کد خبر: ۱۶۵۶۴۴

تاریخ: ۱۵ دی ۱۴۰۳ - ۱۰:۲۰

طی یادداشتی مطرح شد؛

کاربرد‌های هوش مصنوعی در بهینه‌سازی عملکرد پلتفرم‌های کسب و کار

در یک دهه پیش شاهد رشد پلتفرم‌ها و کسب و کار‌های پلتفرمی بودیم و در دوره حاضر با رشد روزانه هوش مصنوعی، پلتفرم‌های کسب و کار نیز با چالش‌ها و فرصت‌های متعددی مواجه خواهند شد. در چنین شرایطی شناخت دقیق چالش‌ها و فرصت‌ها و تلاش برای استفاده بهینه از هوش مصنوعی، می‌تواند موجب رشد هرچه بیشتر کسب و کار‌های پلتفرمی شود و در مقابل، مواجهه بدون علم و آگاهی با شرایط موجود، می‌تواند به قیمت حیات کسب و کار تمام شود.

مدیریت منابع و کاهش هزینه‌ها با استفاده از هوش مصنوعی، از جمله فرصت‌های پیش روی کسب‌وکار‌های پلتفرمی است. امروزه بسیاری از کسب و کار‌های پلتفرمی بزرگ دنیا، مانند آمازون، از هوش مصنوعی برای بهینه سازی عملیات و فرآیند‌های مختلف، استفاده می‌کنند تا از این طریق به مدیریت هرچه بیشتر منابع و کاهش هزینه ها، کمک کنند. به عنوان مثال با استفاده از این فناوری می‌توان داده‌های بزرگ را تحلیل کرد و با پیش بینی رفتار مشتری و مصرف کننده، به کاهش هزینه‌ها و بهبود فرآیند تصمیم گیری‌های تجاری کمک کرد. این فناوری می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده ها، به عنوان مثال زمان خرید محصول، بیشترین محصول فروش رفته، محصولات مرجوعی و مواردی شبیه به این، رفتار مشتریان را شبیه سازی کند و این نتایج به کسب و کار‌ها کمک می‌کند تا از اتلاف منابع جلوگیری کنند و بهره وری خود را افزایش دهند.
تصور کنید اگر مالک یک فروشگاه اینترنتی بتواند پیش بینی کند که در یک ماه پیش رو، مشتریان چه نوع محصولاتی را سفارش خواهند داد، این اطلاعات چگونه می‌تواند موجب افزایش بهره وری در مدیریت موجودی انبار او شود و در نتیجه هزینه‌های اضافی اش کاهش یابد. هزینه‌های لجستیکی، یکی از چالش‌های اصلی کسب و کار‌ها است و در صورت استفاده درست از هوش مصنوعی، می‌توان امیدوار بود که فرآیند‌هایی مانند انبارداری، حمل و نقل و توزیع، با هزینه‌ای کمتر به انجام برسد. به عنوان مثال در نرم افزار‌های مسیریاب شاهد استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های ترافیکی و بهینه سازی مسیر هستیم و شاهد بوده ایم که تا چه میزان در وقت و انرژی صرفه جویی شده است.
پلتفرم آمازون در این زمینه پیشرو بوده است و از هوش مصنوعی برای مدیریت دقیق سفارش ها، انبار و انتخاب بهترین مسیر برای تحویل سفارش‌ها استفاده می‌کند. این تکنولوژی به آمازون کمک می‌کند که سفارش‌ها را سریع تر، دقیق‌تر و با هزینه کمتر پردازش کند. شرکت دل (Dell) نیز از هوش مصنوعی برای بهینه سازی مسیر‌های حمل و نقل بین کارخانه و مراکز توزیع استفاده می‌کند و این بهینه سازی موجب کاهش مصرف سوخت و تسریع در زمان تحویل محصول می‌شود و در نهایت هزینه‌های لجستیکی را کاهش می‌دهد.
یکی از فرآیند‌های اصلی در پلتفرم‌های کسب و کار، مرحله تطبیق است. به این معنی که اگر شما به دنبال پیدا کردن یک منزل برای اجاره هستید، پلتفرم بتواند با توجه به اطلاعاتی که از شما در اختیار دارد، بهترین آپارتمان را به شما پیشنهاد دهد. بسیاری از کسب‌وکار‌های پلتفرمی، به ویژه آن‌هایی که در حوزه‌هایی مانند حمل‌ونقل، تحویل غذا یا حتی شبکه‌های اجتماعی فعال هستند، به طور گسترده‌ای به فرآیند‌های تطبیق موثر بین کاربران خود وابسته‌اند. تطبیق به معنای اتصال دقیق بین عرضه (مانند رانندگان، فروشندگان، یا ارائه‌دهندگان خدمات) و تقاضا (مانند مشتریان یا مصرف‌کنندگان) در چنین پلتفرم‌هایی است. هوش مصنوعی از طریق تحلیل داده‌های کلان توانسته این فرآیند را به شدت بهینه و سریع‌تر کند.
