인공 지능이 2021년 인도 MSME 부문에 도움이 될 10가지 방법
게시 됨: 2020-12-28AI/ML 기반 기술의 발전은 현명한 의사 결정에서 전체 비즈니스 파이프라인을 지원합니다.
디지털 마켓플레이스는 이러한 솔루션을 모든 규모의 기업에서 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.
기술 주도 디지털 시장이 AI를 활용하여 MSME 부문을 변화시키는 상위 10가지 방법을 살펴보겠습니다.
코로나19 팬데믹 이후 세계는 디지털 플랫폼이 전체 생태계를 가능하게 하는 뉴 노멀로 전환하고 있습니다. 이 변화는 더 이상 밀기가 아니라 당기기입니다. 이는 화폐화폐화로 시작하여 상품 및 서비스세(GST) 도입으로 더욱 가속화되었으며 이제 전례 없는 수준에 도달했습니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기반 기술의 발전은 검색, 대화, 거래 및 현명한 의사 결정을 위한 이행에서 전체 비즈니스 파이프라인을 지원하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 소규모 비즈니스에서도 점차적으로 사용 가능해지고 있습니다.
AI 및 ML과 같은 고급 기술은 감당할 수 없어 자금이 넉넉한 대기업의 요구만 충족시킨다는 견해는 이제 대규모 디지털 시장의 확산으로 인해 중복되었습니다. 이러한 시장은 기술에 도전하는 MSME 부문을 사용하기 쉽고 지불하기 쉬운 모델로 본격적인 디지털 기업으로 전환하는 데 앞장서고 있습니다. 미래 준비.
2021년에 기술 주도 디지털 시장이 AI를 활용하여 MSME 부문을 변화시키는 10가지 방법은 다음과 같습니다.
대화형 커머스
최근 판매 전 및 판매 후 채널 전반에 걸쳐 AI 기반 대화형 인터페이스가 요구되고 있습니다. "내 주문은 어디에 있습니까?"와 같은 질문에 능동적으로 응답하는 기능은 구매자에게 즉각적인 만족을 제공합니다. 고객 서비스 요청 라우팅부터 패키지 추적, 제품 제안 개인화 또는 반품 처리에 이르기까지 AI는 많은 경우 고객이 질문을 하기도 전에 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이것은 현대 소비자에게 필수적입니다. B2B 컨텍스트에서 플랫폼은 가격 협상을 시작하고, 카탈로그를 빠르게 표시하고, 스마트 인보이스 발행 등을 제공할 수 있으며 AI 지원 채팅 인터페이스에서 더 많은 것을 제공할 수 있으므로 개인 사업자의 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 더 빠르고 더 나은 리드 전환이 가능합니다.
금융 접근성 향상
인도의 MSME 부문은 세계에서 가장 신용이 결핍된 부문 중 하나이며 이 부문의 4%만이 공식 자금 조달을 이용하여 성장을 심각하게 억제하고 있습니다. 이는 주로 이 부문에 전통적인 데이터 세트가 없기 때문입니다.
플랫폼 또는 디지털 생태계에서 AI/ML의 강력한 사용 사례 중 하나는 소기업(특히 신용을 처음 접하는 기업)에 대한 무담보 대출에 대한 액세스를 개선하는 것입니다. 이러한 신용 상품은 금융 기관이 최소한의 서비스 비용으로 소기업 대출에 대한 신용 결정을 내릴 수 있는 대체 신용 평가 모델을 사용하여 구축됩니다. 이러한 대체 신용 점수는 GST, 지불 및 시장 거래 전반에 걸친 기존의 보험 인수 데이터 세트 외에 다양한 데이터 포인트를 사용할 수 있습니다. 이들은 AIL/ML 기술 스택에서 실행되어 훨씬 더 빠른 디지털 처리를 가능하게 하고 대출 프로세스를 MSME에 안전하고 저렴하게 만듭니다.
우리가 인도의 MSME 부문을 위해 구축한 대체 신용 평가 모델인 SOLV Score가 그러한 예입니다. 또 다른 중요한 사용 사례는 MSME를 올바른 금융 기관과 연결하는 것입니다.
