Nul
Kun 32 procent af organisationer i Singapore i øjeblikket tryk machine learning, selv om 52 procent mener, at sådanne værktøjer’ evne til at træffe komplekse beslutninger, der er afgørende for succes i deres forretning.
Yderligere 87 procent sagde, at større automatisering følge af machine learning ville fremskynde beslutningsprocessen, mens 80 procent sagde, at det ville forbedre nøjagtigheden af sådanne beslutninger, viste en undersøgelse af ServiceNow. Gennemført af Oxford Economics, study 500 adspurgte it-chefer på tværs af 11 lande, herunder 91 fra tre Asien-Pacific markeder: Singapore, Australien, og New Zealand. Ti procent af den globale prøve var fra Singapore.
ServiceNow udråbt machine learning som software, der analyseret og forbedret sine egne resultater uden direkte menneskelig indgriben, der gør det muligt at foretage stadig mere komplekse beslutninger, som det har lært.
På 32 procent, Singapore virksomheder var langsomme til at fange på machine learning i forhold til 59 procent i Australien og 49 procent i New Zealand, hvor organisationer, der også var ved hjælp af disse værktøjer i deres virksomhed.
Spurgte, hvad de anses for de væsentligste hindringer i vedtagelsen, 70 procent i Singapore pegede på forældede processer, mens 65 procent citeret dårlig datakvalitet. En anden 61 procent sagde, at et utilstrækkeligt budget til at ansætte nye færdigheder var en barriere, mens 35 procent pegede på manglende færdigheder, der er nødvendige for at administrere og vedligeholde machine learning systemer.
Hertil kommer, at 40 procent fremhævet af en generel mangel på budgettet, der er afsat til at tilegne sig ny teknologi i deres virksomhed.
De it-chefer, selv om, indregnes virkningen af machine learning på business automation, med 87 procent i Singapore bemærke, at dette kunne forbedre deres virksomheds rentabilitet og top-line vækst over de næste tre år.
Andet 41 procent sagde, at beslutningen om automatisering, aktiveret af machine learning, som bedre kan bidrage til udviklingen af nye produkter og services for deres organisation.
Duncan Egan, ServiceNow ‘ s Asia-Pacific-vice president for marketing, tilføjede, at 63 procent af Singapore it-chefer mente, automatisering kapaciteter som følge af machine learning vil være den vigtigste succesfaktor for deres virksomhed i de næste tre år.
Omkring 87 procent og 30 procent citeret sikkerhed, drift og operations management, som henholdsvis de to vigtigste områder af indsættelsen for machine learning.
Hertil kommer, at 52 procent i Singapore, der allerede var foretager ændringer i processer eller ledelse, som re-definere jobbeskrivelser, for at forberede deres virksomhed i vedtagelsen af machine learning. Dette var højere end deres kolleger i Australien, hvor 43 procent var at gøre på samme måde, og 27 procent i New Zealand.
Singapore it-chefer forventet afgørelse automatisering til at øge virksomhedens produktivitet ved at 41 procent og talent ansættelse og fastholdelse af 35 procent.
Egan bemærkes, at automatisering var særlig nyttigt for nogen proces eller opgave, der er involveret routing, ranking, og prognoser, herunder delegation af DEN hjælp anmodninger eller salg føre opgave.
I sikkerhed operationer, for eksempel, automation kan bruges til at udløse grundlæggende funktioner, såsom kodeord, nulstilles eller mere komplekse processer i forbindelse med rensning af jord, der udløser nødvendige foranstaltninger i tilfælde af en hændelse.
Machine learning også kunne bruges til at analysere de historiske mønstre og identificere kæder af begivenheder, der førte til et system nedetid. Derefter kunne forudsige en potentielle fejl, der er baseret på tidligere begivenheder og udløse de nødvendige arbejdsgange for at løse dette, sagde han.
“Machine learning giver virksomhederne mulighed for at digitalisere på måder, der aldrig før var muligt, men vedtagelsen er en udvikling, der kræver nøje overvejelse og planlægning,” Egan sagde. “Resultatet af hurtigere og mere præcise beslutninger, der ligger i at skabe en enestående interne og eksterne kunde oplevelse. Det betyder, tænker ikke i form af individuelle interaktioner med kunder, men det hele kunde rejse fra start til slut.”
Relaterede Emner:
Australien
Digital Transformation
Robotteknologi
Tingenes Internet
Innovation
Virksomhedens Software
0