Đưa phân tích thông minh đến với AI/Machine Learning

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang thay đổi cách các tổ chức kinh doanh với các đối tác hoặc khách hàng của họ. Họ đang thúc đẩy chuyển đổi số đang diễn ra trong mọi ngành công nghiệp trên toàn thế giới. Và họ đã trở nên phổ biến trong việc nâng cao chất lượng cuộc sống hàng ngày, từ những bộ phim họ xem đến những chiếc xe hơi người ta lái. AI/ML đóng vai trò quan trọng trong việc khám phá các phương pháp điều trị mới trong lĩnh vực khoa học sự sống, giảm thiểu rủi ro gian lận trong dịch vụ tài chính và cung cấp trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa, đa kênh.

Các công nghệ chuyển đổi như trí tuệ nhân tạo có thể giống như ma thuật – trong khi tác động của chúng là rõ ràng, các tổ chức có thể không hiểu chúng hoặc không biết cách tận dụng những giải pháp đổi mới mạnh mẽ này.

Trí tuệ nhân tạo tăng cường tác động của các giải pháp kinh doanh mới và mức độ cung cấp trải nghiệm khách hàng chất lượng cao. Tuy nhiên, để có độ chính xác cao nhất, các giải pháp này cần một lượng lớn dữ liệu. Sử dụng trí tuệ nhân tạo để sử dụng dữ liệu xấu hoặc hạn chế, các công ty có thể có tác động tiêu cực đến nhiều sáng kiến kinh doanh, thậm chí đến mức nó có thể phản tác dụng.

Không có Dữ liệu, AI Không thể Hoạt động

Để tận dụng hiệu quả các công cụ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, các kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu phải biết cách xử lý thông tin thu thập được. Và thành công phụ thuộc vào sự sẵn có của dữ liệu đáng tin cậy và kịp thời.

Tuy nhiên, tại sao các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu cần dữ liệu chất lượng tốt nhất để hoạt động đúng với các công cụ được hỗ trợ bởi AI?

Lấy ví dụ về một mô hình để đánh giá và dự đoán hành vi của người tiêu dùng. Về mặt thông tin, mã ZIP là một trong những dữ liệu phổ biến nhất cho biết vị trí của người tiêu dùng. Tuy nhiên, nếu thông tin này không đầy đủ hoặc không chính xác, thì nó không có ích vì nó sẽ cản trở quá trình phân tích và đánh giá. Do đó, dữ liệu khách hàng không chính xác có thể dẫn đến dự đoán không chính xác và giảm giá trị của toàn bộ nỗ lực. Khi dữ liệu chính xác, dự đoán có thể tốt hơn.

Không có AI, Dữ liệu Không có Giá trị

Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò trung tâm trong việc giúp các công ty xử lý dữ liệu mà không hy sinh độ chính xác hoặc tốc độ.

Với chuyển đổi số đang ở đỉnh cao, khối lượng và kích thước của dữ liệu đã tăng lên đáng kể. Và việc xử lý dữ liệu khổng lồ như vậy không dễ dàng. Công nghệ hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo có thể giúp các công ty đối phó với dữ liệu để đảm bảo tính liên quan, giá trị và bảo mật, cũng như minh bạch. Họ có thể dựa vào nền tảng tích hợp dữ liệu AI để tiêu thụ, chuyển đổi và sử dụng dữ liệu một cách dễ dàng và chính xác. Các giải pháp này cung cấp một môi trường mã hóa từ đầu đến cuối giúp giữ dữ liệu an toàn khỏi các cuộc tấn công và vi phạm, và khiến chúng trở nên khó khăn để kinh doanh.

Đưa ra Cách tiếp cận Thông minh để Khai thác Tiềm năng Dữ liệu Thực sự

Trong thời đại số hiện nay, điều quan trọng là các tổ chức phải di chuyển với tốc độ kinh doanh, cho phép tự phục vụ và cung cấp giá trị tối đa cho khách hàng. Các công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo phát sáng ở đây.

Các công nghệ AI/ML cho phép các tổ chức trong nhiều ngành khác nhau trích xuất giá trị từ dữ liệu khách hàng mà không gặp khó khăn. Ví dụ, các giải pháp tích hợp dữ liệu AI cho phép tất cả người dùng kinh doanh ánh xạ dữ liệu giữa các trường khác nhau để làm cho nó dễ dàng tích hợp thông tin vào một cơ sở dữ liệu thống nhất. Vì những giải pháp này có thể được sử dụng dễ dàng bởi người dùng không chuyên, các nhóm IT không cần phải chịu trách nhiệm đầy đủ. Điều này để lại cho IT tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược khác.

Những giải pháp này sử dụng các thuật toán học máy để cung cấp dự đoán về dữ liệu, điều này có thể đẩy nhanh quá trình chuyển đổi dữ liệu. Vì các quyết định được đưa ra bằng thuật toán, khả năng xảy ra lỗi như giá trị bị thiếu, trùng lặp, không chính xác, v.v. giảm đi. Do đó, các tổ chức có thể tận dụng các công cụ AI/ML để thay đổi cách họ cung cấp giá trị cho khách hàng. Họ có thể ánh xạ và tích hợp dữ liệu, duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu, nâng cao việc ra quyết định và kích hoạt tăng trưởng.

Công nghệ tích hợp dữ liệu AI cho phép người dùng ánh xạ và tích hợp dữ liệu với ít nỗ lực và thời gian hơn. Việc kết hợp những giải pháp này vào quy trình ánh xạ dữ liệu hiện có có thể mang lại giá trị cho kinh doanh của các tổ chức.

Các phương pháp trí tuệ nhân tạo/học máy có thể loại bỏ các nhiệm vụ重複 và nhàm chán, giải phóng người dùng để làm việc trên các dự án có giá trị cao. Hơn nữa, bằng cách cải thiện sự hiểu biết về dữ liệu của các tổ chức và xác định các bất thường về quyền riêng tư và chất lượng dữ liệu. Nó hoạt động như một công cụ hỗ trợ cho các nhà phát triển, người quản lý, nhà phân tích và người dùng kinh doanh, tăng tốc độ thực hiện nhiệm vụ thông qua tự động hóa và tăng cường với các khuyến nghị và hành động tiếp theo có thể.

Tóm lại, các tổ chức phải triển khai các công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo/học máy để thúc đẩy phân tích và sử dụng dữ liệu.