10 Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz dem indischen KKMU-Sektor im Jahr 2021 zugute kommen wird
Veröffentlicht: 2020-12-28Fortschritte bei KI/ML-gesteuerten Technologien unterstützen die gesamte Geschäftspipeline bei der intelligenten Entscheidungsfindung
Digitale Marktplätze machen diese Lösungen für Unternehmen jeder Größe leicht verfügbar
Hier ist ein Blick auf die 10 wichtigsten Möglichkeiten, wie technologieorientierte digitale Marktplätze KI nutzen werden, um den KKMU-Sektor zu transformieren
Im Zuge der Covid-19-Pandemie bewegt sich die Welt zu einer neuen Normalität, in der digitale Plattformen das gesamte Ökosystem ermöglichen. Diese Verschiebung ist jetzt kein Push mehr, sondern ein Pull. Es begann mit der Demonetarisierung, wurde durch die Einführung der Goods and Services Tax (GST) weiter beschleunigt und hat nun ein beispielloses Niveau erreicht. Fortschritte bei Technologien, die auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) basieren, unterstützen die gesamte Geschäftspipeline bei Entdeckung, Gesprächen, Transaktionen und Erfüllung für eine intelligente Entscheidungsfindung. Diese Plattformen werden zunehmend auch für kleine Unternehmen verfügbar.
Die Ansicht, dass fortschrittliche Technologien wie KI und ML unerschwinglich sind und daher nur den Bedürfnissen großer Unternehmen mit tiefen Taschen dienen, ist mit der Verbreitung großer digitaler Marktplätze mittlerweile überflüssig geworden. Diese Marktplätze sind wegweisend bei der Umwandlung des technisch herausgeforderten KKMU-Sektors in vollwertige digitale Unternehmen mit einfach zu konsumierenden und zahlungsfähigen Modellen – ein Trend, der KKMU einen deutlichen Schub auf ihrem Wachstumsweg geben und sie voranbringen wird Zukunft bereit.
Im Jahr 2021 sind hier die 10 wichtigsten Möglichkeiten, wie technologiegeführte digitale Marktplätze KI nutzen werden, um den KKMU-Sektor zu transformieren:
Konversationeller Handel
Die KI-basierte Konversationsschnittstelle über Pre- und Post-Sales-Kanäle hinweg ist in letzter Zeit gefragt. Die Möglichkeit, Fragen wie „Wo ist meine Bestellung“ proaktiv zu beantworten, bietet Käufern eine sofortige Befriedigung. Von der Weiterleitung von Kundendienstanfragen über die Verfolgung von Paketen bis hin zur Personalisierung von Produktvorschlägen oder der Bearbeitung von Rücksendungen kann KI in vielen Fällen Lösungen anbieten, bevor Kunden überhaupt Fragen stellen. Dies ist für den modernen Verbraucher von entscheidender Bedeutung. Im B2B-Kontext können Plattformen Preisverhandlungen initiieren, Kataloge schnell anzeigen, intelligente Rechnungsstellung anbieten und vieles mehr in KI-gestützten Chat-Schnittstellen, was Einzelunternehmern nicht nur Zeit spart, sondern auch zu besseren und schnelleren Lead-Konvertierungen führt.
Besserer Zugang zu Finanzen
Indiens KKMU-Sektor ist einer der kreditärmsten der Welt, da nur 4 % des Sektors formelle Finanzierung in Anspruch nehmen, wodurch sein Wachstum stark gehemmt wird. Dies liegt vor allem am Fehlen traditioneller Datensätze in diesem Sektor.
Ein robuster Anwendungsfall von KI/ML auf Plattformen oder digitalen Ökosystemen ist die Verbesserung des Zugangs zu unbesicherten Krediten für kleine Unternehmen (insbesondere für diejenigen, die neu im Kreditgeschäft sind). Diese Kreditprodukte werden unter Verwendung alternativer Kreditbewertungsmodelle erstellt, auf die sich Finanzinstitute verlassen können, um Kreditentscheidungen über die Kreditvergabe an kleine Unternehmen zu minimalen Verwaltungskosten zu treffen. Diese alternativen Kredit-Scores können neben den traditionellen Underwriting-Datensätzen für GST-, Zahlungs- und Marktplatztransaktionen eine Vielzahl von Datenpunkten verwenden. Diese laufen auf AIL/ML-Tech-Stacks, die eine viel schnellere digitale Verarbeitung ermöglichen und den Kreditvergabeprozess für die KKMU sicher und erschwinglich machen.
SOLV Score, das alternative Kreditbewertungsmodell, das wir für Indiens KKMU-Sektor entwickelt haben, ist ein solches Beispiel. Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall besteht darin, KKMU mit dem richtigen Finanzinstitut zusammenzubringen.
