsatz bei der datengesteuerten Lead-Priorisierung bezahlt. Mithilfe von Oracle Sales können User Vertriebsleads priorisieren und die Prognosegenauigkeit verbessern. Zum Zweck der Leadkonvertierung nutzt die Lösung Kundenattribute, Vertriebsaktivitäten, Pipeline-Phasen und historische Vertriebsergebnisdaten, um objektive Lead-Wahrscheinlichkeitsbewertungen zu generieren. Zusätzlich analysiert eine KI historische Daten, um zu beurteilen, ob die aktuellen Leads geeignet sind und mit der richtigen Kadenz bearbeitet werden. Vertriebsmitarbeiter sehen somit, wo das größte Potenzial für neue Geschäftsabschlüsse liegt, und können so mehr Zeit in die Lead-Pflege investieren.
Auch bei Chancenanalyse und Guided Selling unterstützen KI-Lösungen: Sie verschaffen dem Vertriebsteam die nötige Intelligenz, um die Leistung und Prognosen rechtzeitig anzupassen, die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Abschlusses von Verkaufschancen vorherzusagen. KI-gestützte Empfehlungen für die nächstbesten Aktionen unterstützen Vertriebsmitarbeiter dabei, die Erfolgswahrscheinlichkeit zu erhöhen und die Chancen auf einen Geschäftsabschluss zu verbessern. Dasselbe gilt für KI-gestützte Einblicke in das Verkaufsaktivitätsniveau, damit ins Stocken geratene Verkaufschancen und Deals durch eine fundierte Analyse und Kurskorrektur gerettet werden können.
Unternehmen aus der DACH-Region sehen nur vereinzelt Anwendungsmöglichkeiten für die Blockchain-Technologie.
SAS bietet einsatzfertige KI-Modelle für konkrete Herausforderungen wie Betrugserkennung und Lieferkettenoptimierung.
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