AI/Machine Learning မှတဆင့် Intelligent Analysis ကို မောင်းနှင်ခြင်း။

Artificial Intelligence (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) တို့သည် အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ ကုန်သွယ်ဖက်များ သို့မဟုတ် ဖောက်သည်များနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ဆောင်ပုံတို့ကို ပြောင်းလဲနေကြသည်။ ၎င်းတို့သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ စက်မှုလုပ်ငန်းတိုင်းတွင် ဖြစ်ပေါ်နေသော ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ကူးပြောင်းမှုများကို အားကောင်းစေသည်။ သူတို့ဟာ သူတို့ရဲ့နေ့စဉ်လူနေမှုဘဝအရည်အသွေးကို ချဲ့ထွင်ဖို့၊ သူတို့ကြည့်တဲ့ရုပ်ရှင်တွေကနေ လူတွေမောင်းတဲ့ကားတွေအထိ ပျံ့နှံ့လာခဲ့တယ်။ AI/ML သည် ဘဝသိပ္ပံတွင် ကုထုံးအသစ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်၊ ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုများတွင် လိမ်လည်မှုအန္တရာယ်များကို လျော့ပါးသက်သာစေရန်နှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော omnichannel သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

Artificial Intelligence ကဲ့သို့သော အသွင်ပြောင်းနည်းပညာများသည် မှော်ပညာကဲ့သို့ အလုပ်လုပ်ပုံပေါ်နိုင်သည် – ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ထင်ရှားသော်လည်း၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းကို နားမလည်နိုင် သို့မဟုတ် ဤအစွမ်းထက်သော ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဖြေရှင်းနည်းများကို မည်ကဲ့သို့ အကောင်းဆုံးကိုင်တွယ်ရမည်ကို မသိနိုင်ပေ။

Artificial Intelligence သည် လုပ်ငန်းဖြေရှင်းချက်အသစ်များ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် အရည်အသွေးဖြင့်မောင်းနှင်သော သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံများကို ပေးအပ်ခြင်း၏ အတိုင်းအတာကို ချဲ့ထွင်ပေးသည်။ သို့သော် အမြင့်ဆုံးတိကျမှုအတွက်၊ ဤဖြေရှင်းနည်းများသည် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာ လိုအပ်ပါသည်။ အသုံးပြုခြင်း။ ဉာဏ်ရည်တု ဆိုးရွားသော သို့မဟုတ် အကန့်အသတ်ရှိသော ဒေတာကို အသုံးပြုရန်အတွက် ကုမ္ပဏီများသည် များပြားလှသော လုပ်ငန်းအစပျိုးမှုများအပေါ် ဆိုးရွားစွာ အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် တုပနိုင်သည့်အထိပင်။

Data မရှိရင် AI က လုပ်ဆောင်နိုင်မှာ မဟုတ်ပါဘူး။

အဖွဲ့အစည်းများသည် ဉာဏ်ရည်တု-စွမ်းအင်သုံး ကိရိယာများကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနိုင်စေရန်အတွက် ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများနှင့် လေ့လာဆန်းစစ်သူများသည် စုဆောင်းထားသော အချက်အလက်များကို မည်သို့ကိုင်တွယ်ရမည်ကို သိထားရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် အောင်မြင်မှုသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အချက်အလက်များအပြင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ရရှိမှုအပေါ် မူတည်ပါသည်။

သို့သော် AI စွမ်းအင်သုံးကိရိယာများဖြင့် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ဒေတာလေ့လာသုံးသပ်သူများနှင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် အဘယ်ကြောင့် အရည်အသွေးအကောင်းဆုံးဒေတာကို လိုအပ်သနည်း။

ဥပမာ၊ စားသုံးသူ၏ အပြုအမူကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ခန့်မှန်းရန် စံနမူနာယူပါ။ အချက်အလက်နှင့်သက်ဆိုင်သလောက်၊ စာတိုက်စာတိုက်ကုဒ်သည် စားသုံးသူတည်နေရာကိုညွှန်ပြသည့် အသုံးအများဆုံးဒေတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း ဤအချက်အလက် မပြည့်စုံပါက သို့မဟုတ် မမှန်ကန်ပါက၊ ၎င်းသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အဟန့်အတားဖြစ်စေသောကြောင့် ၎င်းကို အသုံးပြုခြင်း မရှိပါ။ ဟုတ်ပါသည်၊ မှားယွင်းသော သုံးစွဲသူဒေတာသည် မှားယွင်းသော ခန့်မှန်းချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပြီး ကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုလုံး၏ တန်ဖိုးကို သက်သာစေနိုင်သည်။ အချက်အလက်မှန်လျှင် ခန့်မှန်းချက် ပိုကောင်းနိုင်သည်။

