Tekoäly liiketoiminnassa
![](https://www.itewiki.fi/write/post_images/25339.png)
Oletko koskaan pysähtynyt miettimään, kuinka tekoäly voisi toimia liiketoiminnassa?
Kehittynyt tekoäly mahdollistaa ihmisen kognition korvaamisen liiketoimintaprosesseissa mahdollistaen toistuvan, rutiininomaisen työn poistamisen asiantuntijatyöstä, jolloin resurssit voidaan suunnata lisäarvoa tuottavampaan työhön.
Terminä ”tekoäly” saattaa kuulostaa monimutkaiselta ja ehkä jopa futuristiselta, mutta se on osa arkeamme enemmän kuin tulemme ehkä ajatelleeksikaan.
Ei ole olemassa yhtä tiettyä tekoälyratkaisua, vaan niitä on hyvin laaja kirjo. Useimmat meistä ovat vuorovaikutuksessa tekoälyn kanssa päivittäin, kenties käyttämällä reittiopasta, puhumalla Sirin kanssa tai nauttimalla Spotifyn räätälöidystä soittolistoista. Liiketoiminnassa tekoälyä voidaan hyödyntää esimerkiksi automatisoimalla päätöksentekoprosesseja.
Olemme kehittäneet tuotteemme ElinarAI:n viemään informaation käsittelyn uudelle tasolle syväoppivan tekoälyn ansiosta. ElinarAI on monipuolinen, helposti käytettävä työkalu tiedon hyödyntämiseen liittyvissä haasteissa. Syväoppiva tekoäly eroaa generatiivisista malleista (kuten ChatGPT) siinä, että se ei pyri tuottamaan tekstiä, jonka ihminen mieltää ”luonnolliseksi” vaan tuottaa tekstistä koneellisen rakenteen, jolla liiketoimintaprosessissa ihmisen kognitio voidaan korvata tekoälyanalyysilla.
Hyödyt liiketoimintaprosesseissa
Syväoppiva tekoäly soveltuu mille tahansa liiketoiminnalle automatisoimaan prosesseja. Esimerkkinä vaikka taloushallinnon prosessit. Talousosastot joutuvat käsittelemään ja tiliöimään sisään tulevia laskuja manuaalisesti kuten esimerkiksi tunnistamaan laskurivit sekä yhdistämään ne projektiin, kustannuspaikkaan ja määrittämään hyväksyjät. Suurimpina ongelmina manuaalisessa prosessissa voidaan todeta manuaaliset virheet, taloustietojen hidas päivittyminen järjestelmiin sekä manuaalisen laskunkäsittelyn kustannukset. Lisäksi talousosastolla on laskuihin liittyviä erittäin työläitä tehtäviä, kuten vaikkapa sotepuolella edelleen laskutus; osa laskuista pitää laskuttaa edelleen asiakkailta.
Syväoppivan tekoälyn avulla liiketoiminnan prosessi automatisoidaan. Syväoppivaa tekoälyä koulutetaan olemassa olevalla laskutusdatalla, jotta kaikki käyttötapaukset tunnistetaan. Samalla manuaalisesta työstä johtuvat virheet vähentyvät ja käsittelyaika nopeutuu. Mikäli kuitenkin tekoäly on epävarma tuloksen oikeellisuudesta, se ohjataan ihmisen ratkaistavaksi. Tällaiset poikkeamatilanteet voidaan opettaa tekoälylle, jolloin se tietää, miten vastaisuudessa tulee toimia.
Näin ollen syväoppiva tekoäly mahdollistaa huomattavan automaatiotason ostolaskujen käsittelyssä, inhimillisten virheiden huomattavan vähentymisen, yrityksen resurssien suuntaamisen liiketoiminnan kehittämiseen, työntekijöiden ajansäästön sekä henkilöresurssien suuntaamisen tärkeimpiin tehtäviin.
