Что такое ИИ-аналитика?

Аналитика искусственного интеллекта (ИИ) подразумевает использование машинного обучения и других технологий ИИ для анализа данных и получения ценной информации. Поскольку объемы данных продолжают расти в геометрической прогрессии, аналитика ИИ стала для организаций важнейшим инструментом, позволяющим выявлять закономерности, извлекать смысл и делать прогнозы на основе своих данных. Ключевые возможности, предоставляемые аналитикой ИИ, включают в себя:

Автоматизированная обработка данных

Традиционный анализ данных в значительной степени зависит от того, что люди вручную очищают, предварительно обрабатывают и преобразуют данные перед их анализом. Однако алгоритмы ИИ могут автоматизировать многие из этих утомительных и трудоемких задач по обработке данных. Например, методы машинного обучения, такие как обработка естественного языка, могут извлекать структурированную информацию из неструктурированных текстовых данных. Нейронные сети могут выявлять и устранять проблемы с изображениями, видео и аудиоданными. Алгоритмы могут автоматически маркировать, классифицировать и обрабатывать все типы структурированных и неструктурированных данных, подготавливая их для последующего анализа и моделирования.

Расширенное распознавание образов

Основная сила ИИ — его способность обнаруживать закономерности в данных, которые могут быть неочевидны для людей. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать миллионы точек данных и переменных, чтобы находить ассоциации и корреляции, которые аналитики-люди могут упустить. Например, ИИ может раскрыть информацию о том, как погодные условия влияют на розничные продажи или как молекулярные особенности связаны с эффективностью лекарств. Распознавание образов особенно ценно для анализа сложных многомерных наборов данных с количественными и качественными переменными.

Расширенное обнаружение данных

Аналитика ИИ дополняет и расширяет возможности человеческого открытия, автоматизируя процесс выявления ключевых тенденций, взаимосвязей и понимания данных. Традиционные инструменты запросов и отчетов полагаются исключительно на людей, которые решают, какие вопросы задавать, и какие гипотезы проверять с помощью данных. Аналитика ИИ использует такие методы, как машинное обучение, механизмы правил и генерация естественного языка, чтобы рекомендовать ценные запросы и автоматически создавать аналитические отчеты. Это помогает пользователям найти важные выводы в данных.

Интеллектуальное прогнозирование и моделирование

Прогнозная аналитика уже давно опирается на методы статистического и математического моделирования. Благодаря искусственному интеллекту теперь можно использовать более совершенные нейронные сети и алгоритмы машинного обучения для создания высокоточных прогностических моделей для прогнозирования, классификации, механизмов рекомендаций и многого другого. В отличие от традиционных методов, алгоритмы ИИ итеративно обучаются на основе данных, чтобы со временем повысить точность прогнозов. Моделирование с помощью ИИ также автоматизирует традиционно трудоемкий процесс разработки функций и настройки параметров модели.

 Обнаружение аномалий

Методы искусственного интеллекта очень эффективны при обнаружении необычных закономерностей и аномалий, которые отклоняются от тенденций исторических данных. Анализируя большие объемы данных, ИИ может получить базовое понимание нормальных отклонений, а затем выявить аномалии, выходящие за рамки ожидаемых диапазонов — от мошеннических транзакций до сбоев оборудования. Это позволяет заблаговременно выявлять проблемы, прежде чем они перерастут в более серьезные.

Обработка естественного языка

Получение ценной информации из неструктурированных текстовых данных исторически требовало обширной и подверженной ошибкам ручной работы. Благодаря таким методам НЛП, как классификация текста, анализ настроений, тематическое моделирование и обобщение, алгоритмы ИИ могут извлекать ключевую информацию из текстовых данных с более высокой точностью и масштабом. Это позволяет организациям использовать информацию из журналов колл-центра, заявок в службу поддержки, социальных сетей, документов и многого другого.

Постоянное обучение и совершенствование

Определяющей особенностью ИИ является его способность постоянно искать закономерности, учиться на данных и со временем улучшать свои аналитические модели — без вмешательства человека. По мере поступления новых данных алгоритмы ИИ могут совершенствовать представление данных, прогнозы и логику для оптимизации точности. Это позволяет организациям создавать аналитические системы, которые становятся все умнее. Благодаря непрерывной автоматической настройке аналитические платформы искусственного интеллекта со временем требуют меньше ручного обслуживания моделей.

Масштабируемость

Технологии искусственного интеллекта, а именно нейронные сети глубокого обучения, обладают высокой масштабируемостью, что позволяет организациям получать ценную информацию из объемов данных, которые невозможно проанализировать вручную. Возможности автоматизированной обработки данных и моделирования ИИ эффективно масштабируются для обработки огромных наборов данных, а также частых обновлений данных. Это делает ИИ решающим фактором для анализа больших данных.

Возможности автоматического обнаружения, оповещения, составления отчетов и визуализации с помощью искусственного интеллекта позволяют демократизировать аналитику во всей организации. Пользователи, не имеющие опыта работы с данными, могут получать автоматические аналитические данные и оповещения, отражающие закономерности, адаптированные к потребностям их бизнеса. Интерфейсы на естественном языке, такие как голосовые помощники, еще больше упрощают доступ. Это помогает распространять данные среди всех лиц, принимающих решения.

Благодаря этим уникальным возможностям аналитические решения на базе искусственного интеллекта меняют аналитику во всех отраслях:

Финансовые услуги

ИИ применяется в финансовом секторе для таких целей, как прогнозное моделирование рисков, алгоритмическая торговля, обнаружение борьбы с отмыванием денег, прогнозирование страховых выплат, прогнозирование кредитного дефолта и персонализированное финансовое планирование. Методы искусственного интеллекта могут быстро анализировать экономические, рыночные и бухгалтерские данные, чтобы выявлять закономерности и выявлять ключевые конкурентные идеи быстрее, чем люди-аналитики.

