通过数字工具和流程的采用对MSME行业产生了重大影响，从而改变了企业的运作方式。大流行加速的这种快速数字化转型导致许多企业采用数字工具和平台来生存。对于MSME来说，这一转变已被证明是改变游戏规则的人，使他们能够提高运营效率，访问新市场并提高竞争力。
根据Icrier最近的一项调查，有90％的MSME报告说，将电子商务纳入其运营后，销售和利润率的增长。此外，这些综合公司中有50％雇用了新员工，其中近75％的雇用女性雇员。此外，有30％的综合公司（采用电子商务的公司）发现电子商务有益于提高无抵押贷款。大约16％的调查企业出口其产品，而93％的面向出口的综合公司依靠电子商务平台来到达国际市场。
即使在Sidbi最近的一份报告中，即使在贷款景观中，接受调查的MSME的18％也通过数字贷款平台获得了信贷。除传统渠道外，MSME还通过TREDS和Fintech等替代融资渠道来利用信贷，并通过数字媒体提供其服务和产品。
但是，尽管取得了这些进步，但传统的挑战，例如获得财务，基础设施不足和监管障碍的机会有限。现在，重要的是要进入新的创新水平，人工智能（AI）可以发挥重要作用。如今，从机器学习到智能自动化，AI驱动的工具和解决方案已准备好改变MSME操作的各个方面。
目前，印度MSME部门已经开始在各个领域接受AI，尽管规模有限。例如，本地零售商利用了AI驱动的电子商务分析来增加销售额，而服务部门企业（例如旅行社）已经实施了聊天机器人（促进满意度并降低人力成本）。但是，为了充分利用AI的能力，在企业和行政级别都需要更多的努力。
全国各国都致力于促进创新，提高经济生产力并确保道德AI实施。他们根据其独特的优势和优先事项采用量身定制的方法，从而促进了多样化的全球AI景观。
印度的MSME生态系统具有独特的功能，可以采用定制方法。越来越多的共识是，印度必须开发自己的基本AI模型来应对当地挑战和机遇。它概述了土著AI能力的战略重要性。重要的是，AI模型在内部开发，符合印度MSME并提供以下特征：
- 印度的MSMEs以多种语言（印地语，泰米尔语，马拉地语，孟加拉语，康卡尼等）和文化上多样化的市场运作。对于印度模式而言，重要的是要了解外国AI模型可能会错过的当地市场细微差别 – 从农村供应链到文化消费者的偏好。例如，聊天机器人或决策支持AI，“说”泰米尔纳德邦一家小型玩具制造商的语言或北方邦的手工艺品卖家可以大大改善技术的采用。认识到这种需求，印度初创公司已经在建立了针对本地语言的AI模型。这种本地化（语言和上下文）对于印度各个地区的MSME来说是有效利用AI的MSME至关重要的。
- 来自国外的主要AI模型通常会带有高会员费或付费费用，将其不包括对小型企业的使用。对于印度的MSME来说，成本是决定性因素。国内开发的AI生态系统可以利用规模和政府支持，为MSME提供补贴的费率或免费工具。通过投资自己的车型，印度可以确保以最低成本在最小的杂货店或讲习班中提供AI解决方案。
- MSME面临着独特的操作挑战，无论是管理非正式工作流程，不规则的数据记录还是限制资源。印度AI模型可以在特定于MSME的数据（例如本地供应链模式，客户反馈，区域市场价格）上进行明确培训，以提供更相关的见解。例如，调整针对印度消费模式的AI预测工具可以帮助Surat中的小型纺织品制造商预测节日期间对织物的需求，远胜于通用的全球模型。通过开发自己的AI，印度可以使技术能力与MSME的优先问题（例如获得财务，高效生产，本地营销）的优先问题保持一致，而不是等待全球参与者注意到这些利基市场的需求。
- 仅依靠外国AI平台会带来长期风险。由海外实体控制的专有模型可能会施加限制性许可，突然更改定价，甚至受到地缘政治限制的约束。开发土著AI主链可确保印度保留对MSMES将越来越依赖的关键技术基础设施的主权控制。印度企业和消费者生成的数据是一种战略资产 – 印度AI模型可以根据印度的数据保护框架进行管辖，以确保敏感的业务数据（例如消费者行为或产品设计）无需离开该国处理。
