Введение в AI Analytics и 5 лучших вариантов использования для бизнеса

19 декабря 2022 г.

Недавний опрос McKinsey показало, что респонденты, которых консалтинговая компания классифицировала как «высокоэффективных ИИ», приписывают искусственному интеллекту не менее 20% своего дохода до вычета процентов и налогов (EBIT). Другое исследование, проведенное Accenture, показало, что только 12% опрошенных организаций действительно добились успеха в развертывании ИИ. Эти компании получают 30 % дохода от искусственного интеллекта.

Вы чувствуете, что это упущенная возможность, которую вы хотите использовать? Затем продолжайте читать, чтобы узнать больше об аналитике ИИ, о том, как она может служить вашему бизнесу и каких проблем ожидать во время внедрения. Возможно, это вдохновит вас и даст вам знания, необходимые для связи с поставщиками услуг по разработке ИИ.

Что такое ИИ-аналитика и чем она отличается от традиционного подхода?

Аналитика работает путем извлечения значимых закономерностей в данных, их интерпретации и передачи. Традиционный подход к аналитике медленный и трудоемкий, но его усовершенствование с помощью ИИ может значительно ускорить процесс и повысить точность результатов.

В традиционной аналитике пользователи создают информационные панели для поиска закономерностей в визуализациях с помощью программирования «если-то», где данные обрабатываются строго в соответствии с предопределенными правилами. Эти информационные панели предназначены для удовлетворения конкретных бизнес-требований и ограничены по объему. Традиционный метод может обрабатывать только структурированные данные.

Аналитика ИИ означает автоматизацию процесса анализа данных с использованием таких технологий, как машинное обучение и другие Подмножество ИИ. Аналитика искусственного интеллекта может обрабатывать сложные неструктурированные данные, например изображения и речь. Он не ограничивается предопределенной гипотезой и может удивить вас неожиданными результатами. В отличие от традиционного подхода, который является статическим, метод на основе ИИ позволяет пользователям динамически объединять данные для ответа на различные запросы.

По данным Gartner, существует четыре основных подхода к анализу данных.

1. Описательная аналитика интерпретирует исторические данные. Он использует инструменты бизнес-аналитики и информационные панели для анализа тенденций и понимания того, что произошло в прошлом. Он не предсказывает будущее.
2. Диагностическая аналитика использует методы интеллектуального анализа данных, чтобы понять, почему что-то произошло.
3. Прогнозная аналитика помогает прогнозировать будущие результаты при условии, что условия остаются неизменными. Здесь на помощь приходит ИИ.
4. Предписывающая аналитика основана на действиях. Это помогает определить наилучший способ достижения определенных результатов.

Gartner предлагает сочетать прогнозную и предписывающую аналитику для решения сложных бизнес-задач и принятия решений на основе данных. Итак, если вы хотите иметь возможность:

* Быстро собирайте данные по различным аспектам вашего бизнеса вместо создания панели мониторинга для каждого бизнес-вопроса. * Получать полезные рекомендации * Взгляните на свою проблему с другой точки зрения * Понять, «почему» произошли определенные события и «как» внести изменения в будущем

Тогда вам стоит попробовать аналитику данных с помощью ИИ.

Пять основных вариантов использования аналитики искусственного интеллекта

Теперь, когда вы знаете о преимуществах ИИ-аналитики по сравнению с традиционным подходом, давайте посмотрим, как вы можете применить ее для решения своих бизнес-задач.

1. Аналитика ИИ улучшает качество обслуживания клиентов с помощью анализа настроений

Анализ настроений – это Поле обработки естественного языка, используемое для определения отношения клиентов к вашему бренду, продукту и услугам путем анализа текста. Компании могут применять эту практику для изучения сообщений в социальных сетях, ответов на опросы, отзывов клиентов и т. д., чтобы оценить репутацию своего бренда и понять потребности клиентов.

Анализ настроений в банковском секторе с помощью ИИ

Банки используют анализ настроений, чтобы узнать, что пользователи думают об их продуктах и ​​услугах, а также об общем опыте работы с организацией. Также финансовые учреждения могут использовать эту тактику, чтобы оценить реакцию клиентов на кампанию конкурентов и скопировать более успешные примеры.

