Řízení inteligentní analýzy prostřednictvím AI/strojového učení

Umělé inteligence (AI) a strojové učení (ML) mění způsob, jakým organizace podnikají s obchodními partnery nebo zákazníky. Pohánějí digitální transformace, ke kterým dochází ve všech odvětvích po celém světě. A ukázaly se být všudypřítomné při zvyšování kvality našeho každodenního života, od filmů, které sledujeme, až po auta, která řídíme. AI/ML hraje důležitou roli při objevování nových terapií v oblasti life sciences, snižování rizik podvodu ve finančních službách a poskytování personalizovaných, omnichannel zákaznických zkušeností.

Přechodové technologie, jako je umělá inteligence, mohou vypadat jako magie – zatímco jejich dopad je zřejmý, organizace nemusí rozumět jim nebo vědět, jak nejlépe využít tyto silná inovační řešení.

Umělá inteligence zvyšuje dopad nových obchodních řešení a jejich rozsahu poskytování kvalitních zákaznických zkušeností. Avšak pro nejvyšší přesnost tyto řešení potřebují velké množství dat. Používání umělé inteligence pro zpracování špatných nebo omezených dat může mít pro společnosti devastující dopad na mnoho obchodních iniciativ, až do té míry, že to může být kontraproduktivní.

Bez dat nemůže AI fungovat

Aby organizace mohly účinně využívat nástroje poháněné umělou inteligencí, musí inženýři a analytici dat vědět, jak zpracovat získané informace. A úspěch závisí na dostupnosti důvěryhodných a včasných dat.

Ale proč potřebují analytici a vědci dat nejlepší kvalitu dat, aby mohli pracovat správně s nástroji poháněnými umělou inteligencí?

Vezměme si například model pro vyhodnocení a předpověď chování spotřebitelů. Pokud jde o informace, poštovní směrovací číslo je jedním z nejčastějších dat, která označují umístění spotřebitele. Avšak pokud tyto informace jsou neúplné nebo nepřesné, pak je to k ničemu, protože to brání procesu analýzy a vyhodnocení. Protože nesprávná zákaznická data mohou vést k nesprávným předpovědím a snížit hodnotu celého úsilí. Když jsou data správná, předpověď může být lepší.

Bez AI nejsou data příliš užitečná

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

S digitální transformací na svém vrcholu se objem a velikost dat dramaticky zvýšily. A zpracovávání takových enormních dat není snadné. Technologie poháněná umělou inteligencí a daty může pomoci společnostem zpracovávat data, aby zajistily relevanci, hodnotu a bezpečnost a transparentnost. Mohou se spoléhat na platformy pro integraci dat AI, aby data mohla být snadno a přesně načtena, transformována a použita. Taková řešení poskytují šifrované prostředí, které chrání data před neoprávněným přístupem a porušením a činí je obtížnými pro podnikání.

Přijetí inteligentního přístupu k využití skutečného potenciálu dat

V současné digitální éře je pro organizace nezbytné pohybovat se rychlostí obchodu, umožnit samoobsluhu a poskytovat maximum hodnoty zákazníkům. Technologie založené na umělém inteligenci vynikají zde.

Technologie AI/ML umožňují organizacím v různých odvětvích získat hodnotu z dat zákazníků bez obtíží. Například řešení pro integraci dat AI umožňují všem obchodním uživatelům mapovat data mezi různými poli, aby bylo snazší integrovat informace do jednotné databáze. Protože tato řešení mohou být snadno využita i netechnickými uživateli, týmy IT nemusí nést plnou odpovědnost. To umožňuje IT soustředit se na jiné strategické úkoly.

Tato řešení využívají algoritmy strojového učení k poskytování předpovědí dat, které mohou dále urychlit proces transformace dat. Protože rozhodnutí jsou přijímána pomocí algoritmů, snižuje se možnost chyb, jako jsou chybějící hodnoty, duplikáty, nepřesnosti a další. Proto mohou organizace využít nástroje AI/ML k transformaci způsobu, jakým poskytují hodnotu zákazníkům. Mohou mapovat a integrovat data a udržovat integritu dat, zlepšovat rozhodování a zahajovat růst.

Technologie pro integraci dat AI umožňuje uživatelům mapovat a integrovat data s menším úsilím a časem. Vstup těchto řešení do stávajícího procesu mapování dat může proto přidat hodnotu do podnikání organizací.

Metody umělé inteligence/strojového učení mohou vyloučit monotónní, opakující se úkoly, uvolňující uživatele pro práci na projektech s vysokou hodnotou. Kromě toho zlepšují porozumění organizací dat a identifikují anomálie kvality a ochrany dat. Jedná se o pomocníka pro vývojáře, správce, analytiky a obchodní uživatele, zvyšující rychlost úkolů prostřednictvím automatizace a rozšíření o možné doporučení a další akce.

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