Проведение интеллектуального анализа с помощью искусственного интеллекта/машинного обучения

Искусственный интеллект (ИИ), а также машинное обучение (МО) меняют способы ведения бизнеса организаций со своими торговыми партнерами или клиентами. Они способствуют цифровым преобразованиям, происходящим во всех отраслях по всему миру. И они оказались широко распространенными в улучшении качества их повседневной жизни, от фильмов, которые они смотрят, до автомобилей, на которых люди ездят. ИИ/МО играет важную роль в открытии новых методов лечения в области медико-биологических наук, снижении рисков мошенничества в финансовых услугах и обеспечении персонализированного, омниканального обслуживания клиентов.

Трансформационные технологии, такие как искусственный интеллект, могут работать как по волшебству — хотя их влияние очевидно, организации могут не понимать его или не знать, как лучше всего использовать эти мощные инновационные решения.

Искусственный интеллект усиливает влияние новых бизнес-решений и их степень обеспечения качественного обслуживания клиентов. Однако для максимальной точности этим решениям требуются огромные объемы данных. С использованием искусственный интеллект использовать неверные или ограниченные данные, компании могут оказать ужасное влияние на бесчисленное множество бизнес-инициатив, вплоть до того, что это может оказаться контрпродуктивным.

Без данных ИИ не может функционировать

Чтобы организации могли эффективно использовать инструменты на основе искусственного интеллекта, инженеры по данным и аналитики должны знать, как обращаться с собранной информацией. А успех зависит от наличия надежных и своевременных данных.

Но почему аналитикам данных и ученым нужны данные самого высокого качества, чтобы правильно работать с инструментами на базе ИИ?

Возьмем, к примеру, модель для оценки и прогнозирования поведения потребителей. Что касается информации, почтовый индекс является одним из наиболее распространенных данных, указывающих местонахождение потребителя. Однако, если эта информация является неполной или неточной, то от нее нет никакой пользы, поскольку она будет препятствовать процессу анализа и оценки. Следовательно, неверные данные о клиентах могут привести к неправильным прогнозам и снизить ценность всех усилий. Когда данные верны, прогноз может быть лучше.

Без ИИ данных нет который Полезное

Искусственный интеллект играет центральную роль, помогая компаниям обрабатывать данные, не жертвуя точностью или скоростью.

На пике цифровой трансформации объем и размер данных увеличились как на дрожжах. И обрабатывать такие огромные данные непросто. Технология управления данными на основе искусственного интеллекта может помочь компаниям обрабатывать такие данные, чтобы обеспечить актуальность, ценность, безопасность и прозрачность. Они могут положиться на Платформы интеграции данных ИИ принимать, преобразовывать и использовать данные с легкостью и точностью. Такие решения обеспечивают сквозную зашифрованную среду, которая защищает данные от нездоровых посягательств и взломов и затрудняет ведение бизнеса.

Интеллектуальный подход к использованию реального потенциала данных

В нынешнюю цифровую эпоху организациям важно двигаться со скоростью бизнеса, обеспечивать самообслуживание и приносить максимальную пользу клиентам. Здесь сияют технологии, основанные на искусственном интеллекте. 

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют организациям из разных отраслей без труда извлекать выгоду из данных о клиентах. Например, решения для интеграции данных ИИ позволяют всем бизнес-пользователям сопоставлять данные между различными полями, чтобы упростить интеграцию информации в единую базу данных. Поскольку эти решения могут легко использоваться нетехническими пользователями, ИТ-отделам не нужно брать на себя полную ответственность. Это позволяет ИТ-специалистам сосредоточиться на других стратегических задачах. 

Эти решения используют алгоритмы машинного обучения для прогнозирования данных, что может еще больше ускорить процесс преобразования данных. Поскольку решения принимаются с использованием алгоритмов, снижается вероятность ошибок, таких как пропущенные значения, дублирование, неточности и т. д. Таким образом, организации могут использовать инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы преобразовать способ предоставления ценности клиентам. Они могут отображать и интегрировать данные и поддерживать целостность данных, улучшая процесс принятия решений и запуская рост. 

Технология интеграции данных AI позволяет пользователям отображать и интегрировать данные с меньшими усилиями и временем. Таким образом, внедрение этих решений в существующий процесс сопоставления данных может повысить ценность бизнеса организаций. 

Методы искусственного интеллекта/машинного обучения могут исключить рутинные повторяющиеся задачи, освобождая пользователей для работы над ценными проектами. Кроме того, путем улучшения понимания данных организациями и выявления аномалий конфиденциальности и качества данных. Он помогает разработчикам, распорядителям, аналитикам и бизнес-пользователям, увеличивая скорость выполнения задач за счет автоматизации и дополнений возможными рекомендациями и дальнейшими действиями.

Проще говоря, организации должны внедрять технологии на основе искусственного интеллекта/машинного обучения для продвижения анализа и использования данных.