Один из примеров понимания мнения клиентов с помощью анализа настроений на основе искусственного интеллекта произошел в Atom Bank, базирующемся в Дареме. Компания проанализировала данные опросов и интернет-сообществ, чтобы узнать, что клиенты думают об их банковском приложении. Данные показали, что тема «аутентификации» связана с негативными настроениями. Также были обнаружены постоянные проблемы, которые вызывали разочарование, такие как «распознавание лиц не работает».

Банк Atom использовал знания, полученные в результате анализа данных на основе искусственного интеллекта, чтобы внести улучшения, и стал банком с самым высоким рейтингом согласно Trustpilot, ведущей платформе обзора.

Понимание настроений покупателей в розничной торговле

Продавцы могут анализировать социальные сети, отзывы покупателей и запросы в службу поддержки, чтобы узнать, как люди относятся к их бренду в целом или к конкретной маркетинговой кампании. Анализ настроений также может помочь ритейлерам быть в курсе новых тенденций.

Североамериканский ритейлер одежды изучил социальные сети своих клиентов, в частности TikTok, чтобы определить тенденции и показать, как они соответствуют разным пользователям. В результате продавец получил глубокое понимание того, как различные тенденции в одежде, такие как ткань, дизайн и цена подходят разным покупателям. Организация использовала эту информацию для своих целевых кампаний и для разработки линий одежды.

2. Аналитика ИИ сокращает время простоя оборудования за счет профилактического обслуживания

Прогностическая аналитика на основе ИИ может обрабатывать данные, собранные с разных машин, чтобы понять их состояние в режиме реального времени, а не полагаться на запланированную проверку человеком. Профилактическое обслуживание особенно важно для труднодоступного оборудования, например, в нефтегазовой отрасли, где доступ к удаленным машинам очень сложен и даже опасен.

Но приложения для профилактического обслуживания могут принести пользу и другим секторам.

Прогностическое обслуживание в производстве

Аналитика ИИ имеет много преимуществ в производстве. Он может обнаружить оборудование, которое перегружено, работает на половину мощности или может сломаться, что приведет к задержке всего производственного процесса.

ZF Friedrichshafen, ведущий поставщик в автомобильной отрасли, заключил партнерское соглашение с Microsoft, чтобы использовать искусственный интеллект для оптимизации процессов. В рамках этого проекта компания сосредоточилась на профилактическом обслуживании линии по производству деталей зубчатых колес. Он хотел заменить хонинговальное кольцо в хонинговальном станке непосредственно перед окончанием срока его службы. Окончательное аналитическое решение с искусственным интеллектом могло обнаруживать 99 % поломок хонинговальных колец. до того, как они повлияли на производственную линию.

Прогностическое техобслуживание на транспорте

В транспортной отрасли аналитика данных ИИ при профилактическом обслуживании помогает обнаруживать неисправности транспортных средств, чтобы избежать ситуаций, когда гусеница застревает в глуши. Например, бельгийская железнодорожная компания Infrabel использует на своих путях различные типы датчиков, в том числе датчики для измерения температуры и энергопотребления. Проанализировав данные, операторы компании могут обнаружить перегрев и необычные отклонения в энергопотреблении и в удобный момент вывести автомобиль из эксплуатации для ремонта.

3. Аналитика ИИ прогнозирует спрос на оптимизацию запасов

Традиционный подход к управлению запасами основан на данных о заказах клиентов. Несмотря на то, что этот метод может быть эффективным, он часто приводит к затовариванию или недостатку запасов, поскольку использует ограниченные источники данных. Аналитика ИИ позволяет менеджерам цепочки поставок рассматривать более широкий спектр данных , такие как текущие тенденции, история продаж и даже контент в социальных сетях.

Согласно McKinsey, включение аналитики искусственного интеллекта в операции по управлению цепочками поставок может уменьшить количество ошибок на 50 % и сократить количество упущенных возможностей продаж примерно на 65 %.

IKEA использует ИИ инструмент прогнозирования спроса, который может анализировать данные из более чем 200 источников, чтобы прогнозировать популярность каждого продукта. Этот инструмент может учитывать такие факторы, как сезонные изменения, фестивали и прогнозы погоды, а также прогнозировать спрос от одного дня до четырех месяцев вперед. Этот новый инструмент повысил точность прогнозов Ikea до 98%.

4. Аналитика ИИ позволяет создавать персонализированные предложения

Опять же, обрабатывая значительные объемы данных, ИИ-аналитика позволяет компаниям, работающим в разных секторах, создавать персонализированные продукты и услуги и показывать их нужным людям в нужное время.

