Bei der KI-gestützten Analyse werden Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinelles Lernen (ML) auf Aufgaben der Unternehmensanalyse angewandt, um die Präzision der data driven Entscheidungsfindung zu erweitern, zu beschleunigen und zu verbessern.
Warum ist KI-gesteuerte Analyse wichtig?
KI- und ML-Technologien ermöglichen es der Data Analytics , Erkenntnisse aus größeren Datenmengen schneller und effizienter zu gewinnen, als dies mit herkömmlichen Methoden allein möglich ist. Die Ergänzung der Verarbeitung natürlicher Sprache NLP) mit generative AI kann dazu beitragen, die Erklärung von Erkenntnissen in komplexen Datensätzen zu automatisieren.
KI und Maschinelles Lernen erweitern die Funktionen von Data Analytics über mehrere Dimensionen hinweg. Dazu gehören der Umgang mit größeren zu analysierenden Datenmengen, die Erhöhung der Vorhersagegenauigkeit und die Erleichterung des Umgangs mit komplexeren Daten, die nuanciertere Beziehungen enthalten.
Tools, die KI-gestützte Analysen ermöglichen
TensorFlow bietet neuronale Netzwerkmodelle für die Bild- und Verarbeitung natürlicher Sprache. Accord.net ist ebenfalls hilfreich für die Analyse von Bild- und Audiodaten. Apache Spark MLlib umfasst Algorithmen für Regression, Clustering, Filter und Entscheidungsbäume.
IBM Watson bietet Tools der Unternehmensklasse für die Verwaltung des Deployment von KI-Modellen und erleichtert die Analyse, indem es Analysten ermöglicht, KI-gesteuerte Analysen durchzuführen und die Absicht der Benutzer mithilfe eines dialogorientierten Ansatzes abzuleiten.
Anwendungen von AI-gesteuerten Analysen
KI-Analytik-gestützte Geschäftsentscheidungen
Geschäftliche Entscheidungsfindung führt mit größerer Wahrscheinlichkeit zu einem positiven Ergebnis, wenn sie auf soliden Daten beruht und durch genaue Vorhersagemodelle ergänzt wird. Der beste Weg zur Verbesserung datenbasiert Entscheidungen ist die Analyse größerer Datenpunkte unter Verwendung qualitativ hochwertiger Quelldatensätze. Die Anwendung von KI und Modellen des Maschinelles Lernen macht die Entscheidungsfindung schneller und sicherer.
AI-gesteuerte Gastfreundschaft
Chatbots sind hilfreich, denn sie sind reaktionsschneller als die Warteschlange für eine menschliche Interaktion. Marriott International hat Funktionen hinzugefügt, um Gästeanfragen zu analysieren und zu bearbeiten. Diese Verarbeitung natürlicher Sprache Anfrageverwaltung befriedigt Gästeanfragen schneller und ermöglicht die Analyse von Anfragen, um daraus zu lernen und künftige Interaktionen feinabstimmen .
KI-gesteuerte Empfehlungen
KI-gestützte Empfehlungsmaschinen werden von Diensten wie Spotify und Netflix eingesetzt, um die Musik- und Fernsehvorlieben der Nutzer zu ermitteln und personalisierte Empfehlungen zu geben. Dieser Ansatz erhöht die Zufriedenheit und das Engagement mit der App.
KI-gesteuerte Analysen für tiefere Einblicke in die Verbraucher
Coca-Cola nutzt die Erkenntnisse aus der KI-gesteuerten Analyse großer Mengen von Beiträgen social media , um sein Verständnis der Demografie und der Vorlieben der Verbraucher zu verbessern. Die gewonnenen Erkenntnisse werden genutzt, um proaktiv die am besten geeigneten Produkte auf der Grundlage von Stimmungen und Vorlieben zu vermarkten. Dieser Ansatz ermöglicht eine bessere Nutzung der Marketingbudgets, erhöht die Effizienz des Produktvertriebs und verbessert die Markenwahrnehmung.
KI-gesteuerte Analyse der Anwendungsinteraktion
Die Analyse von Webinteraktionsprotokollen ist eine großartige Möglichkeit zu verstehen, wie Kunden mit Dienstleistungen interagieren. KI- und ML-Tools ermöglichen es Unternehmen, größere Stichproben zu analysieren, um Nutzer schneller zu finden und zu beheben und Dialoge feinabstimmen , damit weniger Nutzer aufgrund eines schlechten Nutzer stecken bleiben. NLP kann Chatprotokolle interpretieren, um Probleme zu verstehen, damit sie den Produktmanagern und Entwicklern erklärt werden können.
Nächstbeste Aktion Analyse
Die Marketing-Automatisierung kann KI und Techniken des Maschinelles Lernen nutzen, um die Aktivitäten von Interessenten zu analysieren, Empfehlungen für die nächsten Angebote auszusprechen und die Webbesucher entsprechend der nächsten geeigneten Pflegeaktion zu segmentieren. Werbetexte können auf der Grundlage der Analyse früherer Interaktionen besser ausgerichtet oder angepasst werden.
Die Vorteile von KI-gesteuerten Analysen
Die von KI und Maschinelles Lernen angetriebene Analytik gewinnt aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile rasch an Popularität:
- Gesteigerte Unternehmenseffizienz: KI, ML und NLP machen Unternehmen effizienter, indem sie das Risiko von schlecht informierte Entscheidungen reduzieren, Kundeninteraktionen verbessern und Entwicklungszeiten für neue Anwendungen verkürzen.
- Geringeres Risiko: Die Möglichkeit, ML-Modelle mit größeren Datenmengen trainieren , hat zu besseren Vorhersagen und damit zu einer besseren Entscheidungsfindung bei geringerem Risiko geführt.
- Bessere Betrugserkennung: Der Einsatz von KI zur Analyse von Transaktionen, um nach versteckten roten Fahnen und subtilen Korrelationen zu suchen, macht es einfacher, betrügerische Transaktionen zu erkennen und zu verhindern.
- Reduzierte Cyberkriminalität KI kann den Netzwerkverkehr in Echtzeit analysieren, um bösartige Angriffe schneller zu stoppen.
- Geringere Kundenabwanderung: Chatbots mit generative AI haben den Kundenservice dank natürlicherer Interaktionen reaktionsfähiger gemacht. Analysen, die auf früheren Interaktionen basieren, verbessern die Personalisierung und machen es einfacher, mit Chatbots zu interagieren. Der Nutzen sind zufriedenere und treuere Kunden.
Actian und KI-gesteuerte Analytik
Die Actian Data Platform ist einfach zu implementieren und zu nutzen. Da KI-gesteuerte Analysen immer größere Datenmengen und -typen verarbeiten müssen, ist eine skalierbar Analyseplattform mit einer Vielzahl von Funktionen zum Aufnehmen und Organisieren von Daten für die Analyse erforderlich. Die integrierten Funktionen zentralisieren dieOrchestrierung Datenpipeline und senken die Verwaltungskosten. Datentransformationsfunktionen erhöhen die Datenqualität. Nutzer Defined Functions können für die Bereitstellung von ML-Modellen in der Actian Data Platform verwendet werden und unterstützen ML-Ingenieure und Data Scientists durch die Automatisierung von Datenpipelines, die Verbindung zu operativen Datenquellen über vordefinierte Konnektoren und die Transformation von Daten für ML-Modelle.
