L'IA conduit à de meilleures décisions commerciales

En partenariat avec PricewaterhouseCoopers

Comme dans d'autres secteurs, les chefs d'entreprise des secteurs de l'automobile et des services financiers ont un besoin urgent d'informations fiables et exploitables sur le monde réel qui peuvent les aider à mieux connaître et servir leurs clients tout en permettant une innovation rapide.

Trop souvent, cependant, les dirigeants ont dû fonctionner avec des informations incertaines, incomplètes et incohérentes. Aujourd'hui, les progrès de l'intelligence artificielle (IA) ont fait de la construction de modèles et de simulations du monde réel basés sur des données une réalité.

Une recherche Tech Pro 2015 sondage ont indiqué que 24 % des entreprises de tous les secteurs utilisent actuellement l'IA ou prévoient de le faire dans l'année. Alors que le secteur de la santé a été parmi les principaux adopteurs de l'IA, les entreprises de services financiers et automobiles se tournent également de plus en plus vers l'intelligence assistée, augmentée et autonome. Ces organisations espèrent que ces trois types d'IA contribueront à améliorer leur efficience et leur efficacité, à renforcer leurs capacités d'innovation et à mieux leur permettre de saisir des opportunités telles que l'expansion sur de nouveaux marchés. (Pour de brèves définitions des trois types d'IA, voir AI at a Glance.)

En plus d'aider ses clients du secteur automobile et des services financiers à comprendre comment tirer le meilleur parti de l'IA, PwC utilise des techniques d'IA au sein de ses propres opérations. Par exemple, PwC Strategy& a développé un outil appelé Encore qui permet à la fois aux analystes internes de l'entreprise et à ses clients d'évaluer le potentiel perturbateur d'une technologie financière particulière et d'évaluer rapidement comment l'exploiter au mieux. DeNovo est fortement influencé par un ensemble d'outils internes de PwC, le radar technologique émergent, qui est utilisé pour comprendre les tendances émergentes en tirant parti de l'analyse sémantique du langage naturel, du traitement des graphiques et de l'apprentissage supervisé.

Avec DeNovo, vous formez très rapidement un corpus de connaissances autour de la technologie : les entreprises qui le font, les investisseurs en capital-risque qui y investissent, combien d'articles il y avait à ce sujet cette semaine par rapport à la semaine dernière, et qui sont certains des principaux acteurs. impliqués, explique Anand Rao, partenaire et responsable de l'innovation, PwC Data & Analytics. Au fil du temps, DeNovo apprend quel type d'information est le plus utile aux utilisateurs et fournit des résultats personnalisés.

PwC a également développé une place de marché de applications d'analyse à usage interne par ses analystes. Actuellement, le marché contient 60 applications et PwC prévoit de les publier également pour une utilisation externe et client.

Comprendre les besoins financiers en constante évolution

Dans le secteur des services financiers, PwC a développé un modèle à grande échelle des décisions financières et d'achat à vie de près de 320 millions de consommateurs américains. Ces informations ont été obtenues en combinant les données du U.S. Census Bureau, les données sur les finances des consommateurs aux États-Unis et des informations provenant de plusieurs autres sources accessibles au public et sous licence. Développé et commercialisé par PwC, cet ensemble de données massif, appelé $ecure, fournit un modèle réaliste par rapport auquel les sociétés de services financiers peuvent évaluer les décisions stratégiques complexes et pluriannuelles des consommateurs. Il crée un modèle de quelqu'un comme vous ainsi que les produits financiers que cette personne a achetés, quand, où, pourquoi et auprès de qui. Les entreprises de services financiers peuvent également exploiter ces données pour valider leurs propres décisions opérationnelles en temps réel en une fraction de seconde.

La technologie peut également modéliser votre futur moi en simulant ce qui est susceptible d'arriver à votre état financier en termes de revenus par rapport aux dépenses ainsi que d'actifs par rapport aux passifs. Les entreprises de services financiers peuvent modéliser des questions sur le comportement des clients, telles que 'Quel est leur comportement vis-à-vis de l'utilisation des cartes de crédit, des prêts, des produits d'assurance ?', 'Comment cela change-t-il au fil du temps ?' et 'Comment cela change-t-il par segment ?'. Et non seulement comment cela a-t-il changé, mais aussi 'comment cela va-t-il changer à l'avenir sur la base de diverses hypothèses sur l'économie, sur le marché, sur les individus?', Dit Rao. C'est un système très complet.

