Podpora inteligentní analýzy prostřednictvím umělé inteligence/strojového učení

Umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) mění způsob, jakým organizace obchodují se svými obchodními partnery nebo zákazníky. Pohánějí digitální transformace, které probíhají v každém odvětví na celém světě. A ukázalo se, že jsou všudypřítomní při zlepšování kvality svého každodenního života, od filmů, na které se dívají, až po auta, která lidé řídí. AI/ML hraje důležitou roli při objevování nových terapií v biologických vědách, zmírnění rizik podvodů ve finančních službách a poskytování personalizovaných, omnikanálových zákaznických zkušeností.

Transformační technologie, jako je umělá inteligence, se může zdát, že fungují jako kouzlo – i když je jejich dopad evidentní, organizace mu nemusí rozumět nebo vědět, jak nejlépe používat tato výkonná inovativní řešení.

Umělá inteligence zesiluje dopad nových podnikových řešení a jejich rozsah poskytování kvalitních zákaznických zkušeností. Pro nejvyšší přesnost však tato řešení potřebují obrovské množství dat. Použitím umělá inteligence používat špatná nebo omezená data, mohou mít společnosti hrozný dopad na nesčetné obchodní iniciativy, dokonce do té míry, že to může být kontraproduktivní.

Bez dat AI nemůže fungovat

Aby organizace mohly efektivně využívat nástroje využívající umělou inteligenci, musí datoví inženýři a analytici vědět, jak zacházet se shromážděnými informacemi. A úspěch závisí na dostupnosti důvěryhodných a včasných dat.

Proč však datoví analytici a vědci potřebují data nejvyšší kvality, aby správně fungovali s nástroji poháněnými umělou inteligencí?

Vezměte si například model pro hodnocení a predikci chování spotřebitelů. Pokud jde o informace, poštovní směrovací číslo je jedním z nejčastějších údajů, které udávají polohu spotřebitele. Pokud jsou však tyto informace neúplné nebo nepřesné, pak je nelze použít, protože by to bránilo procesu analýzy a hodnocení. Nesprávné údaje o zákaznících by tedy mohly vést k nesprávným předpovědím a zmírnit hodnotu celého úsilí. Když jsou data správná, předpověď by mohla být lepší.

Bez AI data nejsou že Užitečný

Umělá inteligence hraje ústřední roli při pomoci společnostem zpracovávat data bez obětování přesnosti nebo rychlosti.

S digitální transformací na vrcholu se objem a velikost dat skokově zvýšily. A manipulace s tak obrovskými daty není snadná. Technologie založená na umělé inteligenci může společnostem pomoci při nakládání s daty, aby byla zajištěna relevance, hodnota, bezpečnost a transparentnost. Mohou se spolehnout Platformy pro integraci dat AI snadno a přesně přijímat, transformovat a používat data. Taková řešení poskytují end-to-end šifrované prostředí, které chrání data před nezdravým zásahem a porušením a ztěžuje jejich obchodování.

Inteligentní přístup k využití skutečného datového potenciálu

V současném digitálním věku je pro organizace zásadní, aby se pohybovaly rychlostí podnikání, umožňovaly samoobslužné služby a poskytovaly zákazníkům maximální hodnotu. Září zde technologie založené na umělé inteligenci. 

Technologie AI/ML umožňují organizacím v různých odvětvích bez jakýchkoli potíží získávat hodnotu ze zákaznických dat. Například řešení integrace dat AI umožňují všem podnikovým uživatelům mapovat data mezi různými poli, aby bylo snazší integrovat informace do jednotné databáze. Vzhledem k tomu, že tato řešení mohou snadno využívat netechnickí uživatelé, IT týmy nemusí přebírat plnou odpovědnost. To umožňuje oddělení IT, aby se mohlo soustředit na jiné strategické úkoly. 

Tato řešení využívají algoritmy strojového učení k poskytování predikcí dat, což může dále urychlit proces transformace dat. Vzhledem k tomu, že rozhodnutí jsou přijímána pomocí algoritmů, snižuje se možnost chyb, jako jsou chybějící hodnoty, duplicity, nepřesnosti atd. Organizace proto mohou využít nástroje AI/ML k transformaci způsobu, jakým poskytují hodnotu pro zákazníky. Mohou mapovat a integrovat data a udržovat integritu dat, což zlepšuje rozhodování a nastartuje růst. 

Technologie integrace dat AI umožňuje uživatelům mapovat a integrovat data s menší námahou a časem. Začlenění těchto řešení do stávajícího procesu mapování dat proto může přidat hodnotu podnikání organizací. 

Metody umělé inteligence/strojového učení mohou vyloučit všední, opakující se úkoly, což uživatelům umožňuje pracovat na vysoce hodnotných projektech. Dále zlepšením porozumění datům organizací a identifikací anomálií v oblasti ochrany osobních údajů a kvality. Funguje jako pomůcka pro vývojáře, správce, analytiky a podnikové uživatele, zvyšuje rychlost úkolů prostřednictvím automatizace a rozšíření s možnými doporučeními a dalšími nejlepšími akcemi.

Jednoduše řečeno, organizace musí nasadit technologie založené na umělé inteligenci/strojovém učení, aby podpořily analýzu a využití dat.