AI မရှိရင် Data မဟုတ်ဘူး ထို အသုံးဝင်သော

Artificial Intelligence သည် ကုမ္ပဏီများအား တိကျမှု သို့မဟုတ် မြန်ဆန်မှုမရှိဘဲ ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ကူညီပေးရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းမှု၏ အထွတ်အထိပ်သို့ ရောက်ရှိချိန်တွင် ဒေတာပမာဏနှင့် အရွယ်အစားသည် ခုန်ပျံကျော်လွှားကာ တိုးမြင့်လာခဲ့သည်။ ဒီလို ကြီးမားတဲ့ ဒေတာတွေကို ကိုင်တွယ်ရတာ မလွယ်ပါဘူး။ Artificial Intelligence-powered data-driven နည်းပညာသည် ကုမ္ပဏီများ၏ ဆက်စပ်မှု၊ တန်ဖိုးနှင့် လုံခြုံရေးနှင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုတို့ကို သေချာစေရန် ထိုကဲ့သို့ ဒေတာကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် ကုမ္ပဏီများကို ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ အားကိုးလို့ရတယ်။ AI ဒေတာပေါင်းစည်းမှု ပလပ်ဖောင်းများ ဒေတာကို လွယ်ကူတိကျစွာ ထည့်သွင်းရန်၊ ပြောင်းလဲရန်နှင့် အသုံးပြုရန်။ ထိုဖြေရှင်းနည်းများသည် ကျန်းမာရေးနှင့်မညီညွတ်သော ကျူးကျော်ဝင်ရောက်မှုနှင့် ဖောက်ဖျက်မှုများမှ ဒေတာများကို အဆုံးမှအဆုံးအထိ ကုဒ်ဝှက်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးကာ ၎င်းတို့ကို စီးပွားရေးလုပ်ရန် ခက်ခဲစေသည်။

စစ်မှန်သောဒေတာအလားအလာကို အသုံးချရန် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောနည်းလမ်းကို အသုံးပြုခြင်း။

လက်ရှိ ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်တွင်၊ လုပ်ငန်းအရှိန်အဟုန်ဖြင့် ရွေ့လျားရန်၊ ကိုယ်ပိုင်ဝန်ဆောင်မှုကိုဖွင့်ရန်နှင့် သုံးစွဲသူများထံ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးများ ပေးအပ်ရန် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ဉာဏ်ရည်တုအခြေခံနည်းပညာများသည် ဤနေရာတွင် တောက်ပနေပါသည်။ 

AI/ML နည်းပညာများသည် မတူညီသောစက်မှုလုပ်ငန်းခွင်ရှိ အဖွဲ့အစည်းများကို အခက်အခဲမရှိဘဲ သုံးစွဲသူဒေတာထံမှ တန်ဖိုးကို ထုတ်ယူနိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AI ဒေတာပေါင်းစည်းမှုဖြေရှင်းချက်သည် လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများအားလုံးကို အချက်အလက်များကို တစ်စုတစ်စည်းတည်းဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစည်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေရန် မတူညီသောနယ်ပယ်များကြားတွင် ဒေတာမြေပုံကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ နည်းပညာမဟုတ်သောအသုံးပြုသူများသည် ဤဖြေရှင်းချက်များကို အလွယ်တကူအသုံးချနိုင်သောကြောင့် IT အဖွဲ့များသည် အပြည့်အဝတာဝန်ယူရန်မလိုအပ်ပါ။ ၎င်းသည် IT သည် အခြားသော ဗျူဟာမြောက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အာရုံစိုက်ရန် လွတ်လွတ်လပ်လပ် ထားရှိသည်။ 

ဤဖြေရှင်းနည်းများသည် ဒေတာ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပေးပို့ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုကာ ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုအရှိန်မြှင့်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အယ်လဂိုရီသမ်များသုံးပြီး ဆုံးဖြတ်သောကြောင့်၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ၊ ထပ်တူထပ်ရှိများ၊ မှားယွင်းမှုများနှင့် စသည်တို့ကဲ့သို့သော အမှားအယွင်းများ ဖြစ်နိုင်ခြေကို လျော့နည်းစေသည်။ ထို့ကြောင့်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ဖောက်သည်တန်ဖိုးကို ပေးအပ်သည့်နည်းလမ်းကို ပြောင်းလဲရန် AI/ML ကိရိယာများကို အသုံးချနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာများကို မြေပုံနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်ပြီး ဒေတာခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းနိုင်ပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို မြှင့်တင်ကာ တိုးတက်မှုကို စတင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ 

AI ဒေတာပေါင်းစည်းမှုနည်းပညာသည် သုံးစွဲသူများအား မြေပုံနှင့် ဒေတာကို အားစိုက်ထုတ်မှုနှင့် အချိန်နည်းပါးစွာဖြင့် ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။ ရှိပြီးသားဒေတာမြေပုံဆွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဤဖြေရှင်းချက်များကို ထည့်သွင်းအသုံးပြုခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်းများ၏ လုပ်ငန်းအတွက် တန်ဖိုးများ တိုးစေနိုင်သည်။ 

Artificial Intelligence/machine သင်ယူမှုနည်းလမ်းများသည် လောကီဆန်သော၊ ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်ရမည့်အလုပ်များကို ဖယ်ရှားနိုင်ပြီး၊ အသုံးပြုသူများကို တန်ဖိုးမြင့်ပရောဂျက်များတွင် လုပ်ဆောင်ရန် ခွင့်လွတ်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ အဖွဲ့အစည်းများ၏ ဒေတာနားလည်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် အရည်အသွေးကွဲလွဲချက်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့်။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများ၊ ဘဏ္ဍာစိုးများ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများနှင့် လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများအတွက် အထောက်အကူတစ်ခုအနေဖြင့် လုပ်ဆောင်ပေးကာ၊ ဖြစ်နိုင်သည့်အကြံပြုချက်များနှင့် နောက်လာမည့်အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် တိုးမြှင့်ခြင်းတို့ဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။

ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် အဖွဲ့အစည်းများသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အသုံးပြုမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အတု-ဥာဏ်ရည်/စက်-အခြေခံနည်းပညာများကို အသုံးပြုရမည်ဖြစ်သည်။