Fremme af intelligent analyse gennem AI/Maskinlæring

Kunstig intelligens (AI) samt maskinlæring (ML) er med til at forandre måden, hvorpå organisationer driver forretning med deres handelspartnere eller kunder på. De driver den digitale forvandling, der sker i hver enkelt branche verden over. Og de har vist sig at være altomfattende i forbedringen af kvaliteten af deres daglige liv, fra film de ser til de biler, folk kører. AI/ML spiller en vigtig rolle i opdagelsen af nye terapier inden for life sciences, reducering af svindelrisici i finansielle services og levering af personlige, omnichannel kundeoplevelser.

Transformative teknologier som kunstig intelligens kan synes at fungere som magi – mens deres virkning er tydelig, kan organisationer ikke forstå det eller vide, hvordan de bedst kan udnytte disse kraftfulde innovative løsninger.

Kunstig intelligens forstærker virkningen af nye forretningsløsninger og deres evne til at levere kvalitetsdrevne kundeoplevelser. Men for at opnå den højeste nøjagtighed har disse løsninger brug for enorme mængder data. Ved at bruge kunstig intelligens til at anvende dårlige eller begrænsede data kan virksomheder have en frygtelig indvirkning på mange forretningsinitiativer, endda til det punkt, hvor det kan være kontraproduktivt.

Uden Data kan AI ikke fungere

For at organisationer kan udnytte AI-drevne værktøjer effektivt, skal dataingeniører og -analytikere vide, hvordan de håndterer den indsamlede information. Og succesen afhænger af tilgængeligheden af pålidelig og rettidig data.

Men hvorfor har dataanalytikere og -videnskabsmænd brug for den bedste kvalitetsdata for at fungere ordentligt med AI-drevne værktøjer?

Tag for eksempel en model til at evaluere og forudsige forbrugernes adfærd. Når det drejer sig om information, er postnummeret en af de mest almindelige data, der angiver forbrugerens beliggenhed. Men hvis denne information er ufuldstændig eller urigtig, er der ingen grund til at bruge den, da det vil hindre analyse- og evalueringen. Derfor kan forkert kundedata føre til forkerte forudsigelser og mindske værdien af hele bestræbelsen. Når dataene er korrekte, kan forudsigelsen være bedre.

Uden AI er Data ikke så nyttig

Kunstig intelligens spiller en central rolle i at hjælpe virksomheder med at håndtere data uden at ofre præcision eller hastighed.

Med digital transformation på sit højeste er datavolumen og -størrelsen øget betydeligt. Og håndtering af sådanne enorme data er ikke let. AI-drevne data-drevne teknologier kan hjælpe virksomheder med at håndtere data for at sikre relevans, værdi og sikkerhed samt gennemsigtighed. De kan stole på AI-dataintegrationplatforme til at indtage, omdanne og bruge data med lethed og præcision. Sådanne løsninger tilbyder en slut-til-slut-krypteret miljø, der holder data sikre fra usunde indtrængninger og datakrænkelser og gør det svært at drive forretning med.

At tage en intelligent tilgang til at udnytte det sande datapotentiale

I den nuværende digitale tidsalder er det essentiel for organisationer at bevæge sig i forretningshastighed, aktivere selvbetjening og levere maksimal værdi til kunder. AI-baserede teknologier udmærker sig her. 

AI/ML-teknologier giver organisationer på tværs af forskellige brancher mulighed for at udnytte kundedata uden vanskeligheder. For eksempel giver AI-dataintegrationssystemer alle forretningsbrugere mulighed for at kortlægge data mellem forskellige felter for at gøre det lettere at integrere oplysningerne i en samlet database. Da disse løsninger kan anvendes af ikke-tekniske brugere, behøver IT-teamene ikke at tage fuld ansvar. Dette giver IT mulighed for at fokusere på andre strategiske opgaver. 

Disse løsninger anvender maskinlæringsalgoritmer til at levere forudsigelser af data, hvilket kan yderligere accelerere datatransformationsprocessen. Da beslutningerne træffes ved hjælp af algoritmer, reduceres sandsynligheden for fejl som manglende værdier, duplikater, urigtigheder osv. Derfor kan organisationer udnytte AI/ML-værktøjer til at forvandle måden, de leverer kundeoplevelser på. De kan kortlægge og integrere data og opretholde dataintegritet, forbedre beslutningstagning og sætte vækst i gang. 

AI-dataintegrationsteknologi giver brugerne mulighed for at kortlægge og integrere data med mindre indsats og tid. Ved at infusere disse løsninger i den eksisterende datamappingproces kan dette tilføje værdi til organisationernes forretning. 

Kunstig intelligens/maskinlæringsmetoder kan udelukke de kedelige, repetitive opgaver og give brugerne mulighed for at arbejde på værdifulde projekter. Yderligere kan det ved at forbedre organisationernes forståelse af data og identificere dataprivatlivs- og kvalitetsafvigelser fungere som en hjælp for udviklere, forvaltere, analytikere og forretningsbrugere, øge arbejdshastigheden gennem automatisering og tilføjelse af mulige anbefalinger og næste bedste handlinger.

Med andre ord skal organisationer implementere kunstig intelligens/maskinlæringsbaserede teknologier for at fremme dataanalyse og -anvendelse.