人工智能分析：通過智能算法獲得更大、更好的洞察力

麥肯錫最近的一項調查顯示，被該諮詢公司歸類為“人工智能高績效者”的受訪者將至少 20% 的息稅前利潤 (EBIT) 歸因於人工智能。 埃森哲的另一項研究發現，只有 12% 的受訪組織實際上在 AI 部署方面取得了成功。 對於這些公司來說，他們 30% 的收入來自人工智能。

你覺得這是一個你想利用的錯失機會嗎？ 然後繼續閱讀以了解有關 AI 分析的更多信息、它如何為您的業務服務以及在實施過程中會遇到哪些挑戰。 也許這會對您有所啟發，讓您獲得聯繫 AI 開發服務提供商所需的知識。

什麼是人工智能分析，它與傳統方法有何不同？

分析通過從數據中提取有意義的模式並對其進行解釋和交流來發揮作用。 傳統的分析方法緩慢且耗費大量精力，但通過人工智能對其進行增強可以顯著加快流程並提高結果的準確性。

在傳統分析中，用戶創建儀表板以在“if-then”編程的幫助下查找可視化中的模式，其中數據嚴格按照預定義的規則進行處理。 這些儀表板滿足特定的業務需求並且範圍有限。 傳統方法只能處理結構化數據。

AI 分析是指使用機器學習和其他 AI 子集等技術使數據分析過程自動化。 人工智能分析可以處理複雜的非結構化數據，例如圖像和語音。 它不局限於預定義的假設，並且可以為您帶來意想不到的結果。 與靜態的傳統方法不同，基於人工智能的方法允許用戶動態聚合數據以回答不同的查詢。

根據 Gartner 的說法，數據分析有四種主要方法。

1. 描述性分析解釋歷史數據。 它使用商業智能工具和儀表板來分析趨勢並了解過去發生的事情。 它不預測未來。
2. 診斷分析使用數據挖掘技術來了解事情發生的原因。
3. 假設條件保持不變，預測分析有助於預測未來的結果。 這就是人工智能的用武之地。
4. 行動驅動的規範分析。 它有助於確定實現特定結果的最佳方式。

Gartner 建議結合預測分析和規範分析來解決複雜的業務問題並做出基於數據的決策。 所以，如果你想能夠：

• 快速匯總業務不同方面的數據，而不是為每個業務問題構建一個儀表板
• 收到有見地的建議
• 換個角度看你的問題
• 了解某些事情發生的“原因”以及“如何”在未來做出改變

那麼 AI 數據分析就是你想要嘗試的東西。

人工智能分析的前 5 個用例

現在您已經了解了 AI 分析相對於傳統方法的優勢，讓我們看看如何應用它來解決您的業務問題。

1. 人工智能分析借助情緒分析改善客戶體驗

情感分析是自然語言處理中的一個領域，用於通過分析文本來檢測客戶對您的品牌、產品和服務的感受。 公司可以應用這種做法來研究社交媒體帖子、調查回复、客戶評論等，以衡量他們的品牌聲譽並了解客戶的需求。

銀行業的人工智能情緒分析

銀行部署情緒分析來發現用戶對其產品和服務的看法以及對組織的整體體驗。 此外，金融機構可以使用這種策略來評估客戶對競爭對手活動的反應，並複制更成功的例子。

位於達勒姆的 Atom Bank 借助 AI 支持的情緒分析來了解客戶意見的一個例子。 該公司分析了來自調查和在線社區的數據，以了解客戶對他們的銀行應用程序的看法。 數據顯示，“認證”主題與負面情緒有關。 它還認識到導致挫敗感的持續性問題，例如“面部識別不起作用”。

Atom 銀行利用從基於 AI 的數據分析中獲得的知識進行改進，並根據領先的評論平台 Trustpilot 成為評級最高的銀行。

了解零售業中的客戶情緒

零售商可以分析社交媒體、客戶反饋和客戶支持查詢，以了解人們對其品牌或特定營銷活動的總體感受。 情緒分析還可以幫助零售商掌握即將到來的趨勢。

一家北美服裝零售商調查了客戶的社交媒體，特別是 TikTok，以確定趨勢並描述它們如何匹配不同的用戶角色。 因此，該零售商深入了解不同的服裝趨勢（例如面料、設計和價格）如何適合不同的買家角色。 該組織將此信息用於其有針對性的活動和設計服裝系列。

