Несмотря на развитие генеративных нейросетей, больше половины сотрудников предпочитают скрывать факт их использования для решения рабочих задач. Почему они боятся использовать ИИ открыто, и какие сигналы говорят о том, что пора активно внедрять ИИ в процессы бизнеса?
Собственные торговые марки розничных сетей служат не только для расширения ассортимента, но и помогают выделить бренд на фоне конкурентов. Это эффективный способ привлечь покупателей, повысить их лояльность и увеличить прибыльность бизнеса. Как PLM-системы помогают ритейлерам ускорить вывод новых товаров под собственными торговыми марками (СТМ), обеспечить их качество и оптимизировать затраты?
ИИ сейчас присутствует в процессах практически каждой крупной розничной сети. Однако, он остается неким «самостоятельным» элементом, не будучи встроенным в единую пользовательскую логику. Почему так происходит, и как должна работать эффективная модель AI-ассистента?
В условиях растущей волатильности рынка и ужесточения конкуренции точность прогнозирования спроса становится критическим фактором успеха. Обеспечение такой точности возможно только с использованием высокотехнологичных решений.
В России активно развивается рынок решений для автоматической идентификации, маркировки и сбора данных (AutoID). Наибольший интерес к ним проявляют розничные компании. В чем причины высокого интереса, и каковы перспективы развития сегмента?
Склад перестал быть техническим помещением. Сегодня это точка контакта с клиентом — пусть и скрытая от его глаз. Поэтому ритейл всё чаще смотрит на автоматизацию не как на внутреннюю оптимизацию, а как на инструмент сервиса: чем точнее работают системы управления, тем выше шанс, что клиент вернется.
Ритейл всё более активно привлекает к решению задач самозанятых. Работать с ними удобно, однако у самозанятых исполнителей есть определенные требования к организации труда, в числе которых отсутствие лишней бюрократии, автоматизация выплат и подачи документов в налоговую, а также обеспечение юридической чистоты.
В России продолжается процесс ухода иностранных поставщиков решений UEM / MDM. Даже, если они не отключают российские компании от использования своих продуктов, возникают сложности с технической поддержкой. В условиях новых вызовов развиваются отечественные MDM-системы, обеспечивающие надежность и стабильность выполнения стоящих перед ритейлом задач. Одна из них – платформа «Аврора Центр».
Объемы создаваемого цифрового контента растут. В связи с этим возникает проблема хранения и управления массивами контента. Традиционное хранение в виде папок затрудняет использование цифровых материалов разными департаментами. На помощь приходят DAM-системы. Что это такое, как работает, и как сделать DAM – частью digital-стратегии?
Продажи на рынке FMCG растут. Какие факторы, способствующие этому росту, в числе основных? Как в российских компаниях решают задачи по прогнозированию покупательского спроса и управлению запасами? В рамках конференции SUPPLY & DEMAND PLANNING CONFERENCE крупнейшие игроки розничного рынка поделились своим опытом.
Скорость, безопасность, персонализация, устойчивость к высоким нагрузкам – всё это ставит новые требования перед хостинг-провайдерами со стороны интернет-площадок. На какие возможности и параметры хостинга е-коммерсу следует обращать особое внимание?
В прошлом году компания Amazon открыла свой самый современный склад с двуногими человекоподобными роботами на замену людям. Для России пока это звучит как фантастика, но уже сейчас перед отечественными ритейлерами открываются новые возможности для роботизации складов, повышения эффективности и сокращения издержек на сотни миллионов.
Чат-боты уже давно стали привычным элементом бизнес-процессов. Наибольшее распространение их использование получило в сегменте клиентского сервиса. Однако развитие ИИ-помощников не стоит на месте, и сфера их применения давно вышла за рамки оперативных ответов на вопросы.
В последние годы традиционные подходы к прогнозированию столкнулись с серьезной проблемой: мир все чаще сталкивается с феноменом «черных лебедей» — крайне редких и неожиданных событий, радикально меняющих привычные рыночные условия. Пандемия COVID-19, геополитические кризисы и санкции – все эти события за кратчайшие сроки перевернули прогнозы спроса и заставили топ-менеджеров пересматривать планы.
Data Governance – востребованный подход, который сегодня внедряется во множестве компаний. Однако до сих пор нередко принятие решений происходит частично на основе экспертного мнения, что снижает шансы на эффективность того или иного изменения.
В мире финансовых технологий изменения происходят с невероятной скоростью. Каждый год появляются новые инструменты, которые делают процесс проведения платежей еще более удобным и безопасным. Такие технологии, как бесконтактные платежи и СБП уже стали привычными для многих из нас. Однако на этом прогресс не останавливается.
Точность и скорость прогнозирования спроса всегда была одним из ключевых факторов конкурентного преимущества. Однако за этими словами скрывается серьезная технологическая и методологическая база — начиная от инструментов по сбору и хранению данных, заканчивая машинным обучением и искусственным интеллектом.
Последний год в бизнес-среде все чаще говорят о возможностях искусственного интеллекта, делая акцент на перспективах этой технологии от помощи в решении типовых задач до организации бизнес-процессов. Отрицать возможности ИИ-инструментов бессмысленно, однако и называть их «волшебной таблеткой» для всех решений тоже довольно опрометчиво.