A integração da IA aos processos de MDM tem um imenso potencial para sua empresa, permitindo que você navegue pela complexa dinâmica da cadeia de suprimentos com agilidade e previsão.
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A Stibo Systems Platform aproveita a IA para simplificar os processos de MDM, otimizando a colaboração do fornecedor, o envolvimento do consumidor, a governança de dados e a conformidade com a sustentabilidade.
Kevin Petrie, vice-presidente de pesquisa da BARC US, senta-se com Jesper Grode, diretor de inovação de produtos da Stibo Systems, para explorar o impacto transformador da combinação de Master Data Management com IA.
Eles discutem como o MDM fornece a base para dados limpos, padronizados e confiáveis, que a IA aproveita para fornecer análises avançadas, insights preditivos e automação inteligente.
Desde a personalização das experiências dos clientes até a otimização das cadeias de suprimentos, Kevin e Jesper discutem aplicações práticas e o potencial futuro da integração do MDM com a IA.
A IA pode impulsionar o MDM automatizando o processo de classificação e categorização dos dados de produtos dos fornecedores, o que leva a um gerenciamento de dados mais rápido e preciso.
Com o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para analisar e entender grandes volumes de dados, os processos de MDM podem ser simplificados, permitindo uma tomada de decisão mais rápida e, em última análise, um tempo de comercialização mais rápido para novos produtos e serviços.
O aprendizado de máquina, treinado nos dados mestres existentes, pode melhorar a colaboração com o fornecedor ao preencher registros de dados ausentes ou incompletos por meio da imputação de dados e da previsão de valores.
Isso permite a comunicação e a tomada de decisões contínuas, evitando processos demorados de ida e volta na cadeia de suprimentos e, em última análise, melhorando a eficiência e a produtividade.
A IA e o MDM podem trabalhar juntos para mitigar o problema de imagens de produtos incorretas ou até mesmo ausentes que afetam o envolvimento do consumidor e as taxas de conversão. Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, os sistemas de MDM podem ser treinados para analisar e combinar imagens com dados de produtos associados.
Ao aproveitar as técnicas de reconhecimento e comparação de imagens, as discrepâncias podem ser identificadas e sinalizadas de forma proativa, permitindo que os varejistas corrijam os erros antes que eles afetem a experiência de compra do consumidor.
Essa abordagem proativa não apenas protege a confiança e a fidelidade do consumidor, mas também ajuda os varejistas a manter uma vantagem competitiva no mercado on-line, reduzindo as desistências e maximizando as taxas de conversão.
Ao integrar a IA ao MDM, os processos de governança de dados podem ser aprimorados para detectar e alertar automaticamente sobre anomalias nos dados, garantindo que os modelos de dados sejam adequados à finalidade.
A IA pode fornecer insights e sugerir alterações no esquema de governança de dados, alinhando-o mais de perto com as verdadeiras necessidades da cadeia de suprimento de informações. Essa abordagem proativa melhora a qualidade dos dados e fortalece a eficácia da estrutura de governança de dados.
Ao integrar a IA ao MDM, você pode detectar proativamente possíveis não conformidades com os padrões regulatórios de sustentabilidade e receber alertas automatizados.
A IA também pode analisar dados para identificar áreas em que os padrões de conformidade não estão sendo cumpridos, fornecendo insights valiosos para ações corretivas. Essa abordagem o ajuda a evitar problemas críticos relacionados à não conformidade, protegendo sua reputação corporativa e garantindo o alinhamento com as normas de sustentabilidade obrigatórias.
Os agentes de IA e os chatbots podem aprimorar significativamente o MDM, simplificando os processos, melhorando a eficiência e aprimorando a qualidade dos dados. Essas ferramentas inteligentes podem ajudar os administradores de dados a desempenhar suas funções de forma mais eficaz e rápida, levando à redução de custos, ao aumento da receita e à redução de riscos.
Ao automatizar tarefas rotineiras, fornecer insights em tempo real e facilitar a tomada de decisões, os agentes de IA e os chatbots capacitam os administradores de dados a otimizar a cadeia de suprimento de informações com maior velocidade e precisão.