2. 人工智能分析通過預測性維護減少設備停機時間

人工智能驅動的預測分析可以處理從不同機器收集的數據，以實時了解它們的狀況，而不是依賴於預定的人工檢查。 預測性維護對於難以接近的設備特別有價值，例如在石油和天然氣行業，遠程機器很難接近，甚至很危險。

但是預測性維護應用程序也可以使其他行業受益。

製造中的預測性維護

人工智能分析在製造業中有很多優點。 它可以發現超載、半負荷運行或可能發生故障從而延誤整個生產過程的設備。

汽車行業的領先供應商 ZF Friedrichshafen 與 Microsoft 合作，使用 AI 進行流程優化。 作為該項目的一部分，該公司專注於齒輪零件生產線的預測性維護。 它想在珩磨機的使用壽命即將結束之前更換珩磨機中的珩磨環。 最終的人工智能分析解決方案可以在影響生產線之前檢測到 99% 的珩磨環斷裂。

運輸中的預測性維護

在運輸行業，預測性維護中的 AI 數據分析有助於檢測車輛故障，以避免軌道卡在茫茫荒野中的情況。 例如，比利時鐵路公司 Infrabel 在其軌道上使用了不同類型的傳感器，包括溫度和功耗測量傳感器。 在分析數據後，公司的運營商可以檢測到過熱和異常的功耗漂移，並在方便的時候將車輛停運維修。

3. 人工智能分析預測庫存優化需求

傳統的庫存管理方法依賴於客戶訂單數據。 儘管這種方法可能有效，但由於它使用的數據源有限，因此經常會導致庫存過多和庫存不足。 AI 分析使供應鏈經理能夠考慮更廣泛的數據，例如當前趨勢、歷史銷售，甚至社交媒體內容。

據麥肯錫稱，將人工智能分析納入供應鏈管理運營可以減少高達 50% 的錯誤，並將失去的銷售機會減少約 65%。

宜家使用人工智能驅動的需求預測工具，可以分析多達 200 個來源的數據，以預測每種產品的受歡迎程度。 該工具可以考慮季節變化、節日和天氣預報等因素，並且可以提前預測當天到四個月的需求。 這個新工具將宜家的預測準確率提高到了 98%。

4. 人工智能分析使您能夠創建個性化的產品

同樣，通過處理大量數據，人工智能分析使不同行業的公司能夠創建個性化的產品和服務，並在正確的時間讓正確的人看到它們。

個性化產品和有針對性的零售營銷

人工智能分析可以更好地進行受眾細分，從而實現量身定制的營銷活動。 這使零售商可以向更有可能採取行動的客戶發送有影響力的廣告。 此外，公司可以將人工智能推薦引擎插入他們的電子商務平台，以便它可以根據客戶的偏好、人口統計和當前趨勢向客戶推薦產品。

一家英國鞋類零售商嘗試使用人工智能和數據分析在其網站上推薦產品，結果發現加入購物車的比率增加了 8.6%。

醫療保健中的個性化治療

醫療保健中的人工智能分析可以從患者的生物標誌物、遺傳信息和其他醫療保健數據中獲得洞察力，以預測患者對不同治療方案的反應，這有助於避免開出不太可能有效的昂貴藥物。

日本千葉大學使用 AI 分析技術處理卵巢癌患者治療前的基因組、臨床和代謝數據，發現了一組預後較差的人群，他們不太可能對典型治療產生良好反應。 之後，研究人員利用這些結果為這一人群開發了個性化治療方法。

5. 人工智能分析預測客戶行為

同樣，通過處理大量數據，人工智能分析使不同行業的公司能夠創建個性化的產品和服務，並在正確的時間讓正確的人看到它們。

防止客戶流失

通過分析社交媒體、客戶評論、支持票和其他信息，人工智能分析可以發現不滿意和考慮離開競爭對手的客戶。 這使您可以採取必要的措施來留住這個客戶，而不是讓他們離開並為吸引新人付出更高的代價。 研究表明，獲得新客戶的成本是保留現有客戶的五倍。

預測預約未出現

錯過預約每年使美國醫療保健系統損失約 1500 億美元。 人工智能驅動的數據分析使醫院和私人醫生能夠預測哪些患者可能會在沒有通知的情況下跳過預約。

波士頓兒童醫院的研究人員建立了一個人工智能模型，可以分析信息，例如患者的病史、保險可用性、種族和母親的教育水平，以及天氣狀況，以發現任何潛在的未出現。 研究團隊還建議在算法中加入某種類型的提醒，以便在識別出可能錯過預約的患者後，該模型可以確定患者是否可以從短信或電話中獲益，並使用首選方法。

