Алгоритмы в B2B: все делают правильно  — даже ошибки

Алгоритмы можно использовать для оптимизации консультационных услуг или для быстрого анализа данных. Компании и сотрудники зависят от алгоритмов, но не должны слепо полагаться на них, поскольку алгоритмы тоже допускают ошибки — и в этом виноваты люди.

Алгоритмы в B2B:

• Что такое алгоритм?
• Как компании могут использовать алгоритмы?
• Почему люди по-прежнему нужны для принятия правильных решений?

Умной бизнес-идеи и мощных алгоритмов достаточно, чтобы разрушить целую отрасль. , например, использует алгоритмы для автоматизации и обработки утомительных задач, таких как анализ данных бухгалтерского учета, быстрее, чем сотрудники. В ходе этого процесса алгоритм AppZen одновременно проверяет разные данные: корректны ли реквизиты адресов и платежных средств? Все ли сроки правдоподобны и действительно ли существуют стороны, выставляющие счета? Алгоритм узнает. Алгоритмы — это инструкции, которые компьютеры используют для решения проблем. Они работают детерминировано и всегда достигают одного и того же результата с одними и теми же данными и условиями. Отдельные шаги, через которые проходит алгоритм, четко определены и ведут к четкому завершению. AppZen ежегодно анализирует отчеты о расходах на миллионы долларов и утверждает, что его сервис сэкономил одному крупному клиенту около 40 миллионов долларов. Любопытные случаи, которые обнаружил AppZen: счета за стейки на сотни долларов, визиты к ветеринару за собакой сотрудника и счета за проживание в отеле супругов, которые путешествовали с сотрудником. Поскольку раньше люди-аудиторы проверяли квитанции только наугад, такие случаи часто оставались незамеченными.

Немецкий МСП мог бы занять более выгодное положение

Алгоритмы также обучены тому, как обращаться с людьми. The from Aachen использует языковой анализ для определения профиля личности соискателей и помогает отделам кадров находить подходящих кандидатов на рекламируемые должности. Оценка проходит полностью автоматически с использованием алгоритма, который дает менеджерам по персоналу рекомендации по различным кандидатам. Algorithmen großes Potenzial В розничной торговле опыт, терпение и умные предложения — вот что покупатели ожидают от хорошего продавца. Эти компетенции могут быть легко отображены с помощью алгоритмов. Больше не имеет значения, советует ли затем цифровой продавец строителю правильный строительный раствор или компанию по серверным решениям.

МСП в Германии сталкиваются с различными проблемами: Algorithmen vor Herausforderungen Подходящие специалисты по работе с данными и алгоритмами встречаются редко, а правила защиты данных неясны, когда речь идет об использовании данных, собранных компаниями. Более того, дискурс вокруг технологий определяется опасением, что алгоритмы могут уничтожить рабочие места и сделать людей излишними. Слишком редко люди смотрят на ахиллесову пяту каждого кода: насколько он хорош, зависит от того, насколько хорошо люди его написали. Вот почему алгоритмы все делают правильно — даже ошибки.

Алгоритмы нуждаются в руководстве

Компьютеры и алгоритмы всегда превосходят людей, когда речь идет об анализе больших объемов данных и выводе из них корреляций, — объясняет Мартин Кляйнштойбер, директор по информационным технологиям в Mercateo Group. Одна область, в которой алгоритмы не смогут превзойти людей в обозримом будущем, — это их способность принимать решения с помощью этих производных от алгоритмов, — говорит он. В финансовом секторе, например, финская компания Bank wegen Diskriminierung была осуждена за то, что ее алгоритм отказал бизнесмену в кредите. Лицо, заинтересованное в корпоративном кредите, указало финский как свой родной язык, что было критерием исключения для используемого алгоритма. Похожий случай произошел в Соединенном Королевстве: здесь и BBC eine Versicherungsangebote. Для котировки были предоставлены фиктивные данные клиента. Джон и Мохаммед, которые, помимо имен, представили идентичную информацию о месте жительства и доходах, запросили котировку. В тесте страховка, предложенная для фиктивного клиента Мохаммед, была на 1000 фунтов дороже, чем для фиктивного Джона. Вопрос, который тогда подняли критики: почему алгоритм считает имя клиента важным критерием для страхования? Причина решения может крыться только в исходном коде алгоритма. Это было запрограммировано людьми. Люди также должны помогать алгоритмам исправлять ошибки, допущенные людьми. Они должны решить, действительно ли связи правдоподобны или просто случайны. Между двумя факторами не обязательно должна быть связь только потому, что они встречаются вместе, как в примере с Иоанном и Мохаммедом. Вскоре было выдвинуто обвинение в том, что расчеты страховых компаний не имеют ничего общего с вероятностями, а являются просто расистскими и что алгоритмы были намеренно запрограммированы на несправедливость.

Алгоритмы могут обрабатывать только то, чему их научили люди

Поэтому критики скептически относятся к растущему использованию алгоритмов Einsatz von Algorithmen и требуют прозрачности в отношении того, как работают алгоритмы. Алгоритмы могут обрабатывать только те данные, которые им доступны, — объясняет Мартин Кляйнштойбер. Среди прочего, его команда оптимизирует алгоритмы поиска на платформе закупок B2B Mercateo и помогает пользователям найти подходящий им товар из объема данных более 20 миллионов товаров. Он прекрасно понимает, что алгоритмы больше не могут работать правильно, если отсутствует информация. Вот почему компьютерам и алгоритмам до сих пор трудно победить людей в некоторых играх. Особенно когда дело касается эмоций и психологии. Алгоритмы должны уметь учитывать выражения лиц других игроков или их мозговые волны в своих расчетах и ​​выводить действия на основе информации. Пока это невозможно.

«Алгоритмы должны только подготавливать решения» — Кай Новосель

Кай Новосел, директор по закупкам консалтинговой компании Accenture, также считает, что именно поэтому алгоритмы будут поддерживать людей, а не заменять их в будущем. Он специалист по закупкам B2B и имеет четкое представление об алгоритмах: «Алгоритмы могут готовить решения. В конце концов, алгоритм может функционировать только в рамках того, чему его научили. В решениях могут быть зависимости, неизвестные алгоритму, но делающие необходимым выбор другого поставщика. Это могут быть бизнес-зависимости, это могут быть соглашения или политические ограничения, неизвестные алгоритму. Поэтому я всегда буду говорить о подготовке решения, а не о силе принятия решения».

Суть в том, говорит Новосель, что для принятия решений нужны люди. Точно так же, как автоматизация требует, чтобы люди обучали эти машины. Я не могу передать процесс, в котором компьютер обучается сам. В конце концов, он должен понимать связи. Даже в AppZen авансовые счета не могут быть проверены без вмешательства людей-аудиторов: однажды система идентифицировала заявление о расходах на змею как неверное. Только после детального изучения коллегой-человеком выяснилось, что Schlange zu recht gekauft был куплен в качестве талисмана для проекта.

Хотите узнать больше?