Що таке ШІ-аналітика і як вона допомагає ухвалювати зважені бізнес-рішення

Штучний інтелект розвивається настільки швидко, що мимоволі постає питання: як встигати за всіма ноу-хау? Спокійно, ми допоможемо вам із цим. Сьогодні ми з’ясуємо, як використовувати ШІ в аналітиці даних, чим цей підхід відрізняється від традиційної аналітики, у чому його головні переваги та можливості застосування.

Якщо ви шукаєте способи оптимізувати роботу над візуальним контентом, вам стане у пригоді наш комерційно безпечний ШІ-генератор зображень. Він розроблений з урахуванням потреб бізнесу, тож ідеально підходить для брендів і креаторів, які прагнуть трансформувати свій творчий процес за допомогою ліцензійного ШІ-контенту.

Згенерувати зображення

Що таке ШІ-аналітика

ШІ-аналітика — як аналіз даних на максималках. Це поєднання штучного інтелекту з традиційним людським аналізом, на який ми покладалися роками, але на порядок розумніше, швидше та інтуїтивніше.

ШІ не просто дотримується встановлених правил — він безперервно навчається. І що більше даних він обробляє, то розумнішим стає. Він робить точніші прогнози, швидше виявляє тенденції та розробляє персоналізовані рекомендації. Уявіть, якого рівня проникливості може досягти бізнес за допомогою інструмента, який щосекунди вдосконалюється.

Розгляньмо складові ШІ-аналітики:

Машинне навчання — мозок ШІ-аналітики; процес, під час якого алгоритми навчаються на основі даних, не отримуючи точних вказівок, що робити.
Обробка природної мови дозволяє ШІ розуміти й реагувати на людську мову, чи то електронні листи, пости в соцмережах чи повідомлення в чаті.
Предиктивна аналітика — ось де ШІ демонструє справжню силу: використовуючи глибоке навчання на основі всіх даних, які споживає, він прогнозує, що станеться далі.

Навіщо потрібна ШІ-аналітика

Наш світ переповнений даними. Здатність самостійно їх обробляти, вчитися на них і діяти відповідно є великою перевагою. ШІ вже дає змогу багатьом компаніям ухвалювати більше рішень на основі даних, ніж будь-коли раніше. Отже, штучний інтелект справедливо можна назвати проривною технологією, яка з часом може вплинути на всі галузі.

По-перше, ШІ — це економічно ефективний інструмент, котрий допомагає впоратися з великими обсягами даних, в яких бізнес зараз буквально захлинається. По-друге, він забезпечує персоналізований досвід, з якими б даними ви не працювали, від взаємодії з клієнтами до операційних показників. Це особливо актуально у сферах на кшталт роздрібної торгівлі та цифрового маркетингу. І, звісно, він підвищує точність усіх процесів, оскільки зменшує ймовірність помилки, а отже, буде незамінним в таких галузях, як медицина чи фінанси, де точність — це все.

Чим ШІ-аналітика відрізняється від традиційного аналізу даних

ШІ-аналітика відрізняється від традиційної аналітики підходом до обробки даних і процесом отримання інформації.

Традиційна аналітика — це ніби старий велосипед, на якому ви катаєтеся ще з дитинства. Вона, звісно, доставляє вас з пункту А в пункт Б, але має багато обмежень: працює на основі суворих правил, забирає багато часу, покладається на інтелектуальні здібності аналітиків даних і добре підходить для розв’язання проблем, якщо ви вже знаєте, чого шукаєте. Але коли ви потрапляєте у складніший контекст і підкидаєте їй значно складніші завдання — вона починає пробуксовувати.

І тут у гру вступає ШІ-аналітика. Ми ніби пересідаємо на потужний електровелосипед, подорожувати на якому одне задоволення: він здатний впоратися з будь-якими дорогами (або, в нашому випадку, з будь-якими обсягами й складністю даних). ШІ вдосконалює людський аналіз, підсилюючи його машинним навчанням та іншими передовими методами. Погляньмо, завдяки чому це відбувається.

