자동화를 사용하여 비즈니스를 확장하는 방법

글로벌 무역의 미래는 자동화 도구에 달려 있으며, 국제적 확장을 원하는 모든 회사는 이 기술에 투자해야 합니다. 특히 인공 지능은 기업이 지능형 시스템을 사용하여 생산성을 높이고 시장에서 차별화되는 방법을 식별함에 따라 국제 상거래를 변화시키고 있습니다.

생산성 향상은 AI를 활용하는 국가의 경제 성장을 주도할 것이며 이러한 국가의 회사는 수익성이 크게 향상될 태세를 갖추게 될 것입니다. 그러나 현재 생산성은 전 세계적으로 둔화되었습니다. 브루킹스 연구소(Brookings Institute)는 부분적으로 AI 및 자동화 도구의 채택이 더딘 탓으로 보고 있습니다. 그러나 이는 이러한 기술의 힘을 활용하는 비즈니스에 더 큰 기회를 제공합니다.

글로벌 승리에는 자동화 도구가 필요합니다

새로운 기술, 특히 AI 및 자동화와 같은 파괴적인 기술을 수용하기를 꺼리는 것은 이해할 만합니다. 비즈니스 리더는 새로운 도구를 구매하고 통합할 가능성에 대해 겁을 먹을 수 있으며, 이로 인해 경쟁업체가 물을 테스트하는 동안 관망하는 접근 방식을 취할 수 있습니다.

그런 태도는 이해할 수 있지만, 그것은 지는 전략입니다. Brookings에 따르면 AI는 이미 글로벌 환경을 변화시키고 있으며 균형을 서비스 경제로 전환하고 저숙련 작업의 필요성을 없애고 있습니다. 생산성 향상 기술을 수용하는 회사와 국가는 글로벌 규모에서 승리할 것입니다.

정부가 AI 개발을 장려하고 투자하는 중국보다 더 분명한 것은 없습니다. 중국 경제는 현금 없는 사회로의 급속한 움직임에서 알 수 있듯이 날이 갈수록 디지털화되고 있습니다. 결제 혁신의 세계적인 리더가 되었으며 AI에도 앞장서겠습니다. 이러한 기술은 국가의 상업과 생산성을 향상시켜 경제 강국으로서의 위상을 더욱 높일 것입니다.

미래에 살기

AI 및 자동화의 중요성이 증가함에 따라 국제 확장을 고려하는 기업은 이러한 기술에 투자해야 합니다. 스마트 예측 분석 프로그램을 통해 비즈니스 리더는 시장 기회를 평가하고 확장이 어떻게 진행될지 정확히 예측할 수 있습니다.

이를 리더들이 주요 산업 참여자가 누구인지에 대한 통찰력이 거의 없었던 수십 년 전과 대조됩니다. 잠재적으로 더 해로운 결과를 제외하고는 소개팅을 하는 것과 같았습니다. 현장에 신뢰할 수 있는 사람이 없으면 글로벌 비즈니스 및 정치 환경을 알 수 있는 방법이 거의 없었습니다.

오늘날 검색 시스템은 사업 기간, 실적, 법적 또는 재정적 문제를 포함하여 외국 경쟁업체에 대해 필요한 모든 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 누가 해당 비즈니스를 이끌고 있는지 알 수 있으므로 새로운 시장에서 업계 동료가 누구인지 더 잘 알 수 있습니다.

자동화는 이 연구 프로세스의 속도도 크게 향상시킵니다. 과거에는 보고서를 다운로드하여 인쇄한 다음 기회와 위험을 평가하기 위해 텍스트를 샅샅이 뒤져야 했습니다. 이제 자동화된 프로그램은 모든 관련 데이터를 온라인으로 즉시 가져올 수 있으므로 더 빠르고 정보에 입각한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

이는 확장 위치를 ​​결정할 때뿐만 아니라 확장이 발생한 후 어떤 회사와 협력할지 결정할 때도 도움이 됩니다. 빠르고 철저한 디지털 검색을 통해 잠재적인 파트너 또는 공급업체와 신뢰할 수 있는지 여부에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 신용 점수, 청구서 지불 주기 및 방법, 지난 10년 동안의 수익 및 수익을 비롯한 회사 재무 데이터에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 그 정보는 당신이 고려하고 있는 새로운 파트너나 고객과 협력할지 여부와 그들에게 신용을 확장할지 아니면 대신 신뢰할 수 있는 기존 고객과의 관계를 심화할지 여부를 강력하게 알려줄 수 있습니다.