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Produktverbesserung und Kundenbindung
Mithilfe von Daten von Chatbot-Plattformen können KKMU eine stärkere Kundenbindung fördern, was dazu beitragen kann, die Kundenanforderungen zu verstehen und Kaufmuster zu definieren. Dies ermöglicht es ihnen, das Angebot an Produkten und Dienstleistungen zu erweitern oder anzupassen, um den Kundenbedürfnissen besser gerecht zu werden. Es kann auch dabei helfen, bessere Angebote und Prämien zu ermitteln. Die Analyse von Kundenfeedback mit Hilfe von KI-basierten Modellen kann zu neuen Erkenntnissen führen. Die Analyse neuer Trends zur Verbesserung von Produkten kann für Verkäufer in Bezug auf Echtzeit-Einblicke im Hinblick auf das Offline-Kundenlebenszyklusmanagement ein Segen sein.
Intelligenteres Marketing
Einer der größten Vorteile von KI ist die Vorhersage des Kundenverhaltens gegenüber der Umsatzprognose. Fortschrittliche Systeme sind in der Lage, Data Mining, Statistik und Verkaufsmodellierung zu kombinieren, um zukünftige Ergebnisse besser vorherzusagen. Unternehmen können dies für die Kundensegmentierung und den Aufbau ihrer digitalen Strategien nutzen. Auf digitalen Marktplätzen können KKMU die Vorhersageanalyse nutzen, um Leads mit besserer Konversion zu erzielen, indem sie ihre Kampagnen verstehen, die von demografischen Daten bis hin zu Verhaltensdaten reichen. Dies wiederum steigert ihren Gewinn durch Upselling und Cross-Selling.
Fundierte Betriebskapitalplanung
Der Einsatz dieser modernen Technologien kann die Betriebskosten senken und dazu beitragen, mehr Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Aktuelle traditionelle Geschäftsmodelle können die Notwendigkeit zukünftiger Investitionen in den Markt nicht vorhersagen, aber KI kann entsprechend voraussehen und investieren, indem sie genaue Prognosen auf der Grundlage von Echtzeitdaten und eine gründliche Analyse des Nachfragezyklus in der Hälfte der Zeit anwendet. Dies führt zu schärferen Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage bisher nicht verfügbarer Erkenntnisse.
Betriebsoptimierung
KKMU, die KI-gestützte digitale Plattformen verwenden, können ihre Lieferketten- und Logistikeffizienz für eine bessere Lagerverwaltung, intelligenteren Versand, Bestandsaktualisierungen, Routenoptimierung und verbesserte Lieferung verbessern. Da die Lieferkette an jedem Abschnitt Daten erfasst, bietet sie eine perfekte Plattform für KI-gesteuerte Optimierungsalgorithmen, um die Effizienz zu steigern und Werte in der gesamten Kette freizusetzen.
Identifizierung neuer Märkte
Der KKMU-Sektor ist hart umkämpft. Um weiter zu wachsen, müssen Unternehmen neue Märkte finden und kontinuierlich an bestehende Kunden verkaufen. KI-gestützte Wettbewerbsanalyse-Tools, die auf B2B-Plattformen verfügbar sind, helfen ihnen, die Strategien ihrer Konkurrenten zu verstehen und ihre eigenen nach Bedarf zu optimieren, um im Spiel die Nase vorn zu haben. KI erleichtert auch die Erschließung neuer Märkte durch den Aufbau von Käuferpersönlichkeiten. Dies bietet Einblicke darüber, wer ihr Endkunde ist, was eine fortgeschrittene Marktforschung ermöglicht.
Qualitätskontrolle und Fehlerreduzierung
Durch KI ermöglichte kognitive Augmentation kann menschliche Fehler, die auf mangelndes Wissen zurückzuführen sind, drastisch reduzieren. KI kann außerdem für Qualitätsprüfungen und eine bessere Sicherung genutzt werden, indem eine Kombination aus Verarbeitung natürlicher Sprache und Deep-Learning-Techniken verwendet wird. Ein beliebter Anwendungsfall ist die Unterstützung kleiner Unternehmen bei der Erstellung hochwertiger digitaler Produktkataloge auf E-Commerce-Marktplätzen.
Arbeitsabläufe automatisieren
KKMU-Eigentümer verbringen täglich fast 50 % ihrer Zeit mit der Verwaltung alltäglicher Geschäftsfunktionen, da es an Arbeitskräften und unterstützender Technologie mangelt. Die Automatisierung reduziert den Zeitaufwand für sich wiederholende Aufgaben und den Personalaufwand. Beispielsweise beantworten Chatbots sich wiederholende Anfragen zu verschiedenen Prozessen und sorgen auch für Effizienz in der Lieferkette. KI-Technologien automatisieren auch Backoffice-Funktionen und Finanzaktivitäten.
Betrugsprävention
Für ein kleines Unternehmen ist es weitaus gefährlicher, in eine betrügerische Transaktion mit nicht verifizierten oder illegalen Unternehmen einzusteigen als für ein großes Unternehmen, und kann zu schweren Verlusten führen, die schwer wieder gutzumachen sind. Technologien wie Blockchain und Mustererkennungssysteme helfen bei der Betrugserkennung in Echtzeit und stärken das digitale Vertrauensökosystem.