考虑到这些因素，印度特定的AI模型（一种调整为MSME生态系统）的案例令人信服。它将结合语言本地化，成本可访问性，定制和战略自主权。这样的模型可以充当数百万个小型企业的数字授权引擎，就像各种印度堆栈（Aadhaar，UPI等）为金融科技包容所做的方式一样。
鉴于印度MSME部门和AI功能的当前状态，并从美国和中国的模型中拿到笔记，因此是最审慎的策略。潜在需求（对人工智能的利益非常感兴趣）以及明确的供应潜力（才华横溢的工程师，初创企业和即将到来的印度AI Compecute设施等倡议）。混合模型可确保我们不会以另一个为代价超过一个模型。例如，如果与将此类AI模型集成到MSME友好型应用程序中，并使它们可以通过行业关联，MSME Portals等，则政府努力开发具有18,000 GPU（供应）的印度大型语言模型（LLM）将最有效。（需求）。
同样，在AI中培训MSME所有者的努力应与易于使用的印度AI工具的可用性相吻合；否则，我们冒着挫败感的热情风险。通过采用混合方法，印度可以创建一个自我维持的生态系统，其中MSME不断养活创新周期并从中受益。这种平衡的策略将结合美国对创新能力的重视与中国对广泛可及性的重视。
当地的印度MSME凭借其传统的挑战和有限的资源，可以将AI整合到他们的运营中并克服传统挑战中大大受益。这些企业由于信贷历史有限和贷款处理和批准所需的其他文件而努力确保融资。 AI可以通过利用替代数据源（例如交易历史，社交媒体活动和公用事业付款）来评估信誉良好来介入这里并提供支持。这种方法将使金融机构能够做出更明智的贷款决定，从而增加对MSME的信贷。 AI驱动的平台还可以自动化贷款申请流程，从而大大减少所需的时间和精力。
此外，AI工具可以为MSMES定制有关市场趋势和消费者行为的见解。通过分析大量数据，AI可以帮助企业确定新市场，制定营销策略和沟通，并量身定制其产品和服务，以更有效地满足客户需求。 AI还可以通过考虑各种参数，例如用户偏好，浏览模式和人口统计信息来帮助设计吸引MSME目标客户的网站。
关于日常运营，可以使用AI自动化库存管理，客户服务和会计等任务，从而为企业主提供了宝贵的时间，以专注于战略活动。自动化的这种性质不仅提高了效率，而且还降低了运营成本。
关于采用新技术，MSME面临多个障碍，例如高成本和低技术专业知识。这迫使他们在二手甚至二手机器和技术上运行。 AI可以通过提供具有成本效益和用户友好的解决方案，并根据其部门，预算和当前基础架构提供有关新技术和新兴技术的信息来帮助弥合这一差距。
政府的作用在实现这些AI驱动的机会方面也很重要。他们有一块数据宝藏，可以利用这些宝藏来支持MSME，以克服信贷，市场和技术等传统挑战。最有价值的数据集之一是UDYAM注册数据，该数据提供了有关MSME的详细信息。该数据包括企业类型，工厂和机械投资，营业额和员工人数等信息。
利用这些数据，可以开发AI模型来评估信贷，简化监管合规性并确定MSMES的发展机会。此外，政府可以从GEM，MSME MART和ODOP MART，数字商务开放网络（ONDC）以及各种中央和州市场门户等平台中提供营销和电子商务数据。这些数据可以帮助AI模型分析市场趋势和消费者行为，以帮助MSME自定义其定价，库存保留单位（SKU），需求预测和产品。这种适应水平可以提高国内和国际市场中MSME的生产率和竞争力。
另一个重要的数据集来自银行业，包括通过贷款和UPI进行的帐户数量，数量和价值。通过分析这些数据，AI可以帮助金融机构更好地了解MSMES的信用要求并提供金融产品。例如，AI可以分析交易模式，以识别传统信用评分方法可能会忽略的MSME。
当我们浏览这一变革性的旅程时，让我们问自己：我们如何确保人工智能的好处到达我们多样化国家的每个角落？我们如何平衡创新与道德思想和包容？这些问题的答案将影响印度MSME地区的未来，并详细介绍我们经济的未来。现在的工作时间是现在，我们选择的道路将确定AI是否成为更广泛的繁荣或失去机会的工具。