IA : piloter l'avenir des transports

Le secteur automobile comprend une myriade d'applications actuelles de l'IA ainsi que des possibilités futures, allant de l'ajustement automatisé des sinistres, à la fourniture d'avertissements de sécurité aux conducteurs, à l'adoption et à la prolifération éventuelle des voitures autonomes. De nombreux véhicules sont aujourd'hui équipés de caméras et de capteurs qui fournissent des données pouvant être utilisées pour promouvoir la sécurité, note Rao.

Aujourd'hui, la plupart des nouvelles voitures sont équipées de capteurs à l'avant, à l'arrière et sur les côtés, ainsi que de caméras orientées vers l'avant et vers l'arrière, dit-il. Beaucoup utilisent ces données de capteur et de caméra pour créer un apprentissage automatique capable d'identifier les schémas anormaux et d'avertir les conducteurs avant qu'un accident ne se produise. Les systèmes complémentaires de conduite sûre exploitent désormais cet apprentissage automatique pour avertir des changements de voie et des risques de collision imminents.

Par exemple, certaines startups vendent une caméra vidéo bon marché qu'un conducteur peut fixer au pare-brise d'une voiture. La caméra enregistre toutes ces informations, regardant essentiellement à travers le pare-brise comme le ferait le conducteur, mais elle mesure tout : où se trouvent les arbres, où se trouve l'humain qui traverse la rue, dit Rao. Toutes ces choses sont collectées, et le système peut en fait vous donner des instructions telles que « Vous allez trop vite ; vous devriez ralentir ici » ou « Attention au piéton de l'autre côté ».

Le régulateur de vitesse adaptatif basé sur des algorithmes d'IA est une autre fonctionnalité qui, selon Rao, s'imposera bientôt. Si vous réglez votre vitesse à 70 miles à l'heure et que la voiture devant vous roule à 50, lorsque vous vous en approchez à une distance de sécurité, vous commencerez à ralentir automatiquement, dit-il. Vous n'avez rien à faire. PwC conseille ses clients de l'industrie automobile, qu'il s'agisse de constructeurs ou d'autres acteurs de l'écosystème automobile au sens large, sur la manière de tirer parti de l'apprentissage automatique pour améliorer les transports et la sécurité.

Les systèmes d'IA sont également utilisés pour modéliser l'ensemble de l'écosystème automobile du futur. Actuellement, des millions d'agents intelligents, ou bots, capturent les décisions individuelles prises par les consommateurs, les constructeurs automobiles, les fournisseurs de services de mobilité personnelle (par exemple, les taxis et les opérateurs de covoiturage) et d'autres acteurs de l'écosystème. Ces systèmes permettent ensuite de modéliser l'adoption par les clients de l'autopartage ou des véhicules autonomes ou électriques ; ils permettent également la modélisation de différents modèles commerciaux, la publicité et la tarification de divers services. Contrairement aux études de stratégie typiques qui exécutent quelques scénarios de mise sur le marché (GTM) sur les choix disponibles pour les acteurs de l'écosystème, ces systèmes d'IA ont exécuté plus de 200 000 scénarios GTM pour développer des scénarios GTM individualisés et optimaux afin de maximiser les revenus ou les bénéfices.

Ces systèmes d'IA sophistiqués vont au-delà des modèles normatifs actuels vers une intelligence augmentée qui améliore la prise de décision humaine complexe. Les décisions humaines du monde réel, à leur tour, informent ces systèmes d'IA et leur apprennent à fonctionner plus efficacement à l'avenir.

La capacité de modéliser les résultats d'un nombre illimité de scénarios est la principale percée des techniques modernes d'IA, selon Rao. Les systèmes d'IA partent de zéro, mais une fois qu'ils reçoivent un régime régulier de mégadonnées, ils peuvent projeter des résultats sans précédent. Il existe une immense opportunité d'utiliser l'IA dans toutes sortes de prises de décision, déclare Rao.

Selon le stéréotype démodé, les machines intelligentes remplaceront les humains au travail, volant ainsi des emplois. Mais avec les techniques d'IA avancées actuellement utilisées, les emplois des gens seront en fait enrichis par la multitude d'informations fournies par l'IA, qu'ils peuvent utiliser pour faire le meilleur choix possible à l'heure actuelle, dit Rao. L'IA transforme déjà les secteurs des services financiers et de l'automobile, entre autres, mais les chefs d'entreprise de tous les secteurs doivent se préparer dès maintenant, en apprendre davantage sur l'IA et sur la manière dont ils peuvent l'utiliser au mieux.

Pour en savoir plus sur la technique d'IA qui convient à votre entreprise, veuillez explorer Blog sur les technologies émergentes de PwC .

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