Персонализированные предложения и целевой маркетинг в розничной торговле

Аналитика ИИ может лучше сегментировать аудиторию, что позволяет проводить индивидуальные маркетинговые кампании. Это позволяет ритейлерам отправлять эффективные объявления покупателям, которые с большей вероятностью предпримут какие-либо действия. Кроме того, компании могут подключить механизм рекомендаций на основе ИИ к своей платформе электронной коммерции, чтобы он мог предлагать продукты клиентам на основе их предпочтений, демографических данных и текущих тенденций.

Британский ритейлер обуви экспериментировал с искусственным интеллектом и аналитикой данных, чтобы рекомендовать товары на своем веб-сайте, и добился роста на 8,6 %. в тарифах на добавление в корзину.

Индивидуальное лечение в здравоохранении

ИИ-аналитика в здравоохранении может получать информацию о биомаркерах пациента, генетической информации и других медицинских данных для прогнозировать реакцию человека на различные варианты лечения, что помогает избежать назначения дорогостоящих лекарств, если маловероятно, что они будут эффективными.

Японский университет Тиба использовал ИИ-аналитику для обработки геномных, клинических и метаболических данных. больных раком яичников до лечения и выявили группу с довольно неблагоприятным прогнозом, которые вряд ли хорошо реагируют на типичное лечение. Впоследствии исследователи использовали эти результаты для разработки индивидуального лечения для этого сегмента населения.

5. Аналитика искусственного интеллекта предсказывает поведение клиентов

Опять же, обрабатывая значительные объемы данных, ИИ-аналитика позволяет компаниям, работающим в разных секторах, создавать персонализированные продукты и услуги и показывать их нужным людям в нужное время.

Предотвращение оттока клиентов

Анализируя социальные сети, отзывы клиентов, запросы в службу поддержки и другую информацию, ИИ-аналитика может выявлять неудовлетворенных клиентов, которые планируют уйти к конкуренту. Это позволяет вам принять необходимые меры, чтобы удержать этого клиента, вместо того, чтобы позволить ему уйти и платить более высокую цену за привлечение новых людей. Исследования показывают, что привлечение нового клиента в пять раз дороже, чем сохранение существующего.

Прогнозирование неявки на встречу

Пропущенные приемы обходятся системе здравоохранения США примерно в 150 миллиардов долларов в год. Аналитика данных на основе искусственного интеллекта позволяет больницам и частным врачам прогнозировать, какие пациенты могут пропустить прием без уведомления.

Исследователи из Бостонской детской больницы создали модель ИИ, которая может анализировать информацию, такую ​​как история болезни пациента, наличие страховки, раса, уровень образования матери, а также погодные условия, чтобы выявить любые потенциальные неявки. Исследовательская группа также предложила внедрить в алгоритм некоторый тип напоминания, чтобы после выявления пациентов, которые могут пропустить встречу, модель могла определить, может ли пациент получить пользу от текстового сообщения или звонка, и подтолкнуть их к этому с помощью предпочтительный метод.

Проблемы, связанные с внедрением ИИ в анализ данных

Проекты в области искусственного интеллекта известны своей высокой частотой неудач. Forbes сообщает, что от 60% до 80% проектов ИИ терпят неудачу. Gartner рисует еще более мрачную картину с помощью 85% проектов идут не по правильному пути.

Давайте рассмотрим основные трудности, с которыми вы можете столкнуться, и то, как увеличить ваши шансы на успех. Дополнительную информацию о проблемах, связанных с ИИ, можно найти в нашем блоге. Мы также предоставляем подробное руководство по внедрению ИИ, которое поможет вам достичь ваших целей с помощью ИИ. .

Недостаточно данных для обучения

Исследования показывают, что 96 % предприятий сталкиваются с сопутствующие проблемы, когда речь идет об аналитике ИИ. Не всегда возможно найти существующий набор данных, который полностью удовлетворяет вашим требованиям для подходящего обучения. Существующие наборы могут быть предвзятыми, слишком общими для вашей целевой группы, неполными или просто неточными. Недавнее исследование, проведенное Калифорнийским университетом и Google Research, выявило практику «крупного заимствования» данных среди практиков и исследователей. , что означает, что сообщество, работающее над одной задачей, принимает данные, предназначенные для использования в другой среде. Модели, обученные на «заимствованных» данных, вряд ли дадут точные результаты, поскольку они не знакомы с вашими конкретными случаями.