الگوریتم‌های تطبیق که از هوش مصنوعی بهره می‌گیرند، در عملکرد پلتفرم‌ها، بسیار حیاتی هستند. این الگوریتم‌ها می‌توانند پارامتر‌های متعدد را به صورت خودکار بررسی و تجزیه و تحلیل کنند تا پیشنهاد‌های دقیق‌تری به کاربران ارائه دهند. برای مثال، پلتفرم اوبر (Uber) از هوش مصنوعی برای معرفی رانندگان به مسافران در سریع‌ترین زمان ممکن و با کمترین هزینه استفاده می‌کند. همچنین الگوریتم‌های تطبیق هوشمند، رفتار‌های قبلی، انتخاب‌های کاربر و دیگر داده‌های شخصی را تحلیل می‌کنند. به عنوان مثال پلتفرم نتفلیکس، محتوایی را پیشنهاد می‌کند که به بهترین شکل مطابق علایق و سابقه مشاهده قبلی کاربر است. سیستم پردازش متنی نیز از دیگر روش‌هایی است که امروزه در کسب و کار‌های پلتفرمی استفاده می‌شود و به عنوان مثال اگر کاربری در وب سایت خرید آنلاین، محصولی را جست و جو کرد، با استفاده از سیستم پردازش، محصولاتی مرتبط به او پیشنهاد می‌شود.
داده‌های کلان، ستون فقرات هوش مصنوعی و الگوریتم‌های تطبیق هوشمند هستند. این داده‌ها که از تعاملات کاربران با پلتفرم‌ها جمع‌آوری می‌شوند، اطلاعاتی کلیدی برای تحلیل رفتار و پیش‌بینی نیاز‌های آتی فراهم می‌آورند. رفتار‌هایی مانند کلیک‌ها، جست‌وجو‌ها و مدت زمان استفاده از اپلیکیشن اطلاعات مفیدی برای تحلیل ارائه می‌کنند. همچنین اطلاعات ثبت‌شده توسط کاربران درباره تجربیات قبلی‌شان، مبنای بهینه‌سازی الگوریتم‌های تطبیق است.
تحلیل داده‌های تاریخی تقاضای خدمات می‌تواند به پلتفرم‌ها کمک کند تا سطح خدمات را در مواقع اوج تقاضا بهینه کنند. برای مثال، الگوریتم‌های پلتفرم‌های تاکسی اینترنتی از این تکنیک برای اضافه کردن قیمت پویا (افزایش هزینه سفر در صورت ترافیک) استفاده می‌کنند. البته استفاده از هوش مصنوعی در طراحی الگوریتم‌های تطبیق، با چالش‌هایی نیز همراه است که می‌توان در یادداشتی مجزا به آن پرداخت.
هوش مصنوعی در بهینه‌سازی تبادلات مالی در پلتفرم‌های کسب‌وکار آنلاین و کاهش تقلب در پرداخت‌ها هم بسیار کارایی دارد. این فناوری‌ها نه تنها در افزایش دقت و سرعت تراکنش‌ها نقش دارند، بلکه می‌توانند به کاهش تقلب و ارتقاء امنیت پرداخت‌ها کمک کنند.
هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی تراکنش‌ها، الگو‌های خرید و رفتار‌های مالی کاربران را شبیه‌سازی کند. این فرآیند به کسب‌وکار‌ها کمک می‌کند تا خطرات احتمالی را شناسایی کرده و از آن‌ها پیشگیری کنند. همچنین از آنجا که بسیاری از پلتفرم‌های آنلاین به اعطای وام یا ارائه اعتبار به کاربران می‌پردازند، استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تواند در پیش‌بینی احتمال بازپرداخت وام‌ها یا رخداد‌های مالی غیرمنتظره مؤثر باشد. به عنوان مثال، در پلتفرم‌های خرید قسطی، هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس رفتار‌های خرید قبلی و ظرفیت مالی کاربران، میزان خطر را تحلیل کرده و تصمیم‌گیری‌های بهتری را در خصوص اعطای اعتبار ارائه دهد.
پلتفرم‌های آنلاین برای ارائه تجربه کاربری سریع و کارآمد از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تسهیل پردازش تراکنش‌ها استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند پرداخت‌ها را به سرعت پردازش کرده و حتی در مواقعی که تراکنش‌ها دارای پیچیدگی هستند (مانند تراکنش‌های بین‌المللی یا پرداخت‌های با ارز‌های دیجیتال)، از به‌روزترین تکنولوژی‌های هوش مصنوعی برای انجام آن‌ها استفاده کنند. از طرفی، یکی از بزرگ‌ترین مزایای استفاده از هوش مصنوعی، امکان پردازش تراکنش‌ها در لحظه است. این امر می‌تواند سرعت پردازش پرداخت‌ها را به حداقل رسانده و تجربه کاربری را بهبود بخشد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی تراکنش‌های مشکوک در لحظه، جلوی تقلب و کلاهبرداری را بگیرد.
هوش مصنوعی به ایجاد مشاوران مالی هوشمند کمک کرده که می‌توانند برای هر کاربر یک استراتژی سرمایه‌گذاری یا پس‌انداز خاص پیشنهاد دهند. این مشاوران بر اساس تحلیل رفتار مالی کاربران و شرایط بازار به شخصی‌سازی پیشنهادات می‌پردازند.
مواردی که ذکر شد، تنها بخشی از ظرفیت‌های ایجاد شده توسط هوش مصنوعی برای کسب و کار‌های پلتفرمی است و در آینده، این امکانات و فرصت‌ها افزایش می‌یابد. ولی نکته مهم این است که کسب و کار‌هایی که از این امکان استفاده نکنند، با خطر نابودی توسط رقبا مواجه خواهند شد.

محمدامین صالحی نژاد