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제품 향상 및 고객 참여
MSME는 챗봇 플랫폼의 데이터를 사용하여 고객 요구 사항을 이해하고 구매 패턴을 정의하는 데 도움이 될 수 있는 더 큰 고객 참여를 유도할 수 있습니다. 이를 통해 고객 요구에 더 잘 맞도록 제품 및 서비스 범위를 늘리거나 수정할 수 있습니다. 또한 더 나은 제안과 보상을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기반 모델의 도움으로 고객 피드백을 분석하면 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 제품을 향상시키기 위해 새로운 트렌드를 분석하는 것은 오프라인 고객 라이프 사이클 관리에 대한 실시간 통찰력 측면에서 판매자에게 도움이 될 수 있습니다.
더 스마트한 마케팅
AI의 가장 큰 장점 중 하나는 고객 행동을 예측하고 판매를 예측하는 것입니다. 고급 시스템은 데이터 마이닝, 통계 및 판매 모델링을 결합하여 미래 결과를 더 잘 예측할 수 있습니다. 기업은 이를 고객 세분화 및 디지털 전략 구축에 활용할 수 있습니다. 디지털 시장에서 MSME는 인구 통계에서 행동 데이터에 이르는 캠페인에 대한 이해를 통해 더 나은 전환으로 리드를 달성하기 위해 예측 분석을 활용할 수 있습니다. 이는 차례로 상향 판매 및 교차 판매를 통해 수익을 증가시킵니다.
정보에 입각한 운전 자본 계획
이러한 최신 기술을 사용하면 운영 비용을 절감하고 데이터에서 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 기존의 기존 비즈니스 모델은 향후 시장에 대한 투자 필요성을 예측하지 못하지만 AI는 실시간 데이터를 기반으로 한 정확한 예측과 수요 주기에 대한 철저한 분석을 반감기 적용해 예측하고 투자할 수 있다. 그 결과 지금까지 사용할 수 없었던 통찰력을 기반으로 더욱 날카로운 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
운영 최적화
AI 기반 디지털 플랫폼을 사용하는 MSME는 더 나은 창고 관리, 더 스마트한 배송, 재고 업그레이드, 경로 최적화 및 배송 개선을 위해 공급망 및 물류 효율성을 개선할 수 있습니다. 공급망은 모든 구간에서 데이터를 캡처하므로 AI 기반 최적화 알고리즘을 위한 완벽한 플랫폼을 제공하여 체인 전체에서 효율성을 높이고 가치를 실현합니다.
새로운 시장 식별
MSME 부문은 경쟁이 치열한 부문입니다. 기업이 계속 성장하려면 새로운 시장을 찾고 기존 고객에게 지속적으로 상향 판매해야 합니다. B2B 플랫폼에서 사용할 수 있는 AI 기반 경쟁 분석 도구는 경쟁업체의 전략이 무엇인지 이해하고 게임에서 앞서기 위해 필요에 따라 자신의 전략을 조정하는 데 도움이 됩니다. AI는 또한 구매자 페르소나 구축을 통해 새로운 시장에 진출하는 것을 촉진합니다. 이를 통해 최종 고객이 고급 시장 조사를 촉진하는 사람에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
품질 관리 및 오류 감소
AI가 지원하는 인지 증강은 지식 부족으로 인해 발생하는 인적 오류를 획기적으로 줄일 수 있습니다. AI는 자연어 처리와 딥 러닝 기술의 조합을 사용하여 품질 검사와 더 나은 보증을 위해 더욱 활용될 수 있습니다. 인기 있는 사용 사례는 전자 상거래 시장에서 고품질 디지털 제품 카탈로그를 만드는 중소기업을 지원하는 것입니다.
워크플로 자동화
MSME 소유주는 인력 부족과 지원 기술로 인해 일상적인 비즈니스 기능을 관리하는 데 매일 거의 50%의 시간을 보냅니다. 자동화는 반복적인 작업과 인적 자원에 소요되는 시간의 필요성을 줄입니다. 예를 들어, 챗봇은 다양한 프로세스에 대한 반복적인 쿼리를 처리하고 공급망 효율성을 가져옵니다. AI 기술은 백오피스 기능과 재무 활동도 자동화하고 있습니다.
사기 예방
소기업의 경우 검증되지 않거나 불법적인 기관과 사기 거래를 하는 것은 대기업보다 훨씬 더 위험하며 복구하기 어려운 심각한 손실을 초래할 수 있습니다. 블록체인 및 패턴 인식 시스템과 같은 기술은 실시간 사기 탐지를 돕고 디지털 신뢰 생태계를 강화합니다.