Блискавично швидка обробка даних

Традиційні методи часто потребують багатьох людських зусиль і в роботі з великими неструктурованими наборами даних стають обтяжливими — варто згадати й про заздалегідь визначені запити, і про велику потребу в техпідтримці та супроводі. А от штучний інтелект робить все самотужки. Він переглядає величезні масиви даних із шаленою швидкістю, тобто робота з даними стає набагато ефективнішою й займає значно менше часу.

5 способів, як покращити якість дизайну за допомогою ШІ

Постійне навчання й адаптація

Традиційна аналітика не може занурюватися далі певної глибини, адже спирається на статичні моделі та запрограмовані правила й має дуже обмежену здатність виявляти перлини інформації, заховані у складних даних. А от ШІ-аналітика постійно розвивається — із кожною новою порцією інформації — і адаптується до останніх тенденцій. До того ж вона ефективно виявляє закономірності й інсайти, ніби рентгеном висвітлюючи все, що інакше лишилося б непоміченим.

Предиктивна та прескриптивна аналітика

Традиційна аналітика фокусується на минулому, пояснюючи, що сталося і чому. А іноді й цього не може — лише пропонує можливі сценарії, які могли призвести до того чи іншого результату. Яку функцію виконує штучний інтелект у прогнозній аналітиці? ШІ є справжнім кроком уперед: він здатний передбачити майбутні події й запропонувати корисні рекомендації щодо наступних кроків.

What is AI analytics 4

Приклади й переваги використання ШІ-аналітики

Маркетинг: аналіз клієнтів

У маркетингу ШІ допомагає зрозуміти, що насправді думають клієнти, оскільки розумні інструменти можуть аналізувати дописи в соцмережах, відгуки та інший контент користувачів, щоб оцінити загальну думку про бренди та товари. Отже, маркетологи можуть отримувати інформацію про вподобання клієнтів, відстежувати ефективність кампаній і коригувати стратегії на основі того, що говорять люди, у той момент, коли вони це говорять.

У цьому їм допомагають спеціалізовані інструменти на кшталт Sprinklr і Brandwatch, що за допомогою різних моделей ШІ аналізують контент в соцмережах, спрощують візуалізацію даних, покращують клієнтський досвід, підвищують продуктивність і полегшують процес ухвалення рішень усім, хто займається маркетингом і обслуговуванням клієнтів.

ШІ-маркетинг: Як покращити бізнес-показники завдяки автоматизації

Роздрібна торгівля: персоналізований досвід

Аналізуючи в режимі реального часу поведінку споживачів, історію покупок і активність на сайті, ШІ допомагає брендам представляти індивідуальні рекомендації, які підвищують продажі та спонукають клієнтів повертатися за новими покупками. І мова не лише про те, щоб показати потрібний товар потрібній людині в слушний час. Аналітика на основі штучного інтелекту допомагає ритейлерам оптимізувати все — від цінових стратегій до управління складськими запасами, щоб на полицях магазинів (і віртуальних, і фізичних) завжди було те, що має попит.

Візьмемо, до прикладу, Amazon. Цей гігант електронної комерції використовує штучний інтелект для покращення взаємодії з клієнтами на всіх етапах, від перегляду товарів до розпакування. ШІ дає змогу рекомендувати користувачам товари на основі їхніх минулих пошукових запитів, купівель і навіть поведінки інших покупців зі схожими смаками. Продавці ж за допомогою ШІ можуть швидко створювати оголошення про товари й робити їх цікавими та привабливими для покупців. Крім того, Amazon оптимізує процес пакування, зокрема відстежуючи продукцію та виявляючи пошкоджені товари. Ось що таке дійсно розумний шопінг.

6 порад, як створювати зображення для електронної комерції

Фінансові послуги: виявлення шахрайства

У фінансовій сфері ШІ-аналітика — ніби цифровий детектив, який цілодобово вистежує шахрайство. Аналізуючи шаблони транзакцій у режимі реального часу, системи штучного інтелекту можуть виявити підозрілу поведінку швидше, ніж будь-яка людина. Причому так можна зафіксувати не тільки очевидні порушення: ШІ вміє виявляти майже невловимі, хитрі схеми, зазвичай невидимі для традиційних методів, збільшуючи точність і ефективність запобігання шахрайству. Як результат, фінансові системи на основі ШІ мінімізують витрати, підвищують безпеку та зміцнюють довіру споживачів, ще в зародку запобігаючи будь-яким шахрайським діям.

