人工智能的最新技巧：更好的 KPI 来衡量业务成功

超过三分之一的受访组织正在利用人工智能创建下一代关键绩效指标，并提供有关业务绩效的更全面的信息。

长期以来，关键绩效指标 (KPI) 一直被认为是不完美的，但它们是我们能够最接近地了解一个人的行为如何影响业务绩效的指标。更新我们的 CRM 系统是否增加了每月签约的新客户数量？使用云 ERP 是否会提高净利润率？新的IT服务管理系统是否减少了IT故障单的数量？

对于技术团队来说，提高这些指标一直是项目成功的圣杯。然而，这些指标可能存在缺陷，并且通常只能提供某项工作表现的一维图片。

人工智能的另一个用例出现：3D 关键绩效指标。人工智能被视为一种帮助消除 KPI 固有缺陷的方法，从而提供更准确、更全面的企业实际绩效情况。

超过三分之一（34%）的组织现在正在这样做：根据《麻省理工学院斯隆管理评论》和波士顿咨询集团旗下 BCG Henderson 对 3,043 名高管进行的一项调查，他们正在利用人工智能创建下一代关键绩效指标研究所。

例如，人工智能可以揭示和分析以前被视为与业务成果无关的 KPI 之间的相互依赖性。 “具有前瞻性的组织正在受益于使用人工智能生成的 KPI，这些 KPI 比传统绩效指标更加智能、适应性强、准确且具有预测性。”

超过一半的参与高管承认他们需要更具影响力的 KPI。该研究的作者指出：“他们在跟踪进展、协调人员和流程、确定资源优先顺序以及推进问责制方面存在不足。” “使用相同的旧 KPI 来衡量成功的公司正在错过更好地协调人员和流程、优先考虑资源和创造价值的机会。”

人工智能在解析这些指标并提供更全面的业务表现方面表现如何？到目前为止，一切都很好。 MIT-BCG 的作者总结道，与依赖传统 KPI 的组织相比，使用人工智能支持的 KPI 的组织“有效地将激励结构与目标结合起来”的可能性高出五倍。

他们引用了在线家具零售商 Wayfair 的例子，该公司利用人工智能重新设计了其销售损失的 KPI。 Wayfair 首席技术官菲奥娜·谭 (Fiona Tan) 表示：“我们过去认为，如果某件产品（例如沙发）销售失败，那么公司就会遭受损失。” “但我们开始查看数据并意识到，50% 到 60% 的情况下，当我们失去销售时，是因为客户购买了同一产品类别中的其他商品。”

报告指出，在人工智能生成的见解的帮助下，Wayfair 重新设计了其销售损失 KPI，从简单地“根据价格变化计算基于商品的销售损失，到根据价格变化计算基于类别的销售保留”。

十分之九的拥有人工智能增强型 KPI 的高管也发现他们的 KPI 具有类似的更广泛的影响力。总体而言，他们发现员工之间的协作增加了四倍。他们在预测未来业绩方面的效率也提高了三倍，获得更大经济效益的可能性提高了三倍，获得更高效率的可能性提高了两倍。

MIT-BCG 作者建议，可以使用 AI 设计三种形式的 3D 指标：

• 智能描述性关键绩效指标“综合历史和当前数据，以提供对已发生或正在发生的事情的洞察”。
• 智能预测 KPI 可以识别模式并“预测未来绩效，生成可靠的领先指标并提供潜在结果的可见性”。
• 智能规定性关键绩效指标“使用人工智能来推荐优化绩效的行动”。

该报告的共同作者敦促，现在是重新审视许多传统关键绩效指标背后的假设的时候了。人工智能正在开辟新的方式来颠覆主导商业思维的传统一维 KPI。