Tekoälyavusteisesti muodostetun rakenteellisen tiedon hyödyntäminen liiketoiminnassa

Edellisessä blogissa keskityimme siihen, miten rakenteellinen tieto (data) ja dokumenttipohjainen tieto eroavat toisistaan tiedon hyödyntämisen ja analysoinnin suhteen.

Tässä uudessa blogissa kerromme, miten automaattisesti muodostettu rakenteellinen tieto voi muuttaa yrityksen toimintatapoja.
Rakenteellisen tiedon tunnistaminen ja sen hyödyntäminen on ensiarvoisen tärkeää yritysten kilpailuedun kannalta. Se tehostaa päätöksentekoa, optimoi liiketoimintaprosesseja ja auttaa ennakoimaan yrityksen toimintaan kohdistuviin muutoksiin. Rakenteellinen tieto muuttaa manuaalisen tiedon kaivamisen automaattisiksi prosesseiksi. Nykyaikaisilla ja oikein käytetyillä työkaluilla voidaan automatisoida monia työvaiheita ja prosesseja, jotka jäävät vielä nykyään monesti dokumenttipohjaisen työn takia tekemättä.

Vuonna 2023 alkanut tekoälytuotteiden vallankumous on tuonut ohjelmistotaloille suuren määrän työkaluja, joiden avulla voidaan ratkoa monia dokumenttipohjaiseen työhön liittyviä haasteita. Kun tekoälyavusteisia työkaluja upotetaan liiketoimintasovellusten sisään, saadaan aikaan todellista automaatiota. Kannattaakin tutkia eri työkalujen mahdollisuuksia tarkemmin ja miettiä niiden käyttöä osana sovelluskehitystä, eikä vain pelkästään chat promptien kehittämisessä.

Millaisia asioita voitaisiin sitten esimerkiksi automatisoida?

Case1 – Tilinpäätöstiedot dokumenteista rakenteelliseksi ja helposti hyödynnettäväksi tiedoksi

Kuvitellaan, että yritys A haluaa vertailla sataa suomalaista yritystä niiden tilinpäätöstietojen perusteella. Nämä tiedot ovat saatavilla dokumenttimuodossa julkisesta rekisteristä, mutta ovat hajallaan ja vaikeasti käsiteltäviä. Kannatta vielä huomioida, että yhden yrityksen yhden vuoden tilinpäätös sisältää useita sivuja dokumentteja. Yritys A:n perinteisessä menetelmässä tiedot kerätään manuaalisesti tästä dokumenttikasasta ja syötetään Exceliin analyysiä varten.

Verrataan tilannetta siihen, että nyt, automatisoitujen työkalujen avulla, yritys A voi vastaanottaa nämä tiedot suoraan automaattisesti poimittuna ja valmiiksi analysoituna, säästäen aikaa ja resursseja.

Case2 – Hajallaan ja eri formaateissa olevan CRM-datan hyödyntäminen rakenteellisena tietona

Kuvittele yritys B, joka käsittelee asiakastietoja, myyntihistoriaa ja sopimuksia, jotka ovat hajautetusti eri järjestelmissä ja muodoissa. Yleensä vähintään yrityksen sopimustiedot on tallennettuna sähköisinä dokumentteina, josta ei pystytä nykyisillä järjestelmillä tuottamaan automatisoidusti strukturoitua tietoa.

Integroimalla nämä tiedot yhdeksi rakenteelliseksi tietokannaksi, yritys B voi automatisoidusti analysoida dataa ja tunnistaa esimerkiksi päättymässä olevat asiakassuhteet, mikä mahdollistaa kohdennettujen tarjousten luomisen ja asiakassuhteen vahvistamisen. Kun ajattelee, että yrityksellä voi olla tuhansia asiakkaita, niin rupeaa huomaamaan automatisoidun strukturoidun tiedon hyödyn.

Yhteenveto

Voidaankin todeta, että rakenteellisen tiedon automaattinen muodostaminen ei ainoastaan tehosta liiketoimintaprosesseja vaan myös tarjoaa syvällisempää ymmärrystä ja kontrollia liiketoiminnan eri osa-alueilla. Se avaa ovet tarkemmalle ja nopeammalle päätöksenteolle, asiakassuhteiden syventämiselle ja kustannustehokkuuden parantamiselle. Tämä on kriittinen etu kilpailtaessa jatkuvasti kiristyvissä liiketoimintaympäristöissä.

Kaikki tämä voidaan jo nyt toteuttaa, kun uusia tekoälyavusteisia työkaluja käytetään osana liiketoimintakriittisiä sovelluksia ja osana niiden muuta toiminnallista koodia. Olemme toteuttaneet yllä mainitun tapaisia muutoksia nykyisiin toiminnalisuuksiin, hyödyntäen eri tekoälyavusteisia työkaluja osana automaation hoitavaa koodia. Tutustumme aktiivisesti kovalla vauhdilla markkinoile tuleviin uusiin työkaluihin ja mietimme, miten niitä voisi hyödyntää.

Elämme todella mielenkiintoisia aikoja tämän kiihtyvällä vauhdilla tapahtuvan ja kaikkeen liiketoimintaan vaikuttavan muutoksen suhteen!