Datatilgang for alle

Utfordringer og muligheter

Alle i virksomheten bør ha forbrukeren i fokus. Markedsfunksjonen kan ha tilgang til kundedata, mens forretningsinteressenter innen produktutvikling, handel, detaljhandelsdrift, forsyningskjeden, og andre funksjoner kan tidvis kun ha tilgang på deler av kundeinformasjonen. I dag trenger virksomheter dedikerte analytikere for å innhente SQL-forespørsler for å ha godt nok grunnlag for å ta beslutninger, noe som skaper en kompetansebarriere for å dra nytte av AI-fordelene.

Siden data ofte er lagret i ulike siloer i dagens oppsett, og eksisterende grensesnitt er bygget for å svare på forhåndsutfylte spørsmål, fører dette til at det er vanskelig å hente ut innsikt som er gjeldende på tvers av funksjoner og kundereisen.  

Hvordan kan generativ AI hjelpe?

Forbedret tilgang til innsikt

Et generativt AI-system kan hjelpe alle forretningsfunksjoner med å forstå forbrukeren bedre, ved å forenkle databehandling og analyse med brukervennlige grensesnitt og naturlige språkspørringer.  Dette gjør det mulig for brukerne å stille spørsmål som er relevante for deres arbeid og trekke ut handlingsrettede innsikter uten å gå på bekostning av funksjonalitet.

Bryte ned databarrierer

Systemet kan samle data fra ulike kilder og domener (f.eks. kjøpsmønstre, kundeservice, nettsted- og surfe-data, respons på markedsføringskampanjer) for å gi omfattende innsikt i forbrukeradferd. Ved å nå ut over datasiloer kan systemet automatisk identifisere avvik og oppsummere problemstillinger for å guide beslutningstakere til områder som krever oppmerksomhet. 

Risiko og tillit med generativ AI

Sikkerhet

Den generative AI-modellen utsettes for sensitiv og proprietær bedriftsdata, noe som skaper risiko for potensiell datalekkasje. For å redusere denne risikoen, kan bedriften vurdere å begrense tilgangen til data for den generative AI-leverandøren, samt bestemme hvilke forbrukerdata som skal eksponeres for modellen.

Pålitelighet

For at brukerne skal kunne ta trygge beslutninger basert på generativ AI, må de kunne stole på resultatene. For å oppnå dette må datainngangene være nøyaktige og oppdaterte, og resultatene bør valideres og overvåkes.

Forklarbarhet

Brukerne trenger tilstrekkelig kontekst for å tolke forbrukerdata, og mens analysen utført av en dataekspert naturlig inneholder en grad av subjektiv tolkning, må brukerne ha kapasitet til å forstå kontekst og resultater når de bruker en generativ AI-modell.