Bei der KI-gestützten Analyse werden Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinelles Lernen (ML) auf Aufgaben der Unternehmensanalyse angewandt, um die data-driven Entscheidungsfindung zu erweitern, zu beschleunigen und präziser zu gestalten.
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 Fähigkeiten 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 Fähigkeiten 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
KI und Maschinelles Lernen getriebene Analysen gewinnen aufgrund ihrer vielen Vorteile schnell an Popularität:
- Gesteigerte Unternehmenseffizienz: KI, ML und NLP machen Unternehmen effizienter, indem sie das Risiko von schlecht informierte Entscheidungen verringern, die Kundeninteraktion verbessern und die 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 Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
KI-gesteuerte Analysen nutzen Maschinelles Lernen, fortschrittliche Algorithmen und Automatisierung, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Erkenntnisse mit minimalem manuellen Aufwand zu gewinnen. Sie verbessert die Entscheidungsfindung , indem sie Trends aufdeckt, die traditionellen Analysen möglicherweise entgehen.
KI verbessert die Analytik durch die Automatisierung der Datenaufbereitung, die Erkennung von Anomalien, die Vorhersage von Ergebnissen, die Erstellung von Empfehlungen und die Verarbeitung großer, komplexer Datensätze in Echtzeit. Dies verkürzt die Zeit bis zur Erkenntnis und verbessert die Genauigkeit von Geschäftsabläufen.
Zu den Anwendungsfällen gehören vorausschauende Wartung, Kundensegmentierung, Betrugserkennung, supply chain , Echtzeitüberwachung, Bedarfsprognosen, Personalisierungs-Engines und automatische Berichterstellung.
Zu den unterstützenden Technologien gehören Modelle für Maschinelles Lernen , neuronale Netze, NLP, Datenpipelines, Vektordatenbanken, Cloud , Automatisierungsframeworks und Streaming .
Zu den Vorteilen gehören schnellere Erkenntnisse, höhere Genauigkeit, weniger manuelle Datenverarbeitung, frühere Risikoerkennung, Betriebsoptimierung, bessere Personalisierung und höhere Scalability für schnell wachsende Datenumgebungen.
Zu den Herausforderungen gehören Probleme mit der Datenqualität, Modellverzerrungen, mangelnde Erklärbarkeit, begrenzte Training , komplexe Integration, Governance-Anforderungen und die Notwendigkeit einer konsistenten Überwachung zur Aufrechterhaltung der Modellleistung.