Наприклад, Mastercard за допомогою ШІ відстежує аномалії у транзакціях і виявляє потенційно скомпрометовані картки, забезпечуючи безперебійну роботу сервісу та захист клієнтів.

Медицина: предиктивна діагностика

У сфері охорони здоров’я ШІ-аналітика буквально рятує життя. Її використовують для неймовірно точного прогнозування результатів лікування пацієнтів і діагностики захворювань. Але на цьому переваги не закінчуються. Діагностика на основі ШІ допомагає зменшувати кількість людських помилок, виявляти захворювання на ранніх стадіях і створювати індивідуальні плани лікування, адаптовані до унікальних потреб кожного пацієнта. У лікарнях і клініках штучний інтелект оптимізує роботу, скорочує час очікування пацієнтів і підвищує загальну якість обслуговування.

Медичні системи типу IBM Watson використовують ШІ для аналізу даних пацієнтів, медичних записів і останніх досліджень, надаючи лікарям інформацію, потрібну для ухвалення зважених рішень щодо діагностики та лікування.

Виробництво: оптимізація процесів і технічного обслуговування

Простої на виробництві — це змарновані гроші, тому тут так важливий ефективний аналіз даних і процесів, адже він допомагає забезпечувати безперебійну роботу заводу чи фабрики. За допомогою ШІ-аналітики можна прогнозувати збої в роботі обладнання ще до того, як вони стануться. Аналізуючи дані з датчиків та операційні показники, ШІ передбачає, коли обладнання може вийти з ладу, і рекомендує оптимальний графік техобслуговування, щоб запобігти перебоям у роботі. Такий підхід, відомий як прогнозне техобслуговування, подовжує термін служби промислового обладнання, скорочує витрати на його ремонт і забезпечує безперервність виробничих процесів.

Приміром, компанія General Electric Vernova створила власне програмне забезпечення на основі ШІ для підвищення промислової стійкості та оптимізації операцій:

“Щоб рішення зі сталого розвитку було ефективним для промисловості, воно має поєднувати сталий розвиток з операційною досконалістю та диджиталізацією, забезпечуючи не лише оптимізацію споживання енергії та сировинних ресурсів, але й максимальне збільшення продуктивності, ключових показників ефективності та, зрештою, прибутковості заводів”.

— Крейг Резнік, віцепрезидент ARC Advisory Group

Майбутнє ШІ-аналітики

З розвитком ШІ аналітика стане ще більш автоматизованою, а бізнес покладатиметься на штучний інтелект, щоб мати змогу ухвалювати рішення без особливих зусиль з боку людини. Посилюватиметься і гіперперперсоналізація, адже компанії зможуть точно адаптувати товари, послуги й комунікацію під індивідуальних клієнтів.

Бізнес-моделі на основі ШІ стануть нормою, а ключовими операціями керуватиме ШІ-аналітика. Незабаром ми, ймовірно, побачимо, як ШІ інтегрується з іншими новими технологіями — блокчейном, інтернетом речей (IoT) і доповненою реальністю.

Але з дедалі більшим поширенням ШІ постануть і нові етичні проблеми, пов’язані з конфіденційністю даних, упередженістю та прозорістю, що призведе до розробки нових законів і правил у цій сфері. Компаніям доведеться дотримуватися нових вимог і бути прозорими. І не варто гадати, що ШІ-інструменти будуть прерогативою лише великих гравців: малий та середній бізнес охоче долучатиметься до нових технологій, оскільки витрати знижуватимуться, а платформи ставатимуть дедалі доступнішими.

Вдоскональте свою візуальну комунікацію за допомогою нашого комерційно безпечного ШІ-генератора зображень. Цей інструмент, створений як для бізнесу, так і для незалежних креаторів, надзвичайно полегшує дизайн-процес, надаючи можливість легко генерувати ліцензійні зображення.

Згенерувати зображення