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Solo il 32 per cento delle organizzazioni di Singapore attualmente toccare la macchina di apprendimento, anche se il 52% crede che tali strumenti’ capacità di prendere decisioni complesse è indispensabile per il successo del loro business.
Un ulteriore 87 per cento ha detto di maggiore automazione il portato di machine learning per accelerare il processo decisionale, mentre l ‘ 80 per cento ha detto di voler migliorare la precisione di tali decisioni, ha rivelato un sondaggio per ServiceNow. Condotta da Oxford Economics, lo studio ha coinvolto 500 CIOs in 11 paesi, tra cui 91 da tre Asia-Pacifico e mercati di Singapore, Australia e Nuova Zelanda. Il dieci per cento del campione globale sono stati da Singapore.
ServiceNow propagandato macchina di apprendimento di software che analizzare e migliorare le proprie performance senza il diretto intervento dell’uomo, che le consentano di realizzare sempre più le decisioni complesse in quanto imparato.
Al 32 per cento, Singapore aziende sono state più lento per la cattura a macchina di apprendimento, rispetto al 59 per cento in Australia e per il 49 per cento in Nuova Zelanda, dove anche le organizzazioni che sono state l’utilizzo di questi strumenti nel loro business.
Chiesto che cosa hanno considerato principali ostacoli all’adozione, il 70 per cento a Singapore ha sottolineato obsoleto processi, mentre il 65 per cento citata scarsa qualità dei dati. Un altro 61 per cento ha detto di insufficienti risorse per assumere nuove competenze è stato un ostacolo, mentre il 35 per cento ha sottolineato la mancanza di competenze necessarie per gestire e mantenere la macchina in sistemi di apprendimento.
Inoltre, il 40 per cento evidenziato una generale mancanza di budget per l’acquisizione di nuove tecnologie nel loro business.
Il Cio, però, ha riconosciuto l’impatto di machine learning sul business automation, con l ‘ 87 per cento in Singapore notare che questo potrebbe migliorare la loro redditività dell’impresa e, crescita nei prossimi tre anni.
Un altro 41 per cento ha detto che la decisione di automazione, attivato dalla macchina di apprendimento, sarebbe meglio facilitare lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi per la loro organizzazione.
Duncan Egan, ServiceNow, l’Asia-Pacifico, vice presidente del marketing, ha aggiunto che il 63 per cento di Singapore Cio creduto funzionalità di automazione portato da macchina di apprendimento sarebbe il più importante fattore di successo per la loro azienda nei prossimi tre anni.
Alcuni 87 per cento e il 30 per cento citate operazioni di sicurezza e di gestione delle operazioni, rispettivamente, le due principali aree di distribuzione per l’apprendimento automatico.
Inoltre, il 52% in Singapore già stavano facendo i cambiamenti di processo o di leadership, come la ri-definizione di descrizioni del lavoro, per preparare la loro azienda adozione di machine learning. Questo era più alto rispetto ai loro omologhi in Australia, dove il 43 per cento stavano facendo allo stesso modo, e il 27% in Nuova Zelanda.
Singapore Cio decisione di automazione per aumentare la loro produttività dell’azienda con il 41% e il talento di assunzione e il mantenimento, da parte del 35 per cento.
Egan notato che l’automazione è stata particolarmente utile per qualsiasi processo o di un processo che ha coinvolto il routing, la classifica, e la previsione, tra la delegazione di richieste di aiuto o di lead di vendita di assegnazione.
In operazioni di sicurezza, per esempio, l’automazione potrebbe essere utilizzato per attivare le funzioni di base come reimpostare la password o più complessi processi correlati alla bonifica, innescando azioni necessarie in caso di incidente.
Macchina di apprendimento potrebbe anche essere utilizzato per analizzare i modelli storici e identificare le catene di eventi che ha portato a un tempo di inattività del sistema. Si potrebbe quindi prevedere un potenziale fallimento basati su eventi passati e innescare il flusso di lavoro necessario per risolvere questo problema, ha detto.
“Machine learning permette di imprese per la digitalizzazione in modi che non sono mai stati prima possibile, ma la sua adozione è un’evoluzione che richiede un’attenta analisi e pianificazione”, Egan ha detto. “Il risultato di più veloce e più accurata decisioni si trova nella creazione di un eccezionale interni ed esterni l’esperienza del cliente. Ciò significa pensare non in termini di singole interazioni con i clienti, ma l’intero percorso del cliente dall’inizio alla fine.”
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