與在數據分析中實施 AI 相關的挑戰

人工智能項目以其高失敗率而著稱。 福布斯報告稱，60% 到 80% 的人工智能項目都失敗了。 Gartner 描繪了一幅更加嚴峻的畫面，85% 的項目偏離了正軌。

讓我們探討一下您可能面臨的主要困難以及如何增加成功的機會。 您可以在我們的博客上找到有關與 AI 相關的挑戰的更多信息。 我們還提供詳細的 AI 實施指南，幫助您通過 AI 實現目標。

訓練數據不足

研究表明，96% 的企業在 AI 分析方面遇到了與數據相關的挑戰。 並不總是能夠找到完全滿足您對合適培訓的需求的現有數據集。 現有的數據集可能存在偏差、對您的目標人群來說過於籠統、不完整或根本不准確。 加利福尼亞大學和谷歌研究院最近進行的一項研究發現，從業者和研究人員之間存在“大量借用”數據的做法，這意味著從事一項任務的社區採用了本應在不同環境中使用的數據。 在“借用”數據上訓練的模型不太可能提供準確的結果，因為它們不熟悉您的特定領域案例。

作為提高模型訓練質量的一種方式，數據科學家必須與領域專家和數據所有者合作，編譯代表您所在領域的訓練數據集。 他們還需要手動或借助註釋工具（例如 Supervise.ly）確保它乾淨且準確地標記。

不要跳過諮詢領域專家，尤其是當您需要解釋來自其他國家和文化的數據時。 根據 CrowdAI（一家成功的 AI 初創公司）的首席執行官 Devaki Raj 的說法，“為了有效，自動化需要由最接近問題的人告知。”

有偏見的結果

人工智能模型產生的結果在很大程度上取決於訓練數據。 如果不對這些數據進行嚴格檢查，種族、年齡和其他類型的偏見很容易潛入，影響算法以提供錯誤的預測。 即使經過適當的初始訓練，人工智能算法在繼續學習的過程中也會產生偏見。

為了克服這種擔憂，請確保在設計算法時考慮到包容性，並在代表性數據上進行訓練。 在部署之後，投資於控制框架並進行定期審計，以確保所有人工智能驅動的數據分析工具產生相關的、公正的結果。

與技術相關的高額費用

機器學習和深度學習算法要消耗大量能量才能發揮作用。 他們需要越來越多的 GPU 和內核來運行。 而這一切都相當昂貴。 即使由於雲計算，您不需要在內部擁有所有資源，它仍然不便宜。 你的算法越智能、越準確，開發成本就越高。

您可以參考我們的博客，了解有關 AI 實施成本和數據分析成本背後因素的更多信息。

您可以通過確定您的優先用例並構建 MVP 來驗證您的想法並確定需要改進的地方，從而最大限度地減少早期開發階段的費用。 不要從一開始就追求極高的準確性而陷入資金不足的境地。 當您有證據證明您的項目可行時，您可以逐漸為您的 AI 分析工具提供更多相關數據以提高準確性。

人工智能算法的黑盒性質

在某些行業，如果系統沒有詳細說明它是如何得出結論的，那麼接受人工智能和數據分析的建議就具有挑戰性。 出於合規原則或個人原因，需要進行解釋。 例如，在醫療保健領域，如果醫生不了解選擇這種特定治療方法的基本原理，他們將很難開出人工智能模型推薦的治療方法。

如果您的領域需要決策透明，您可以部署可解釋的 AI。 它是一組允許人類用戶理解人工智能算法輸出的過程。 可解釋的人工智能技術還允許用戶發現並糾正有偏見和不准確的結果。 然而，值得注意的是，白盒模型缺乏黑盒模型的預測能力。

那麼，人工智能分析值得付出努力嗎？

儘管人工智能分析的實施具有挑戰性，而且並非每個組織都能在這方面取得成功，但成功部署的好處還是很多的。 在這個競爭日趨激烈的快節奏世界中，企業不能浪費數月時間使用傳統分析來回答戰略問題。 他們將失去依賴人工智能驅動的數據分析的公司的市場地位，並且可以更快地取得相同的結果。

看看創新型 AI 初創公司 Orbital Insight 的首席執行官 James Crawford 描述的時間框架，“我們希望將時間縮短到一個小時左右，因為這是關於物理世界中正在發生的事情。”

您目前在分析任務上花費了多少時間？ 如果您想提高決策能力並獲得 AI 分析的其他優勢，請聯繫值得信賴的大數據分析顧問，他將幫助您充分利用數據。

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最初於 2022 年 12 月 13 日發佈在 https://itrexgroup.com。