Tekoäly mahdollistaa ihmistyön jalostusarvon noston liiketoiminnassa
Moni meistä varmasti pohtii sitä, tekeekö tekoäly ihmisestä tarpeettoman. Me pyrimme siihen, että tekisi ainakin ns. manuaalisissa prosesseissa, koska tällöin asiakkaamme saavat maksimaaliset säästöt. Mutta realismia on, että tekoäly ei vielä tee ihmisistä tarpeettomia vaan pikemmin tarjoaa esimerkiksi asiantuntijoille mahdollisuuden keskittyä korkeamman vaatimustason töihin ja vapauttaa heidät rutiininomaisista työtehtävistä.
Lue lisää aiheesta täältä tai katso meidän YouTube-kanavalta syväoppivaan tekoälyyn liittyviä videoita.
![Elinar logo](https://www.itewiki.fi/thumb.php?src=https://www.itewiki.fi/write/logos/elinar.png&size=x100)
Lisätietoja
Tagit
Erikoisosaaminen
![]() |
Tekoäly (AI) ja koneoppiminen |
Teknologia
![]() |
IBM |
Omat tagit
Elinar - Asiantuntijat ja yhteyshenkilöt
Elinar - Muita referenssejä
Elinar - Muita bloggauksia
It- ja ohjelmistoalan työpaikat
- Laura - Ohjaaja media- ja it-tiimi / oppisopimus
- Laura - Kesätyöpaikat IT-ala
- Frends iPaaS - Technical Community Manager
- Druid Oy - Myyjä - hunter-henkinen tekijä, joka saa tuloksia aikaiseksi!
- Laura - Järjestelmäasiantuntija, Millog Oy Pansio
- Laura - Signaalinkäsittelijä
- Nordea - Senior IT Analyst with Mainframe Experience / Cards Technology Requirements and Analysis Team
Premium-asiakkaiden viimeisimmät referenssit
- Identio Oy - Identio x Svenska litteratursällskapet i Finland - Täsmäosaamista modernin sisällönhallintajärjestelmän kehittämiseen
- Hellon - Redefining Digital Insurance for Vodafone
- Agenda Digital - Fican.fi WordPress-verkkosivut
- Red & Blue Oy - Taivalkosken uusi saavutettava ja erottuva verkkopalvelu
- Hion Digital Oy - Vauvan ja vanhemman matkassa – Verkkosovellus, jonka sisältö mukautuu elämäntilanteeseen
- Verkkovaraani Oy - Uudet kotisivut Talin ja Ruusulan keilahalleille
- S1 Networks Oy - Pitäiskö teidän hankkia parempi netti?
Tapahtumat & webinaarit
- 15.01.2025 - Datavastuullisuuden valmennus: hanki valmiudet vastuulliseen datan ja tekoälyn hyödyntämiseen
- 15.01.2025 - SaaS-klubi: Myyntivetoinen kasvu
- 23.01.2025 - Generatiivisen tekoälyn hyödyt liiketoimintajohtajalle
- 29.01.2025 - Modern toolchain and AI breakfast seminar with Eficode, AWS and HashiCorp
- 30.01.2025 - Suuri Rahoitusilta
Premium-asiakkaiden viimeisimmät bloggaukset
- Aveso Oy - Kestävää tulevaisuutta rakentamassa teknologian avulla – IFS ESG-työkalut integroituna järjestelmään
- Identio Oy - Web Applications: How We Build Minimum Lovable Products in 2025 – Launching the Product
- Kisko Labs Oy - Ideasta innovatiiviseksi ohjelmistoksi ja menestyväksi liiketoiminnaksi
- Timeless Technology - Tempmate dataloggerit äärimmäisten lämpötilojen mittaamiseen.
- Efima Oyj - Vastuullisuusjohtaminen on liiketoiminnan johtamista – Muista nämä 10 asiaa, kun valitset työkalua kestävyysraportointiin
- Nordea - Mietteitä Nordean graduaattiohjelmasta
- Kisko Labs Oy - Hackathonien haasteet ja ratkaisut: reiluuden ja tuloksellisuuden tavoittelu
![]() |
Digitalisaatio & innovaatiot blogimediaBlogimediamme käsittelee tulevaisuuden liiketoimintaa, digitaalisia innovaatioita ja internet-ajan ilmiöitä |