Älykkään analyysin ajaminen tekoälyn/koneoppimisen avulla

Tekoäly (AI) sekä koneoppiminen (ML) muuttavat organisaatioiden tapaa käydä kauppaa kauppakumppaneidensa tai asiakkaidensa kanssa. Ne ohjaavat digitaalisia muutoksia, joita tapahtuu kaikilla toimialoilla maailmanlaajuisesti. Ja he ovat osoittautuneet läpitunkeviksi parantamaan jokapäiväisen elämänsä laatua katsomistaan ​​elokuvista ihmisten ajamiin autoihin. Tekoälyllä/ML:llä on tärkeä rooli uusien hoitomuotojen löytämisessä biotieteissä, petosriskien lievittämisessä finanssipalveluissa ja henkilökohtaisten, monikanavaisten asiakaskokemusten tarjoamisessa.

Muuttuvat teknologiat, kuten tekoäly, voivat vaikuttaa taikuuden vaikutukselta – vaikka sen vaikutus on ilmeinen, organisaatiot eivät välttämättä ymmärrä sitä tai tiedä, miten näitä tehokkaita innovatiivisia ratkaisuja parhaiten käytetään.

Tekoäly vahvistaa uusien liiketoimintaratkaisujen vaikutusta ja niiden laajuutta tarjota laatulähtöisiä asiakaskokemuksia. Suurimman tarkkuuden saavuttamiseksi nämä ratkaisut tarvitsevat kuitenkin valtavia määriä tietoa. Käyttämällä tekoäly Käyttääkseen huonoa tai rajoitettua dataa yrityksillä voi olla kauhea vaikutus lukemattomiin liiketoimintahankkeisiin, jopa siinä määrin, että se voi olla haitallista.

Ilman dataa tekoäly ei voi toimia

Jotta organisaatiot voivat hyödyntää tehokkaasti tekoälyn avulla toimivia työkaluja, tietoinsinöörien ja analyytikoiden on osattava käsitellä kerättyjä tietoja. Ja menestys riippuu luotettavien ja oikea-aikaisten tietojen saatavuudesta.

Mutta miksi data-analyytikot ja tutkijat tarvitsevat parasta laatua dataa toimiakseen kunnolla tekoälykäyttöisten työkalujen kanssa?

Otetaan esimerkiksi malli kuluttajan käyttäytymisen arvioimiseksi ja ennustamiseksi. Tietojen osalta postinumero on yksi yleisimmistä kuluttajan sijainnin osoittavista tiedoista. Jos nämä tiedot ovat kuitenkin epätäydellisiä tai epätarkkoja, niistä ei ole hyötyä, koska se vaikeuttaa analysointi- ja arviointiprosessia. Virheelliset asiakastiedot voivat siis johtaa vääriin ennusteisiin ja vähentää koko työn arvoa. Kun tiedot ovat oikein, ennuste voisi olla parempi.

Ilman tekoälyä, data ei ole että Hyödyllinen

Tekoälyllä on keskeinen rooli auttaessaan yrityksiä käsittelemään tietoja tarkkuudesta tai nopeudesta tinkimättä.

Digitaalisen muutoksen ollessa huipussaan tiedon määrä ja koko ovat kasvaneet harppauksin. Ja näin valtavien tietojen käsittely ei ole helppoa. Tekoälyyn perustuva dataohjattu teknologia voi auttaa yrityksiä käsittelemään tällaista dataa, jotta voidaan varmistaa asianmukaisuus, arvo, turvallisuus ja läpinäkyvyys. He voivat luottaa AI-datan integrointialustat nielemään, muuntamaan ja käyttämään tietoja helposti ja tarkasti. Tällaiset ratkaisut tarjoavat päästä päähän salatun ympäristön, joka pitää tiedot turvassa epäterveellisiltä tunkeutumisilta ja tietomurroilta ja vaikeuttaa liiketoimia.

Älykäs lähestymistapa todellisen datapotentiaalin hyödyntämiseksi

Nykyisellä digitaalisella aikakaudella organisaatioille on välttämätöntä liikkua liiketoiminnan vauhdilla, mahdollistaa itsepalvelu ja tarjota asiakkaille maksimaalista lisäarvoa. Tekoälyyn perustuvat teknologiat loistavat täällä. 

AI/ML-teknologiat antavat organisaatioille mahdollisuuden eri toimialoilla poimia arvoa asiakastiedoista ilman vaikeuksia. Esimerkiksi tekoälyn tietojen integrointiratkaisut mahdollistavat kaikkien yrityskäyttäjien kartoittaa dataa eri kenttien välillä helpottaakseen tietojen integrointia yhtenäiseksi tietokannaksi. Koska ei-tekniset käyttäjät voivat helposti hyödyntää näitä ratkaisuja, IT-tiimien ei tarvitse ottaa täyttä vastuuta. Näin IT voi keskittyä muihin strategisiin tehtäviin. 

Nämä ratkaisut käyttävät koneoppimisalgoritmeja tietojen ennustamiseen, mikä voi entisestään nopeuttaa tiedon muunnosprosessia. Koska päätökset tehdään algoritmien avulla, virheiden mahdollisuus, kuten puuttuvat arvot, kaksinkertaisuudet, epätarkkuudet jne., vähenee. Siksi organisaatiot voivat hyödyntää AI/ML-työkaluja muuttaakseen tapaa, jolla ne tuottavat asiakkaille lisäarvoa. He voivat kartoittaa ja integroida tietoja ja ylläpitää tietojen eheyttä, mikä parantaa päätöksentekoa ja käynnistää kasvun. 

Tekoälyn tietojen integrointiteknologian avulla käyttäjät voivat kartoittaa ja integroida tiedot pienemmällä vaivalla ja aikaa. Näiden ratkaisujen sisällyttäminen olemassa olevaan tiedon kartoitusprosessiin voi siis lisätä arvoa organisaatioiden liiketoiminnalle. 

Tekoäly/koneoppimismenetelmät voivat sulkea pois arkipäiväiset, toistuvat tehtävät ja vapauttaa käyttäjät työskentelemään arvokkaiden projektien parissa. Lisäksi parantamalla organisaatioiden tietojen ymmärtämistä ja tunnistamalla tietosuoja- ja laatupoikkeavuuksia. Se toimii apuvälineenä kehittäjille, luottamusmiehille, analyytikoille ja yrityskäyttäjille, nopeuttaen tehtävien suorittamista automatisoimalla ja täydentämällä mahdollisia suosituksia ja seuraavaksi parhaita toimia.

Yksinkertaisesti sanottuna organisaatioiden on otettava käyttöön tekoälyyn/koneoppimiseen perustuvia teknologioita edistääkseen tietojen analysointia ja käyttöä.