Å drive intelligent analyse gjennom AI/maskinlæring

Kunstig intelligens (AI), så vel som maskinlæring (ML), forandrer måten organisasjoner gjør forretninger med sine handelspartnere eller kunder på. De driver de digitale transformasjonene som skjer i alle bransjer over hele verden. Og de har vist seg å være gjennomgripende i å forsterke kvaliteten på deres daglige liv, fra filmer de ser til bilene folk kjører. AI/ML spiller en viktig rolle i å oppdage nye terapier innen biovitenskap, redusere risikoen for svindel i finansielle tjenester og levere personlig tilpassede kundeopplevelser omnikanal.

Transformative teknologier som kunstig intelligens kan se ut til å fungere som magi – mens virkningen er tydelig, kan det hende at organisasjoner ikke forstår den eller vet hvordan de best kan bruke disse kraftige innovative løsningene.

Kunstig intelligens forsterker virkningen av nye forretningsløsninger og deres omfang av å gi kvalitetsdrevne kundeopplevelser. Imidlertid trenger disse løsningene store mengder data for å få størst mulig nøyaktighet. Ved hjelp av kunstig intelligens for å bruke dårlige eller begrensede data, kan selskaper ha en forferdelig innvirkning på utallige forretningsinitiativer, selv til det punktet hvor det kan virke kontraproduktivt.

Uten data kan AI ikke fungere

For at organisasjoner effektivt skal kunne utnytte kunstig intelligens-drevne verktøy, må dataingeniører og analytikere vite hvordan de skal håndtere informasjonen som samles inn. Og suksessen er avhengig av tilgjengeligheten av pålitelige så vel som tidsriktige data.

Men hvorfor trenger dataanalytikere og forskere data av beste kvalitet for å fungere ordentlig med AI-drevne verktøy?

Ta for eksempel en modell for å evaluere og forutsi forbrukerens atferd. Når det gjelder informasjonen, er postnummeret en av de vanligste dataene som indikerer forbrukerens plassering. Men hvis denne informasjonen er ufullstendig eller unøyaktig, er det ingen bruk av dette, da det vil hindre analyse- og evalueringsprosessen. Ergo vil feil kundedata kunne føre til feil spådommer og redusere verdien av hele innsatsen. Når dataene er riktige, kan forutsigelsen være bedre.

Uten AI er ikke data det Det Nyttig

Kunstig intelligens spiller en sentral rolle i å hjelpe bedrifter med å håndtere data uten å ofre presisjon eller hastighet.

Med digital transformasjon på topp, har volumet og størrelsen på data økt med stormskritt. Og det er ikke lett å håndtere slike enorme data. Kunstig intelligens-drevet datadrevet teknologi kan hjelpe bedrifter med å håndtere slike håndteringsdata for å sikre relevans, verdi og sikkerhet og åpenhet. De kan stole på AI-dataintegrasjonsplattformer å innta, transformere og bruke data med letthet og presisjon. Slike løsninger gir et ende-til-ende-kryptert miljø som holder data trygge mot usunne inngrep og brudd og gjør dem vanskelige å gjøre forretninger med.

Ta en intelligent tilnærming for å utnytte det sanne datapotensialet

I dagens digitale tidsalder er det viktig for organisasjoner å bevege seg i hastigheten på virksomheten, muliggjøre selvbetjening og levere maksimal verdi til kundene. Kunstig intelligens-baserte teknologier skinner her. 

AI/ML-teknologier gjør det mulig for organisasjoner på tvers av ulike bransjer å trekke ut verdi fra kundedata uten problemer. For eksempel lar AI-dataintegreringsløsninger alle forretningsbrukere kartlegge data mellom ulike felt for å gjøre det enklere å integrere informasjonen i en enhetlig database. Siden disse løsningene lett kan utnyttes av ikke-tekniske brukere, trenger ikke IT-team å ta fullt ansvar. Dette gir IT frihet til å fokusere på andre strategiske oppgaver. 

Disse løsningene bruker maskinlæringsalgoritmer for å levere spådommer av data, noe som kan akselerere datatransformasjonsprosessen ytterligere. Siden beslutningene tas ved hjelp av algoritmer, reduseres muligheten for feil som manglende verdier, duplisiteter, unøyaktigheter osv. Derfor kan organisasjoner utnytte AI/ML-verktøy for å transformere måten de leverer kundeverdi på. De kan kartlegge og integrere data og opprettholde dataintegritet, forbedre beslutningstaking og kickstarte veksten. 

AI-dataintegrasjonsteknologi gjør det mulig for brukere å kartlegge og integrere data med mindre innsats og tid. Å tilføre disse løsningene i den eksisterende datakartleggingsprosessen kan derfor gi verdi til organisasjoners virksomhet. 

Kunstig intelligens/maskinlæringsmetoder kan utelukke de verdslige, repeterende oppgavene, og frigjøre brukere til å jobbe med prosjekter med høy verdi. Videre ved å forbedre dataforståelsen til organisasjoner og identifisere datapersonvern og kvalitetsavvik. Den fungerer som et hjelpemiddel for utviklere, forvaltere, analytikere og forretningsbrukere, og øker hastigheten på oppgavene gjennom automatisering og utvidelse med mulige anbefalinger og nest beste handlinger.

Enkelt sagt, organisasjoner må implementere kunstig intelligens/maskinlæringsbaserte teknologier for å fremme dataanalyse og bruk.