Використання штучного інтелекту в управлінні сервісними процесами підприємства

Анотація

Анотація. Актуальність дослідження зумовлена зростанням ролі сервісної складової в забезпеченні конкурентоспроможності підприємств на B2B-ринках в умовах цифрової трансформації. Уніфіковані стандарти обслуговування не забезпечують належної ефективності взаємодії з організаціями-споживачами через відмінності їх економічних, технологічних і поведінкових характеристик. У зв’язку з цим особливої значущості набуває впровадження data-driven підходів до управління сервісними процесами на основі використання штучного інтелекту. Метою статті є обґрунтування методичних підходів до застосування штучного інтелекту в управлінні сервісними процесами підприємства для формування диференційованих стандартів обслуговування організацій-споживачів на основі об’єктивних аналітичних даних. У процесі дослідження застосовано методи аналізу та синтезу, системного підходу, економіко-статистичного аналізу, кластерного аналізу, методи машинного навчання, а також моделювання бізнес-процесів у межах цифрової платформи SmartLube 4.0. Інформаційною базою дослідження стали дані CRM-, ERP- та IoT-систем, а також результати міжнародних індексів цифрової та інституційної готовності. У статті обґрунтовано роль штучного інтелекту як інструменту інтеграції економічних, технологічних і поведінкових параметрів клієнтів у єдину систему аналітичної підтримки сервісного менеджменту. Запропоновано систему критеріїв AI-сегментації організацій-споживачів та методику формування клієнтських кластерів на основі інтегральних індексів. Розроблено модель диференціації стандартів обслуговування відповідно до стратегічної значущості клієнтів і рівня сервісного навантаження. Сформовано алгоритм адаптивного оновлення стандартів обслуговування з використанням автоматизованого моніторингу та перерахунку аналітичних показників. Отримані результати можуть бути використані підприємствами сервісно-орієнтованих галузей при впровадженні цифрових платформ управління взаємовідносинами з клієнтами та розвитку інтелектуальних систем підтримки управлінських рішень.