人工知能が 2021 年にインドの MSME セクターに利益をもたらす 10 の方法
公開: 2020-12-28AI / ML 主導のテクノロジーの進歩は、スマートな意思決定においてビジネス パイプライン全体を支援しています
デジタル市場は、これらのソリューションをあらゆる規模の企業が簡単に利用できるようにします
ここでは、テクノロジー主導のデジタル マーケットプレイスが AI を活用して MSME セクターを変革する 10 の方法を紹介します。
Covid-19 のパンデミックをきっかけに、世界は、デジタル プラットフォームがエコシステム全体を可能にする新しい標準に移行しています。 このシフトはもはやプッシュではなく、プルです。 それは、物品サービス税 (GST) の導入によってさらに加速された廃止から始まり、今では前例のないレベルに達しています。 人工知能 (AI) および機械学習 (ML) 主導のテクノロジーの進歩は、スマートな意思決定のための発見、会話、トランザクション、フルフィルメントにおけるビジネス パイプライン全体を支援しています。 これらのプラットフォームは、中小企業でも利用できるようになってきています。
AI や ML などの高度なテクノロジーは手頃な価格ではなく、資金力のある大企業のニーズにしか対応できないという見方は、大規模なデジタル マーケットプレイスの急増に伴い、今や不要になっています。 これらのマーケットプレイスは、技術的に困難な MSME セクターを、消費と支払いが容易なモデルの本格的なデジタル企業へと変革する道をリードしています。将来の準備。
2021 年に、テクノロジー主導のデジタル マーケットプレイスが AI を活用して MSME セクターを変革する方法のトップ 10 を以下に示します。
会話型商取引
最近、販売前および販売後のチャネルにわたる AI ベースの会話型インターフェースが求められています。 「注文した商品はどこですか」などの質問に積極的に答えることができるため、購入者はすぐに満足できます。 カスタマー サービス リクエストのルーティングから、パッケージの追跡、製品の提案のパーソナライズ、返品の処理まで、AI は多くの場合、顧客が質問する前にソリューションを提供できます。 これは、現代の消費者にとって不可欠です。 B2B のコンテキストでは、プラットフォームは価格交渉を開始したり、カタログをすばやく表示したり、スマートな請求書発行などを AI 支援のチャット インターフェイスで提供したりできます。これにより、個人事業主の時間が節約されるだけでなく、リード コンバージョンがより適切かつ迅速に行われます。
金融へのより良いアクセス
インドの MSME セクターは、世界で最も信用が不足しているセクターの 1 つであり、このセクターの 4% しか正式な融資を利用していないため、その成長が著しく阻害されています。 これは主に、この分野における従来のデータセットの欠如によるものです。
プラットフォームまたはデジタル エコシステムでの AI / ML の強力な使用例の 1 つは、中小企業 (特にクレジットに慣れていない企業) への無担保ローンへのアクセスを改善することです。 これらの信用商品は、金融機関が最小限のサービス コストで中小企業への融資に関する信用判断を下すことができる、代替の信用スコアリング モデルを使用して構築されています。 これらの代替クレジット スコアは、GST、支払い、市場取引にわたる従来の引受データセットに加えて、さまざまなデータ ポイントを使用できます。 これらは AIL/ML テクノロジー スタック上で実行され、デジタル処理がはるかに高速になり、MSME にとって融資プロセスが安全で手頃な価格になります。
SOLV Score は、インドの MSME セクター向けに構築した代替クレジット スコアリング モデルです。 もう 1 つの重要な使用例は、MSME と適切な金融機関とのマッチングです。
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製品の強化と顧客エンゲージメント
MSME は、チャットボット プラットフォームからのデータを使用して、顧客の要件を理解し、購入パターンを定義するのに役立つ顧客エンゲージメントを促進できます。 これにより、顧客のニーズに合わせて製品やサービスの範囲を拡大または変更できます。 また、より良いオファーや報酬を決定するのにも役立ちます。 AI ベースのモデルを使用して顧客のフィードバックを分析すると、新しい洞察につながる可能性があります。 新しいトレンドを分析して製品を強化することは、オフラインの顧客ライフサイクル管理と比較して、リアルタイムの洞察という点で販売者にとって恩恵となる可能性があります.
よりスマートなマーケティング
AI の最大の利点の 1 つは、顧客の行動を予測して売上を予測することです。 高度なシステムは、データ マイニング、統計、販売モデリングを組み合わせて、将来の結果をより正確に予測できます。 企業は、これを顧客のセグメンテーションとデジタル戦略の構築に活用できます。 デジタル マーケットプレイスでは、MSME は予測分析を利用して、人口統計から行動データに至るまでのキャンペーンを理解することで、コンバージョン率の高いリードを獲得できます。 これにより、アップセルとクロスセルによって収益が増加します。
情報に基づいた運転資本計画
これらの最新のテクノロジーを使用すると、運用コストを削減し、データからより多くの洞察を得ることができます。 現在の従来型のビジネス モデルでは、将来の市場投資の必要性を予測することはできませんが、AI は、リアルタイムのデータに基づく正確な予測と需要サイクルの徹底的な分析を半分の時間で適用することで、それに応じた予測と投資を行うことができます。 これまで利用できなかった洞察に基づいて、より鋭いビジネス上の意思決定をもたらします。
運用の最適化
MSME は、AI を活用したデジタル プラットフォームを使用して、サプライ チェーンとロジスティクスの効率を改善し、倉庫管理の改善、配送のスマート化、在庫のアップグレード、ルートの最適化、配送の改善を実現できます。 サプライ チェーンはすべての段階でデータを収集するため、AI 主導の最適化アルゴリズムに最適なプラットフォームを提供して、チェーン全体で効率を高め、価値を解き放ちます。
新しい市場の特定
MSME セクターは非常に競争の激しいセクターです。 企業が成長し続けるためには、新しい市場を見つけ、既存の顧客に継続的にアップセルする必要があります。 B2B プラットフォームで利用できる AI を利用した競合分析ツールは、競合他社の戦略を理解するのに役立ち、必要に応じて独自の戦略を微調整して、ゲームで優位に立つことができます。 AI はまた、購入者のペルソナを構築することで、新しい市場への参入を促進します。 これにより、高度な市場調査を促進している最終顧客についての洞察が得られます。
品質管理とエラー削減
AI による認知拡張により、知識不足に起因するヒューマン エラーを大幅に削減できます。 AI は、自然言語処理とディープ ラーニング技術を組み合わせて使用することで、品質チェックと保証の向上にさらに活用できます。 一般的な使用例は、中小企業が電子商取引市場で高品質のデジタル製品カタログを作成するのを支援することです。
ワークフローの自動化
MSME の所有者は、人員と実現技術が不足しているため、毎日のビジネス機能の管理に毎日の時間のほぼ 50% を費やしています。 自動化により、反復的なタスクと人的資源に費やす時間の必要性が削減されます。 たとえば、チャットボットは、さまざまなプロセスに関する繰り返しのクエリに対処し、サプライ チェーンの効率も高めています。 AI テクノロジーは、バックオフィス機能と財務活動も自動化しています。
不正防止
中小企業にとって、未確認または違法なエンティティとの不正取引は、大企業よりもはるかに危険であり、回復が困難な深刻な損失をもたらす可能性があります. ブロックチェーンやパターン認識システムなどのテクノロジーは、リアルタイムの不正検出とデジタル トラスト エコシステムの強化に役立ちます。