신용 분석을 수동으로 수행하는 것이 가능하지만 시간이 많이 걸리고 비효율적입니다. 우리 회사는 최근 일주일에 400개의 새로운 신용 신청을 처리하는 국제 제조 회사와 협력했습니다. 회사 경영진은 확장을 원했고, 이는 곧 일주일에 최대 1,000개의 애플리케이션을 처리할 수 있는 용량을 크게 늘려야 한다는 것을 의미했습니다.

그 시점까지는 신용 부서에서 수동으로 신청서를 처리했습니다. 팀 구성원은 요청 승인 여부를 결정하기 전에 신청자에 대한 보고서를 인쇄하고 복잡한 기준 세트를 검토합니다. 각 신청서를 처리하는 데 20분이 걸렸습니다. 이 접근 방식은 일주일에 400건의 애플리케이션에서 부담이 되었고 1,000건 이상에서는 유지될 수 없었습니다.

우리 팀은 제조업체가 신용 결정을 내리는 데 필요한 복잡한 기준에 대한 분석을 실행하는 것을 포함하여 애플리케이션을 거의 즉시 처리하는 자동화된 프로그램으로 전환하는 것을 도왔습니다.

자동화된 시스템은 수동 접근 방식보다 기하급수적으로 빠르며 인적 오류의 위험을 줄입니다. 데이터 입력에 대한 책임이 있거나 정보를 복사해야 하는 사람은 언제든지 실수를 할 가능성이 큽니다. 데이터에 대한 정확한 사양과 매개변수로 프로그래밍되고 자동으로 채울 수 있는 소프트웨어는 부정확한 결과를 반환할 가능성이 훨씬 적습니다.

일부는 프로세스 자동화가 대규모 일자리 손실로 이어질 것이라고 우려합니다. 자동화는 일부 일자리를 없애지만 실제로는 남아 있는 많은 직원들에게 더 나은 환경을 조성합니다. Duke Energy가 계정 조정 워크플로를 자동화할 때 발견한 것처럼 이 기술을 통해 직원은 재무 분석 및 기타 매력적인 작업에 집중할 수 있었고 자동화는 이전에 이러한 작업에서 시간을 빼앗았던 작업을 처리했습니다.

쓰레기 인, 쓰레기 아웃

데이터는 기업이 보유하고 있는 가장 소중한 자산 중 하나가 되었습니다. 비즈니스 성과 및 생산성, 고객 행동 및 시장 상황에 대한 정보를 통해 확장 여부와 위치를 결정할 수 있습니다. 새로운 기회를 식별하고 효과가 있는 전략과 그렇지 않은 전략을 파악하는 방법입니다.

불행히도 많은 기업은 데이터가 엉망이기 때문에 중요한 통찰력을 놓치고 있습니다. 고객이 정보를 제출할 때 형식이 다양하고 해석하기 어려울 수도 있습니다. 간단한 자동화 도구로 정리하여 표준화된 형식으로 만들어 검색 가능성, 읽기 쉽고 중복성이 없는 형식으로 만들 수 있습니다. 그렇지 않으면 관련 없는 결과를 선별하는 데 시간과 돈을 낭비할 수 있습니다.

데이터도 부패하기 쉽습니다. 오늘 CEO의 연락처 정보를 캡처할 수 있지만 정보가 1년 이내에 변경될 가능성이 큽니다. 마찬가지로, 다른 고객이 회사 내에서 새로운 역할로 승진하여 현재 직위와 연락처 세부 정보가 쓸모 없게 될 수 있습니다. 연구에 따르면 B2B 데이터는 연간 70%씩 악화됩니다. 이는 마케팅 및 영업 부서가 이미 연락을 주고받은 사람들의 새 연락처 데이터를 추적하는 작업을 두 배로 수행할 것임을 의미합니다. 그리고 그것은 그들이 아무데도 가지 않는 리드에 도달하기 위해 이미 시간과 돈을 소비한 후입니다.

데이터 정확도에 다른 중요한 균열도 있습니다. 예를 들어, 고객이 거래 주소를 제공할 수 있지만 등록된 주소도 캡처하려고 합니다. 조직에 대해 법적 조치를 취해야 하는 경우 후자는 국무장관에게 제출된 것이기 때문에 후자를 알아야 합니다.