据全球咨询公司麦肯锡称，到 2030 年，各行各业多达 70% 的业务运营将可以通过生成人工智能 (AI) 实现自动化。1如果不深入了解人工智能的优势和劣势，以及如何利用人工智能实现组织的战略目标，企业领导者就无法在人工智能驱动的经济中取得成功。
这篇文章探讨了人工智能在现代商业中的作用以及它如何融入商业课程发展。
利用人工智能实现业务运营自动化
业务自动化利用技术来执行原本需要人 whatsapp 号码数据 工干预的任务。自动化的主要目标是简化操作、降低成本和提高效率。与传统系统不同，自动化解决方案可以全天候工作，提供更高的输出一致性，并释放人力资源以完成更复杂、更具创造性的任务。2
工作流自动化
自 1771 年理查德·阿克赖特 (Richard Arkwright) 发明水力自动纺车以来，自动化就已应用于商业运营，而人工智能在现代工作流程自动化方面取得了显著进步。3例如，机器人流程自动化 (RPA) 模仿人类动作在多个软件系统中执行任务。
与通常涉及一个应用程序内的单任务自动化的标准自动化不同，RPA 可以与多个系统交互，就像人类操作员一样。通过实施算法和机器学习，RPA 可以处理数据输入、操作数据、触发响应，甚至与其他数字系统通信。这种能力使其用途广泛，使企业能够自动化涉及多个步骤和决策点的复杂流程。4
自动化客户服务
聊天机器人等自动化客户服务解决方案无需人 这 15 位客户体验专家正在改变我们的经营方式 工干 人工智能在商业教育中的作用 预即可处理各种客户查询。使用自然语言处理，它们可以回答常见问题、处理订单，甚至处理基本的故障排除。这让客服人员可以腾出时间处理需要人工干预的更复杂问题。5
供应链管理自动化
第四次工业革命——制造业的数字化——在创建更具适应性和弹性的供应链方面发挥着重要作用。6供应链管理中的自动化通常涉及使用系统跟踪货物从制造点到配送点的运输过程。传感器和跟踪软件可以自动更新库存，简化供应链并减少库存过剩或库存不足的可能性。7
利用机器学习进行数据驱动的决策
机器学习技术是人工智能的一个分支，它使用算法从数据中学习并做出基于数据的决策。与传统的基于规则的系统不同，机器学习模型可以随着时间的推移不断适应和改进，为各种业务问题提供更准确、更高效的解决方案。8
商业应用中的机器学习模型
在客户关系管理 (CRM) 中，机器学习算法可以 澳大利亚电话号码 根据历史数据预测客户行为，帮助企业根据个人偏好定制营销活动。在库存管理中，预测算法分析销售模式、季节性和其他因素以优化库存水平。在人力资源中，机器学习可以筛选简历以找到最佳候选人，在财务中，它可以通过分析交易模式使用欺诈检测来标记潜在的欺诈活动。9
数据分析
数据驱动的决策涉及收集和分析数据以指导战略性业务选择。企业从客户互动、运营和外部市场条件等各种来源收集大量数据。机器学习工具可以处理这些数据以生成可操作的见解。
机器学习模型通过自动分析通常超出人类解释能力的大型复杂数据集，增强了数据科学和数据驱动决策的力量。
精心设计的机器学习模型或监督机器学习模型可以发掘可能不太明显的变量之间的关系，从而实现更细致入微、更有效的策略，例如算法交易。机器学习提供的实时分析还可以 人工智能在商业教育中的作用 帮助企业更快地对市场变化做出反应。10
将人工智能纳入 MSBA 课程
人工智能在分析、决策和自动化方面的作用已经变得如此不可或缺，以至于下一代商业领袖必须深入了解这些技术。11以下是人工智能融入 MSBA 课程的一些具体方式：
人工智能和机器学习核心课程
许多 MSBA 课程都引入了以人工智能和机器学习应用基础知识为重点的核心课程。这些课程通常涵盖监督学习和无监督学习、神经网络、自然语言处理和强化学习。这为学生提供了扎实的人工智能方法基础，他们可以将其应用于各种业务问题。
预测模型
预测模型可以预测从消费者行为和销售趋势到库存水平和风险评估的任何事物。线性回归、决策树和人工神经网络等特定算法通常构成这些预测系统的支柱。12
MSBA 课程可能包括构建这些决策模型的工具，例如：13
Python 库： scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等库提供了用于创建预测模型的预构建函数R：R在统计建模和数据可视化方面特别受欢迎，它提供了用于训练机器学习模型的“caret”包和用于数据可视化的“ggplo”包SQL：了解如何使用 SQL 进行数据操作和检索是数据分析的基础Tableau：此商业智能工具通常用于数据可视化，并提供一些用于简单预测分析的内置功能SAS： SAS 在医疗保健等特定行业尤为流行，它提供了广泛的数据分析功能，包括预测建模
道德与负责任的使用
1921 年，诺贝尔奖得主克里斯蒂安·兰格警告说：“技术是有用的仆人，但也是危险的主人。” 14随着人工智能算法在商业中做出越来越重要的决策，他的话在今天和100年前一样重要。MSBA 学生必须全面了解数据隐私、公平性和透明度等道德考虑因素。现代商业领袖需要能够严格监督人工智能，以防止有害使用。15
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