1. Сокращение времени на выполнение рутинных задач
2. Повышение точности и уменьшение ошибок
3. Улучшение прогнозирования и аналитики
4. Гибкость и адаптивность
5. Снижение операционных затрат
1. Определение целей и задач
2. Выбор подходящей платформы для ИИ
3. Интеграция с существующими системами
4. Настройка и обучение модели
5. Тестирование и оптимизация
Пример 1: Применение AI в KPMG
Пример 2: AI в автоматизации отчетности в компании Xero