Здравоохранение

Сектор здравоохранения широко внедрил искусственный интеллект для улучшения принятия клинических решений, оценки риска пациентов, медицинской визуализационной диагностики, разработки лекарств, автоматического создания отчетов, прогнозирования состояния здоровья населения и персонализированных медицинских рекомендаций. Инструменты искусственного интеллекта помогают извлечь ценную информацию из сложных наборов медицинских данных для улучшения результатов лечения пациентов.

Розничная торговля и электронная коммерция

Аналитика искусственного интеллекта позволяет ритейлерам оптимизировать ценообразование, прогнозировать спрос, персонализировать рекомендации, выявлять болевые точки клиентов, улучшать распределение полок и повышать эффективность цепочки поставок. Благодаря таким возможностям, как компьютерное зрение, чат-боты и прогнозное моделирование, ИИ является ключом к получению ценной информации о розничных операциях и пути клиента электронной коммерции.

Производство и Интернет вещей

Производители используют алгоритмы искусственного интеллекта для улучшения профилактического обслуживания, сокращения времени простоя оборудования, оптимизации планирования производства и обнаружения дефектов и аномалий на производственных линиях путем анализа данных с датчиков Интернета вещей, камер и подключенного оборудования. Искусственный интеллект трансформирует производственную аналитику, позволяя получать информацию о операциях в режиме реального времени.

Правительство

Государственный сектор применяет методы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и обработка естественного языка, для получения информации из огромных наборов открытых данных, данных опросов, данных социального прослушивания и отзывов избирателей. Аналитика ИИ повышает общественную безопасность, улучшает предоставление социальных услуг, оборонную разведку, транспортные системы и многое другое, одновременно обеспечивая прозрачность данных.

Телеком

Алгоритмы искусственного интеллекта помогают телекоммуникационным компаниям анализировать данные сетевых датчиков, подробные записи вызовов, журналы службы поддержки и данные о клиентах, чтобы выявлять тенденции использования, прогнозировать отток клиентов, персонализировать рекламные акции, выявлять мошенничество, анализировать показатели производительности и оптимизировать сети. ИИ обеспечивает масштабируемую аналитику больших объемов телекоммуникационных данных.

Сфера энергетики

Коммунальные компании используют алгоритмы искусственного интеллекта для прогнозирования спроса на энергию, оптимизации производства и передачи электроэнергии, получения информации об использовании на основе данных интеллектуальных счетчиков, прогнозирования сбоев оборудования, увеличения использования возобновляемых источников энергии и улучшения качества обслуживания клиентов. ИИ предоставляет ключевую аналитику по всей цепочке создания стоимости зеленой энергетики.

СМИ и развлечения

Медиа, потоковые и игровые компании используют методы искусственного интеллекта, такие как компьютерное зрение, системы рекомендаций, сегментацию клиентов и анализ настроений для проведения аналитики с целью вовлечения зрителей, конкурентного сравнительного анализа, оптимизации контента, целевых рекламных акций и возможностей роста подписки.

Качество и подготовка данных

Как и любое аналитическое приложение, ИИ во многом зависит от предварительно обработанных высококачественных данных. Очистка, маркировка, нормализация и преобразование данных остаются основополагающими и часто отнимают много времени. Многие практические приложения ИИ по-прежнему требуют ручной обработки данных. Автоматизация этих этапов предварительной обработки остается областью активных исследований.

Объяснимость и интерпретируемость

Передовые статистические модели и модели глубокого обучения, лежащие в основе многих методов анализа ИИ, приводят к отсутствию объяснимости моделей . Понимание ключевых факторов и переменных, лежащих в основе результатов и прогнозов модели ИИ, имеет решающее значение для практического внедрения и доверия бизнеса. Для решения этой проблемы изучаются новые методы интерпретации и объяснимости моделей ИИ.

Этическое использование

Поскольку аналитика влияет на важные решения, касающиеся кредитования, здравоохранения, найма и работы полиции, обеспечение этичного использования и избежание предвзятости имеет решающее значение. Аналитика ИИ рискует закодировать исторические предубеждения в отношении пола, расы, возраста и других факторов. Аудит и корректировка моделей с точки зрения этических результатов являются постоянным направлением внимания.

Безопасность и защита конфиденциальности

Автоматизированный характер обработки данных в системах искусственного интеллекта поднимает новые вопросы конфиденциальности данных, кибербезопасности и контроля доступа. Обеспечение соблюдения нормативных требований, зашифрованная передача данных, аудит доступа и контролируемый обмен информацией являются обязательными, поскольку аналитике ИИ доверяют конфиденциальные данные.

Гибридный искусственный интеллект и человеческое управление

Большинство реальных реализаций аналитики ИИ не используют полностью автономный подход. Некоторый уровень человеческого управления вводом данных, обучением моделей, интерпретацией идей и определением приоритетов действий по-прежнему является стандартным. Определение правильных порогов и триггеров, при которых человеческое мнение должно преобладать над автоматизированной аналитикой ИИ, является активным соображением при проектировании.

Несмотря на эти открытые проблемы, внедрение ИИ-аналитики продолжает ускоряться, учитывая огромный потенциал применения таких методов, как машинное обучение, нейронные сети и НЛП, к сегодняшним экспоненциально растущим активам данных. Правильное управление, безопасность и гибридная система искусственного интеллекта и человека станут ключом к раскрытию ответственной ценности аналитики на основе искусственного интеллекта во всех секторах.