Чтобы повысить качество обучения модели, специалисты по данным должны работать вместе с экспертами в предметной области и владельцами данных, чтобы составить наборы обучающих данных, представляющие вашу область. Им также необходимо убедиться, что текст чистый и точный, либо вручную, либо с помощью инструментов аннотирования, таких как Supervise.ly.

Не отказывайтесь от консультаций с экспертами в предметной области, особенно когда вам нужно интерпретировать данные из других стран и культур. Согласно Деваки Радж, главный исполнительный директор CrowdAI, успешного стартапа в области искусственного интеллекта, говорит: «Чтобы быть эффективной, автоматизация должна быть проинформирована теми, кто ближе всего к проблеме».

Предвзятые результаты

Результаты, полученные с помощью моделей ИИ, во многом зависят от данных обучения. И если эти данные не будут тщательно изучены, этнические, возрастные и другие типы предвзятость может легко проникнуть внутрь, заставляя алгоритмы выдавать ошибочные прогнозы. Даже при надлежащем начальном обучении алгоритмы ИИ могут стать предвзятыми по мере дальнейшего обучения.

Чтобы решить эту проблему, убедитесь, что алгоритмы разработаны с учетом включения и обучены на репрезентативных данных. А после развертывания вложите средства в системы контроля и регулярно проводите проверки, чтобы убедиться, что все инструменты анализа данных на основе искусственного интеллекта дают релевантные и объективные результаты.

Высокие затраты, связанные с технологией

Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения потребляют огромное количество энергии для своей работы. Для их работы требуется постоянно растущее количество графических процессоров и ядер. И все это достаточно затратно. Несмотря на то, что благодаря облачным вычислениям вам не нужно иметь все ресурсы внутри компании, это все равно недешево. И чем умнее и точнее ваш алгоритм, тем больше будет стоить его разработка.

Вы можете обратиться к нашему блогу для получения дополнительной информации о затратах на внедрение ИИ и факторы затрат на анализ данных.

Вы можете минимизировать свои расходы на более ранних этапах разработки, определив приоритетные варианты использования и создав MVP, чтобы проверить свою идею и точно определить области для улучшения. Не стремитесь к предельной точности с самого начала и не застревайте с недостатком средств. Когда у вас есть доказательства того, что ваш проект осуществим, вы можете постепенно добавлять в инструмент аналитики ИИ более актуальные данные для повышения точности.

Природа алгоритмов искусственного интеллекта — черный ящик

В некоторых отраслях сложно принять рекомендации по искусственному интеллекту и анализу данных, если система не уточняет, как она пришла к своим выводам. Необходимость объяснения возникает либо из-за принципов соблюдения, либо по личным причинам. Например, в сфере здравоохранения врачам будет сложно назначать лечение, рекомендованное моделью ИИ, если они не понимают причины выбора именно этого лечения.

Если ваша область требует прозрачности при принятии решений, вы можете развернуть объяснимый ИИ. Это набор процессов, который позволяет людям понимать результаты работы алгоритмов ИИ. Объяснимые методы искусственного интеллекта также позволяют пользователям выявлять и исправлять предвзятые и неточные результаты. Однако стоит отметить, что моделям белого ящика не хватает предсказательной силы их аналогов черного ящика.

Итак, стоит ли ИИ-аналитика затраченных усилий?

Несмотря на то, что внедрить аналитику искусственного интеллекта сложно и не каждая организация преуспевает в этом, преимущества успешного развертывания многочисленны. В этом быстро меняющемся мире, где конкуренция усиливается, компании не могут позволить себе тратить месяцы на ответы на стратегические вопросы с использованием традиционной аналитики. Они уступят свои позиции на рынке компаниям, которые полагаются на анализ данных с помощью ИИ и могут достичь тех же результатов гораздо быстрее.

Посмотрите на время большими данными консультант по аналитике, который поможет вам извлечь максимальную пользу из ваших данных.

<цитата>

Вы заинтересованы в расширении своего бизнеса с помощью ИИ-аналитики? Свяжитесь с нами! Мы разработаем наилучший подход для вашего бюджета и вариантов использования, поможем с обучением модели и позаботимся о том, чтобы алгоритмы были беспристрастными.

---

Оригинал